CN113507710A - 一种noma场景下的导频污染攻击信道去污方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列确定基站的接收信号,根据所述接收信号对信道进行估计,提取并基于信道的空间特征对信道进行去污,在不修改导频结构的前提下,利用不同训练阶段的接收信号的投影结果,解决NOMA场景下物理层安全中导频污染攻击导致的信道污染问题,具有信道去污能力强等、可靠性高等优点;与现有的方法相比,不需要合法用户信道的历史统计信息,也无需引入随机导频或者利用信道的角度域聚簇性,具有较高的可实施性。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,更具体地,涉及一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法。
背景技术
随着第五代移动通信技术的商业化,无线网络技术由此可以作为许多新兴服务的基础,如智能交通系统,智慧城市等。然而,无线网络技术在带来便利的同时,也存在许多安全问题。由于无线介质的共享特性,任何接收机将捕获其覆盖区域内的无线信号,无线传输由此容易受到外部窃听或干扰,从而严重威胁无线网络中信息的安全。物理层安全技术可以在不使用密钥协议的情况下实现安全通信,近年来受到了广泛关注。
导频污染攻击作为一种危害较大的物理层主动窃听方式,使物理层安全面临新的挑战。由于传输协议,帧结构和导频序列集是公开的,窃听者根据历史观测结果,可以发送与合法用户相同的导频序列来影响基站的信道估计过程,导致基站在上行训练阶段获取合法用户的信道状态信息出现偏差,迫使基站在随后的下行数据传输阶段中使用的预编码器隐式地向窃听者形成波束,从而增加窃听者的接收信号功率。这不仅阻碍了合法通信双发的可靠通信,更严重的是会导致信息泄露。当系统中存在导频污染攻击时,需要进行有效的信道去污以保证合法数据的安全传输。现有导频污染攻击下的信道去污研究较少关注NOMA(Non-orthogonal Multiple Access,非正交多址接入)场景,常用的基于特征值分解(Eigenvalue Decomposition,EVD)的盲信道估计算法在合法用户和攻击者的发射功率接近时失效;而线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)信道估计算法需要合法用户和攻击者的信道统计信息,实际情况下攻击者的信道统计信息一般无法获取。由此可见,如何可靠地实现对NOMA场景下的多径信道去污是当前亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,由此解决现有的信道去污方法可靠性低的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的第一方面,提供了一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,包括:
S1,基站根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列s,确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;
U1=[a[m1ω0] a[m2ω0] … a[mKω0]];
U2=[a[n1ω0] a[n2ω0] … a[nLω0]];
其中对于所有k=1,…,K,mk满足对于所有l=1,…,L,nl满足K和L分别表示第一导频训练阶段和第二导频训练阶段根据阈值λ1,th和λ2,th检测得到信道和的主要空间特征的个数;Hi,E表示合法用户i和导频污染攻击者的信道空间谱之和,表示导频训练阶段i的白噪声方差。
优选地,在步骤S3之前,还包括:
根据预设阈值δ对空间特征U1和U2进行过滤,使δ与U1和U2之间满足以下关系:
优选地,所述双阶段传输协议为双阶段TDD传输协议或双阶段FDD传输协议。
按照本发明的第二方面,提供了一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,包括:NOMA用户对中的第一用户设备基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s的第二用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
按照本发明的第三方面,提供了一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,包括:
NOMA用户对中的第二用户设备基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列的第一用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
按照本发明的第四方面,提供了一种基站,包括:
接收单元,用于根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列s,确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;
按照本发明的第五方面,提供了一种用户设备,所述用户设备为NOMA用户对中的第一用户设备,包括:
发送单元,用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s的第二用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
按照本发明的第六方面,提供了一种用户设备,所述用户设备为NOMA用户对中的第二用户设备,包括:
