本發(fā)明涉及無線用戶的物理層認證方法，尤其是涉及一種基于多監(jiān)督節(jié)點和信道信息的無線認證方法。

背景技術：

隨著無線技術的發(fā)展，無線網絡在人們生活中成了不可或缺的一部分。然而在無線通信中也發(fā)生了越來越多的攻擊事件，攻擊者通過假借合法用戶的物理地址向接收端發(fā)送虛假信號進行攻擊。對于上述攻擊行為，目前提出了很多基于密鑰加密或數字簽名等上層服務的認證系統(tǒng)。而隨著物理層技術的發(fā)展，物理層認證技術的可靠和簡單的優(yōu)點也開始展現，也提出了許多基于物理層信道信息的認證方法。比如中國專利CN105763492A提供基于基擴展模型信道信息的物理層認證方法，其通過提取合法用戶和合法接收者間的信道信息，采用基擴展模型擬合信道，判斷法發(fā)送者的信道矩陣信息和合法信道矩陣信息的相似度來進行物理層認證，具有復雜度低、時延小、精確度高的特點。中國專利CN104918249A提供一種基于強化學習的無線信道指紋方法，其無線接收機根據多個信道上的物理層信息如接收信號強度來構造各用戶發(fā)射機的信道指紋，采用強化學習算法，實時自動調節(jié)物理層認證的閾值等關鍵參數，通過對比各用戶發(fā)射機信道指紋及其歷史記錄值來進行無線認證。系統(tǒng)可以自適應各種無線環(huán)境，具有較高的認證精度。中國專利CN104168562A提供一種基于多載波傳輸的物理層認證方法，其將信道視為多個并行子信道，基于多載波傳輸利用子信道的相位響應的互易性和隨機性對通信雙方進行身份驗證，能夠有效地抵抗了干擾攻擊、重播攻擊、偽裝攻擊等各種欺騙攻擊。

隨著多輸入多輸出無線傳輸系統(tǒng)的發(fā)展，通過部署多天線節(jié)點可以在接收端獲取到用戶更多的信號信息，通過對這些信息的合理處理，可以進一步提高無線認證系統(tǒng)的認證準確度。隨著機器學習方法的發(fā)展，其在物理層認證方面也展現了系統(tǒng)簡單、分類準確率高的特點。

技術實現要素：

本發(fā)明的目的是提供采用分布式部署多天線的監(jiān)督節(jié)點，可以獲取并處理更多的信道信息，具有較高認證準確度的一種基于多監(jiān)督節(jié)點和信道信息的無線認證方法。

本發(fā)明包括以下步驟：

1)合法用戶Alice，認證節(jié)點Bob；

在步驟1)中，所述合法用戶Alice，認證節(jié)點Bob的具體方法可為：

首先在認證區(qū)域內部署一個認證節(jié)點Bob，部署M個具有N根天線的監(jiān)督節(jié)點，監(jiān)督節(jié)點編號為1～M，第m個監(jiān)督節(jié)點上的天線編號為1+(m-1)N～mN，則每個監(jiān)督節(jié)點上都能接收到用戶Alice的數據包。

2)利用M個多天線監(jiān)督節(jié)點之間無線信道信息的空間相關性通過訓練階段和認證階段來構建認證模型和用戶認證，在訓練階段，假設系統(tǒng)接收到Alice的第k個數據包，則從第k數據包中可以估計出系統(tǒng)第n根天線的RSSI(接收信號強度指示)，其表示為1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號，1≤n≤MN為天線編號；

在認證階段，假設系統(tǒng)事先收集了K個用戶Alice的數據包，則從M個監(jiān)督節(jié)點的第k個數據包可以提取出MN維的列向量RSSI，其表示為則系統(tǒng)總的RSSI矩陣H為K×MN維矩陣。每個監(jiān)督節(jié)點都維護一張系統(tǒng)總的RSSI矩陣表，即H表。一開始每個監(jiān)督只收集到了K個其自身天線上的數據，即對第m個監(jiān)督節(jié)點來說，系統(tǒng)RSSI矩陣H中，H_kj只有在1≤k≤K，1+(m-1)N≤j≤mN時有值，其它為0。同時各節(jié)點已知該K個數據包的認證結果為Y＝[y_k]，其中1≤k≤K為數據包編號。y_k＝0表示第k個數據包的認證結果為非Alice用戶，y_k＝1表示第k個數據包的認證結果為Alice用戶；

