一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法技术

本发明专利技术公开了一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，包括以下步骤：构建第k个已知节点的信道信息数据集；采用指数平均数据增强方法构造一个新的伪信道信息样本；重复上一步骤，得到多个新的伪信道信息样本；将得到的多个伪信道信息样本加入输入样本集中；对平均数据增强后的输入样本集构建标签矩阵作为输出样本集，然后构建新的信道信息数据集；重复上述所有步骤，得到Q个已知节点的训练数据集，加入一个总的训练数据集中；利用总的训练数据集训练分类器模型，完成未知节点的物理层认证。本发明专利技术利用指数加权平均的方法从直接提取的信道信息去构造新的信道信息样本，获得更多的训练数据，有利于得到足够的信道信息样本，提高认证的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法
本专利技术涉及边缘计算安全认证接入，特别是涉及一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法。
技术介绍
物理层认证方法因其采用两个实体间的物理信道信息，而具有不可克隆的高安全无线认证方法，同时物理层认证也是一种非对称的认证方法，在主机对节点的认证中，可以直接在主机对接收到的来自节点的信息包的信道信息进行抽取、进而识别，节点几乎可以不做任何计算和存储，其对节点来说是一种轻量级的认证方法，在一些特点的场景，例如，边缘计算系统尤其适用。边缘计算以其近节点部署，物联接近物联网节点的特点，克服了云计算中心的长距离传输延迟、计算负载、减缓了网络拥塞，将原有的云计算模型的部分或者全部计算任务迁移到网络边缘设备上，使得物联网在匹配海量边缘数据、实时性、隐私保护、能耗等主要方面更能满足需求。但是边缘计算靠近众多节点，节点受部署在各种不同的应用场景下，是收集执行系统的数据或者执行命令的终端，其因分布广泛极易受到攻击，又因为能量和计算存储受到限制，节点安全防范比较薄弱，这使得边缘计算节点面临着一系列的安全挑战。然后边缘计算近节点部署，节点信息包通常直接与边缘计算侧进行通信，使得边缘计算侧可以很好地直接提取节点通信信息包的信道信息，边缘计算侧的计算资源也为物理层认证提供了计算支撑，使得机器学习等复杂的方法可以用以改进物理层认证的认证率，实现高安全认证。物理层认证方法利用无线信道信息的空时唯一性，通过比较连续帧之间的信道信息相似性来判断用户身份，在实际应用中，信道信息数据获取的有限性，使得特征提取中对数据量有一定要求时，会比较费时，如果数据量不足也会导致认证准确性低，从而影响认证准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，利用指数加权平均的方法从直接提取的信道信息去构造新的信道信息样本，以获得更多的训练数据，有利于获得足够的信道信息样本，提高认证的准确率。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，包括以下步骤：S1.边缘计算设备根据第k个已知节点的信道信息和标签，构建第k个已知节点的信道信息数据集Dk：Dk＝{Xk,Yk}其中，Xk为输入样本集，Yk为输出样本集：式中，k＝1,2,...Q，Q表示已知节点的总数目；表示在t时隙上第k个已知节点的信道信息向量，Nk表示第k个已知节点时隙总数；Yk中包含Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；S2.边缘计算设备根据输入样本集Xk中的第n个数据采用指数平均数据增强方法构造一个新的伪信道信息样本其中，β是预设的指数平均数据增强方法的超参数，表示构造的新的伪信道信息向量和直接提取的信道信息向量的相关性，其值越大相关性越大；为偏差修正项，作用是是防止构造的前两个信道信息样本幅度太小；S3.边缘计算设备在n＝1,2,...,Mk时，重复步骤S2，得到Mk个新的伪信道信息样本：其中，1≤Mk≤Nk；S4.边缘计算设备将得到的Mk个新的伪信道信息样本加入输入样本集Xk，得到平均数据增强后的输入样本集为：该输入样本集中共包含Mk+Nk个样本；S5.边缘计算设备对平均数据增强后的输入样本集构建标签矩阵作为输出样本集中包含Mk+Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；然后构建新的信道信息数据集作为第k个已知节点训练数据集：S6.在k＝1,2,...Q时，重复步骤S1～S5，得到Q个已知节点的训练数据集边缘计算设备将Q个已知节点的训练数据集加入到一个总的训练数据集D中；S7.边缘计算设备构建基于识别算法的分类器模型，并利用总的训练数据集D对生成的分类器模型进行训练，得到成熟的分类器模型，并利用成熟的分类器模型完成未知节点的物理层认证。本专利技术的有益效果是：本专利技术利用指数加权平均的方法从直接提取的信道信息去构造新的信道信息样本，以获得更多的训练数据，有利于获得足够的信道信息样本，提高认证的准确率。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。本专利技术是对基于机器学习、深度学习下的物理层认证方法的改进，目前基于机器学习、深度学习下的物理层认证方法的模型训练和认证中，都是直接采用从解调的同步头中通过信道估计提取信道信息，然后对这些提取的信道信息打标签用于模型训练，这样获得的信道信息特征数据不足，会导致认证准确性低，从而影响认证准确率。本专利技术是利用指数加权平均的方法从直接提取的信道信息去构造新的信道信息样本，以获得更多的训练数据，具体地，如图1所示，一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，包括以下步骤：S1.边缘计算设备根据第k个已知节点的信道信息和标签，构建第k个已知节点的信道信息数据集Dk：Dk＝{Xk,Yk}其中，Xk为输入样本集，Yk为输出样本集：式中，k＝1,2,...Q，Q表示已知节点的总数目；表示在t时隙上第k个已知节点的信道信息向量，Nk表示第k个已知节点时隙总数；Yk中包含Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；在本申请的实施例中，所述的标签采用节点编号；S2.边缘计算设备根据输入样本集Xk中的第n个数据采用指数平均数据增强方法构造一个新的伪信道信息样本其中，β是预设的指数平均数据增强方法的超参数，表示构造的新的伪信道信息向量和直接提取的信道信息向量的相关性，其值越大相关性越大，例如，β＝0.9表示新构造的伪信道信息主要受其前面10个(即，1/1-β＝10信道信息向量的影响(而再之前的信道信息，由于其加权系数太小可忽略不计)，β＝0.99表示新的信道信息向量主要受其前面的100个信道信息向量的影响；为偏差修正项，作用是是防止构造的前两个信道信息样本幅度太小；S3.边缘计算设备在n＝1,2,...,Mk时，重复步骤S2，得到Mk个新的伪信道信息样本：其中，1≤Mk≤Nk；S4.边缘计算设备将得到的Mk个新的伪信道信息样本加入输入样本集Xk，得到平均数据增强后的输入样本集为：该输入样本集中共包含Mk+Nk个样本；S5.边缘计算设备对平均数据增强后的输入样本集构建标签矩阵作为输出样本集中包含Mk+Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；然后构建新的信道信息数据集作为第k个已知节点训练数据集：S6.在k＝1,2,...Q时，重复步骤S1～S5，得到Q个已知节点的训练数据集边缘计算设备将Q个已知节点的训练数据集加入到一个总的训练数据集D中；S7.边缘计算设备构建基于识别算法的分类器模型，并利用总的训练数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1.边缘计算设备根据第k个已知节点的信道信息和标签，构建第k个已知节点的信道信息数据集D