发送单元,用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列的第一用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
1、本发明提供的方法,根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列确定基站的接收信号,根据所述接收信号对信道进行估计,提取并基于信道的空间特征对信道进行去污,在不修改导频结构的前提下,利用不同训练阶段的接收信号的投影结果,解决NOMA场景下物理层安全中导频污染攻击导致的信道污染问题,具有信道去污能力强等、可靠性高等优点。
2、本发明提供的方法,与现有的方法相比,不需要合法用户信道的历史统计信息,也无需引入随机导频或者利用信道的角度域聚簇性,具有较高的可实施性。
附图说明
图1是本发明提供的NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法流程示意图;
图2为双阶段TDD传输协议何双阶段FDD传输协议示意图;
图3为单天线系统上行传输系统结构示意图;
图4为本发明提供的NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法、基于EVD和LMMSE的信道去污方法的信道估计NMSE对比曲线图;
图5为本发明提供的NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法、基于EVD和LMMSE的信道去污方法的信道估计结果进行匹配滤波预编码时的下行传输保密率的对比曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明实施例提供一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,,如图1所示,包括:
S1,基站根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列s,确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2。
进一步地,所述双阶段传输协议为双阶段TDD传输协议或双阶段FDD传输协议。
具体地,所述NOMA用户对中的第一用户设备在所述双阶段传输协议的第一导频训练阶段发送导频序列s,第二用户设备在所述双阶段传输协议的第二导频训练阶段发送导频序列s。
所述的双阶段训练传输协议,既可以用于TDD(Time Division Duplex,时分双工)模式,也可用于FDD)(Frequency Division Duplex,频分双工)模式。进一步地,其结构如图2所示。
如图3所示,将NOMA用户对中的两个合法用户记为合法用户1和合法用户2。其中合法用户1在导频训练阶段1发送导频序列,合法用户2在导频训练阶段2发送导频序列。
优选地,在导频训练阶段i(i=1,2),基站接收信号为
U1=[a[m1ω0] a[m2ω0] … a[mKω0]];
U2=[a[n1ω0] a[n2ω0] … a[nLω0]];
其中对于所有k=1,…,K,mk满足对于所有l=1,…,L,nl满足K和L分别表示第一导频训练阶段和第二导频训练阶段根据阈值λ1,th和λ2,th检测得到信道和的主要空间特征的个数;Hi,E表示合法用户i和导频污染攻击者的信道空间谱之和,表示导频训练阶段i的白噪声方差。
存在整数l∈[0,M-1],使得ωp/ω0∈[l,l+1),即ωp=(l+γ)ω0,(0≤γ<1)。当基站天线数M→∞,信道的第p条路径的导向矢量可以分解为将a[lω0]和a[(l±1)ω0]定义为信道的主要空间特征。于是多径信道可以表示为多条路径的主要空间特征的加权和。其中,ωp表示信道的第p条路径的到达角,ω0=2π/M,μl=a[lω0]Ha[ωp],|μl|2表示导向矢量a[ωp]在lω0方向上的幅值。
当接收信号中不存在导频污染攻击时,合法用户和攻击者的信道主要空间特征均不存在于mω0方向上,此时λi,m的值由噪声主导,表示为:
λi,m≈|Ni[m]|2=Re{Ni[m]}2+Im{Ni[m]}2;
于是,λi,m服从自由度为2的中心卡方分布,其概率密度分布函数表示为:
当接收信号中存在导频污染攻击时,合法用户或者攻击者的信道主要空间特征至少一个存在于mω0方向上,此时合法用户信道hi或者攻击者信道hE在mω0方向上的能量远大于噪声能量,|Hi,E[m]|不可以被忽略,λi,m=|Hi,E[m]|2+2|Hi,E[m]Ni[m]|+|Ni[m]|2,可以得到此时λi,m的概率密度分布函数为:
因此,对于训练阶段i,可以通过设置一个阈值λi,th,识别并提取在噪声的影响下合法用户和攻击者信道的主要空间特征成分,从而减轻噪声的干扰。
对于导频训练阶段i(i=1,2)的信道估计值计算在mω0方向上的能量如果λi,l大于阈值λi,th,则a[lω0]被识别为信道估计值的主要空间特征,提取所有识别的主要空间特征组成主要空间特征集合Ui。
U1=[a[m1ω0] a[m2ω0] … a[mKω0]];
U2=[a[n1ω0] a[n2ω0] … a[nLω0]]。
其中对于所有k=1,…,K,mk满足对于所有l=1,…,L,nl满足K和L分别表示训练阶段1和训练阶段2根据阈值λ1,th和λ2,th检测得到信道和的主要空间特征的个数。Hi,E表示合法用户i和导频污染攻击者的信道空间谱之和,表示导频训练阶段i的白噪声方差。这两个参数通过导频训练阶段i接收信号y1和y2的采样协方差矩阵估计。
进一步地,在步骤S3之前,还包括:
