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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种水声网络多特征智能物理层认证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116707853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310215641.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种水声网络多特征智能物理层认证方法是由赵瑞琴;石婷;申晓红;刘创源;贺冰玉;张旭设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水声网络多特征智能物理层认证方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水声网络多特征智能物理层认证方法，网络初始化阶段是在无攻击结点的情况下构建CIR库相关的信道特征训练集，并为传输与认证阶段训练出最优的认证决策边界，传输与认证阶段利用网络初始化阶段中为每个合法邻居训练出的最优决策边界，对新接收到的消息进行认证，目的是有效提升时变水声信道下的认证率和攻击结点的检测率。本发明充分利用了水声链路的空变特性，提供了在缺乏非法信道先验知识的条件下进行高准确性认证的新途径；有效地克服了动态时变水声信道的影响，从而进一步提高了物理层认证算法的准确性；不仅能使水声网络中的每个结点实现分布式欺骗攻击检测，而且能够大幅降低水声网络中产生的认证开销和网络能耗。

本发明授权一种水声网络多特征智能物理层认证方法在权利要求书中公布了：1.一种水声网络多特征智能物理层认证方法，其特征在于包括下述步骤： 步骤1：网络初始化阶段； 现有合法接收结点Alice，Alice的合法邻居结点为Bobi，1≤i≤N，N为合法邻居结点Bobi的个数，所有合法结点锚定在海洋的不同深度，且会随洋流漂移；结点Alice与结点Bobi间的水声链路记作ABi； 步骤1.1：创建CIR库； 在tm时刻，Alice接收来自Bobi的探针信号，1≤i≤N，利用拷贝相关的方法估计出链路ABi此刻的其中，为tm时刻链路ABi的信道脉冲响应CIR的第l条路径的复振幅，0≤l≤L-1，L为信道路径的总数目；为了应对时变水声信道的影响，Alice为自身的每个合法邻居结点Bobi均建立一个CIR库1≤i≤N，1≤m≤M，M为链路ABi的CIR库的大小，记录链路ABi不同时刻的CIR序列，以捕获CIR随时间变化的模式； 步骤1.2：构建基于CIR库相关特征的正训练样本； 在为每个合法邻居结点Bobi建立CIR库之后，为了构建关于合法邻居结点Bobi的正训练样本，首先，Alice利用链路ABi的CIR库中任意一个和其余M-1个CIR来计算CIR库相关的多特征F为特征个数，1≤i≤N， 1≤s≤M； 接着，Alice利用CIR库相关的多特征构成正训练样本即： 其中，是训练数据特征向量的标签； 步骤1.3：构建基于CIR库相关特征的负训练样本； 首先，Alice利用链路ABj的CIR库中的和链路ABi的CIR库中的M个CIR，1≤s≤M，1≤i≤N，j≠i，计算CIR库相关的多特征F为特征个数； 接着，Alice利用CIR库相关的多特征构成负训练样本即： 其中，是训练数据特征向量的标签； 步骤1.4：模型训练； 首先，Alice利用步骤1.2和步骤1.3所获得的正训练样本和负训练样本为自身合法邻居结点Bobi构建训练集1≤i≤N，其中，表示为认证Bobi所构建的第q个训练样本；接着，Alice将训练集输入到支持向量机SVM模型进行训练，从而获得Bobi的最优认证边界即： 其中，表示认证Bobi的最优认证边界的法向量，表示认证Bobi的第q个训练样本的拉格朗日乘子，φ.表示核函数，bi表示认证Bobi的最优认证边界的偏置项，表示认证Bobi的第v个无界支持向量，0v|Vi|，Vi表示认证Bobi的无界支持向量的集合； 步骤2：传输与认证阶段； 现有合法接收结点Alice，Alice的合法邻居结点Bobi，1≤i≤N，N为合法邻居结点Bobi的个数，攻击结点Evej，1≤j≤K，K为攻击结点的个数；攻击结点Evej使用与Bobi相同的结点身份标识ID发送数据包，旨在获得网络访问权，从而进一步发起一系列的恶意攻击，摧毁正常运行的水声网络； 步骤2.1：对于t'时刻新接收到的消息，Alice获得该消息所声称的发送结点的IDi，并估计当前 步骤2.2：Alice根据发送结点的IDi来选择对应的基于公式7和8，利用CIRht'和CIR库计算CIR库相关的多特征并构成特征向量 步骤2.3：Alice利用步骤1.4所得的最优认证边界计算特征向量的认证决策值其中，sgn.为符号函数，φ.为核函数；若则判决当前发送结点为合法结点，若判决当前发送结点为非法结点，并丢弃该消息； 步骤2.4：重复步骤2.1至2.3，直至进行下一轮的物理层认证。

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