TWI446776B - 自聯合隨機性產生秘鑰之方法及系統 - Google Patents

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Description

自聯合隨機性產生秘鑰之方法及系統
本發明涉及無線通訊系統。更具體來說，本發明涉及一種從由無線傳輸/接收單元(WTRU)共用的聯合隨機性(joint randomness)中產生秘鑰的方法和系統。
假設使用者A和使用者B使用的兩個終端是在無線環境中的同一頻率上彼此通訊，這兩個終端能夠在它們的傳輸中應用訓練序列以估計其相互(reciprocal)無線頻道的頻道衝擊回應(CIR)。無線頻道由具有不同尺度和延遲的離散脈衝的集合塑造而成。每個脈衝代表一個單路徑衰落頻道，較佳為瑞利(Rayleigh)衰落或Rician衰落。在數學上，無線頻道是建構如下列等式：
其中L [1,＋∞)且α l ,τ l 代表無線L路徑衰落頻道中第l 個路徑的振幅和延遲。在瑞利衰落頻道中，振幅α1 ,...,α L 是零均值的複數高斯隨機變數。
無線頻道的CIR可為如下等式：h (t )＝p (t )*a (t ) 等式(2)
其中p (t )代表從預定頻寬限制的傳輸器和接收器濾波器中得到的“脈衝形狀”。將等式(1)代入等式(2)可得：
這表示CIR是脈衝形狀p (t )的複數個延遲和尺度副本的疊加。
使用者A和使用者B分別觀察CIRh (t )的一採樣干擾化形式，其觀察可寫如下式h A [n ]＝C A h (nT S －τ A )＋Z A [nT S ]以及 等式(4)h B [n ]＝C B h (nT S －τ B )＋Z B [nT S ] 等式(5)
其中T S 是採樣間隔，該間隔被假設為在兩個終端處是相等的，並且τ A 和τ B 是與每個接收器相關聯的採樣時間偏移。採樣間隔T S 應當足夠大(至少大於相干時間間隔)，以確保兩個連續觀察的獨立性。
因此，兩個終端之間的採樣時間差是|τ A －τ B |。變數C A 和C B 是複數常量，其反映了與每個接收器相關聯之不同的放大和相位偏移。為簡單起見，假設C A ＝C B ＝1。值Z A [nT S ]和Z B [nT S ]是獨立的加成性高斯干擾序列。
由於使用者A和使用者B的觀察h A [n ]和h B [n ]是基於其相互無線頻道h (t )而建立，因此他們彼此相關。另一方面，由使用者C使用並在地理位置上位於距使用者A和使用者B超過波長遠度的不同位置的第三終端在頻道上不具有相關資訊。
基於他們相關的頻道觀察，使用者A和使用者B希望產生公共秘鑰。在產生此種秘鑰時，它們可以藉由無誤差認證無線信頻道進列通訊。所產生的秘鑰應可對在公共頻道上觀察傳輸的潛在竊聽者隱瞞。具體來說，所產生的秘鑰要求幾乎“統計獨立”於公共傳輸。
令X n ＝(X 1 ,...,X n )和Y n ＝(Y 1 ,...,Y n )作為相關隨機變數X和Y的n個獨立同分佈的副本。使用者A和使用者B分別觀察序列X n 和Y n 。而且，使用者A和使用者B可以藉由無誤差無線頻道進列互相間的通訊，並且很可能交互地進列很多輪次的通訊。令V 表示無線頻道上的所有傳送。在傳送之後，使用者A基於(X n ,V )產生位元串S A ，而使用者B基於(Y n ,V )產生位元串S B 。如果下列條件滿足的話，那麽位元串S 組成秘鑰： I (S ；V )0；並且 等式(7)
其中|S|表示位元串S的長度，I(S；V) 表示S 和V 之間的相互資訊，而H(S) 表示S 的熵。上述第一個條件意味著使用者A和使用者B產生幾乎相同的秘鑰，第二個條件意味著該秘鑰幾乎統計獨立於使用者C的資訊(即無線頻道上的傳輸V)，而第三個條件意味著該秘鑰幾乎呈均勻分佈。因此，該秘鑰有效地隱瞞於使用者C。這裏，竊聽者、使用者C是被動的(即使用者C不能干預公共頻道上的傳輸V)。
秘鑰的(熵)率稱為秘鑰率。最大的秘鑰率稱為秘鑰容量，其由C S 來表示。秘鑰容量的概念標示使用者A和使用者B基於他們的觀察X n 和Y n 所能產生的最長秘鑰的長度。上述模型的秘鑰容量表示為如下：C S ＝I (X ；Y ) 等式(9)
眾所周知，在特定情形中，例如在這裏所描述的情形中，可以藉由從使用者A至使用者B的單一傳輸來實現該秘鑰容量，反之亦然。
設想使用者A和使用者B之間的無線頻道是具有平均路徑功率(p 1 ,...,p L )的L路徑衰落頻道。設想該無線頻道上的加性高斯白干擾(AWGN)的平均功率是N。因此，第l 個路徑上使用者A和使用者B的CIR觀察之間的相互資訊給出如下：
藉由一致限(union bound)，使用者A和使用者B的總體CIR觀察之間的相互資訊的上限為。這實際上使用者A和使用者B可以實現的秘鑰率的實際上限。
當L路徑衰落頻道中第一個路徑被設置為參考路徑時，該頻道的相對平均路徑功率可以表示為，其中。那麼，該秘鑰率的上限為：
其中，是針對參考路徑而定義。
為了使用於加密應用中，期望能夠產生全熵串(具有Pr(0)＝Pr(1)＝的獨立位元)。因此，期望能夠去除採樣之間的相關性。對於單路徑頻道來說，這可以藉由從所有採樣中簡單地選擇一個採樣(例如具有最大值的採樣)來實現。然而，對於多路徑頻道來說，正好有複數個採樣(每個頻道一個採樣)不能從所有的採樣中挑選出來，因為那些挑選出的採樣將互相相關。因此，如何去除採樣之間的相關性成為一個巨大挑戰。
另一個實際問題來自於兩個終端處的採樣時間差。利用不同採樣時間偏移來採樣相同CIR可以產生完全非相關的採樣。可以藉由提高採樣率來減少該問題。然而，提高採樣率的缺點在於產生了大量多餘的採樣。因此，期望能夠在兩個終端對齊(align)採樣時間，而不是僅僅提高採樣率，這可能涉及到對採樣時間差的估計。其他實際問題包括兩個終端處的SNT差異和DC偏移(即非零均值的隨機變數)。
本發明涉及一種用於從由WTRU共用的聯合隨機性中產生秘鑰的方法和系統。第一WTRU和第二WTRU執列頻道估計以產生第一WTRU和第二WTRU之間的頻道上的採樣CIR。該第一WTRU從該採樣CIR中產生位元組並且從該位元組中產生秘鑰和多義元(或同位位元)。該第一WTRU將該多義元(或同位位元)發送至該第二WTRU。該第二WTRU從該多義元(或同位位元)和其自身的採樣CIR中重建該位元組，並且從重建的位元組中產生秘鑰。還可能的是，每個WTRU從其部分採樣CIR中產生位元組並從該位元組中產生多義元。每個WTRU發送該多義元，並重建從該多義元和其自身的採樣CIR所產生的其他WTRU的位元組。兩個WTRU從重建的位元組以及其自身產生的位元組中產生該秘鑰。
下文中，術語“WTRU”包括但不限於使用者設備(UE)、移動站、固定或移動使用者單元、傳呼器、列動電話、筆記本電腦、個人數位助理(PDA)、Node－B、基地台、位址控制器、存取點(AP)或任何能夠在無線環境中操作的其他類型的裝置。
本發明的特徵可以結合到積體電路(IC)中或可以配置在包括複數個互連元件的電路中。
本發明將參考多路徑瑞利頻道進列描述，並且提供僅針對瑞利衰落頻道的數學模型。然而，需要注意的是，參考瑞利頻道僅用於示意目的，而本發明可應用於基於任何數學模型的單路徑或多路徑頻道。
本發明中的分析模型如下：產生三個相互獨立的複數高斯隨機變數H、ZA 和ZB 。H根據N(0，P)產生，ZA 根據N(0，NA )產生，而ZB 根據N(0，NB )產生。令X＝H＋ZA ，並且Y＝H＋ZB 。簡單的計算說明如下：
等式(1)可以重寫為：
這表示分別基於聯合高斯隨機變數Xn 和Yn 的觀察，兩個通訊的WTRU可以產生長度不大於位元的秘鑰。
為簡化起見，設想NA ＝NB ＝N，並且SNR定義為P/N。然後，等式(13)被簡化為：
秘鑰容量Cs 相對於SNR的圖示在圖1中說明。
聯合高斯隨機變數X和Y可表示為：
其中獨立於Y。
由於可以將秘鑰看作是位元串，或者可選擇地看作是符號串(下文僅涉及“位元串”)，所以連續隨機變數X被轉化為位元串Xb ，這涉及量化處理和來源編碼處理。隨機變數X輸入到量化單元216中，該量化單元216輸出量化值Xq 。來源編碼單元218將該量化值Xq 編碼為位元串。
位元串Xb 輸入到錯誤校正編碼單元220和PA處理器222中。該錯誤校正編碼單元220在位元串Xb 上執列錯誤校正編碼(例如非系統或系統塊編碼)並產生多義元或同位位元(下文中統一為“多義元”)。該錯誤校正編碼對於第一WTRU 210和第二WTRU是已知的，並且可能對於其他WTRU也是已知的。PA處理器222從位元串Xb 中產生秘鑰SA 。該第一WTRU 210藉由將Xb 的多義元(針對給定錯誤校正編碼)藉由無線頻道發送至第二WTRU 230而幫助第二WTRU 230重構該位元串Xb 。
第二WTRU 230包括頻道估計器232、後置處理單元234(可選的)、解碼單元236、PA處理器238。該頻道估計器232產生第一WTRU 210和第二WTRU 230之間的無線頻道上的採樣CIR。該採樣CIR可以由後置處理單元234來處理。第二WTRU 230藉由無線頻道的CIR測量來獲取聯合高斯隨機變數Y，並基於從第一WTRU 210中接收到的多義元和其自身觀察Y來重構Xb (即位元串估計)。該聯合高斯隨機變數Y和該多義元進入解碼單元236以構建該位元串估計。然後，PA處理器238從位元串估計中產生秘鑰SB (其假設為與SA 相同)。不知道Y的竊聽者就不能完全重建Xb 。
秘鑰由第一WTRU 210和第二WTRU 230從位元串Xb 中提取出來，從而該秘鑰幾乎“統計獨立”於使用者C的資訊(即Xb 的多義元)。可以藉由使用通用hash函數來實現保密增強。如果位元串Xb 是最大熵位元串(即較佳隨機的)，那麼利用基於多義元的編碼和解碼技術，PA處理器是非常重要的，因為不需要雜信(hash)。
量化單元216、來源編碼單元218、解碼單元236以及後置處理單元214、234的細節將在後文進列詳細描述。
就量化單元216而言，量化方案由分割以及其相應的量子(Quanta)來指定。分割包括一組單獨的間隔S1 ...SV ，這覆蓋了整個採樣範圍。量子包括一組數q1 ...qV ，其中q i Si ，其可以解釋為量化值。針對分割{S1 ...SV }的量化等級定義為log2 V。例如，對於瑞利頻道而言，考慮兩種量化方案，等概率量化和最小均方誤差(MMSE)量化，儘管也可應用其他方案。
就等概率量化而言，定義了針對隨機採樣的分割{S1 ...SV }，從而
令表示間隔Si ,1 i v 的右端點。如果間隔Si 的左端點與間隔Si－1 的右端點一致，那麼分割{S1 ...Sv }實際上由指定。根據等概率量化，值,1 i v 由下面的等式來決定：
其中f (x )是隨機採樣X的概率分佈。
例如，對於零均值單元方差高斯分佈的2級等概率量化器的分割為S1＝(－∞,－0.6745],S2＝(－0.6745,0],S3＝(0,0.6745],S4＝(0.6745,∞).
