变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法

针对严重失真的水声信道,在分析几种常用传统误差函数和判决反馈均衡器（DFE）的基础上,构造了一种变系数加权误差函数,对DFE权向量进行更新,提出了基于变系数加权误差函数的判决反馈盲均衡算法（VCMDFE）。与基于传统误差函数的判决反馈盲均衡算法（CMDFE）相比,新算法能够根据均衡的进度,利用一变系数去调节误差函数数值的大小,以取得比CMDFE算法更快的收敛速度和更低的稳态误差。水声信道的仿真结果验证了该算法的有效性。     

体域网中基于CSI指纹的身份认证算法研究

无线体域网是实现智慧健康的重要基础,但其采集的生理状态等敏感信息在开放的无线信道传输,攻击者容易伪装成合法用户获取用户隐私数据,因而身份认证成为挑战。对此,提出了一种将无线信道特征CSI与递归神经网络（RNN）相结合的身份认证方法,实现体域网中节点的有效身份认证。利用无线体域网中无线信道的物理层特征CSI作为合法节点认证的指纹特征。为了加快认证速度与效率,通过取特定环境下CSI的数据包,将数据包中子载波的特性作为RNN的输入量,训练出RNN模型来快速识别合法节点。通过实验将所提出的身份认证方法与利用RSS作为指纹特征的认证方法进行比较,结果表明所提方法的认证速度更快、准确率更高。     

基于无线信道状态信息的跌倒无源监测方法

针对传统基于视频或传感器的跌倒检测方法中环境依赖、空间受限等问题，提出了一种基于无线信道状态信息的跌倒无源检测方法Fallsense。该方法利用普适、低成本的商用WiFi设备，首先采集无线信道状态数据并对数据进行预处理，然后设计动作—信号分析模型，建立轻量级动态模板匹配算法以从时序信道数据中实时检测出承载真实跌倒事件的相关片段。大量实际环境下的实验表明，Fallsense可以实现较高的准确率以及较低的误报率，准确率达到95%，误报率为2.44%。与经典WiFall系统相比，Fallsense将时间复杂度从WiFall的O（mN log N）降低到O（N）（N是样本数，m是特征数），且准确率提高了2.69%，误报率下降了4.66%。实验结果表明，所提方法是一种快速高效的无源跌倒检测方法。     

时变OFDM系统中基于基扩展模型的物理层认证

基于信道信息的物理层认证是一种对传统认证技术的有效补充和增强,实质上是利用了丰富的无线信道资源。提出一种适合解决时变情况下的物理层认证方法。在时变信道中,可分径的各个抽样值在块传输时间内存在相关性,基于基扩展模型的信道探测方法采用变化的相互正交的基函数结合不变的基系数来逼近该可分径的状态。因此,基于基扩展模型的信道探测方法的物理层认证算法能有效提高时变环境下认证准确率。通过在OFDM系统中进行的仿真实验,证明该认证方法的有效性,且相对于传统的LS信道探测的物理层认证,获得2~4 d B性能提升。     

基于无线信道物理层特性的加密传输系统

文章针对无线网络广播特性安全问题,以无线信道物理层特征互易性为基础,在借鉴现有信道特征密钥生成算法基础上提出"基于无线信道互易性三态量化的密钥提取算法",并在Devkit8500A开发板上实现了应用该算法的安全通信。其次结合TF卡识别功能保证通信节点安全并利用GPS与Wi-Fi实现主动定位后台监控等功能,从而完成了一套基于信息论安全体系的利用无线信道物理层特性实现"一次一密"无线通信的安全解决方案,对无线通信安全研究具有积极意义。     

基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法

针对传统稀疏编码图像分类算法提取单一类型特征,忽略图像的空间结构信息,特征编码时无法充分利用特征拓扑结构信息的问题,提出了基于多尺度特征融合Hessian稀疏编码的图像分类算法（HSC）。首先,对图像进行空间金字塔多尺度划分;其次,在各个子空间层将方向梯度直方图（HOG）和尺度不变特征转换（SIFT）进行有效的融合;然后,为了充分利用特征的拓扑结构信息,在传统稀疏编码目标函数中引入二阶Hessian能量函数作为正则项;最后,利用支持向量机（SVM）进行分类。在Scene15数据集上的实验结果表明,HSC的准确率比局部约束线性编码（LLC）高了3~5个百分点,比支持区别性字典学习（SDDL）等对比方法高了1~3个百分点;在Caltech101数据集上的耗时实验结果表明,HSC的用时比多核学习稀疏编码（MKLSC）少40%左右。所提HSC可以有效提高图像分类准确率,算法的效率也优于对比算法。     

