CN106027242A - 基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,无线通信甲乙双方分别对信道探测的结果进行基于酉变换的预处理,并针对预处理后具有不同的信噪比的各个信号向量,用不同的量化级进行量化,最终把生成的量化比特流作为后续信息调和等无线信道密钥生成步骤的输入。本发明可以有效地提高无线通信甲乙双方信道探测结果的一致性,降低信道探测结果的自相关性,保证通信双方产生高速率、高一致性、低冗余性的量化比特流。该发明用于无线信道密钥生成领域,增强无线通信系统的安全性,可具体应用于安全通信、军事通信等领域,并可扩展至多节点通信场景。

Description

基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法
技术领域
本发明属于通信安全领域,涉及无线通信系统中的密钥生成技术。
背景技术
无线媒介的广播特性使得无线通信的可靠性和安全性面临严峻考验。传统的解决方法是在网络层通过公私密钥对数据进行加密,然而在动态的无线网络中,对称加密方法也面临着密钥分发的问题。与此同时,在日益兴起的无线传感器网络中,由于资源有限或者缺乏密钥管理设施,传感器节点无法负担非对称算法的高功率和高成本的开销。
近年来,基于无线信道特征的密钥生成方案得到了广泛的关注。由于不同空间的无线信道特征是唯一的,当窃听者离合法接收者的距离超过波长的数量级时,无线信道特征将不再相关。同时,在移动通信中,信道中物体的移动将引起信道特征的快速变化,而由于多径效应,每条径上的衰落各不相同,这种无线信道的特征的变化是随机的、不可预测的。上述无线多径信道的空间唯一性、快速时变性和不可预测性让其成为了天然的密钥生成随机源。
然而,受到时延、设备差异以及环境噪声和测量噪声的影响,通信双方观测到的无线信道特征产生了偏差。这些偏差最终导致通信双方生成的密钥之间巨大的差距。此外,过采样、多载波以及多天线技术可以用来增加密钥的维度与生成速率,但同时也导致了通信双方观测到的无线信道特征的高度冗余与高自相关。这些冗余性与自相关性最终将导致通信双方生成的密钥随机性的降低与系统效率的降低。
发明内容
技术问题:本发明提供一种有效地提高无线通信双方信道探测结果的一致性,降低信道探测结果的自相关性,保证通信双方产生高速率,高一致性并且低冗余性的量化比特流,使预处理发挥最佳效果的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法。
技术方案:本发明的一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,无线通信甲乙双方首先分别对探测到的信道特征按照时间空间和频率的自相关性组合成样本,再将相邻若干样本按频率、天线、时间顺序组成信道特征样本矩阵,进行基于酉变换预处理的变级量化;其中,对于每个信道特征样本矩阵的基于酉变换预处理的变级量化包括以下步骤:
1)无线通信甲乙双方约定使用的酉变换矩阵类型,分别计算各自的酉变换矩阵;
2)无线通信甲乙双方分别将各自的酉变换矩阵与其信道特征样本矩阵相乘,得到各自的变换域信号矩阵;
3)无线通信甲乙双方分别对各自的变换域信号矩阵按照方差进行重排,并根据用户对量化比特流的误比特率要求,截取变换域信号矩阵的部分向量构成各自的选用信号矩阵;
4)无线通信甲乙双方分别针对各自的变换域信号矩阵,查询量化级与信噪比的先验信息表得到量化级向量;
5)无线通信甲乙双方分别根据量化级向量对各自的选用信号矩阵采用变级量化得到量化比特流。
本发明方法的优选方案中,所述的无线通信甲乙双方探测到的信道特征包括接收信号强度、信道幅度、相位、信道状态信息;在多载波系统中,所述信道特征包括时域和频域的信道信息;在多天线系统中,所述信道特征包括时域和空间域的信道信息。
本发明方法的优选方案中,所述信道特征样本矩阵的构建方法如下:无线通信甲乙双方分别将信道特征测量值按频域、空间域和时域划分为多个信道特征样本:具有相同频域、空间域和时域参数范围的信道特征测量值组成一个列向量,将一个列向量作为一个信道特征样本,每个信道特征样本中的信道特征测量值个数作为该样本的长度;然后将所有信道特征样本按频率、天线、时间顺序组成信道特征样本矩阵,所述信道特征样本矩阵中信道特征样本的个数大于或等于样本的长度。
本发明方法的优选方案中,所述步骤1)中的酉变换矩阵类型包括离散余弦变换、小波变换、主成分分析变换,均是由标准正交基构成的线性变换,其中主成分分析变换的酉变换矩阵与数据相关,需要根据信道特征样本矩阵生成,其他酉变换矩阵与数据无关,为独立生成。
本发明方法的优选方案中,所述步骤3)中,变换域信号矩阵重排方法为:无线通信甲乙双方分别计算各自变换域矩阵所有行向量的方差,按照方差从上到下递减的顺序调整行向量的排列。
本发明方法的优选方案中,所述步骤3)中,选用信号矩阵的构成方法为:根据误比特率要求,无线通信甲乙双方协商设定方差阈值,将重排后的变换域矩阵中方差大于或等于所述方差阈值的所有行向量,按照方差从上到下递减的顺序依次排列组成选用信号矩阵。
本发明方法的优选方案中,所述步骤4)中的先验信息表为所述信道在满足误比特率要求下,量化级与信噪比的对应关系表格。