另一方面，利用MMSE量化，分割{S1 ...SV }和量子{q1 ...qV }的選擇是最小化期望值E [(X －q X )2 ]，其中X是隨機採樣，並且qX 是針對X的量化值。令表示間隔Si ,1 i v 的右端點。最小化E [(X －q X )2 ]的值和qi ,計算如下：
其中代表最小可能採樣值，在我們的例子中該最小可能採樣值是－∞。
例如，對於零均值單元方差高斯分佈的2級MMSE量化器的分割為S1 ＝(－∞,－0.9816],S2 ＝(－0.9816,0],S3 ＝(0,0.9816],S4 ＝(0.9816,∞)，並且相應的量子是q1 ＝－1.51,q2 ＝－0.4528,q3 ＝0.4528,q4 ＝1.51。
等概率量化的主要優點在於輸出位元是構造等概率的，這導致了最大熵位元串。任何其他量化技術受熵損失的影響。表1說明了針對MMSE量化器的熵損失。當使用非等概率量化方案時，根據本發明的秘鑰率計算可以補償該熵損失。
就來源編碼單元218而言，來源編碼的目的是將整數轉化為位元串。較佳地，來源編碼方案是自然編碼或格雷編碼。自然編碼是整數位元串形式的自然表述。例如，在長度為2的自然表述中，代表整數0、1、2和3的編碼字元分別是“00”、“01”、“10”和“11”。
格雷編碼以下列形式來代表整數，即任何兩個相鄰編碼字元有一個位元不同。例如，在長度為2的格雷編碼中，代表整數0、1、2和3的編碼字元分別是“00”、“01”、“11”和“10”。
圖3說明了用於比較自然編碼和格雷編碼在誤碼率(BER)方面的性能的模擬結果。在該模擬中，應用了4級等概率量化。在該模擬結果中，格雷編碼勝過自然編碼之處在於WTRU可以藉由使用格雷編碼而產生具有更多公共位元的位元串，即使WTRU之間的實際值實際上可能並不絕對相同。對於單級誤差，僅有一個位元不同。
可以使用能夠最小化連續值之間位元改變數量的其他編碼方案。理想情況下，位元改變數量應當隨著兩個值之間的差別的增長而增長。
圖4和圖5說明了用於在使用自然編碼和格雷編碼時不同量化等級在BER方面的性能的模擬結果。不同量化等級將導致不同的BER。根據模擬結果可知，量化等級越低，BER越小，這是因為較低的量化等級對應於分割中較大的間隔，而使兩個採樣落入相同間隔的概率增加。然而，使用低級量化產生短位元串。因此，在輸出位元串的長度和兩個輸出位元串的相關性之間要有折衷。
圖6說明了用於比較等概率量化和最小均方誤差(MMSE)量化在BER方面的性能的模擬結果。所用MMSE所產生的位元串不是均勻分佈的，而這不是所期望的，因為從該位元串中提取出來的秘鑰應當是均勻分佈的。因此，應當將該位元串壓縮成均勻的，這導致了較短的位元串。在補償了MMSE量化的熵損失之後，從MMSE量化和等概率量化中產生的秘鑰率在每採樣的幾十個位元中。表2歸納了等概率量化和MMSE量化之間的性能比較。
例如，錯誤校正編碼單元220和解碼單元218可以實現二進位低密度奇偶校驗(LDPC)編碼、Reed－Solomon編碼、Turbo編碼、差分編碼或任何其他編碼方案。就解碼單元218而言，所接收到的多義元(或同位位元元)和變數Y進入解碼單元218並且該解碼單元218重構位元串Xb 。解碼單元236計算每位元的對數似然比(LLR)。該LLR可以藉由使用硬決定和軟決定來計算。
在瑞利頻道的例子中，當使用硬決定時，第二WTRU 230以與第一WTRU 210相同的轉化方式將每一個CIR觀察轉化為位元。然後針對Xb,i 的LLR的給出如下：
其中pi 是Xb,i 不同於Yb,i 的概率。圖5和圖6中的每條曲線對應於。
類似地，在瑞利頻道的例子中，當使用軟決定時，第二WTRU 230直接從Y中而不是從Yb 中計算LLR。設想第一WTRU 210應用一級等概率量化來藉由如下等式將其採樣X轉化為單個位元Xb,i ：
那麼，
獨立於Y。因此
其中
因此，針對Xb,i 的LLR給出如下
軟決定LLR取決於在位元轉化中使用哪種源編碼。自然編碼和格雷編碼可以產生不同的LLR。假設第一WTRU 210應用了二級等概率量化和自然編碼以將其採樣X轉化為兩個位元(Xb,1 ,Xb,2 )。X的功率是P＋N。因此Xb,1 和Xb,2 給出如下：
其中，和是針對零均值單元方差高斯分佈的量化邊界。換言之，由下列等式決定
針對第一個位元Xb,1 的LLR由等式(25)給出。針對第二個位元Xb,2 的LLR計算如下：
其中
因此
另一方面，如果第一WTRU 210在位元轉化中應用格雷編碼，那麼Xb,1 和Xb,2 給出如下：
針對第一個位元Xb,1 的LLR還是由等式(25)給出。針對第二個位元Xb,2 的LLR計算如下： 以及
通常，對於自然編碼，針對Xb,i ,1 i log2 v 的LLR給出如下：
對於格雷編碼，針對Xb,i 的LLR給出如下：
圖7說明了從不同位元轉化方案(即自然編碼或格雷編碼)和不同LLR計算方法(即硬決定和軟決定)得出的秘鑰率的模擬結果。該模擬中使用的錯誤校正編碼是速率為1/2、編碼字元長度為4800位元的二進位不規則LDPC編碼。該編碼的度分佈對是λ (x )＝0.234029x ＋0.212425x 2 ＋0.146898x 5 ＋0.102849x 6 ＋0.303808x 19 ,ρ (x )＝0.71875x 7 ＋0.28125x 8 .
