一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法

• 作者: 任文平 王博 钱蓉蓉
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多输入多输出 物理层安全 机器学习 天线选择 k最近邻分类器 逻辑回归分类器
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 579-584
• 页数: 6页
• 分类号: TN918
• 字数: 4391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2020.05.015

摘要

为保障多输入多输出窃听信道系统中信息传输的保密性,提出了一种基于机器学习的天线选择方案.首先利用机器学习解决分类问题准确率高、处理大数据高效这一优势,设计了基于奇异值分解的特征值提取、基于信干噪比的标签赋值方案,建立了k最近邻分类器和逻辑回归分类器选择最优天线最大化保密性能(可达保密速率和保密中断概率).与传统天线选择方案相比,所提方案获得了几乎一致的保密性能,并且大幅降低了系统的选择复杂度和误比特率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王博	云南大学信息学院	9	3	1.0	1.0
2	任文平	云南大学信息学院	13	24	3.0	4.0
3	钱蓉蓉	云南大学信息学院	2	0	0.0	0.0