基于自适应双阈值的地下目标自动检测算法

在使用探地雷达（GPR）生成的Bscan图像进行地下目标检测时，当前基于深度学习的目标检测网络模型存在训练样本需求量高、耗时长，不能区分目标显著程度，难以识别复杂目标等问题。针对以上问题，提出一种基于直方图的双阈值分割算法。首先，根据地下目标的GPR图像直方图分布特性，快速从直方图中计算出分割地下目标所需的两个阈值；然后，采用支持向量机（SVM）和LeNet的组合分类器模型对分割结果进行分类识别；最后，进行分类结果整合并统计精确度数值。相较于传统的最大类间方差法（Ostu）、迭代法等阈值分割算法，所提算法获得的地下目标分割结果结构更加完整，并且几乎不含噪声。在真实数据集上，所提算法的平均识别准确率达到了90%以上，比仅使用单一分类器的平均识别准确率提高40%以上。实验结果表明，所提算法能够同时有效分割显著和非显著性地下目标，且采用的组合分类器能够获得更好的分类结果，适用于小样本数据集的地下目标自动检测和识别。     

高速车联网场景下分簇式无线联邦学习算法

现有无线联邦学习框架缺乏对实际的分布式高速车联网（IoV）场景的有效支持。针对该场景下的分布式学习问题,提出了一种基于随机网络拓扑模型的分布式训练算法——分簇式无线联邦学习算法（C-WFLA）。首先,该算法基于高速公路场景下的车辆分布情况设计网络模型;其次,该算法考虑了用户端进行上行数据传输时的路径衰落、瑞利衰落等因素;最后,该算法设计了基于分簇式训练的无线联邦学习方法。利用所提算法对手写体识别模型进行了训练与测试,仿真结果表明：在信道状态较好、用户发射功率受限较小的情况下,传统无线联邦学习算法与C-WFLA在相同的训练条件下损失函数均能收敛至相近的数值,且C-WFLA收敛更快;而在信道状态较差、用户发射功率受限较大的情况下,C-WFLA损失函数收敛值相较于传统的集中式算法可以降低10%~50%。可见,C-WFLA更有助于高速IoV场景下的模型训练。     

基于软判决的LDPC码校验向量识别算法

针对现有 码校验向量识别算法的容错性差和识别率低的问题，提出了一种 码校验向量的迭代识别算法。该算法首先利用信道输出的软信息分析校验关系对数似然比的概率分布特性，找到一种校验向量的预判决方法，大幅度降低了构造校验向量的搜索空间；然后在软判决条件下，利用广义对数似然比对搜索空间中的向量进行判决，得到校验向量；最后，利用多组数据进行迭代，求解搜索空间中的校验向量。实验结果表明，与已有算法相比，本文算法的向量搜索空间大幅度降低，算法的识别率提高约15%，而且算法获得的译码增益提高约2.3 dB。     

鲁棒的双向多中继物理层安全传输方案

针对双向多中继系统物理层安全传输无法获取窃听者的精确信道状态信息（CSI）的问题,提出鲁棒的多中继协作波束形成和人工噪声联合物理层安全传输方案,以最大化系统总功率约束下信道状态"最差情况"时的安全总速率。在该方案中,待求解的问题是一个复杂的非凸优化问题。采用交替迭代和连续凸近似（SCA）方法,对波束形成向量、人工噪声协方差矩阵和源节点发射功率进行交替优化迭代,得到了问题的优化解。仿真实验验证了所提方案的有效性,并表明该方案具有更优的安全性能。     

基于信道特征和随机插值的物理层算法

分析无线通信系统当下的安全现状及保护物理层安全的必要性,结合无线信道的密钥生成方法,提出一种基于正交频分复用（OFDM）系统并行调制特点的随机插值的物理层安全算法。该算法的核心思想是在共享密钥的控制下,通过对快速傅里叶逆变换（IFFT）后输出的数据符号进行随机插值,将原OFDM符号重构,使得非法用户难以正确解调信号,达到保护传输信息安全的目的。该算法基于物理层加密,可更好地保护空中接口和无线链路,并行加密的过程也降低了通信系统实现的复杂度。通过理论分析及仿真实验表明,新算法可有效对抗各种非法攻击,同时对通信系统的固有性能影响较小,且能较好地适应多径信道,表现出不错的抗多径衰落能力。     