本发明方法的优选方案中,所述步骤4)中按照如下方法得到量化级向量:无线通信甲乙双方分别将所述选用信号矩阵中各个行向量的方差除以噪声功率,再与所述先验信息表对照,查询到各个行向量的量化级,将所述各个行向量的量化级按照从上到下递减的顺序依次排列组合构成量化级向量。
本发明方法的优选方案中,所述步骤5)中的变级量化方法为:无线通信甲乙双方依次对选用信号矩阵的每一个行向量按照量化级向量来量化,再将量化结果按量化的先后顺序连接作为量化比特流。
本发明方法的优选方案中,所述对选用信号矩阵的每一个行向量的量化方法包括均匀量化、非均匀量化、矢量量化或有丢弃的量化等量化方法。
本发明根据预处理后信号的具有不同层次的信噪比,自适应地改变量化级,配合预处理方法,使预处理发挥最佳效果。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有以下优点:
本发明利用基于酉变换的预处理将信道探测得到的无线信道特征变换为各具有不同的信噪比层次的变换域信号,舍弃信噪比低的信号,有效地提高了密钥的一致性;而现有的装置未对信道探测得到的无线信道特征变换到不同的信噪比层次,所有无线信道特征都受到严重的噪声影响,导致密钥一致性的降低。
本发明对探测到的信道特征按照自相关性组合成样本,再将相邻若干样本组合,构建成信道特征样本矩阵进行基于酉变换的预处理,可以有效地降低密钥的冗余性;而现有的装置未对探测到的信道特征按照自相关性组合,导致密钥的具有高度的冗余性。
本发明利用变级量化方法配合酉变换预处理,将预处理后的变换域信号根据不同的信噪比层次设置不同的量化级,最大程度地利用了变换域信号的特征,有效的提高了密钥的生成速率;而现有的装置仅对所有的信道探测得到的无线信道特征作统一的单级或多级量化,没有充分地利用无线信道特征,导致密钥的生成速率较低。
本发明提出的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,适用于多天线系统和宽带无线系统,可延伸至一般的通信系统。
附图说明
图1是本发明方法中的流程框图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步详细说明。
本发明方法的实施例中,基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法提供一种增强信道特征的互易性,去除信道特征样本间相关性,提高通信双方生成密钥的一致性,随机性与生成速率的实现途径。
定义甲和乙为通信双方。定义甲到乙的信道特征为HAB,乙到甲的信道特征为HBA,HAB和HBA是时间、频率、空间三维信道矩阵。分别为甲和乙根据信道估计等方法探测到的无线信道特征,是时间、频率、空间三维矩阵。
本实施例描述系统无线信道特征信息采集后的信道特征的预处理和量化过程,系统广播、同步、随机接入、采样等环节以及信息调和、隐私放大等密钥生成环节不在此实施例中进行描述。
以下分别描述甲和乙的数据处理流程。
如图1所示,本发明的方法主要包括五个步骤,即信道特征重组、特征信号变换、选用信号矩阵生成、量化级计算和变级量化。下面分别进行详细的说明。
1.信道特征重组处理步骤如下:
1)甲和乙分别将中相干带宽,相干天线和相干时间以内的无线信道特征按频率、天线、时间顺序组成M×1维列向量xai和xbi,定义xai和xbi为信道特征样本,样本的长度为xai和xbi的维度M。
2)甲和乙分别将所述各个样本按频率、天线、时间顺序组成信道特征样本组Xa=[xa1,…xaN]和Xb=[xb1,…,xbN],其中N≥M。
2.特征信号变换处理步骤如下:
1)甲和乙事先协商一种酉变换类型,本实施例中设定为离散余弦变换,生成M×M维酉变换矩阵U。
2)甲和乙分别将各自的信道特征样本矩阵与酉变换矩阵相乘,得到M×N维变换域信号矩阵如下:Ya=UHXa,Yb=UHXb,其中1×N维行向量yai,(i∈{1,…,M})是甲的变换域信号矩阵中第i个行向量,同样对,ybi,(i∈{1,…,M})是乙的变换域信号矩阵中第i个行向量。
3.选用信号矩阵生成处理步骤如下:
1)甲和乙分别计算变换域信号矩阵Ya和Yb的各个行向量的方差
2)将变换域信号矩阵Ya和Yb按照行向量方差从大到小的顺序排列各个行向量矩阵,重排后的矩阵为定义各个行向量方差为
3)根据误比特率要求,无线通信甲乙双方协商设定信噪比阈值为ζthr
4)定义各个行向量的信噪比为其中σn为噪声方差。甲和乙分别选取中满足的所有行向量构成选用信号矩阵其中K为满足的行向量的个数。
4.量化级计算处理步骤如下:
1)甲和乙双方仿照链路自适应的方法统计出为了达到规定的误比特率,不同的量化级所需要的信道信噪比的先验信息表。
2)甲和乙双方依次将Sa和Sb中第i,(i∈{1,…,M})个行向量的信噪比与先验信息表中的信噪比参数比较,找到最接近的信噪比对应的量化级数
3)甲和乙双方将各个行向量的量化级组合成量化级向量
5.变级量化处理步骤如下:
1)甲和乙双方统计Sa和Sb中所有行向量的最大最小值,均值与方差,其中第i,(i∈{1,…,M})个行向量的最大值和最小值分别为均值为方差为