3)構建邏輯回歸認證模型；

在步驟3)中，所述構建邏輯回歸認證模型的方法可為：

構建認證模型參數β₀和β＝[β₁,…,β_MN]，同時滿足||β||₁≤C，其中β₀為系統(tǒng)截距，Bob及各監(jiān)督節(jié)點根據公式：求得β₀的值，其中y_k為第k個數據包的認證結果，K為訓練數據個數；為每個監(jiān)督節(jié)點上各天線RSSI在認證系統(tǒng)中的權重；C為系統(tǒng)設置的模型參數β的約束值；

每個監(jiān)督節(jié)點維護和更新認證模型參數和β＝[β₁,…,β_MN]，β初始化為0，采用DFW算法迭代更新認證模型參數。

4)每個監(jiān)督節(jié)點根據公式：

來計算局部梯度值其中對第m個節(jié)點來說，1+(m-1)N≤j≤mN，K為訓練數據個數，H_k為其維護的系統(tǒng)RSSI矩陣H的第k行，H_kj為其維護的系統(tǒng)RSSI矩陣H的第k行第j列的值，y_k為第k個數據包的認證結果；然后，第m個監(jiān)督節(jié)點計算得到其局部梯度最大值所對應的天線編號其公式如下：

其中，m為當前節(jié)點編號，為當前節(jié)點計算的編號j的局部梯度值；第m個監(jiān)督節(jié)點根據公式：

計算局部迭代截止條件S_m，其中β_j為該節(jié)點維護的模型參數β中第j個值；最后每個監(jiān)督節(jié)點將上述求得的發(fā)送給監(jiān)督節(jié)點Bob，其中為局部梯度值中的值；

5)Bob接收到所有監(jiān)督節(jié)點發(fā)來的數據其中1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號，根據公式：

計算得到節(jié)點編號ρ，其中為從各監(jiān)督節(jié)點接收到的其局部最大梯度，Bob將廣播回給各個監(jiān)督節(jié)點，其中，為Bob接收到的中m＝ρ的值，為Bob接收到的中的值；

6)每個監(jiān)督節(jié)點接收到Bob廣播回來的數據根據是否等于步驟4)中計算的其局部梯度最大值所對應的天線編號來判斷自己是不是擁有全局最大梯度；若則將對應天線的所有RSSI數據，即矩陣H中第列的RSSI值廣播給其它監(jiān)督節(jié)點，其它監(jiān)督節(jié)點接收到該數據將其插入維護的RSSI矩陣H的第列；

7)所有監(jiān)督節(jié)點根據公式：

進行迭代更新模型參數β，其中為步進因子，n為當前的迭代次數；為步驟6)接收到的數據中的值，為第項為1，其它項為0的MN維行向量；

8)Bob根據公式：

計算截止條件χ，其中S_m為步驟5)中Bob接收到的數據中S_m的值，為Bob接收到的中的值，C為步驟2)中系統(tǒng)設置的模型參數β的約束值，1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號；并判斷截止條件χ是否小于終止條件ε，ε為人為設置的一個迭代終止門限值；若χ＜ε，則Bob通知所有監(jiān)督節(jié)點停止迭代更新；否則重復步驟4)～8)。

9)經過步驟2)～8)，訓練階段結束，各個監(jiān)督節(jié)點獲得認證模型參數β₀和β＝[β₁,…,β_MN]，系統(tǒng)轉入認證階段，使用訓練階段獲得的模型參數對用戶數據包進行認證；

10)每個監(jiān)督節(jié)點接收到用戶Alice的第l個數據包，即系統(tǒng)獲得第l個RSSI列向量其中為第m個監(jiān)督節(jié)點從編號為n的天線中提取出的RSSI值；每個監(jiān)督節(jié)點分別計算局部認證結果1≤m≤M，其中β_j為該監(jiān)督節(jié)點維護的系統(tǒng)模型β中第j個值，H_lj為RSSI列向量H_l中的第j個值，每個監(jiān)督節(jié)點將計算結果C_m發(fā)送給認證節(jié)點Bob；

11)認證節(jié)點Bob接收到各個監(jiān)督節(jié)點的數據C_m，計算其中β₀為步驟2)中的系統(tǒng)截距，1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號；若則第l個數據包的認證結果y_l＝1，即用戶Alice認證通過；否則y_l＝0，即用戶Alice認證失敗。

