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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法及系统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：CN116233844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310229817.5，技术领域涉及：H04W12/06；该发明授权一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法及系统是由高贞贞;韩泊良;廖学文设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法及系统，方法包括以下步骤：通过定期更新的长短期记忆网络预测出认证时刻合法设备的信道状态信息；利用贝叶斯参数估计，在认证时刻合法设备的信道状态信息周围构建接收域；估计出接收信号的信道状态信息，若接收信号的信道状态信息落在所述接收域中，则判定接收信号来自合法设备，否则，判定接收信号来自非法设备。定期更新的长短期记忆网络能够自适应学习环境的变化，本发明能够较好地适应动态场景并且在实施过程中无需获取攻击者的信道信息。当利用多个子载波进行联合认证时，本发明方法采用子载波间隔选择策略能够进一步提升整体的认证性能。

本发明授权一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信道预测的物理层设备身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过定期更新的长短期记忆网络预测出认证时刻合法设备的信道状态信息； 利用贝叶斯参数估计，在认证时刻合法设备的信道状态信息周围构建接收域； 估计出接收信号的信道状态信息，若接收信号的信道状态信息落在所述接收域中，则判定接收信号来自合法设备，否则，判定接收信号来自非法设备； 所述定期更新的长短期记忆网络利用d个连续时刻的信道状态信息预测下一时刻的信道状态信息； 长短期记忆网络的输入表示为： 式中，表示n时刻第m个子载波上的真实信道状态信息； 对应输入的标签为： 标签为下一时刻第m个子载波上的信道状态信息； 整个训练集为： 其中，N代表训练集的大小，相应的标签集合为Y，网络的输出值记为，通过梯度下降法最小化损失函数，更新网络参数完成训练过程； 完成网络的训练后，对合法设备在检测时刻t+1的信道状态信息进行预测： 将 输入训练好的网络中，得到的网络输出值为t+1时刻合法信道的预测值； 所述的贝叶斯参数估计对检测时刻合法信道状态信息的预测误差范围进行估计进而构建合法的接收区域；所述在认证时刻合法设备的信道状态信息周围构建接收域的步骤包括： 预测误差为： 其中，、分别表示t+1时刻第m个子载波上预测的和真实的信道状态信息；预测误差被建模为均值为、方差为的高斯分布，；贝叶斯估计根据训练阶段获得训练集中的预测误差估计和； 和的贝叶斯估计值分别为： 其中： 式中，、、、为初始化常数，N为训练集的大小，，，； 接收域构建为如下表达式： 其中，q是决定接收域大小的参数，根据误警率要求选择q值；由接收信号估计的信道状态信息如果落在接收域内，则认为接收信号来自合法设备，否则认为来自攻击者。

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