以欺骗策略击败超级反应式干扰机：建模、信号检测与性能分析

本文提出一种新颖框架以击败超级反应式干扰机——实践中最难应对的干扰攻击之一。具体而言，该干扰机具有无限功率预算，并配备自干扰抑制能力，可同时攻击并侦听发射机活动。因此，应对超级反应式干扰机极具挑战性。为此，我们引入一种智能欺骗机制，诱使干扰机持续攻击信道，进而基于环境反向散射通信技术利用干扰信号传输数据。为检测反向散射信号，可采用最大似然检测器。然而，该方法以高计算复杂度著称，且需要当前传播环境模型及信道状态信息。因此，我们提出一种基于深度学习的检测器，可动态适应任意信道与噪声分布。借助长短期记忆（LSTM）网络，我们的检测器能学习接收信号的依赖关系，取得接近最优最大似然检测器的性能。通过仿真与理论结果，我们证明采用所提方法时，干扰机用于攻击信道的功率越大，发射机可获得的误码率性能越好。