一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法

来源：电讯技术杂志2020年第5期北京时间：

作者：王博,钱蓉蓉,任文平

单位：(云南大学 信息学院，昆明 650500)

摘要：为保障多输入多输出窃听信道系统中信息传输的保密性，提出了一种基于机器学习的天线选择方案。首先利用机器学习解决分类问题准确率高、处理大数据高效这一优势，设计了基于奇异值分解的特征值提取、基于信干噪比的标签赋值方案，建立了k最近邻分类器和逻辑回归分类器选择最优天线最大化保密性能（可达保密速率和保密中断概率）。与传统天线选择方案相比，所提方案获得了几乎一致的保密性能，并且大幅降低了系统的选择复杂度和误比特率。

关键词：多输入多输出；物理层安全；机器学习；天线选择；k最近邻分类器；逻辑回归分类器；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61701433）；云南省科技厅面上项目（2018FB099）