12)當接收到用戶Alice新的數據包，重復步驟10)～11)。

本發(fā)明采用分布式部署多個具有多天線的監(jiān)督節(jié)點和一個認證節(jié)點，運用邏輯回歸模型來構造用戶身份信息的認證模型。監(jiān)督節(jié)點與認證節(jié)點間通過DFW算法來估計認證模型參數，通過訓練得到認證模型，使用該認證模型對用戶的身份信息進行分類認證。與現有同類產品或方法(指背景技術中所述的方法)比較，本發(fā)明具有以下特點：本發(fā)明提出的認證方法采用了分布式部署多天線的監(jiān)督節(jié)點，可以獲取并處理更多的信道信息，具有較高的認證準確度。與現有的方法不同，本發(fā)明提出了一種基于多監(jiān)督節(jié)點和信道信息的無線認證方法：采用在認證區(qū)域部署多個具有多天線的監(jiān)督節(jié)點和一個認證節(jié)點，同時基于各監(jiān)督節(jié)點多天線信號的信道信息來構建認證模型，采用DFW算法來估計認證模型，最后通過認證模型來對用戶身份進行認證。相比現有方法來說，系統(tǒng)使用多天線的信道信息，具有更高的認證準確率。采用訓練階段和認證階段，在認證階段有更快的認證效率。

具體實施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的技術內容，特舉以下實施例詳細說明。

一種基于多監(jiān)督節(jié)點和信道信息的無線認證方法，具體步驟如下：

步驟1：該系統(tǒng)包括合法用戶Alice,認證節(jié)點Bob。首先在認證區(qū)域內部署一個認證節(jié)點Bob,部署M個具有N根天線的監(jiān)督節(jié)點，監(jiān)督節(jié)點編號為1～M，第m個監(jiān)督節(jié)點上的天線編號為1+(m-1)N～mN。則每個監(jiān)督節(jié)點上都能接收到用戶Alice的數據包。

步驟2：系統(tǒng)利用M個多天線監(jiān)督節(jié)點之間無線信道信息的空間相關性通過訓練和認證兩個階段來構建認證模型和用戶認證，其訓練階段如下所述。假設系統(tǒng)接收到Alice的第k個數據包，則從第k數據包中可以估計出系統(tǒng)第n根天線的RSSI(接收信號強度指示)，其表示1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號，1≤n≤MN為天線編號。

在訓練階段，假設系統(tǒng)事先收集了K個用戶Alice的數據包，則從M個監(jiān)督節(jié)點的第k個數據包可以提取出MN維的列向量RSSI，其表示為則系統(tǒng)總的RSSI矩陣H為K×MN維矩陣。每個監(jiān)督節(jié)點都維護一張系統(tǒng)總的RSSI矩陣表，即H表。一開始每個監(jiān)督只收集到了K個其自身天線上的數據，即對第m個監(jiān)督節(jié)點來說，系統(tǒng)RSSI矩陣H中，H_kj只有在1≤k≤K，1+(m-1)N≤j≤mN時有值，其它為0。同時各節(jié)點已知該K個數據包的認證結果為Y＝[y_k]，其中1≤k≤K為數據包編號。y_k＝0表示第k個數據包的認證結果為非Alice用戶，y_k＝1表示第k個數據包的認證結果為Alice用戶。

步驟3：系統(tǒng)構建邏輯回歸認證模型如下所述。系統(tǒng)構建認證模型參數β₀和β＝[β₁,…,β_MN]，同時滿足||β||₁≤C，其中β₀為系統(tǒng)截距，Bob及各監(jiān)督節(jié)點根據公式：求得β₀的值，其中y_k為第k個數據包的認證結果，K為訓練數據個數；β₁～β_MN為每個監(jiān)督節(jié)點上各天線RSSI在認證系統(tǒng)中的權重；C為系統(tǒng)設置的模型參數β的約束值。

每個監(jiān)督節(jié)點維護和更新認證模型參數和β＝[β₁,…,β_MN]，β初始化為0，采用DFW算法迭代更新認證模型參數，步驟如下。

步驟4：每個監(jiān)督節(jié)點根據公式：

來計算局部梯度值其中對第m個節(jié)點來說，1+(m-1)N≤j≤mN，K為訓練數據個數，H_k為其維護的系統(tǒng)RSSI矩陣H的第k行，H_kj為其維護的系統(tǒng)RSSI矩陣H的第k行第j列的值，y_k為第k個數據包的認證結果。然后，第m個監(jiān)督節(jié)點計算得到其局部梯度最大值所對應的天線編號其公式如下：

