[发明专利]一种基于机器学习的OFDM-PON物理层认证方法在审
| 申请号： | 202211455446.4 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN116208337A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 巩小雪;江振宇;张帆;张琦涵;郭磊 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L9/32 | 分类号： | H04L9/32;G06N3/08;G06F18/214;G06N20/00;G06N3/0464;H04L9/40;H04B10/25;H04Q11/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的OFDM‑PON物理层认证方法，属于光纤通信安全领域。该方法采用PCA算法和1D‑CNN相结合的OFDM‑PON物理层认证方法，在样本预处理过程中，将OFDM光谱数据作为发射机硬件指纹特征的载体，利用PCA算法来提取光谱数据的主要成分，并通过1D‑CNN来学习和分类这些硬件指纹特征。本发明能增强神经网络检测非法用户的能力，同时降低加密的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 ofdm pon 物理层 认证 方法 | ||
【主权项】：
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