基于正交频分复用调制的物理层并行插值加密算法

针对传统链路层安全机制不能从根本上保护无线通信系统信息传输安全的问题,提出了一种基于正交频分复用（OFDM）系统并行调制特性和物理层安全的并行插值加密算法。首先,根据OFDM系统调制的子载波数目确定插入符号个数,并通过密钥控制生成插入符号位置;然后,取出对应插入位置前后的原OFDM符号,并计算其平均值作为插入符号;最后,在反快速傅里叶变换（IFFT）后完成伪随机插值。与传统链路层安全机制相比,所提算法能实现调制符号整体加密,保证了信令、标志及数据信息的安全,并有效降低了算法实现复杂度。仿真实验结果表明,该算法能有效抵抗各种窃听攻击,对通信系统固有性能影响小,能较好地适应高斯信道和多径信道,且表现出一定的抗多径衰落能力。     

Recommender system for mobile users

As predicted, trillions of devices and billions of services will be integrated into Internet of Things (IoT), where most value added applications rely on wireless physical links. In this paper, we develop a recommender system to overcome the challenges of large-scale mobile IoT. The proposed recommender system socially matches wireless devices to communicate and share their contents based on similarities, distance, velocity, wireless channel quality and remaining energy. The physical layer connections are realized by device-to-device spectrum sharing techniques, and we accordingly designed a cooperative multicast service case to make full use of the wireless broadcasting nature. A “green communication” orientated algorithm is proposed to allocate power resources, adaptively adjust data rate and recommend partners as mobile relays. Simulation results show that the proposed system can efficiently utilize the wireless resource of mobile IoT and appropriately recommend partners to assist more users into IoT services.     

信道预测天线选择的空时分组码物理层安全增强

针对延时发射天线选择(TASD)/正交空时分组码(OSTBC)无线通信系统,基于最小均方误差(MMSE)信道预测器,提出一种系统物理层安全增强方案。将MMSE信道预测方案应用于TASD/OSTBC无线通信系统,构成信道预测发射天线选择(TASP)/OSTBC无线通信系统,并对其推导瑞利块衰落信道上安全中断概率、非零安全容量概率以及渐近安全中断概率的解析表达式。在此基础上,分析主信道收发天线数、窃听者天线数和信道的归一化延时等参数对系统物理层安全性能的影响。数值计算和仿真结果表明,采用TASP可以提高OSTBC编码无线通信系统的物理层安全性能。     

基于跨层设计的矿山物联网感知层协作网络寿命优化

为了满足矿山物联网感知层服务质量（ QoS）的要求,采用一种基于跨层设计的无线协作通信机制,在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制编码（ AMC）和链路层混合自动重传请求（ HARQ）协议跨层设计,研究无线通信网络的HARQ协作机制,推导出协作传输系统的总能耗表达式,建立跨层优化模型。基于贪婪策略的思想,提出一种网络寿命最大化的功率分配算法（ NLMPAA）,在保证误码率指标的前提下,在最大功率的约束范围内,对功率矩阵进行优化,使网络寿命最大化。仿真结果表明：基于协作机制的网络寿命明显优于非协作机制网络,本文提出的NLMPAA可以延长网络寿命20%以上。     

基于序列模型的无线传感网入侵检测系统

随着物联网(IoT)的快速发展，越来越多的IoT节点设备被部署，但伴随而来的安全问题也不可忽视。IoT的网络层节点设备主要通过无线传感网进行通信，其相较于互联网更开放也更容易受到拒绝服务等网络攻击。针对无线传感网面临的网络层安全问题，提出了一种基于序列模型的网络入侵检测系统，对网络层入侵进行检测和报警，具有较高的识别率以及较低的误报率。另外，针对无线传感网节点设备面临的节点主机设备的安全问题，在考虑节点开销的基础上，提出了一种基于简单序列模型的主机入侵检测系统。实验结果表明，针对无线传感网的网络层以及主机层的两个入侵检测系统的准确率都达到了99%以上，误报率在1%左右，达到了工业需求，这两个系统可以全面有效地保护无线传感网安全。     

Physical layer authentication for automotive cyber physical systems based on modified HB protocol

