Abstract-I detta papper studerar vi kanalbaserad autentisering, där mottagaren kan identifiera och autentisera avsändare genom kanalvektorer uppskattas från sina ramar. Autentiseringsprocessen är formulerad som en sekvens av hypotestestproblem. För att förbättra sannolikheten för upptäckt och minska sannolikheten för falsklarm föreslås två system baserade på olika klassificeringsalgoritmer inom maskininlärning. Särskilt, stöd vektormaskin (SVM) baserade autentiseringssystem och linjär Fisher discriminant analys (LFDA) baserade autentiseringsschema föreslås genom att utnyttja tre kanalfunktioner, inklusive tid-av-arrivaler, mottagna signal styrkor, och cykliska-features av kanalerna. I SVM-baserade system används linjära och icke-linjära SVM för att generera klassificeringar för att lösa hypotestestproblemen. I LFDA-baserat schema används en linjär kombination av dessa tre kanalfunktioner som teststatistik, vilket jämförs med ett tröskelvärde för att utföra autentisering. Simuleringsresultat visar att de föreslagna systemen fungerar bättre när det gäller sannolikheten för feldetektering och sannolikheten för falskt larm än flera befintliga typiska kanalbaserade autentiseringssystem. Dessutom analyseras de föreslagna systemens tids komplexitet och komplexitet, och det LFDA-baserade systemet fungerar bäst.
I REF presenteras två metoder baserade på maskininlärning, Support Vector Machine och Linjär Fisher Diskriminant Analysis.
Channel-based physical layer authentication
{'venue': '2014 IEEE Global Communications Conference', 'journal': '2014 IEEE Global Communications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}