基于MAP准则的无线信道密钥量化算法.pdf
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1、收稿日期:修回日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目()国家重大研发计划资助项目()作者简介:田克明()男硕士生主要研究方向为物理层安全:/基于 准则的无线信道密钥量化算法田克明 辛 刚 郭东琴 张 剑(信息工程大学河南 郑州)摘要:在物理层安全领域中基于无线信道的密钥生成技术包括信道探测、量化、密钥协商和保密增强等 个步骤 针对传统量化方案仅关注量化端点值设计、初始密钥不一致率()偏高的问题通过搭建对合作方量化结果进行概率推算的数学模型获取其量化符号信息和比特软信息提出了基于最大后验判决准则()的量化算法 仿真结果表明所提算法能取得更低的 在信噪比为 环境下该算法的 比等概量化降低了 比信
2、道交互量化()降低了采用 比特量化该算法的可生成密钥长度较 提高了 倍关键词:密钥生成技术密钥不一致率量化门限最大后验判决准则密钥长度中图分类号:文献标识码:文章编号:().引言人类已进入“大数据”时代信息安全不仅成为大国博弈的重点战场也全面影响着身处这个时代中的个人 电磁信号在空间中传播难以防止第三方窃听为避免通信信息泄露对信息比特流加密成为必要且实用的安全通信方案 然而基于复杂数学问题解算和密钥分发的传统加密方式如今面临着诸多挑战在此背景下物理层安全领域基于公共随机源的密钥生成技术(第 卷第 期 年 月信 息 工 程 大 学 学 报 .)引起了国内外学者的兴趣 文献指出只要窃听信道比合法信
3、道退化得更严重安全传输是可行的物理层安全性能可以根据保密容量进行描述保密容量定义为窃听者得到的信息为零时合作方通信的最大信息传输速率物理层安全技术的演进与通信技术的发展密切相关文献研究了具有类量子安全特点的物理层安全技术认为该技术能利用 通信的终端设备和无线环境提供的唯一性及随机性特征实现较高的安全性文献对 技术进行研究阐述了基于水声信道特征的密钥提取技术以及密钥协商技术以应对水下通信节点计算资源受限的难题无线信道容易受到周边环境影响具有时变性、随机性同时它具有短时互异性可作为密钥生成的天然随机源 实践中常提取接收信号强度()、相位差、时间延迟和信道状态信息()等参数来生成密钥这些资源是非常丰
4、富且容易获取的 因此近年来基于无线信道的密钥提取方案称为物理层安全研究的热点 例如在特定条件下的密钥生成技术:国外学者通过文献推导了 制式下的密钥容量之后国内学者中研究了多进多出()系统密钥生成技术在不降低系统密钥容量的同时有效减小了大规模 系统的导频开销联合新型纠错码的密钥生成技术:基于单通道传输条件下基于喷泉码的保密传输技术文献建立了密钥加密反馈链路文献提出基于二分法和 码的联合密钥协商算法另外还有多用户场景下的组密钥生成技术(物联网场景)等等 总体来看基于无线信道的密钥提取技术随着通信技术的发展而动态更新应用场景更加广阔基于无线信道的 方案一般包括信道参数提取、特征量化、密钥协商和保密增
5、强等 个环节特征量化是进行密钥协商的前提其量化效果(一致性)直接影响密钥协商的轮数 等概量化后的数据、分布满足密钥随机性要求基于等概量化文献提出了信道交互量化算法 文献分别介绍了双门限量化在密钥生成中的应用和信道交互量化()算法的最优量化比特数进一步优化了 算法 本文重点研究 算法的不足之处提出了基于最大后验准则的交互量化算法推导了所提删除()算法对应的密钥不一致率()理论表达式 仿真结果表明该算法能有效降低密钥不一致率同时能够保留更长的密钥长度是综合性能更优的无线信道密钥量化算法 无线信道互易性分析假设 和 通信时第三方 尝试窃听在 时 分 双 工 模 式()下 进行信道探测 在某 时刻收到
6、的信号为()()()()式中:()是、之间的信道冲击响应()为双方约定好的探测信号()为 的接收噪声频域表达式可以写为()()()()()两边同时除以已知量()可得到信道频率响应的估计:()()()()()()()同理 完成信道频率响应的估计:()()()()()()式中()和()为相互独立的均值为零的高斯随机变量 设信道相干时间为 当 进行探测的时间远小于信道相干时间时认为信道具有互易性即()()()()因此()和()只在高斯噪声上有差异他们是高度相似的这是密钥生成的基础电磁波在空间传播时信号到达不同的接收点将经历不同的多径衰落 根据 信道模型当两个接受地点相距半个波长以上时他们接收到的信号
7、相互独立 因此 接收 的探测信号进行信道估计的结果与()是相互独立的 传统量化算法密钥量化算法追求降低密钥不一致率以减少密钥协商阶段的交互信息量量化的另一个目标是产生足够的比特流保证密钥生成速率 传统标量量化算法一般都是根据需要预先设计量化门 信 息 工 程 大 学 学 报 年限如均匀量化、等概量化、单双门限量化等算法首次通过交互子区间编号的方式动态调整量化门限降低了 矢量量化则通过缩短样点值与聚类中心的距离来持续更新聚类中心点最终的聚类中心即量化区间 文献提出了基本 量化算法和它的改进方案补偿 量化算法后者将样本朝聚类中心移动改善了样本在量化边界出现错误的情况 矢量量化的量化速度受初始码本(
8、聚类中心)影响较大且生成密钥的随机性差于标量量化算法本节重点分析传统标量算法的量化效果.等概量化如果希望待量化值落入各个量化区间的概率相同从而实现量化后各量化符号出现的频率相当(即、比特各占 这符合密钥生成的基本要求)需要根据待量化参数的分布特性设计量化区间这就是等概量化的原理 设待量化值的概率密度函数为()量化端点值为 其中 是进行 比特量化需要的量化区间数 则 满足:()()即()()式中()是()对应的累积分布函数 图 展示了等概量化和非等概量化结果的随机性对比对比可知等概量化使各值落入不同区间的数目相当输出的、比特序列具有更好随机性 尽管可以通过其他增加随机性的方法使非等概量化的结果表
9、现出随机性显然等概量化的方法更为简便图 量化结果的随机性对比.算法 算法由 .等提出通信双方通过交互待量化值的子区间索引来动态调整量化门限降低了等概量化门限附近的量化误差 算法具体步骤如下)、将他们对信道频率响应的估计和 进行等概量化(个区间)将每个大个区间进一步划分 个等概子区间然后将待量化值所在的子区间编号发送给)接收到子区间编号 然后调整量化区间的端点值:()或 ()其他.()式中:代表调整增量()/)按照新的量化端点进行量化在 方 法 中 将 量 化 门 限 平 移 了/原本在量化端点附近的值在新量化门限下将不再处于 附近从而减少了边缘值量化出错的概率 量化算法 算法减少了边缘量化误差
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