允許置信傳播演算法的三十次迭代。
在模擬中，選擇了量化等級，其實際上固定了針對給定頻道編碼的秘鑰率。然後，藉由模擬，決定最小SNR，從而WTRU所獲取的結果秘鑰的BER小於10－4 。這給出了SNR和秘鑰率對。針對其他量化等級來重複該處理。最後，藉由繪製該結果(SNR、秘鑰率)對來獲取曲線。應當注意的是，選擇10－4 的BER操作點從而其位於解碼器性能曲線的最陡梯度處，因此SNR的變化很可能非常小。為比較的目的，圖7中還繪製了秘鑰容量。
從模擬結果中說明，就結果秘鑰率而言，軟決定好於硬決定，並且格雷編碼好于自然編碼。例如，對於給定SNR=18dB，秘鑰容量是5.0位元/採樣。從自然編碼和硬決定中得到的秘鑰具有2.0位元/採樣的比率。從格雷編碼和硬決定中得到的秘鑰具有2.8位元/採樣的比率。從自然編碼和軟決定中得到的秘鑰具有2.7位元/採樣的比率。而從格雷編碼和軟決定中得到的秘鑰的比率具有4.0位元/採樣的比率。軟決定優於硬決定，因為其更好地使用原始採樣Y，而不是估計Xb中的失真形式Yb。格雷編碼優於自然編碼，因為格雷編碼中代表兩個相鄰量化值的任意兩個編碼字元有一個編碼字元不同，而自然編碼中代表兩個相鄰量化值的任意兩個編碼字元可以有超過一個位元不同。由於具有相對高的概率，第一和第二WTRU的採樣在量化之後落入相鄰間隔中，格雷編碼將因此提供更多的公共位元。
從圖7中觀察到，在高SNR(>15dB)，從格雷編碼和軟決定中得到的秘鑰率處於秘鑰容量的1.1位元中。然而，所實現的秘鑰率和秘鑰容量之間的差距在低SNR(<12dB)時較大。本發明提供一種用於降低低SNR時的差距，從而總體實現的秘鑰率總處於該秘鑰容量的1.1位元中。
眾所周知，量化或多或少會發生資訊損失。為了減少由於量化所致的資訊損失，第一WTRU 210在高於秘鑰產生目的所需的等級的等級對其採樣進列量化。例如，設想第一WTRU 210和第二WTRU 230希望以m位元/採樣的比率產生秘鑰。當使用比率為1/2的LDPC編碼時，圖2中的秘鑰產生系統要求第一WTRU在量化等級m位元/採樣對其採樣進列量化。第一WTRU 210可以在較高等級m＋k位元/採樣對其採樣進列量化，以降低採樣損失。前m個採樣位元稱為規則採樣位元，而後k個採樣位元稱為超量化位元。
圖8是根據本發明的配置為執列超量化的第一WTRUa的方塊圖。第一WTRU 210a包括頻道估計器212a、後置處理單元214a(可選的)、量化單元216a、來源編碼單元218a、錯誤校正編碼單元220a以及PA處理器222a。第一WTRU 210a藉由無線頻道的CIR測量而獲取高斯隨機變數X。該隨機變數X輸入到量化單元216a中，該量化單元216a輸出量化值。量化單元216a對該隨機變數進列超量化。該量化值由來源編碼單元218a編碼為位元串或符號串。
所產生的位元串包括規則量化位元和超量化位元。該規則量化位元輸入到錯誤校正編碼單元220a和PA處理器222a中。該錯誤校正編碼單元220a在規則量化位元上執列錯誤校正編碼(例如非系統或系統區塊編碼)，並產生多義元(或同位位元)。PA處理器222a從該規則量化位元中產生秘鑰。第一WTRU 210藉由無線頻道將該規則量化位元和超量化位元的多義元傳送到第二WTRU。
高等級量化器不改變在低等級量化的位元。例如，針對零均值單元方差高斯分佈的2級和3級等概率量化器的各個分割是S1 ＝(－∞,－0.6745],S2 ＝(－0.6745,0],S3 ＝(0,0.6745],S4 ＝(0.6745,∞)；和S1＝(－∞,－1.1503],S2＝(－1.1503,－0.6745],S3＝(－0.6745,－0.3186],S4＝(－0.3186,0),S5＝(0,0.3186],S6＝(0.3186,0.6745],S7＝(0.6745,1.1503],S8＝(1.1503,∞)
當使用2級量化器並且隨後進列自然編碼時，X＝0.5的採樣轉化為位元“10”。當使用3級量化器時，同樣的採樣轉化為位元“100”。“100”的前兩個位元與在2級時量化的位元一致。因此，在超量化方案中的規則量化位元實際上與不使用超量化方案所量化的位元相同。
在等概率量化時，超量化位元藉由無線頻道進列的傳送將不會洩露關於秘鑰的資訊，因為在等概率量化中，每個量化位元皆與任何其他位元獨立。因此，超量化位元獨立於從規則量化位元中提取出的秘鑰。另一方面，當採用相關採樣條件時，超量化位元確實包含關於規則量化位元的資訊。因此，利用超量化位元的知識，第二WTRU能夠得到針對第一WTRU的規則量化位元的較好LLR。
等式(25)給出了第一WTRU之第一個量化位元Xb,1 的LLR。假設想第一WTRU使用2級等概率量化和格雷編碼來將其採樣Y轉化為兩個位元(Xb,1 、Xb,2 )。如果第二個量化位元對於第二WTRU來說是已知的，設Xb,2 ＝0，那麼針對Xb,1 的LLR計算如下： 以及
類似地，如果Xb,2 ＝1，那麼 以及
通常，如果第一WTRU 210a在m＋k級位元/採樣進列量化，其中前m個位元是規則量化位元，而後k個位元是超量化位元，那麼對於1 i m ，
其中a i {0,1}，I是指示函數，[G i (j )] k 表示長度為i的格雷編碼字元的第k個位元，該格雷編碼字元代表整數j。例如，代表整數7的4位元格雷編碼字元是“0100”。因此，[G 4 (7)]2 ＝1並且[G 4 (7)]3 ＝0。藉由轉化，g(0,Y)＝1並且g(2k＋1 ,Y)＝0。
圖9說明了根據本發明的使用超量化方案所實現的秘鑰率的模擬結果。在此模擬中，使用格雷編碼、軟決定LLR計算方法和比率為1/2的不規則LDPC碼，並實現了10－4 的目標秘鑰BER。
為實現1位元/採樣的秘鑰率，從圖9中可看到，不使用朝量化方案，最小要求的SNR(實現目標10－4 秘鑰BER)是9.7dB，並且相應的量化等級是1位元/採樣。當第一WTRU 210a在2位元/採樣等級進列量化時，其中第一個位元是規則量化位元而第二個位元是超量化位元，模擬說明最小要求的SNR降低到9.1dB。如果第一WTRU在3位元/採樣等級和4位元/採樣等級進列量化(其中第一個位元是規則量化位元)，那麼該最小SNR可進一步降低到8.2dB和8dB。然而，在高於4位元/採樣的量化等級幾乎觀察不到增益(最小SNR<0.1dB)。因此，藉由使用超量化方案，要求最小SNR有9.7－8＝1.7dB的總增益。
類似地，為了實現2位元/採樣的秘鑰率，模擬說明，包括兩個規則量化位元和兩個超量化位元的4位元/採樣的量化等級是足夠高的，從而能夠從超量化方案中實現最大的增益。結果最小SNR從12.3dB(圖11中)降低到10.9dB。
在表3中列出了使用超量化方案的總體增益。相應的秘鑰率繪製在圖9中。沒有使用超量化方案的秘鑰率也繪製在同一附圖中以供比較。從圖中可以看到，從超量化方案中的得到的秘鑰率總是處於秘鑰容量的1.1位元中。
從圖9中可以看出，超量化方案在高SNR表現並不好。這表示在高SNR中，超量化位元在第二WTRU的解碼中“無用”，這在表4的模擬資料中得到了明顯印證。從表4中可以看出，在SNR＝21.3dB，從兩個終端量化而來的第6、第7和第8位元的誤差概率接近於0.5。這意味著第一WTRU的超量化位元(即第6、第7、第8位元)幾乎獨立於第二WTRU的採樣和第一WTRU的規則量化位元。因此，它們在第二WTRU中解碼是是無用的。
表4還說明了在超量化方案中使用的有效量化等級。例如，從表3中可知，為了在SNR＝8dB時實現1位元/採樣的秘鑰率，以4位元/採樣等級進列量化已足夠好。表4說明了更高等級的量化位元(即第5、第6、第7、第8位元)太“不相關”以至於無法使用。
在表4中，粗體數字代表相應的位元是規則量化位元，而斜體數字代表相應的位元是“有用的”超量化位元。
在超量化方案中，規則量化位元決定採樣位於哪個分割，而超量化位元標明該分割中採樣的範圍。從另一個角度來看，超量化位元實際上包含關於量化誤差(的範圍)(即採樣和其對應量子之間的差別)的部分資訊。
參考圖8，第一WTRU可以向第二WTRU發送其採樣的未編碼量化誤差，而不是發送超量化位元。該未編碼量化誤差的傳送等同於無限量超量化位元的傳送。發送未編碼量化誤差的方案公知為軟誤差轉發方案。因此，超量化方案也稱為硬誤差轉發方案。藉由使用軟誤差轉發方案所實現的秘鑰率是使用具有任意數量超量化位元的硬誤差轉發方案所實現的秘鑰率的極限。這裏忽略了與軟誤差轉發方案的數位執列方式相關的量化損失。因此，實際的量化誤差假設為進列無誤差傳送。
需要說明使用軟誤差轉發方案的兩個實際問題。第一個問題有關於量化誤差和秘鑰的獨立性。要求量化誤差的傳送不應當遺漏關於秘鑰的資訊。然而，這種要求在量化高斯隨機變數時無法達到。例如，針對零均值單元方差高斯分佈的1級等概率量化器的分割和量子是S 1 ＝(－∞,0],S 2 ＝(0,∞),和q 1 ＝－0.6745,q 2 ＝0.6745