Automotive cyber physical systems (CPSs) are ever more utilizing wireless technology for V2X communication as a potential way out for challenges regarding collision detection, wire strap up troubles and collision avoidance. However, security is constrained as a result of the energy and performance limitations of modern wireless systems. Accordingly, the need for efficient secret key generation and management mechanism for secured communication among computationally weak wireless devices has motivated the introduction of new authentication protocols. Recently, there has been a great interest in physical layer based secret key generation schemes by utilizing channel reciprocity. Consequently, it is observed that the sequence generated by two communicating parties contain mismatched bits which need to be reconciled by exchanging information over a public channel. This can be an immense security threat as it may let an adversary attain and recover segments of the key in known channel conditions. We proposed Hopper-Blum based physical layer (HB-PL) authentication scheme in which an enhanced physical layer key generation method integrates the Hopper-Blum (HB) authentication protocol. The information collected from the shared channel is used as secret keys for the HB protocol and the mismatched bits are used as the induced noise for learning parity with noise (LPN) problem. The proposed scheme aims to provide a way out for bit reconciliation process without leakage of information over a public channel. Moreover, HB protocol is computationally efficient and simple which helps to reduce the number of exchange messages during the authentication process. We have performed several experiments which show that our proposed design can generate secret keys with improved security strength and high performance in comparison to the current authentication techniques. Our scheme requires less than 55 exchange messages to achieve more than 95% of correct authentication.     

无线通信物理层安全方法综述

随着无线终端数目的急剧增加以及无线网络的开放性,无线通信的安全问题面临着严重的挑战。与传统加密方法不同,无线通信物理层安全方法从信息论的角度出发,旨在实现无条件安全。本文回顾了Shannon建立的无线通信物理层安全模型,并着重回顾了由Wyner引导的无密钥安全和由Maurer引导的基于无线信道密钥的两大物理层安全分支的发展。其中前者通过波束形成或人工噪声的方法增加合法信道和窃听信道之间的差距;后者则利用无线信道的特性,将其作为产生密钥的天然随机源。在第五代移动通信方式下,物理层安全可以实现轻量级的加解密技术,解决传统加解密延时过长的问题。然而虽然物理层安全的理论研究已日趋成熟,该领域在实际应用中仍有很多问题亟待解决。     

全双工无线供能物联网的物理层安全性能分析

面对干扰和窃听,传统的安全信息传输大都基于密钥加密的方法,在面向动态变化无线网络环境时会产生对称性密码系统的密钥分配、非对称性密码系统的高计算复杂度等问题。而快速增长的无线业务流量和物联网类型的海量设备接入,会引起计算复杂度的进一步提升和能量开销的激增。针对此问题,提出一种基于物理层安全技术的全双工无线供能物联网的安全通信方法,利用噪声和无线信道随机性来限制窃听者接收信息量。该方法首先基于信息论对全双工无线供能物联网安全容量进行分析,然后根据安全容量的分析模型推导得到了安全中断概率（SOP）的闭合表达式。最后,考虑到噪声、干扰机干扰、空间互干扰,以及残余自干扰等因素对安全容量的影响,提出一种全双工无线供能物联网安全波束成形方法,该方法通过降低联合干扰来增加发送和接收端的互信息量,提高全双工无线功能物联网的安全容量。通过蒙特卡罗仿真验证了推导结果的准确性,仿真结果表明,在安全容量和SOP指标上,全双工无线供能物联网比传统半双工无线功能物联网有较大性能增益。     

基于单标签射频识别的唇语识别算法

近年来,有研究提出了使用多个定制且可拉伸的射频识别（RFID）标签进行语音识别的无线平台,但该标签难以精准捕捉拉伸引起的大频率偏移,而且需要探测多个标签,标签脱落或自然磨损时还须重新校准。针对以上问题,提出基于单标签RFID的唇语识别算法,将灵活、易于隐藏且没有侵入性的单个通用RFID标签贴在脸上,即使用户不发出声音,仅依靠面部的微动作也可进行唇语识别。首先建立模型处理RFID阅读器接收的单个标签随时间和频率响应的接收信号强度（RSS）和相位变化,然后采用高斯函数对原始数据的噪点进行平滑去噪预处理,再采用动态时间规整（DTW）算法对收集到的信号特征进行评估分析,以解决发音长短不匹配的问题;最后创建无线语音识别系统来识别区分与声音相对应的面部表情,从而达到识别唇语的目的。实验结果表明,对于识别不同用户的200组数字信号特征,该方法的RSS准确率可以达到86.5%以上。