基于孪生对抗训练的车联网C-V2X终端指纹识别

来源：电子测量技术杂志2026年第8期北京时间：

作者：杨飏，程杨晨，李燕，胡爱群

单位：1.无锡学院网络空间安全学院 无锡 214105; 2.无锡学院物联网工程学院 无锡 214105; 3.南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院 南京 210044; 4.东南大学信息科学与工程学院 南京 210096

摘要：蜂窝车联网（C-V2X）作为智能网联汽车的代表性通信技术，通过构建高可靠的通信链路，实现车与车、车与基础设施及车与人之间的数据交互。然而，车联网复杂多变的通信环境使得终端身份接入面临重大挑战。射频指纹（RFF）由于具备唯一性、稳定性和不可克隆的特点，可以为C-V2X终端身份接入提供物理层安全方案。基于此，提出了一种C-V2X终端射频指纹提取及认证方案：首先通过设计有效预处理算法分离物理侧链路共享信道（PSSCH）和控制信道（PSCCH）中的解调参考信号（DMRS）；采用对数谱分离算法来抑制因DMRS序列随机化带来的噪声分量；设计了一种基于孪生对抗网络（SANet）的训练方法，使特征提取网络专注于提取硬件相关的设备指纹。实验结果表明：所设计的预处理和对数谱去噪算法在多场景中均可有效提升终端指纹的稳定性和识别准确率；SANet在跨信道环境下测试显示出良好的泛化能力，其中静止场景的认证平均精确率和召回率可达93.22%和92.67%，移动场景下可达82.85%和82.21%。

关键词：C-V2X;DMRS;射频指纹;SANet

基金资助：移动信息网络国家科技重大专项（2025ZD1303100）、无锡学院高层次人才科研启动专项（2024r087）资助