針對採樣X＝2的量化誤差是X －q (X )＝2－0.6745＝1.3255。該量化誤差標明X必須在分割S2 中，否則，量化誤差將不大於0.6745。
在均勻隨機變數的等概率量化中，量化誤差是均勻的並且獨立於分割的。因此，期望在均勻環境中計算並傳送量化誤差。這涉及從高斯隨機變數至均勻隨機變數的逐一映射。令X是具有累積分佈函數(CDF)F X (x )的隨機變數，那麼Y ＝F X (X )是具有CDF的隨機變數：
這是在[0，1]上均勻分佈的CDF。換言之，Y是在[0，1]上均勻分佈的隨機變數，表示為針對零均值單元方差高斯分佈的CDF。
然後，如果X是高斯隨機變數，那麼Φ(X)是均勻隨機變數。
第一WTRU 210a可以發送變換的量化誤差E ＝Φ(X )－Φ(q (X ))，而不是發送原始量化誤差X－q(X)。這種誤差獨立於分割q(X)，並且在上均勻分佈，其中v是分割數量。因此，該量化誤差的傳送不會遺漏關於規則量化位元的資訊(並且因此不會遺漏秘鑰)。
使用軟誤差轉發方案的第二個實際問題發生在LLR計算中。在超量化方案中，超量化位元標明給定分割中採樣的範圍。該範圍包含無限數量的採樣值，並且採樣位於該範圍的概率為正。而在軟誤差轉發方案中，未編碼量化誤差的傳送已經將可能採樣值的數量限制為有限(具體來說，等於分割的數量)。採樣具有這些可能的採樣值其中之一的總體概率為零，因為該採樣是連續的。
用概率密度來替代概率。返回參考圖8，例如，如果第一WTRU 230a藉由使用1級等概率量化而將其採樣X量化為單個位元Xb,1 ，那麼
其中
並且
針對Xb,1 的LLR給出如下：
由於Z0 是連續隨機變數，因此等式(46)的分子或分母中的概率為0。然而，用概率密度來替代概率：
其中
其中v 是分割數量，並且1 j v 。
通常，針對Xb,i ,1 i log2 v 的LLR給出如下：
其中I是指示函數並且[G i (j )] k 定義如等式(40)。
圖10說明了根據本發明的使用軟誤差轉發方案所實現的秘鑰率的模擬結果。在模擬中使用格雷編碼和軟決定LLR計算方法，並且如前一樣使用LDPC編碼。在圖10中將使用軟誤差轉發方案實現的秘鑰率繪製為虛線。在圖10中還繪製了使用硬誤差轉發方案和沒有使用誤差轉發方案所實現的秘鑰率以供比較。從軟誤差轉發方案中得到的秘鑰率大於從硬誤差轉發方案中得到的秘鑰率。可以將從軟誤差轉發方案中得到的秘鑰率看作是從硬誤差轉發方案中得到的秘鑰率的上限。
在圖2的秘鑰產生系統中，將第一WTRU的所有量化位元混合以形成單個位元串Xb 。然而，表4說明了Xb 中的每個量化位元對應的不同誤差概率。因此，根據本發明的另一個實施方式，每個量化位元可以針對更高的安全位元比率而分別處理。該方法稱為每位元處理方案。
圖11是根據本發明的配置為執列每位元處理的第一WTRU 210b的方塊圖。第一WTRU 210b包括頻道估計器212b、後置處理單元214b(可選的)、量化單元216b、來源編碼單元218b、複數個錯誤校正編碼單元220b1－220bm、複數個PA處理器222b1－222bm以及混合器224。第一WTRU 210b藉由無線頻道的CIR測量而獲取高斯隨機變數X。該隨機變數X輸入到量化單元216b中，該量化單元216b輸出量化值。該量化值由來源編碼單元218b編碼為位元串。
假設第一WTRU 210b在m位元/採樣等級對採樣進列量化。這m個採樣位元由區塊長度相同但比率不同的m個區塊錯誤校正編碼進列頻道編碼。這導致了不同長度的m個每位元多義元P1 ...Pm 。這m個編碼位元由每個PA處理器222b1－222bm分別進列處理。PA處理器222b1－222bm中的通用hash函數具有相同的域，但具有不同的長度。通用hash函數的範圍對於較高等級採樣位元來說較小。PA處理器222b1－222bm的輸出由混合器224結合到單個秘鑰中。
圖12是根據本發明的配置的執列每位元處理的第二WTRU 230b的方塊圖。該第二WTRU 230b包括頻道估計器232b、後置處理單元234b(可選的)、複數個解碼單元236b1－236bm、複數個PA處理器238b1－238bm以及混合器240。該第二WTRU 230b藉由第一WTRU 210b和第二WTRU 230b之間的無線頻道的CIR測量而獲取高斯隨機變數Y。從第一WTRU 210b接收到的每個每位元同位位元(或多義元)輸入到相應的解碼單元236b1－236bm中，每個解碼單元236b1－236bm從接收到的多義元(或同位位元元)和隨機變數Y中解碼第一WTRU 210b的來源編碼位元。第一解碼單元236b1基於(Y ,P 1 )對進列解碼。然後第二解碼單元236b2基於對進列解碼。的知識幫助第一解碼單元為獲取更好的LLR。
每個解碼位元輸入到相應的PA處理器238b1－238bm中。最後，第二WTRU 230b以與第一WTRU 210b相同的方式從中提取秘鑰。PA處理器238b1－238bm和混合器240與在第一WTRU 210b中一樣執列相同處理。PA處理器238b1－238bm的輸出由混合器240結合到單個秘鑰中。
圖13是根據本發明的配置的執列每位元處理的第二WTRU 230b的備選實施方式的方塊圖。在該備選中，源位元以與圖12中相反的順序進列解碼。第m個PA解碼單元236bm基於(Y ,P m )對進列解碼，這是由第m個PA處理器238m來處理的。倒數第二個解碼單元236b(m－1)基於對進列解碼，這是由PA處理器238b(m－1)來處理的，等等。
圖14和圖15說明了用於比較利用每位元處理方案所實現的秘鑰率的性能的模擬結果。在模擬中使用格雷編碼和軟決定LLR計算方法。除了1/2率的不規則LDPC編碼之外，使用15/16率的規則(3,48)LDPC編碼、7/8率的規則(3,24)LDPC編碼、3/4率的規則(3,12)LDPC編碼、5/8率的規則(3,8)LDPC編碼以及1/4率的規則(3,4)LDPC編碼。所有這些編碼的塊長度都是4800位元，並且允許置信傳播演算法的三十次迭代。
基於該模擬結果，決定第二每位元處理方案在所得結果秘鑰率方面優於第一每位元處理方案。藉由比較圖9和圖15，第二每位元處理方案在低SNR時優於超量化方案。這是因為第二每位元處理方案實際上實現了超量化位元隱含傳送的構想，即傳送超量化位元的多義元。因此，可以從超量化位元中提取額外的安全位元。因此，提高了秘鑰率。
圖7中針對秘鑰率說明的每條曲線藉由繪製若干(SNR、秘鑰率)個點而獲得。模擬在曲線上說明了那些(SNR、秘鑰率)點的可實現性，而不是曲線上的其他點。在秘鑰率曲線上獲取任意點的直接方法是使用針對該點的唯一頻道編碼。該頻道編碼的速率尤其為給定的SNR設計。具體來說，編碼速率的決定在於使多義元具有最小長度，而其仍然能夠進列正確解碼。
該方法要求第一WTRU和第二WTRU儲存無限數量的頻道編碼，每個頻道編碼針對特定的SNR工作。然而，這在實際中是不可列的。本發明引入複數個頻道編碼的簡單執列方式。利用該執列方式，第一WTRU和第二WTRU僅需要儲存單個(或較少數量)低速率LDPC編碼。
根據依照上述實施方式的秘鑰生成系統，第一WTRU將其量化位元的多義元發送到第二WTRU。在很多情況中，第二WTRU可以基於該多義元的子集來正確地對第一WTRU的量化位元進列解碼。而且，整個多義元的傳送可以降低秘鑰率，因為顯示了多於所需的資訊位元。因此，第一WTRU可以傳送該同位位元(或多義元)的打孔(punctured)形式，並告知第二WTRU多義元(或同位位元)上的打孔位置。假設LDPC碼是隨機的，那麼該打孔位置通常是均勻分佈的。
實際上，同位位元的打孔等同於從原始LDPC碼中推導出較高速率的LDPC碼。藉由簡單地從原始LDPC碼的校驗檢查矩陣中選擇若干列而形成新LDPC碼的校驗檢查矩陣。列選擇取決於多義元上的打孔位置。一般地，打孔方案是一種使用速率匹配和可變編碼速率來容納不同級別可變性的情況。
第二WTRU在解碼時使用推導出的LDPC編碼。如果該解碼失敗，那麼第二WTRU要求WTRU發送更多多義元位元。藉由該方法，傳送的多義元位元不超過所需的多義元位元。
由於在第一WTRU和第二WTRU處使用不同的干擾比例和不同的CIR測量設備，所以第一WTRU處的實際SNR很可能不同於第二WTRU處的SNR(即很可能不同於)。在此一般的情況中，等式(13)中的秘鑰容量可以寫為SNRA 和SNRB 的函數，如下：
在圖6中說明了秘鑰容量Cs相對於SNRA 和SNRB 的圖式。