根据预设阈值δ对空间特征U1和U2进行过滤,使δ与U1和U2之间满足以下关系:
其中,a[mkω0]为U1中任意的主要空间特征,a[nlω0]为U2中任意的主要空间特征。
基站根据提取的两个导频训练阶段的主要空间特征U1和U2进行信道去污。
具体地,将导频训练阶段1的最小二乘信道估计结果投影到过滤后的信道主要空间特征U2的正交空间,得到去污后的合法用户1的信道将导频训练阶段2的最小二乘信道估计结果投影到过滤后的信道主要空间特征U1的正交空间,得到去污后的合法用户2的信道
将本发明提供的导频污染攻击检测方法应用于如图3所示的单天线NOMA系统上行传输系统中,设置基站天线数M=100,天线间距为半波长。NOMA用户对以及攻击者的平均到达角分别设置为20°、50°、200°,可检测信道多径数NP=3,角度扩展为10°,对应着城市蜂窝网络中的角度扩展,NOMA用户对与攻击者的大尺度衰落均设置为1。过滤主要空间特征的阈值设置为δ=0.01。定义参考发射功率PE=1,合法用户发射功率P1=P2=PE,攻击者发射功率PE,1=3PE,PE,2=2PE,信噪比设置为0dB到30dB。
在不同信噪比下,分别对本发明提出的信道去污方法、传统的基于EVD和LMMSE的信道去污方法进行仿真,对NOMA系统中的导频污染攻击进行信道去污,以合法用户1为信道去污对象,进行蒙特卡洛仿真,仿真次数设置为10000,上述三种方法的信道估计NMSE的对比曲线如图4所示,上述三种方法的信道估计结果进行匹配滤波预编码时的下行传输保密率对比曲线如图5所示。
从图4可看出,随着信噪比从0dB增加到30dB,提出方案的信道估计NMSE不断下降;而对于传统的基于EVD的信道去污方案,由于导频污染攻击和合法用户1的信号子空间发生混叠导致难以从接收信号协方差矩阵中提取到合法用户的信道,于是当信噪比从0dB增加到30dB,基于EVD的信道估计NMSE会一直接近于0且基本保持不变;对于传统基于LMMSE的信道去污方案,由于基站缺乏攻击者的信道统计信息,导频污攻击功率越大,基于LMMSE的信道估计误差越大。当信噪比从0dB增加到12dB时,导频污染攻击功率相应增加,噪声相应减小,此时攻击功率的增加对信道估计NMSE的影响小于噪声减小的影响,故基于LMMSE的信道估计NMSE逐渐减小,而后随着信噪比从12dB增加到30dB时,攻击功率的增加对信道估计NMSE的影响大于噪声减小的影响,此时基于LMMSE的信道估计NMSE又逐渐变大。总体来看,不同信噪比下,提出的信道去污方案性能优于传统基于LMMSE和EVD的信道去污性能,并且提出的信道去污方案的信道去污性能不受攻击功率增加的影响。
从图5可看出,随着信噪比从0dB增加到30dB,提出的信道去污方法对应的下行传输保密率不断增大;基于EVD的信道估计方法对应的下行传输保密率逐渐减小;基于LMMSE的信道估计方法对应的下行传输保密率先不断增大后轻微减小。具体地,当信噪比从0dB增加到12dB时,提出的信道去污方法与基于LMMSE的信道去污方法相对应的下行保密率接近,但当从12dB增加到30dB时,提出的信道去污方法与传统基于LMMSE的信道去污方案相对应的下行传输保密率的差异逐渐拉大,并且提出的信道去污方法对应的下行传输保密率大于基于LMMSE的信道去污方法相对应的下行传输保密率。这与信道估计NMSE的结果相对应。
本发明实施例提供一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,包括:
NOMA用户对中的第一用户设备基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s的第二用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
本发明实施例提供一种NOMA场景下的导频污染攻击信道去污方法,包括:
NOMA用户对中的第二用户设备基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列的第一用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
本发明实施例提供一种基站,包括:
接收单元,用于根据NOMA用户对基于双阶段训练传输协议发送的导频序列s,确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;
本发明实施例提供一种用户设备,其特征在于,所述用户设备为NOMA用户对中的第一用户设备,包括:
发送单元,用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s的第二用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
本发明实施例提供一种用户设备,所述用户设备为NOMA用户对中的第二用户设备,包括:
发送单元,用于基于双阶段训练传输协议在第二导频训练阶段向基站发送导频序列s;
其中,所述NOMA用户对还包括用于基于双阶段训练传输协议在第一导频训练阶段向基站发送导频序列的第一用户设备;所述导频序列s用于供基站确定NOMA用户对分别在第一导频训练阶段和第二导频训练阶段时,基站的接收信号y1和y2;并根据y1和y2计算第一导频训练阶段和第二导频训练阶段的信道和并分别提取信道和的空间特征U1和U2;将将和投影至U1和U2的正交空间,得到去污后的信道和
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
U1=[a[m1ω0] a[m2ω0] … a[mKω0]];
U2=[a[n1ω0] a[n2ω0] … a[nLω0]];
