随着无线通信技术的不断成熟和发展，无线通信系统的安全问题已成为制约其未来发展的因素之一。尽管已有的上层安全机制已经较为成熟，但并没有彻底解决无线通信系统物理层的安全威胁，如认知无线电的PUE(Primary UserEmulation，模仿主用户)攻击问题。本文从物理层角度出发，利用无线设备在硬件上存在的差异作为识别其个体的指纹特征，从而判定该无线设备是合法用户还是非法用户。　　 无线信号的时钟抖动在频域上体现为信号码元速率的偏移，将其作为无线设备的时钟指纹具备唯一性和稳定性的特点。因此本文将时钟指纹的概念引入无线设备的识别，针对无线网卡和软件无线电设备两类不同的设备，分别分析其时钟指纹产生原理，并给出相应的信号采集系统和特征提取算法。无线网卡信号的时钟功率谱可以看作是经过传输信道的频率响应，本文利用频率域建模方法提取其时钟指纹特征，实测数据识别结果表明，基于支持向量机的分类方法更适用于无线网卡识别，不同网卡的识别率可达77.6％；传统的基于局部极大值判定的线谱特征提取算法会直接影响到线谱提取的准确性，本文提出了基于两级分类的极值区间可调线谱提取改进算法用于提取软件无线电设备时钟指纹特征，实测数据识别结果表明，改进算法的识别率可达85％，性能优于一般的固定区间线谱提取算法。同时采用自组织特征映射网络识别率较基于支持向量机的识别率高13.33%，更适用于软件无线电设备的识别。　　 考虑到无线通信系统中信道因素的影响，本文提出了无线通信系统环境指纹的概念，结合功率谱估计及小波分析统计量方法，初步实验结果表明，对于同一台无线设备，经过不同信道传播后的指纹特征有一定差异性，证明了环境指纹的存在和本文所提方法用于识别无线时不变信道的有效性。