SIMO场景下用于低延迟5G设备识别的信道鲁棒RFF
密码学与安全
2025-11-13 v1
摘要
超低延迟是第五代移动通信（5G）的标志，它对识别过程也施加了严苛的时序要求。当前的加密解决方案引入了额外的计算开销，导致识别延迟增加。射频指纹（RFF）在物理层识别设备，在阻止冒充攻击的同时显著降低延迟。遗憾的是，多径信道会损害RFF的准确性，而现有的信道弹性方法需要反馈或跨多个时间点进行处理，从而带来额外的信令延迟。为解决这一问题，本文引入了一种新的RFF提取技术，利用来自多个接收天线的信号来解决多径问题，且不增加延迟。与单域方法不同，该方法采用来自多个天线的同瞬时信道频率响应（CFRs）的对数线性差分比（LLDR）来保留具有区分性的RFF特征，消除了多时间采样并缩短了采集时间。为克服对最小信道变化的依赖这一挑战，将频带分割为多个子带，并在每个子带内单独计算LLDR。仿真结果表明，在20 dB信噪比（SNR）下，所提方案在20径信道中对30个用户设备实现了96.13%的识别准确率。此外，我们使用Roofline模型评估了理论延迟，得到的空口延迟为0.491 ms，满足超可靠低延迟通信（URLLC）的延迟要求。
引用
@article{arxiv.2511.08902,
title = {Channel-Robust RFF for Low-Latency 5G Device Identification in SIMO Scenarios},
author = {Yingjie Sun and Guyue Li and Hongfu Chou and Aiqun Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.08902},
year = {2025}
}