2)甲和乙双方根据量化级向量对Sa和Sb中所有行向量依次做量化处理,其中以第i,(i∈{1,…,M})个行向量为例,将的取值区间均匀划分为等份,采用均匀量化法根据中的数值所在区间将其量化成位二进制码。
3)甲和乙双方分别将所有行向量量化后的结果按量化的先后顺序连接作为最后的二进制量化比特流。
上述实施例仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和等同替换,这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案,均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,该方法中,无线通信甲乙双方首先分别对探测到的信道特征按照时间空间和频率的自相关性组合成样本,再将相邻样本按频率、天线、时间顺序组成信道特征样本矩阵,进行基于酉变换预处理的变级量化;
其中,对每个信道特征样本矩阵的基于酉变换预处理的变级量化包括以下步骤:
1)无线通信甲乙双方约定使用的酉变换矩阵类型,分别计算各自的酉变换矩阵;
2)无线通信甲乙双方分别将各自的酉变换矩阵与其信道特征样本矩阵相乘,得到各自的变换域信号矩阵;
3)无线通信甲乙双方分别对各自的变换域信号矩阵按照方差进行重排,并根据用户对量化比特流的误比特率要求,截取变换域信号矩阵的部分向量构成各自的选用信号矩阵;
4)无线通信甲乙双方分别针对各自的变换域信号矩阵,查询量化级与信噪比的先验信息表得到量化级向量;
5)无线通信甲乙双方分别根据量化级向量对各自的选用信号矩阵采用变级量化得到量化比特流。
2.根据权利要求1所述的一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述的无线通信甲乙双方探测到的信道特征包括接收信号强度、信道幅度、相位、信道状态信息;在多载波系统中,所述信道特征包括时域和频域的信道信息;在多天线系统中,所述信道特征包括时域和空间域的信道信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述信道特征样本矩阵的构建方法如下:无线通信甲乙双方分别将信道特征测量值按频域、空间域和时域划分为多个信道特征样本:具有相同频域、空间域和时域参数范围的信道特征测量值组成一个列向量,将一个列向量作为一个信道特征样本,每个信道特征样本中的信道特征测量值个数作为该样本的长度;然后将所有信道特征样本按频率、天线、时间顺序组成信道特征样本矩阵,所述信道特征样本矩阵中信道特征样本的个数大于或等于样本的长度。
4.根据权利要求1所述的一种基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤1)中的酉变换矩阵类型包括离散余弦变换、小波变换、主成分分析变换,均是由标准正交基构成的线性变换,其中主成分分析变换的酉变换矩阵与数据相关,需要根据信道特征样本矩阵生成,其他酉变换矩阵与数据无关,为独立生成。
5.根据权利要求1所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤3)中,变换域信号矩阵的重排方法为:无线通信甲乙双方分别计算各自变换域矩阵所有行向量的方差,按照方差从上到下递减的顺序调整行向量的排列。
6.根据权利要求1、2、3、4或5所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤3)中,选用信号矩阵的构成方法为:根据误比特率要求,无线通信甲乙双方协商设定方差阈值,将重排后的变换域矩阵中方差大于或等于所述方差阈值的所有行向量,按照方差从上到下递减的顺序依次排列组成选用信号矩阵。
7.根据权利要求1、2、3、4或5所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤4)中的先验信息表为所述信道在满足误比特率要求下,量化级与信噪比的对应关系表格。
8.根据权利要求1、2、3、4或5所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤4)中按照如下方法得到量化级向量:无线通信甲乙双方分别将所述选用信号矩阵中各个行向量的方差除以噪声功率,再与所述先验信息表对照,查询到各个行向量的量化级,将所述各个行向量的量化级按照从上到下递减的顺序依次排列组合构成量化级向量。
9.根据权利要求1、2、3、4或5所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述步骤5)中的变级量化方法为:无线通信甲乙双方依次对选用信号矩阵的每一个行向量按照量化级向量来量化,再将量化结果按量化的先后顺序连接作为量化比特流。
10.根据权利要求9所述的基于酉变换预处理的无线信道特征变级量化方法,其特征在于,所述对选用信号矩阵的每一个行向量的量化方法为均匀量化、非均匀量化、矢量量化或有丢弃的量化方法。
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Applicant after: Southeast University

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