其中，m為當前節(jié)點編號，為當前節(jié)點計算的編號j的局部梯度值。

第m個監(jiān)督節(jié)點根據公式：

計算局部迭代截止條件S_m，其中β_j為該節(jié)點維護的模型參數β中第j個值。最后每個監(jiān)督節(jié)點將上述求得的發(fā)送給監(jiān)督節(jié)點Bob，其中為局部梯度值中的值。

步驟5：Bob接收到所有監(jiān)督節(jié)點發(fā)來的數據其中1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號。根據公式：

計算得到節(jié)點編號ρ，其中為從各監(jiān)督節(jié)點接收到的其局部最大梯度。Bob將廣播回給各個監(jiān)督節(jié)點，其中為Bob接收到的中m＝ρ的值，為Bob接收到的中的值。

步驟6：每個監(jiān)督節(jié)點接收到Bob廣播回來的數據根據是否等于步驟4中計算的其局部梯度最大值所對應的天線編號來判斷自己是不是擁有全局最大梯度。若則將對應天線的所有RSSI數據，即矩陣H中第列的RSSI值廣播給其它監(jiān)督節(jié)點。其它監(jiān)督節(jié)點接收到該數據將其插入維護的RSSI矩陣H的第列。

步驟7：所有監(jiān)督節(jié)點根據公式：

進行迭代更新模型參數β，其中為步進因子，n為當前的迭代次數；為步驟6接收到的數據中的值，為第項為1，其它項為0的MN維行向量。

步驟8：Bob根據公式：

計算截止條件χ，其中S_m為步驟5中Bob接收到的數據中S_m的值，為Bob接收到的中的值，C為步驟2中系統(tǒng)設置的模型參數β的約束值，1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號。并判斷截止條件χ是否小于終止條件ε，ε為人為設置的一個迭代終止門限值。若χ＜ε，則Bob通知所有監(jiān)督節(jié)點停止迭代更新。否則重復步驟4～8。

步驟9：經過步驟2～8，訓練階段結束。各個監(jiān)督節(jié)點獲得認證模型參數β₀和β＝[β₁,…,β_MN]。系統(tǒng)轉入認證階段，使用訓練階段獲得的模型參數對用戶數據包進行認證，認證過程如下所述。

步驟10：每個監(jiān)督節(jié)點接收到用戶Alice的第l個數據包，即系統(tǒng)獲得第l個RSSI列向量其中為第m個監(jiān)督節(jié)點從編號為n的天線中提取出的RSSI值。每個監(jiān)督節(jié)點分別計算局部認證結果其中β_j為該監(jiān)督節(jié)點維護的系統(tǒng)模型β中第j個值，H_lj為RSSI列向量H_l中的第j個值。每個監(jiān)督節(jié)點將計算結果C_m發(fā)送給認證節(jié)點Bob。

步驟11：認證節(jié)點Bob接收到各個監(jiān)督節(jié)點的數據C_m，計算其中β₀為步驟2中的系統(tǒng)截距，1≤m≤M為監(jiān)督節(jié)點編號。若則第l個數據包的認證結果y_l＝1，即用戶Alice認證通過；否則y_l＝0，即用戶Alice認證失敗。

步驟12：當接收到用戶Alice新的數據包，重復步驟10～11。

對于需要進行認證的用戶，本發(fā)明通過部署多個具有多天線的監(jiān)督節(jié)點，使認證節(jié)點采用邏輯回歸模型使用用戶信道信息構建認證模型，采用DFW算法估計模型參數，使用訓練得到的認證模型對用戶數據包進行合法性認證。

在認證區(qū)域內部署了多個具有多天線的監(jiān)督節(jié)點和一個認證節(jié)點。認證系統(tǒng)采用邏輯回歸模型構建認證模型，由監(jiān)督節(jié)點維護和更新認證模型參數β₀和β＝[β₁,…,β_MN]。認證系統(tǒng)采用DFW算法在認證節(jié)點和監(jiān)督節(jié)點間進行認證模型參數的迭代更新。

每個監(jiān)督節(jié)點將其局部計算結果C_m發(fā)送給認證節(jié)點。認證節(jié)點通過接收每個監(jiān)督節(jié)點發(fā)送的C_m進行計算從而進行認證判斷。