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Physical layer authentication of MIMO-STBC systems based on constellation dithering

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Intelligent and Converged Networks 2023年第4期4卷 355-365页

作者： Yongli An Haifei Bai Shikang Zhang zhanlin ji College of Artificial Intelligence North China University of Science and TechnologyTangshan 063210China

Most of the existing physical layer watermarking authentication schemes are based on a single-input single-output system and require pre-issue of shared *** address these problems,in this thesis,a physical layer authentication scheme without the distribution keys is proposed based on the constellation dithering physical layer authentication watermarking mechanism with a multiple-input multiple-output(MIMO)system,and space-time block coding(STBC)is used to improve the robustness of ***,the legitimate node obtains channel state information(CSI)through channel probing and couples CSI with the message signal using a hash function to generate an authentication tag,which is then embedded through constellation *** receiver extracts the tag and authenticates it using hypothesis *** analysis shows that the scheme is resistant to various attacks such as replay,interference,tampering,and *** results show that the use of MIMO multi-antenna diversity with STBC coding technique reduces the bit error rate(BER)of message signals and tag signals and improves the detection rate of legitimate signals.

关键词： constellation dithering channel state information(CSI) hash function MIMO-STBC physical layer authentication

CNNs-based end-to-end asymmetric encrypted communication system

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Intelligent and Converged Networks 2023年第4期4卷 313-325页

作者： Yongli An Zebing Hu Haoran Cai zhanlin ji College of Artificial Intelligence North China University of Science and TechnologyTangshan 063210China

In this paper,we propose an asymmetric encrypted end-to-end communication system based on convolutional neural networks to solve the problem of secure transmission in the end-to-end wireless communication *** system generates a key generator through a convolutional neural network as a *** private and public keys establish a key pair relationship of arbitrary length sequence *** transmitter and receiver consist of autoencoders based on convolutional neural *** data confidentiality requirements,we design the loss function of the end-to-end communication model based on a convolutional neural *** also design bugs based on different predictions about the information the system eavesdropper *** results show that the system performs well on additive Gaussian white noise and Rayleigh fading channels.A legitimate party can establish a secure transmission under a designed communication system;an illegal eavesdropper without a key cannot accurately decode it.

关键词： end-to-end communication system convolutional neural network asymmetric encryption loss function physical layer security

LF精炼气瓶钢的Si-Ca-Ba合金脱氧工艺

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特殊钢 2006年第3期27卷 61-62页

作者：及占林王炳禄天津钢管集团有限公司炼钢厂天津300301

天津钢管公司采用150t EAF-150t LF（VD）-CC工艺生产30CrMo，37Mn等气瓶钢Φ210～310mm圆管坯。生产统计数据表明，在LF精炼时用Si≥50％，Ca≥12％，Ba≥13％合金替代全用Al脱氧，使[Alt]从0．026％降至0．006％，钢中氧含量为25×10... 详细信息

天津钢管公司采用150t EAF-150t LF（VD）-CC工艺生产30CrMo，37Mn等气瓶钢Φ210～310mm圆管坯。生产统计数据表明，在LF精炼时用Si≥50％，Ca≥12％，Ba≥13％合金替代全用Al脱氧，使[Alt]从0．026％降至0．006％，钢中氧含量为25×10^-6，提高了钢的清洁度，减少了轧制过程中钢材的裂纹废品。

关键词：气瓶钢 LF精炼 Si-Ca-Ba合金脱氧

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采用差分星座图的SDR设备射频指纹识别

电讯技术 2024年第3期64卷 442-450页

作者：安永丽申俊峰纪占林华北理工大学人工智能学院河北唐山063000 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063000

差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCT... 详细信息

差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明,在信噪比为5 dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。

关键词：射频指纹识别物理层安全差分星座图(DCTF) 注意力残差网络

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基于DCGAN的加密端到端通信系统设计

南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第4期44卷 44-53页

作者：安永丽李宗瑞李娜纪占林华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063000 唐山学院人工智能学院河北唐山063000

针对基于端到端学习的无线通信系统中存在的安全传输问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的加密端到端通信系统。该系统由DCGAN与基于卷积神经网络(Convolutional Neur... 详细信息

针对基于端到端学习的无线通信系统中存在的安全传输问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)的加密端到端通信系统。该系统由DCGAN与基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的自编码器(Autoencoder,AE)组成。通过调整网络结构及设计参数,获得了适用于不同类型信道的加密端到端通信系统。仿真结果表明,DCGAN可以对信息进行多种形式的加密处理。提出的系统可以实现任意长度输入比特的编码和解码,具有良好的泛化能力。系统获得了与传统数字调制系统相近的误码率(BER)性能。相较于基础的AE端到端通信系统,系统发射端的加密模块使非法窃听者更难窃听破译信号。

