基于EMD与奇异值差分谱的侧信道信号特征提取

• 作者: 吴震 姚艳丽 杜之波 王敏 饶金涛
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 侧信道信号 经验模式分解 奇异值差分谱 特征提取 攻击成功率
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 69-75
• 页数: 7页
• 分类号: TP309|TN911
• 字数: 3969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00069

摘要

为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息,提出了一种基于经验模式分解(EMD)与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法.该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解,计算各个特征模态函数(IMF)与原始信号的相关系数,找到最大相似特征分量;再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱;最后根据差分谱进行重构和消噪,进一步提取分量的特征信息.实验结果表明,该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取,成功提高信号的信噪比和攻击成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶金涛	成都信息工程大学信息安全工程学院	16	78	5.0	8.0
2	吴震	成都信息工程大学信息安全工程学院	38	192	9.0	12.0
3	王敏	成都信息工程大学信息安全工程学院	29	153	8.0	11.0
4	姚艳丽	成都信息工程大学信息安全工程学院	1	1	1.0	1.0
5	杜之波	成都信息工程大学信息安全工程学院	22	91	6.0	8.0