隨著對同樣的SNR情形使用相同技術，安全鑰匙能為這一般情形產生。圖17－19說明了那完成之秘鑰率和SNRB 的比較，分別基於固定的SNRA＝20dB、25dB、30dB。使用軟轉發誤差方案完成的秘鑰率被表示為如圖17－19中的虛線。在每個圖中可觀察到的是完成的秘鑰率和秘鑰容量之間有大約1dB的差別。這些模擬所產生證實了為同樣的SNR情形所開發的方案能直接地適用於一般的情形，而沒有性能損失。
本發明針對如下的多重輸入多重輸出(MIMO)進列擴展。對於標量情況來說通常的方法是相同的，但利用針對聯合高斯向量的向量量化來替代標量量化則不同。第一WTRU具有天線TA 並且第二WTRU具有天線TB 。第一WTRU和第二WTRU二者均估計T＝TA xTB 的總CIR。第一WTRU的估計的向量是h A 並且第二WTRU的估計的向量是h B 。這些向量中的每一個都包含相關值並且這兩個是高度相關的。該等式是h A ＝M A h ＋z A ； 等式(51)h B ＝M B h ＋z B , 等式(52)
其中M A ,M B 是適當大小的矩陣，z A ,z B 是干擾向量，h是“真值”CIR向量，藉由與每個傳輸器和接收器結構相關的公知矩陣在每個終端對該“真值”CIR向量修改。
MIMO情況被以與非MIMO情況相同的但具有下列細微改動的方式來處理：1)如果干擾向量不是白色的(但是是公知的協方差)，那麼在第一WTRU和第二WTRU可能需要干擾白化濾波器。
2)關於干擾白化濾波器和矩陣MA 和MB 的資訊毫無障礙地在第一WTRU和第二WTRU之間交換。
3)使用針對聯合高斯向量的向量量化替代標量量化。第一WTRU和第二WTRU將MIMO分離成複數個具有虛擬單天線無干擾子頻道的特徵模式。然後，第一WTRU和第二WTRU可以藉由應用本發明中描述的任何方法而從至少一個特徵模式中產生秘鑰。
回頭參考圖2，對於後置處理單元214、234來說，採樣CIR可以由後置處理器214、234來處理，以消除第一WTRU 210和第二WTRU 230之間的採樣時間差所引起的干擾並移除CIR採樣中的冗餘。採樣CIR包括高度相關的採樣。為了產生完整的熵串，有必要移除採樣之間的相關性。如背景技術中所述，對於多路徑頻道，僅簡單地從所有採樣中選擇若干個採樣(每條路徑一個採樣)是不可列的，因為那些選擇的採樣將彼此相關。另一個實際問題涉及兩個終端之間的採樣時間差。僅提高採樣率的缺點在於產生高冗餘的採樣。本發明較佳為藉由使用正交greedy演算法(OGA)來解決這些問題，其中該正交greedy演算法用於從採樣CIR中重構相互無線頻道的離散脈衝a (t )。
下面描述詳細的OGA操作。令H (f )和P (f )分別表示採樣CIRh [n ]和採樣脈衝形狀p [n ]＝p (nT s )的傅立葉轉換。令THR表示預定門檻值。設H 1 (f )＝H (f ),並且l ＝1。
步驟1：找出m >0,Φ[0,2π)以及τ R ，最小化了。由來表示這些，並且令。
步驟2：設。
步驟3：如果∥H l ＋1 (f )∥2 <THR ，那麼輸出(α 1 ,τ 1 ),...,(α l ,τ l )並停止。否則，令l ＝l ＋1並返回步驟1。
從步驟1可推導出： 和
其中p τ [n ]＝p (nT s －τ )並且h l [n ]是H l (f )的傅立葉逆轉換。等式(53)和(54)表說明與p (t )的所有延遲的和採樣的形式相對的第一個相關h l [n ]。最佳的τ l 是相關性的絕對值最大時候的延遲；最佳的是在τ l 處相關性角度的負值；最佳的m l 是在τ l 處的相關的絕對值除以P (f )的l 2 正規化的平方。
在實際應用中，不可能針對所有τ 值進列相關。如果(τ 1 －τ 2 )是整數，那麼和互為延遲版本。如果時間線被離散化，從而時間座標方格的間隔是，那麼對於某些整數T G ，則執列有限組濾波器，每個濾波器表示針對不同微量延遲τ [0,1)的p τ [n ]。因此，詞典實際上是脈衝形狀組，其中每個脈衝形狀延遲了。該詞典可能不滿足OGA解決最少問題所要求的限制，並且OGA給出的該最少解決方案可能不總是正確的。這可以從模擬中看出。
或者是，OGA的備選停止規則可基於所選訊號的絕對值，而不是基於低於某門檻值的殘餘訊號的l 2 正規化。換言之，如果所選訊號的絕對值低於預定門檻值，那麼將該“訊號”看作是干擾並且停止該演算法。因此，OGA的最後步驟由下列等式來替代：步驟3(備選)：如果m l <THR ，那麼輸出(α 1 ,τ 1 ),...,(α l －1 ,τ l －1 )並停止，否則令l ＝l ＋1並返回步驟1。
儘管可以應用其他停止規則，但為了簡化起見，本發明在下文中將僅考慮該備選停止規則。
OGA迴圈何時停止係取決於門檻值。大的門檻值對應於較少的迭代(因此，較少的脈衝或路徑)，而小的門檻值對應於很多迭代(因此，很多脈衝或路徑)。對於OGA來說，合適的門檻值對於檢測基本路徑的正確數量是非常重要的。
找到好的門檻值並不容易，因為合適的值通常隨SNR和採樣率二值而提高。如果該門檻值是恒量，那麼OGA所檢測的路徑數量隨SNR和採樣率提高，這說明於針對3GPPWG4情況3頻道的圖20中。圖10中的過採樣率代表給定傳送頻寬的奈奎斯特(Nyquist)率之上的實際採樣率的比率。在圖20中說明，在過採樣率＝2時，OGA所檢測到的平均路徑數量在SNR＝15dB時大約為2，該數量在SNR＝30dB時上升到5。
或者是，可以將門檻值縛綁至訊號本身，例如，可以將門檻值設置為第一所選訊號的絕對值的一部分，例如，可以將門檻值設置為第一所選訊號的絕對值的0.8＋SNR(dB)/10。這有兩個重要的好處。其在真實情形下更為健全，因為其顯著地更少依賴於知道實際的頻道條件。此外，其確保OGA總是輸出至少一個值。
OGA的第三步驟定義如下：步驟3(備選)；如果，並且l >1，那麼輸出(α 1 ,τ 1 ),...,(α l －1 ,τ l －1 )並停止；否則令l ＝l ＋1並返回步驟1。
儘管可以使用其他方法來計算門檻值或使用其他門檻值，但模擬說明，當SNR在10dB和35dB之間時，利用該相對門檻值，OGA所檢測的路徑的平均數量相對於SNR和採樣率幾乎不變。而且，該平均數量接近於針對大多數WG4頻道的路徑的基本數量。例如，圖21和圖22分別說明了就WG4情況1和WG4情況3的頻道而言OGA利用相對門檻值所檢測的各個平均路徑的數量。從圖21和圖22中可知，所檢測的路徑的平均數量對於WG4情況1和WG4情況4來說分別大約為1.8和2.5(相較於2個和4個基本路徑)。在後文中，所有的模擬中都使用相對門檻值。
OGA的目的是在第一WTRU和第二WTRU找到相同路徑。應當注意的是，僅以OGA作為示例，任何用於檢測多路徑分量的傳統方法都可以針對該目的而實施。因此，在兩個終端測試獨立OGA應用的誤差率。對第一WTRU和第二WTRU所檢測到的路徑延遲的兩個列表進列比較。對於較短列表中的路徑延遲，當與較長列表相比時，如果在容許誤差度內沒有相應的值，則宣報錯誤。很多測量容許度的形式可供使用，而在此情況中，頻道傳送符號時間週期的20%(例如CDMA中的晶片時間週期)用於容許度。圖23說明了就WG4情況3頻道而言在兩個終端處獨立OGA應用的誤差率。從圖23中可以看出，誤差率在低SNR時高，但是隨SNR降低。該誤差影響下述一些方案的性能。
藉由獨立地將OGA應用到其頻道觀察上，每個終端能夠獲得路徑延遲τ l 和路徑振幅α l 的配對的序列。該路徑振幅是獨立的複數高斯隨機變數，因此這用於隨後的秘鑰構建。路徑延遲作為補充資訊使得第一WTRU和第二WTRU能夠調准它們的測量。
儘管這些路徑振幅的均值已知為0(因為每個單路徑經歷瑞利衰落)，但這些路徑振幅的方差是未知的。在採樣期間，這些路徑振幅的方差的有關知識有助於量化處理。該知識可以藉由估計來獲得。方差的估計應當針對每個路徑來執列，因為不同的平均路徑功率導致不同的路徑方差。
根據上述方案，OGA在第一WTRU 210和第二WTRU 220上應用一次。因此，該方案稱為單途徑方案。
就每次頻道觀察而言並不是所有的基本路徑都能夠利用OGA來檢測，並且那些未檢測路徑中包含的資訊的損失以及兩個終端的獨立OGA應用的誤差率導致單途徑方案的不良性能。
或者是，OGA可以應用兩次，一次作為路徑搜索器的一部分，另一次作為獨立的採樣發生器。可以使用尋找路徑位置的備選手段(例如作為CDMA系統中的路徑搜索器)。圖24是根據本發明的第一WTRU 210的後置處理器214和第二WTRU 230的後置處理器234的方塊圖。後置處理器214包括第一OGA單元302、路徑延遲估計器304、第二OGA單元306以及複數個正規化單元308。後置處理器234包括第一OGA單元312、第二OGA單元316以及複數個正規化單元318.