4.如权利要求1所述的NOMA场景下基于空间特征的导频污染攻击信道去污方法,其特征在于,所述双阶段传输协议为双阶段TDD传输协议或双阶段FDD传输协议。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107087274A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-08-22 | 华中科技大学 | 一种基于d2d和上行noma的两用户通信方法 |
US20180076871A1 (en) * | 2016-09-14 | 2018-03-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus to enable channel compression in advanced wireless communication systems |
CN108419240A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-17 | 北京邮电大学 | 一种检测导频攻击的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112075031A (zh) * | 2018-04-27 | 2020-12-11 | 三星电子株式会社 | 启用基于非均匀空频压缩的csi报告的方法和装置 |
WO2021002866A1 (en) * | 2019-07-03 | 2021-01-07 | Nokia Solutions And Networks Oy | Reinforcement learning based inter-radio access technology load balancing under multi-carrier dynamic spectrum sharing |
CN112383380A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-19 | 西安交通大学 | 基于非正交多址接入技术的隐蔽车辆通信方法 |
-
2021
- 2021-07-30 CN CN202110869757.4A patent/CN113507710B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180076871A1 (en) * | 2016-09-14 | 2018-03-15 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus to enable channel compression in advanced wireless communication systems |
CN107087274A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-08-22 | 华中科技大学 | 一种基于d2d和上行noma的两用户通信方法 |
CN108419240A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-17 | 北京邮电大学 | 一种检测导频攻击的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112075031A (zh) * | 2018-04-27 | 2020-12-11 | 三星电子株式会社 | 启用基于非均匀空频压缩的csi报告的方法和装置 |
WO2021002866A1 (en) * | 2019-07-03 | 2021-01-07 | Nokia Solutions And Networks Oy | Reinforcement learning based inter-radio access technology load balancing under multi-carrier dynamic spectrum sharing |
CN112383380A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-19 | 西安交通大学 | 基于非正交多址接入技术的隐蔽车辆通信方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
DILUKA LOKU GALAPPATHTHIGE ETAL: "《Active Pilot Contamination Attack Detection in Sub-6 GHz Massive MIMO NOMA Systems》", 《IEEE》, 27 February 2020 (2020-02-27) * |
WEI WANG∗ ETAL: "《Against Pilot Spoofing Attack with Double Channel Training in Massive MIMO NOMA Systems》", 《IEEE》, 15 July 2019 (2019-07-15) * |
王正强等: "大规模MIMO系统能效优化算法研究综述", 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》, no. 06, 15 December 2019 (2019-12-15) * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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