电信科学 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (11): 69-79.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2023240

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基于轻量级CNN和信道特征辅助的多用户物理层认证机制

王延坤, 郭登科, 马东堂, 熊俊, 张晓瀛   

  1. 国防科技大学电子科学学院,湖南 长沙 410073
  • 修回日期:2023-11-10 出版日期:2023-11-01 发布日期:2023-11-01
  • 作者简介:王延坤(2000-),男,国防科技大学电子科学学院硕士生,主要研究方向为物理层安全、信道探测与建模等
    郭登科(1996- ),男,国防科技大学电子科学学院博士生,主要研究方向为无线物理层安全、智能超表面技术等
    马东堂(1969- ),男,博士,国防科技大学电子科学学院教授、博士生导师,主要研究方向为智能无线通信与网络、物理层安全、无人机通信与网络优化等
    熊俊(1987- ),男,博士,国防科技大学电子科学学院副研究员、硕士生导师,主要研究方向为智能无线通信、物理层安全、分布式协同等
    张晓瀛(1980- ),女,博士,国防科技大学电子科学学院副教授、硕士生导师,主要研究方向为宽带移动通信接收、信道探测与建模等
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61372099);国家自然科学基金资助项目(61931020)

Multi-user physical layer authentication mechanism based on lightweight CNN and channel feature assistance

Yankun WANG, Dengke GUO, Dongtang MA, Jun XIONG, Xiaoying ZHANG   

  1. College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
  • Revised:2023-11-10 Online:2023-11-01 Published:2023-11-01
  • Supported by:
    The National Natural Science Foundation of China(61372099);The National Natural Science Foundation of China(61931020)

摘要:

针对目前物理层的用户认证算法存在的鲁棒性差、复杂度高等问题,提出了一种轻量级卷积神经网络(CNN)信道特征提取算法,通过改变网络输入形式减少训练所需要的信道状态响应,同时基于该算法建立了一种多用户物理层信道特征辅助的认证机制,设计了从用户注册到认证的详细过程,并在线完成多用户认证及网络参数更新。仿真结果表明,所提算法能够完成多用户身份认证,在较小的训练轮次下获得良好的检测性能,且比现有的多用户认证算法需要的训练样本少。

关键词: 物理层安全, 多用户认证, 轻量级, CIR, 鲁棒性

Abstract:

To address the problems of poor robustness and high complexity of current physical layer user authentication algorithms, a lightweight convolutional neural network (CNN) channel feature extraction algorithm was proposed to reduce the channel state response required for training by changing the form of network input, and a multi-user physical layer channel feature-assisted authentication mechanism was established based on this algorithm to design a detailed process from user registration to authentication, and multi-user authentication and network parameter update online were completed.Simulation results show that the proposed algorithm can complete multi-user authentication, obtain good detection performance with smaller training rounds, and require fewer training samples than existing multi-user authentication algorithms.

Key words: physical layer security, multi-user authentication, lightweight, CIR, robustness

中图分类号: 

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