第一OGA單元302、312是路徑搜索器的一部分，而第二OGA單元306、316工作為獨立的採樣發生器。利用採樣CIR作為輸入訊號，第一OGA單元302/312執列基本的OGA操作。然而，第一OGA單元302/312的輸出僅是路徑延遲，而不是路徑延遲和路徑振幅的配對。並不確保從每次頻道觀察中檢測到的路徑延遲是一致的，儘管它們假設為在基本路徑延遲附近。
第二WTRU 230的第一OGA單元312將其所有檢測到的路徑延遲傳送到第一WTRU 210的第一OGA單元302，以估計該頻道的基本路徑延遲。路徑延遲估計器304決定第一WTRU 210和第二WTRU 230之間的採樣時間差(步驟1)，丟棄從兩個終端處的獨立OGA應用得到的不成對的路徑延遲(步驟2)，並且估計針對第一WTRU 210和第二WTRU 230的基本路徑延遲(步驟3)。
在步驟1，時間線被劃分為若干小分段，並且路徑延遲估計器304分別計數每個分段中檢測到的第一WTRU 210和第二WTRU 230的路徑延遲分別進列計數。藉由比較每個時間分段單元中各檢測到的路徑延遲的分佈來決定第一WTRU 210和第二WTRU 230之間的採樣時間差。
例如，採樣時間差可以設置為包含最大數量的檢測到的路徑延遲的、第一WTRU 210和第二WTRU 230的兩個時間分段之間的差異。可替換地，其可設置為包含超過特定數量的檢測到的路徑延遲的、第一WTRU 210和第二WTRU 230的兩個第一時間分段之間的差異。然後，根據估計的採樣時間差來調整第二WTRU 230的所有路徑延遲。圖25說明了就SNR＝20dB的WG4情況3頻道而言所檢測到的路徑延遲的正規化頻率的柱狀圖。該圖示基於1000個頻道觀察。
在步驟2，路徑延遲估計器304比較第一WTRU 210和第二WTRU 230檢測到的路徑延遲的兩個列表。對於較短列表中的路徑延遲，如果在較長列表中頻道傳送符號時間週期的20%的容許度內具有相應的值，那麼這對路徑延遲可假設為同一路徑。丟棄所有“不成對”的路徑延遲。給定步驟1中的路徑延遲，如圖25所示的柱狀圖，在圖26中說明了步驟2之後的剩餘路徑延遲的正規化頻率的柱狀圖。可以看到，圖26中的曲線比圖25中的曲線更平滑。
在步驟3中，路徑延遲估計器304將針對第一WTRU 210的基本路徑延遲設置為這樣一些時間分段的開始，該時間分段包含“局部”最大數量的路徑延遲，並且該數量在特定門檻值之上。門檻值可選擇為剩餘路徑延遲總數量的0.01。如果一個時間段的在前和在後的4個相鄰分段包含的路徑延遲計數小於該分段，則可以說該時間段包含局部最大數量的路徑延遲。例如，利用上述的門檻值，具有圖26中所示分佈的估計路徑延遲大約為(7.125、8.125、9.125、10.25)晶片時間週期。路徑延遲估計器304將針對第二WTRU 230的基本路徑延遲設置為針對第一WTRU 210的估計路徑延遲加上它們的採樣時間差。
根據上述方法的路徑識別可用於接收器中的路徑檢測，例如CDMA系統中的耙式接收器，或用於為等化器設定分實(tap)。
模擬說明第一OGA單元和路徑延遲估計器(利用選定的門檻值)對於大多數3GPP WG4頻道而言工作相當良好。表5說明了針對3GPP WG4頻道的檢測到路徑的數量。從表5中可以看出，找出了針對3GPP WG4情況1/2/3頻道的所有基本路徑針對ITU PB3和ITU VA 30頻道的大多數基本路徑。
上述的路徑搜索器可以以不同方式來實現(例如，藉由使用從耙式接收器或等化器中獲得的抽頭資訊)。
路徑延遲估計器304向第二WTRU 230發送針對WTRU 230的基本路徑延遲。以基本路徑延遲和採樣CIR作為輸入的第二OGA單元306、316執列OGA操作。第二OGA單元306、316就給定的路徑延遲τ l 而根據等式(53)和(54)來決定其相應的路徑振幅(步驟1)，設置(步驟2)，就整個給定的路徑延遲(τ 1 ,...,τ L )而重複，並輸出(α 1 ,...,α L )(步驟3)。
在此情況中，迭代次數固定為估計基本路徑的數量，因此，不需要停止門檻值。第二OGA單元306、316的輸出(即路徑振幅)是獨立的高斯隨機變數，其藉由正規化單元308、318並基於他們的估計方差而被正規化為單位方差。
在第一WTUR 210和第二WTRU 230之間交換路徑延遲的目的是藉由丟棄不成對的路徑延遲而降低來自OGA的獨立應用的誤差。不成對的路徑延遲很可能是錯誤的路徑延遲。藉由去除不成對的路徑延遲，真正的路徑延遲變得很清晰。例如，圖26中的四個峰值(表示WG4情況3頻道中的4個路徑)比圖5中的更明顯。此外，藉由去除不成對的路徑延遲，需要較少的頻道觀察來正確地估計基本路徑延遲。
圖27是根據本發明另一實施方式的第一WTRU 210的後置處理器214’和第二WTRU 230的後置處理器234’的方塊圖。後置處理器214’包括第一OGA單元302’、路徑延遲估計器304’、第二OGA單元306’以及複數個正規化單元308’。後置處理器234’包括第一OGA單元312’、路徑延遲估計器314’、第二OGA單元316’以及複數個正規化單元318’。在該實施方式中，第一WTRU 210和第二WTRU 230分別估計基本路徑延遲而不互相進列相互間的通訊。第一OGA單元302’、312’和第二OGA單元306’、316’如以前一樣執列相同操作，而路徑延遲估計器304’、314’得到了簡化。在該執列方式中不需要路徑延遲估計器304所執列的前兩個步驟，而僅執列第三個步驟。門檻值可以選擇為檢測到的路徑延遲的總數量的0.016。
表6說明了圖5中估計給定數量路徑的兩個執列方式需要的頻道觀察的最小數量。正確估計路徑延遲的第二種執列方式所要求的最小頻道估計數量大於針對第一種執列方式的估計數量。
上述的路徑搜索器可以以不同方式來實現(例如，藉由使用從耙式接收器或等化器中獲得的抽頭資訊)。
在單途徑或雙途徑應用之後，第一WTRU 210和第二WTRU 230獲取正規化高斯隨機變數的若干序列，每個估計路徑一個序列。這些序列可連接成一個序列並且如上文所述產生秘鑰。根據該方案，來自複數個路徑的高斯隨機變數在產生秘鑰之前進列混合。因此，該方案稱為混合處理。具體來說，藉由混合處理，來自不同路徑的所有正規化高斯隨機變數被量化為同一水準(即每個採樣具有相同數量的位元)，並且量化水準由針對參考路徑的SNR來決定。
由於多路徑衰落頻道的平均路徑功率中的差異，每個路徑對應於各自的SNR，其很可能不同於針對參考路徑的SNR。因此，來自一個路徑的兩個終端的相應高斯序列之間的相關性可以不用於針對另一路徑的相關性。因此，針對每個路徑在高斯序列上的分別處理可以產生較高的秘鑰率，因為來自不同路徑的高斯隨機變數利用不同的量化水準或步長大小來採樣，因此針對路徑之採樣訊號水準有賴於該路徑之實際SNR，而不是依賴於針對參考路徑的SNR。通常，來自于高SNR相對應的路徑的高斯隨機變數被採樣以產生比低SNR路徑更高的每採樣位元。每個路徑的SNR可以被估計，因為該SNR與平均路徑振幅的平方成比例。
在將高斯隨機變數量化為每路徑位元串之後，第一WTRU 210可以發送這些每路徑位元串的多義元(根據一個或複數個給定的LDPC碼)至第二WTRU 230。然後，第二WTRU 230對第一WTRU 210的所有每路徑位元串進列解碼。兩個WTRU 210、230從第一WTRU 210的每路徑位元串中提取秘鑰。這種方案針對每個路徑進列分別處理的操作，因此其稱為每路徑處理。注意的是，該每路徑處理不同於上述的每位元處理。每位元處理意味著分別處理來自單個路徑的每個量化位元。
或者是，在每路徑量化之後，第一WTRU 210可以將所有結果位元串連接成一個位元串，發送所得到的單個位元串的多義元至第二WTRU，並從中提取秘鑰。然後，第二WTRU 230利用接收到的檢驗子對該位元串的等同表示進列解碼，並以相同的模式從中提取秘鑰。該方式稱為混合處理。
儘管該混合處理的執列方式是直接的，但作為每路徑處理方案的一部分的分別處理的操作帶來了需要解決的系統級別的問題。該中心問題是，針對每個找到的路徑，有若干個生成的多義元位元流。這些位元仍然藉由同一空中介面來發送，並且接收方則需要來識別哪些位元屬於那個路徑。此外，每個處理在不同的時間完成，這導致損失兩個WTRU 210、230之間的同步性的潛在問題。
識別哪個多義元屬於哪個路徑可以藉由對承載這些位元的封包進列標籤化而執列。封包包括封包報頭，其中該報頭具有的資訊用於識別該封包與哪個路徑相關。如果WTRU 210、230檢測到相同數量的路徑(這是由雙途徑方案的第一種執列方式來確保的)，那麼在封包報頭中包括的路徑索引就足夠來識別路徑。
當不能確保WTRU 210、230識別完全相同數量的路徑時，可以利用相對於最早路徑、最大振幅路徑或識別路徑的所有路徑或其子集的相對路徑延遲來識別這些路徑。該方法仍然沒有揭示路徑的位置。此位置資訊包含一些保密內容，儘管與從路徑振幅中獲得的比率相比安全率顯著較低(幾乎可以忽略不計)。然而，在特定應用中，仍值得將其保存起來。編碼的備選方法可以使用針對每個路徑的固定最大資料結構，因此編碼暗含於資訊保持的位置。這在資料傳送中引入了冗餘，但不揭示任何資訊。
除了OGA之外，去除隨機變數的採樣之間的相關性的備選方法是使用CIR採樣的差分編碼。
除了OGA之外，去除隨機變數的採樣之間的相關性的方法之一是壓縮。對相關的採樣進列壓縮有助於減少這些採樣中的冗餘。然而，壓縮在秘鑰產生中並不切實可列。傳統的壓縮演算法通常從給定採樣中提取消息，並以壓縮格式對他們進列描述。因此，壓縮描述有賴於消息，並且兩個相似但不是一致消息的壓縮描述很可能是不同形式。
