Reliability enhancement for CIR-based physical layer authentication
Notice bibliographique
Résumé
The inherent properties of channel impulse response CIR, which are considered as location-specific characteristics of the physical link, have been exploited for the authentication purpose at the physical layer in the wireless communications. Unfortunately, the reliability of CIR-based physical layer authentication is challenged by the noise present in the CIR estimates, the rapid channel variation induced by the mobility of terminals, and the weak authentication decision by exploiting single CIR difference under the hypothesis testing. In this paper, three CIR-based authentication schemes are proposed to enhance the authentication reliability. Specifically, the noise components of the CIR estimates are mitigated in order to derive an adaptive threshold to form the authentication decision. Additionally, because of the rapid variation of the fading channel, channel prediction technique is employed to predict future CIR, and which is exploited to derive the CIR difference for the authentication analysis. Furthermore, to form the final decision in the authentication process, multiple CIR differences are observed by the receiver in a long range based on the channel predictor. In order to optimize the number of CIR differences, an optimization algorithm is developed by minimizing the total error rate under a false alarm constraint. Finally, the false alarm rate and the probability of detection are theoretically derived for performance evaluation, and the performance of proposed schemes is compared with that of a traditional channel-based authentication method using computer simulation. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».