【技术特征摘要】
1.一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.边缘计算设备根据第k个已知节点的信道信息和标签，构建第k个已知节点的信道信息数据集Dk：
Dk＝{Xk,Yk}
其中，Xk为输入样本集，Yk为输出样本集：






式中，k＝1,2,...Q，Q表示已知节点的总数目；表示在t时隙上第k个已知节点的信道信息向量，Nk表示第k个已知节点时隙总数；Yk中包含Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；
S2.边缘计算设备根据输入样本集Xk中的第n个数据采用指数平均数据增强方法构造一个新的伪信道信息样本



其中，β是预设的指数平均数据增强方法的超参数，表示构造的新的伪信道信息向量和直接提取的信道信息向量的相关性，其值越大相关性越大；为偏差修正项，作用是是防止构造的前两个信道信息样本幅度太小；
S3.边缘计算设备在n＝1,2,...,Mk时，重复步骤S2，得到Mk个新的伪信道信息样本：



其中，1≤Mk≤Nk；
S4.边缘计算设备将得到的Mk个新的伪信道信息样本加入输入样本集Xk，得到平均数据增强后的输入样本集为：



该输入样本集中共包含Mk+Nk个样本；
S5.边缘计算设备对平均数据增强后的输入样本集构建标签矩阵作为输出样本集




中包含Mk+Nk个相同Ik，其中Ik表示第k个已知节点的标签；
然后构建新的信道信息数据集作为第k个已知节点训练数据集：



S6.在k＝1,2,...Q时，重复步骤S1～S5，得到Q个已知节点的训练数据集边缘计算设备将Q个已知节点的训练数据集加入到一个总的训练数据集D中；
S7.边缘计算设备构建基于识别算法的分类器模型，并利用总的训练数据集D对生成的分类器模型进行训练，得到成熟的分类器模型，并利用成熟的分类器模型完成未知节点的物理层认证。


2.根据权利要求1所述的一种基于指数平均数据增强的物理层认证方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下子步骤：
S101.边缘计算设备接收来自第k个...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁柏锋，佟强，文红，廖润发，何山，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44