在秘鑰產生中，第一WTRU的觀察的壓縮描述很可能由於這些觀察中的細微差異而完全不同於針對第二WTRU的觀察的壓縮描述。例如，考慮BER＝0.1的相同長度的兩個相似位元串。假設這兩個位元串是從同一頻道中的各個觀察中推倒出來的。因此，在這些串中有很多冗餘。如果藉由傳統的壓縮演算法(如Burrows和Wheeler(BWT))來壓縮這兩個串，那麼這兩個被壓縮串的BER將高達0.5。而且，兩個被壓縮串很可能具有不同的長度。因此，對各個頻道觀察進列壓縮對隨後的秘鑰產生形成挑戰。
藉由壓縮來去除相關性的第二次機會在兩個WTRU 210、230在同一冗余串上達成一致之後。然而，兩個WTRU 210、230在該冗余串上達成一致的處理可以涉及太多被揭示的“相關性位元”。這將動態地降低所實現的秘鑰率。甚至，不能產生秘鑰也是可能的。
時域中的延遲等同於頻域中的相移。從數學上來講，h (t －τ )的傅立葉轉換是H (f )e － j 2 πfτ 。代替了對時域中的採樣時間差的估計，每個WTRU 210、230對其觀察到的頻域中訊號的相移進列估計。該訊號的相移可以藉由線性回歸來估算。線性回歸是將藉由一系列點的最佳可能的直線擬合的處理。其經常用於減少一組標定(calibration)點以簡化數學關係。
藉由模擬來檢查線性回歸方法估計採樣時間差的誤差率。如果估計的採樣時間差與基本採樣時間差相比超過其頻道傳送符號時間段的20%，則報錯。圖28說明了針對ITU PB3頻道的估計誤差率。該誤差率很高，因為該估計是針對每個頻道觀察而進列的。模擬說明，當對來自複數個頻道觀察的不同時間偏移求平均時，總估計誤差率就會顯著降低(例如在SNR＝15dB時低於0.01)。在此模擬中，採樣率是奈奎斯特(Nyquist)率的兩倍，並且基本採樣時間差被設定為晶片時間段的20%。
圖29－37說明了就WG4頻道而言從不同OGA應用方案(即單途徑或雙途徑)和不同後置處理方案(即混合處理或每路經處理)方案所得到的關於秘鑰率的結果。在此模擬中，第一WTRU使用等概率量化和格雷編碼將高斯採樣編碼成位元串。該位元串的多義元(根據給定LDPC編碼)被傳送給第二WTRU。然後，第二WTRU嘗試對該位元串進列解碼，其中對對數似然比進列軟決定。最後，兩個WTRU從該位元串中推導出公共揭示資訊(即多義元)，剩下單純的保密位元。在此模擬中，使用具有比率＝1/2、區塊大小＝4800位元的不規則LDPC編碼，分佈度對是：λ (x )＝0.071428x ＋0.230118x 2 ＋0.079596x 9 ＋0.147043x 10 ＋0.073821x 48 ＋0.397994x 49 ,ρ (x )＝x 27 .
允許置信傳播演算法的30次迭代。在所有模擬中實現了BER為10－4 的目標秘鑰。
圖29中說明了針對WG4情況3頻道而言藉由使用單途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率。所實現的秘鑰率遠低於上限。甚至低於在SNR<30dB針對單路徑瑞利頻道的秘鑰容量。該低秘鑰率部分歸因於缺失的路徑，部分歸因於來自兩個終端的獨立OGA應用的誤差。
圖30說明了就WG4情況1頻道而言利用單途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率。所實現的秘鑰率由於相同原因而較低。
圖31說明了就WG4情況3頻道而言利用雙途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率。與圖29相比，該秘鑰率顯著提升。這是因為WG4情況3頻道的所有四個基本路徑都利用雙途徑方案進列了檢測。
圖32說明了就WG4情況1頻道而言利用雙途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率。與WG3情況3頻道不同，針對WG4情況1頻道的結果秘鑰率仍然很低。針對WG4情況1頻道由兩個在其相關平均功率上有很大差異的兩個路徑組成(該差異為10dB)。當在同一等級對來自兩個路徑的高斯隨機變數進列量化時，兩個結果位元串與其他終端上的位元串具有不同的相關性。具體來說，從第二路徑推導出的兩個相應串的BER遠高於從第一路徑推導出的。從兩個路徑推導出的串的混合導致在兩個終端的結果串的相對較高的BER，這防止了它們產生公共秘鑰。因此，混合處理方案針對那些在平均路徑功率方面有很大差異的多路徑頻道而言導致了低秘鑰率。該問題可以有每路徑處理方案來解決。
圖33說明了當使用雙途徑和每路徑處理方案時所獲得的秘鑰率。所實現的總秘鑰率為來自兩個路徑的兩個秘鑰率之和，其上限是2.5位元之內。
圖34－37說明了就WG4情況2、ITU PA3、ITU PB3和ITU VA30頻道而言利用雙途徑加混合處理方案和雙途徑加每路徑處理方案所實現的各秘鑰率。除WG4情況2頻道之外，從每路徑處理方案中得到的秘鑰率總是高於從混合處理方案中得到的秘鑰率。這是由於這些頻道的平均路徑功率方面或多或少的差異。對於WG4情況2頻道而言，混合處理方案和每路徑處理方案在獲得的秘鑰率方面沒有差別，因為WG4情況2頻道的所有三個基本路徑具有相同的平均功率。
圖35說明了針對ITU PA3所實現的秘鑰率和頻道的秘鑰率的上限之間的大間隔。一個很明顯的解釋是4個基本路徑中僅有兩個路徑被路徑搜索器所檢測(表1)。所實現的秘鑰率是基於這兩個被檢測的路徑，而上限是從所有4個基本路徑中推導出來的。
實施例
1.一種用於從由第一WTRU和第二WTRU共用的聯合隨機性中產生秘鑰的方法。
2.實施例1的方法，包括步驟：所述第一WTRU執列頻道估計以及產生所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的頻道上的第一採樣CIR。
3.實施例1－2中任何一個的方法，包括步驟：第二WTRU執列頻道估計以產生所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的頻道上的第二採樣CIR。
4.實施例2－3中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU從所述第一採樣CIR中產生第一位元組。
5.實施例4的方法，包括步驟：所述第一WTRU從所述第一位元組中產生秘鑰和多義元。
6.實施例5的方法，包括步驟：所述第一WTRU向所述第二WTRU發送所述多義元。
7.實施例6的方法，包括步驟：所述第二WTRU從所述多義元和所述第二採樣CIR中產生第二位元組。
8.實施例7的方法，包括步驟：所述第二WTRU從所述第二位元組中產生所述秘鑰。
9.實施例4－8中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU對所述第一採樣CIR執列量化以產生量化位元。
10.實施例9的方法，包括步驟：所述第一WTRU對所述量化位元執列來源編碼以產生所述第一位元組。
11.實施例9－10中任何一個的方法，其中所述第一WTRU執列等概率量化和MMSE量化之一。
12.實施例10－11中任何一個的方法，其中所述第一WTRU執列自然編碼和格雷編碼之一。
13.實施例9－12中任何一個的方法，其中所述第一WTRU執列超量化以產生規則量化位元和超量化位元，從所述規則量化位元中產生所述多義元和秘鑰，並向所述第二WTRU發送所述超量化位元和所述多義元，並且所述第二WTRU進一步基於所述超量化位元產生所述第二位元組。
14.實施例13的方法，其中所述第一WTRU向所述第二WTRU發送所述第一採樣CIR的量化誤差。
15.實施例13－14中任何一個的方法，其中所述第二WTRU利用軟決定來計算LLR以產生所述第二位元組。
16.實施例13－15中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU藉由將所述量化誤差映射到均勻隨機變數而對所述量化誤差進列轉換，由此所轉換的量化誤差獨立於量化分割並且均勻分佈。
17.實施例5－16中任何一個的方法，其中所述第一WTRU執列二進位LDPC編碼、Reed－Solomon編碼、Turbo編碼和差分編碼中的至少一者以產生所述多義元。
18.實施例7－17中任何一個的方法，其中所述第二WTRU計算每位元LLR以產生所述第二位元組。
19.實施例18的方法，其中所述第二WTRU使用硬決定來計算所述LLR。
20.實施例18的方法，其中所述第二WTRU使用軟決定來計算所述LLR。
21.實施例5－20中任何一個的方法，其中所述第一WTRU分別處理第一位元組中的每個位元以產生複數個每位元多義元。
22.實施例21的方法，其中所述第二WTRU連續處理每個每位元多義元以產生第二位元組。
23.實施例21－22中任何一個的方法，其中所述第二WTRU從第一個每位元多義元開始處理每位元多義元，以從第一位元組開始產生所述第二位元組中的第一位元組。
24.實施例21－22中任何一個的方法，其中所述第二WTRU從最後一個每位元多義元開始處理每位元多義元，以從最後一個位元組開始產生所述第二位元組中的最後一個位元組。
25.實施例7－24中任何一個的方法，其中決定來源編碼的速率，以便在能夠在所述第二WTRU正確解碼的同時使所述多義元的長度最小化。
26.實施例5－25中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU打孔所述多義元。
