随着通信技术的发展,设备信息的获取在民用领域和军用领域都具有重要的意义。在当前复杂的电磁环境下,通信设备的数量和种类逐渐增多,并且通信信号携带的信息越来越多,一旦无线网络中接入了非法的、恶意的设备,会造成重大的损失,甚至导致通信系统的瘫痪。基于这种情况,有针对性的对目标通信设备进行监管越来越迫切。本文主要对基于射频指纹(Radio Frequency Fingerprinting,RFF)的无线设备身份认证方法进行研究,具体研究内容如下:首先,研究了基于瞬态信号的射频指纹特征提取算法。包括时域射频指纹特征、小波域射频指纹特征、时频分布特性的射频指纹特征。利用实测数据进行无线设备仿真实验,实验表明时域特征提取算法效果最佳。然后研究了基于稳态信号的射频指纹特征提取算法,包括轴向积分双谱和矩形积分双谱两种围线积分双谱特征以及基于功率谱密度的特征提取方法,并通过实测数据集进行仿真验证。实验表明基于矩形积分双谱算法效果最佳。其次,对射频指纹单类设备身份验证方法进行了研究。针对某些特定情况下,流氓设备存在冒充合法设备身份的行为,提出了单类设备身份验证模型。射频指纹单类验证模型需要提供登录设备身份,然后根据设备身份找到对应的单分类器,并根据单分类器对待认证设备的身份做出判决。仿真结果表明,对于瞬态信号和稳态信号,使用基于SVDD、NSVDD和GMM的认证模型,在正类接受率和负类拒识率两项指标上都有着较为出色的表现。最后,对射频指纹多类设备身份认证方法进行了研究,此类认证模型无需待认证设备事先提供设备身份。待认证设备只需要发送通信信号即可完成认证操作。这部分主要介绍了基于样本距离、基于后验概率SVM和三种基于集成单分类器的认证模型。实验结果表明,无论是在瞬态信号还是稳态信号的情况下,三种集成单分类器模型在认证成功率和非法拒识率两项指标上的表现都优于两种对比方法。在低信噪比下,三种集成单分类器算法仍然具备不错的认证能力。