现今生活中Wi-Fi设备已大量普及应用,但在互联通信的过程中,传统的使用终端MAC地址对设备身份进行识别进而实施接入控制的方式并不安全,容易遭受身份仿冒攻击。针对此问题,本文提出可以通过Wi-Fi终端的射频指纹作为终端的身份信息,对其进行识别认证的方法。射频指纹是无线通信设备的物理特征,具有唯一性、稳定性和不易篡改性。但射频指纹在复杂的通信环境下,受到信道多径效应的影响较为严重,目前尚未提出较为可行的解决方案。本文以此问题为主要研究目标,致力于解决多径信道条件下的射频指纹提取与识别问题,有助于扩展射频指纹技术在网络空间安全防护上的应用范围,具有重要的理论意义和实用价值。本文选择IEEE 802.11系列Wi-Fi设备作为主要研究对象,分析了无线信道多径效应对于射频指纹造成的影响,推导并通过实验给出了受多径效应影响较小的射频指纹特征量,提出了相应的分类识别算法;同时,设计并实现了一套基于射频指纹的Wi-Fi接入安全防护系统,验证了本文所提方法的有效性。本文的主要工作如下:1.研究了IEEE 802.11系列Wi-Fi物理层协议的帧格式和相关细节,分析了多径信道对于Wi-Fi发射机的射频指纹特征造成的影响,提出了一系列如载波频偏、基于不同长导码频谱的差分曲线、长导码差分星座图等受多径效应影响较小的射频指纹特征的提取方法,并给出了理论推导,通过实际测量的信号对该方法的有效性进行了验证。2.针对上述射频指纹特征,提出了采用余弦相似度、皮尔逊系数以及K均值聚类等方法降低特征量的维度,设计了一套基于SVM支持向量机的集成学习分类算法。实验结果表明,该算法针对移动设备Wi-Fi射频指纹的识别准确率能够达到94%以上。3.提出了基于序贯处理方法的射频指纹识别方法,通过分类改变权值机制、预警队列机制和方差观察法,进一步提高了算法在低信噪比、存在遮挡物环境中的识别准确率,降低了算法的误报与虚报概率。4.针对不同信噪比条件和复杂多径环境,设计并实现了一套基于射频指纹的Wi-Fi无线接入安全防护系统,该系统由前端信号采集与信号预处理模块、数据处理与分类算法模块以及后端控制准入与警报模块组成。通过测试,得出该系统在信噪比大于15dB时,对Wi-Fi设备的识别准确率能够达到85%,而在信噪比大于20dB情况下,该系统运行更为出色,能够达到90%的识别准确率。