面向开集无线频谱指纹识别的快速LoRA聚合无线信道适配
信号处理
2026-04-15 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
无线频谱指纹（RFFs）使安全无线认证成为可能，但在面对未知设备和变化信道的开集场景时仍面临挑战。现有方法在泛化性和计算成本方面存在不足。我们提出一种基于低秩适应（LoRA）的轻量级、自适应RFF提取框架。通过为每个环境预训练LoRA模块，使我们能够在无需完全重新训练的情况下快速适应未见的信道条件。在推理期间，LoRA的加权组合可动态增强特征提取。实验结果表明，该方法相对于非微调基线降低了15%的等错误率（EER），相对于完全微调的训练时间缩短了83%，且使用相同的训练数据集。该方法为动态无线车载网络中的开集RFF认证提供了可扩展且高效的解决方案。
引用
@article{arxiv.2604.12834,
title = {Rapid LoRA Aggregation for Wireless Channel Adaptation in Open-Set Radio Frequency Fingerprinting},
author = {Mingxi Zhang and Renjie Xie and Jincheng Wang and Guyue Li and Wei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.12834},
year = {2026}
}
备注
6 pages