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基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法

摘要

本发明是一种基于深度支持向量描述方法的物理层身份认证方法,该身份认证方法中,数据样本将通过神经网络从样本空间映射到一个超球体中,在训练模型阶段,通过迭代不断更新神经网络权重,使得数据样本尽可能多地映射到超球体内,同时保证超球体体积最小;在认证阶段,若数据样本映射到超球体内,则视为合法信息发送者信息,反之,则视为攻击者信息。在通信系统中存在合法信息发送者、合法信息接收者和攻击者,合法信息发送者和合法信息接收者在攻击者存在的情况下相互通信。攻击者可能会伪冒成合法信息发送者向合法信息攻击者发送信号,而本发明中的物理层身份认证技术旨在帮助合法信息接收者判断接收到的信号是源自于合法信息发送者还是源自于攻击者。

著录项

  • 公开/公告号CN112399413A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202011239068.7

  • 发明设计人 潘志文;邵旖洁;刘楠;尤肖虎;

    申请日2020-11-09

  • 分类号H04W12/06(20210101);H04L1/06(20060101);H04B7/06(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人沈廉

  • 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 09:58:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-30

    授权

    发明专利权授予

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