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作者：陆颖;李靖超;赵莹;杨柳;应雨龙;陈鹏;
单位：上海电机学院电子信息学院;上海电力大学能源与机械工程学院;东南大学毫米波国家重点实验室;
摘要：由于无线电传输的开放性，无线通信网络带来的信息安全问题不断涌现。为确保无线通信中的用户信息安全，提出了一种新的物联网物理层身份认证方法。采用I/Q调制算法，将一维信号转换成二维复平面上的星座图，结合基于密度的空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)算法，构建了更凸显不同信道特征且有利于信号分类的二维彩色聚类等势星球图。基于2种实测信道数据(一种涉及不同物理区域且用户终端设备可能属于不同蜂窝小区，另一种属于同一蜂窝小区),将2种场景的频域全信道数据转化为二维图像进行识别测试；利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型对800张聚类等势星球图进行对比实验。仿真结果表明，所提出的CNN模型在识别准确率方面达到了99.6%,能够有效地识别出合法用户，为聚类等势星球图算法和CNN模型在物理层认证领域的应用提供了坚实的理论基础。
关键词：物联网;;信息安全;;信道特征;;聚类等势星球图;;卷积神经网络
基金资助：国家自然科学基金(62076160);; 上海市青年科技启明星计划(23QA1403800)~~
