一种基于Adaboost的物理层信道认证模型

• 作者: 刘文洁 文红 陈宜 陈松林 陈洁
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 Adaboost 物理层 信道认证
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 891-894
• 页数: 4页
• 分类号: TN918.91
• 字数: 2385字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.04.027

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文红	电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室	92	394	11.0	14.0
2	陈洁	电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室	10	23	2.0	4.0
3	陈松林	电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室	11	35	4.0	5.0
4	陈宜	电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室	5	20	3.0	4.0
5	刘文洁	电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室	4	6	2.0	2.0