摘要

针对目前物理层的用户认证算法存在的鲁棒性差、复杂度高等问题,提出了一种轻量级卷积神经网络(CNN)信道特征提取算法,通过改变网络输入形式减少训练所需要的信道状态响应,同时基于该算法建立了一种多用户物理层信道特征辅助的认证机制,设计了从用户注册到认证的详细过程,并在线完成多用户认证及网络参数更新。仿真结果表明,所提算法能够完成多用户身份认证,在较小的训练轮次下获得良好的检测性能,且比现有的多用户认证算法需要的训练样本少。