有效
一种基于深度神经网络的边缘侧物理层信道认证方法
摘要
本发明公开了一种基于深度神经网络的边缘侧物理层信道认证方法,包括以下步骤:S1.合法用户Bob和窃听者Eve分别发送导频序列;S2.边缘设备Alice分别估计合法用户Bob的信道矩阵数据集和窃听者Eve的信道矩阵数据集;S3.对合法用户Bob和窃听者Eve的信道矩阵数据集进行预处理,得到检验统计量;S4.根据检验统计量构造深度神经网络样本集,包括训练集、验证集和测试集;S5.通过训练集和验证集训练深度神经网络,并利用测试集对神经网络进行测试,直到神经网络达到目标认证率;S6.边缘设备Alice接收未知用户X发送的导频信息,并利用神经网络对未知用户X进行物理层信道认证。本发明相比传统的基于假设检验采用单一的门限值的物理层认证方法,具有高效,准确的优势。
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