关键词：端到端通信系统生成对抗网络自编码器物理层安全

基于CNN与LightGBM的入侵检测研究

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郑州大学学报（理学版） 2023年第6期55卷 35-40页

作者：魏明军闫旭文纪占林陈钊华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210

网络入侵检测少数类样本不仅自身准确率和召回率低,而且还影响整体准确率和召回率。针对此问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络与LightGBM相结合的算法。首先,使用降噪变分自动编码器改进GAN,以实现对不平衡数据集的处... 详细信息

网络入侵检测少数类样本不仅自身准确率和召回率低,而且还影响整体准确率和召回率。针对此问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络与LightGBM相结合的算法。首先,使用降噪变分自动编码器改进GAN,以实现对不平衡数据集的处理。其次,使用卷积注意力机制改进残差卷积神经网络,更好地提取数据的关键特征。最后,利用LightGBM集成学习算法对处理后的数据集进行分类。实验结果表明,在NSL-KDD测试集上,改进后算法的准确率、召回率、精确率和F1值均有提高。该模型缓解了少数类样本对模型分类带来的负面影响,具有良好的分类性能。

关键词：入侵检测生成式对抗网络卷积神经网络 LightGBM

基于特征融合的大规模MIMO系统CSI反馈

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第3期44卷 1-7页

作者：安永丽蔡浩然胡泽冰纪占林华北理工大学人工智能学院河北唐山063000 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063000

信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销... 详细信息

信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销,提高反馈精度,采用深度学习方法,提出了一种基于特征融合的CSI反馈网络(Feature Fusion Net,FFNet)。利用基于注意力机制的特征融合在编码器中融合不同尺度的CSI特征,并在解码器中使用多通道多分辨率卷积网络以及通道重排,从而高精度地重建压缩后的CSI。仿真结果表明,与几种经典的深度学习CSI反馈方法相比,在室内和室外信道条件下,均具有更高的反馈精度。

关键词：大规模MIMO 信道状态信息深度学习卷积神经网络特征融合

一种基于互信息神经估计改进的未知信道端到端通信系统

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电讯技术 2024年第9期64卷 1386-1393页

作者：安永丽方斌刘劲芸纪占林华北理工大学人工智能学院河北唐山063000 河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063000

针对端到端通信系统在信道未知时通过使用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)表示信道效应而产生的梯度消失和过拟合问题,提出了一种通过互信息作为正则化项的改进方案。通过互信息神经估计器(Mutual Information Neural... 详细信息

针对端到端通信系统在信道未知时通过使用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)表示信道效应而产生的梯度消失和过拟合问题,提出了一种通过互信息作为正则化项的改进方案。通过互信息神经估计器(Mutual Information Neural Estimator,MINE)计算发射信号与接收信号的互信息并由此作为正则化项来提高模型的泛化能力,从而缓解过拟合问题,而其中产生的额外梯度可以缓解梯度消失问题,从而提高了模型的学习性能。从仿真结果来看,改进后的方案表现出了更好的鲁棒性,并且在加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道、瑞利衰落信道上获得了更好的误比特率性能。此外,在频率选择性信道上,改进后的方案获得了1 dB左右误比特率性能的改善。

关键词：端到端学习生成对抗网络互信息神经估计

基于Mask-YOLO的复杂场景口罩佩戴检测

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应用科学学报 2022年第1期40卷 93-104页

作者：魏明军周太宇纪占林张鑫楠华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 华北理工大学河北省工业智能感知重点实验室河北唐山063210

针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提... 详细信息

针对公共场所口罩佩戴检测存在遮挡、密集和小尺度的情况而导致检测精度不高的问题,以实时目标检测算法YOLOv3为基础提出一种Mask-YOLO算法。首先在特征融合过程中引入通道注意力机制以突出重要特征,减少了融合后冗余特征的影响,有效提高了特征利用率;然后以完全交并比(complete intersection over union,CIoU)损失代替均方差损失(mean square error,MSE)作为边框回归的损失函数,提高了定位精度;最后除了检测佩戴和未佩戴口罩的情况外,还对不正确佩戴口罩的情况进行了检测。实验结果表明:与YOLOv3算法相比,Mask-YOLO算法在每秒帧率(frame per second,FPS)仅下降1%的情况下使平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了4.78%。与其他主流的目标检测算法相比,Mask-YOLO算法在复杂场景下对口罩佩戴检测也有更好的效果和鲁棒性。

关键词：口罩佩戴检测 Mask-YOLO 注意力机制特征融合损失函数