一种基于Adaboost的物理层信道认证模型

摘要

物理层信道认证通过比较连续帧之间的信道信息相似性来判断发送方身份信息,具有快速高效的优势,十分适用于资源受限的微型终端设备.实际的无线环境中,物理层信道认证的门限确定可以有效提高认证准确率.因此,提出一种基于Adaboost的物理层信道认证模型.具体地,接收机采集和预处理信道信息形成二分类的数据集,基于机器学习中Adaboost算法建立的模型对收集的数据集进行训练,使用测试集得到检测率达标的分类器,然后使用分类器进行发送信息的合法性认证.新模型适用于资源受限的认证设备和场景,具有计算复杂度低、认证准确率高的优势.