27.實施例26的方法，包括步驟：所述第一WTRU傳送所述多義元的打孔形式。
28.實施例27的方法，包括步驟：所述第一WTRU通知所述第二WTRU所述多義元上的打孔位置，由此所述第二WTRU基於所述多義元的打孔形式而產生所述第二位元組。
29.實施例27－28中任何一個的方法，包括步驟：如果所述第二WTRU藉由使用所述多義元的打孔位置未能產生所述第二位元組，那麼所述第二WTRU向所述第一WTRU請求更多的多義元位元。
30.實施例2－29中任何一個的方法，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU包括複數個天線，並產生針對每個天線組合的採樣CIR。
31.實施例2－30中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU和/或所述第二WTRU對所述採樣CIR執列後置處理。
32.實施例31的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU分別識別所述第一採樣CIR和第二採樣CIR中的至少一個多路徑分量。
33.實施例32的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU從每個識別的多路徑分量中產生所述秘鑰。
34.實施例32－33中任何一個的方法，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU藉由使用OGA來分別識別所述多路徑分量。
35.實施例34的方法，其中用於識別多路徑分量的步驟包括：(a)識別優勢多路徑分量；(b)執列門檻值測試；(c)如果所述門檻值測試藉由，則輸出所識別的優勢多路徑分量；以及(d)如果所述門檻值測試未藉由，則從所述採樣CIR中減去識別的優勢多路徑分量並返回步驟(a)以識別隨後的多路徑分量。
36.實施例35的方法，其中藉由將所述採樣CIR與採樣脈衝形狀進列相關以找到具有最大相關性的多路徑分量，而藉由時域處理來識別所述多路徑分量。
37.實施例35－36中任何一個的方法，其中所述多路徑分量藉由頻域處理來識別。
38.實施例35－37中任何一個的方法，其中所述採樣脈衝形狀儲存在針對離散時間間隔的詞典中，由此藉由使用該詞典來識別所述多路徑分量。
39.實施例35－38中任何一個的方法，其中所述門檻值測試藉由將殘留分量的l2 基準與門檻值相比較而執列。
40.實施例35－38中任何一個的方法，其中所述門檻值測試藉由將所識別的多路徑分量的絕對值與門檻值相比較而執列。
41.實施例40的方法，其中所述門檻值設定為第一個識別的多路徑分量的一部分。
42.實施例35－41中任何一個的方法，包括步驟：所述第二WTRU將其所述第二採樣CIR中所有檢測到的路徑延遲發送到所述第一WTRU。
43.實施例42的方法，包括步驟：所述第一WTRU決定所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的採樣時間差。
44.實施例43的方法，包括步驟：所述第一WTRU丟棄不成對的路徑延遲。
45.實施例44的方法，包括步驟：所述第一WTRU估計針對所述第一WTRU和所述第二WTRU的基本路徑延遲。
46.實施例45的方法，包括步驟：所述第一WTRU向所述第二WTRU發送所述基本路徑延遲。
47.實施例46的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU基於所述基本路徑延遲而分別從所述第一採樣CIR和所述第二採樣CIR中產生路徑振幅值。
48.實施例47的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU分別對所述路徑振幅值進列正規化。
49.實施例42－48中任何一個的方法，其中將時間線分割為若干小分段，並且所述第一WTRU分別對每個分段中所述第一WTRU和所述第二WTRU的檢測到的路徑延遲的數量進列計數，並藉由比較每個時間分段中各檢測到的路徑延遲的分佈來決定所述第一和第二WTRU之間的採樣時間差。
50.實施例49的方法，其中每個時間分段的持續時間被設定為頻道傳送符號時間段的一部分。
51.實施例49－50中任何一個的方法，其中所述採樣時間差被設定為包含最大數量的檢測到的路徑延遲的、所述第一WTRU和所述第二WTRU的兩個時間分段之間的差。
52.實施例49－50中任何一個的方法，其中所述採樣時間差被設定為包含多於特定數量的檢測到的路徑延遲的、所述第一WTRU和所述第二WTRU的兩個第一個時間分段之間的差。
53.實施例43－52中任何一個的方法，其中在誤差容許度中具有相應值的路徑延遲是頻道傳送符號時間段的一部分，並且將其看作是相同路徑。
54.實施例45－53中任何一個的方法，其中針對所述第一WTRU的所述基本路徑延遲被設定為這樣一些時間分段的開始，該時間分段包含局部最大數量的路徑延遲，並且該數量位於預定門檻值之上。
55.實施例54的方法，其中所述門檻值是剩餘路徑延遲總數量的一部分。
56.實施例49－55中任何一個的方法，其中如果一個時間分段之前和之後預定數量的相鄰分段與該分段相比具有較少的路徑延遲計數，那麼認為該時間分段包含局部最大數量的路徑延遲。
57.實施例45－56中任何一個的方法，其中針對所述第二WTRU的基本路徑延遲被設定為針對所述第一WTRU的基本路徑延遲加上採樣時間差。
58.實施例34的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU分別識別所述第一採樣CIR和所述第二採樣CIR中的路徑延遲。
59.實施例58的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU分別估計其基本路徑延遲。
60.實施例59的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU基於所述基本路徑延遲分別從所述第一採樣CIR和第二採樣CIR中產生路徑振幅值。
61.實施例60的方法，包括步驟：所述第一WTRU和所述第二WTRU分別對所述路徑振幅值進列正規化。
62.實施例58－61中任何一個的方法，其中將時間線分割為若干小分段，並且所述第一WTRU和所述第二WTRU分別對每個分段中檢測到的路徑延遲的數量進列計數，並將所述基本路徑延遲估計為這樣一些時間分段的開始，該時間分段包含局部最大數量的路徑延遲，並且該數量位於預定門檻值之上。
63.實施例62的方法，其中所述門檻值是剩餘路徑延遲總數量的一部分。
64.實施例61－63中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU將正規化的振幅值連接成一個連接的位元串，由此從該連接的位元串中產生所述秘鑰。
65.實施例61－64中任何一個的方法，其中由參考路徑的SNR來決定量化等級。
66.實施例61－65中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU基於每個路徑的SNR並以不同的量化等級來分別處理所正規化的振幅值，以產生複數個位元串。
67.實施例66的方法，包括步驟：所述第一WTRU針對每個位元串而產生單獨的多義元。
68.實施例67的方法，包括步驟：所述第一WTRU將所述單獨的多義元發送至所述第二WTRU，由此所述第二WTRU利用該單獨的多義元來產生所述秘鑰。
69.實施例68的方法，其中所述第一WTRU附加封包報頭以識別哪個多義元屬於哪個路徑。
70.實施例69的方法，其中在所述封包報頭中包含路徑索引，以識別哪個多義元屬於哪個路徑。
71.實施例68的方法，其中利用相對於最早路徑、最大振幅路徑以及所有識別路徑或識別路徑的子集的其中之一的相對路徑延遲來識別所述路徑。
72.實施例61－65中任何一個的方法，包括步驟：所述第一WTRU基於每個路徑的SNR並以不同的量化等級來分別處理正規化的振幅值，以產生複數個位元串。
73.實施例72的方法，包括步驟：所述第一WTRU連接所述位元串。
74.實施例73的方法，包括步驟：所述第一WTRU產生針對連接的位元串的多義元。
75.實施例74的方法，包括步驟：所述第一WTRU將所述多義元發送至所述第二WTRU，由此所述第二WTRU利用該多義元產生所述秘鑰。
76.實施例35－75中任何一個的方法，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU在頻域中估計所觀察訊號的相移，由此基於所述相移估計來調整所述採樣時間差。
77.一種用於從由第一WTRU和第二WTRU共用的聯合隨機性中產生秘鑰的無線通訊系統。
78.實施例77的系統，其中所述第一WTRU包括第一頻道估計器，用於執列頻道估計以產生所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的頻道上的第一採樣CIR。
79.實施例78的系統，其中所述第一WTRU包括量化單元，用於對所述第一採樣CIR進列量化以產生量化值。
80.實施例79的系統，其中所述第一WTRU包括來源編碼單元，用於在所述量化值上執列來源編碼以產生第一位元組。
81.實施例80的系統，其中所述第一WTRU包括錯誤校正編碼單元，用於從所述第一位元組中產生多義元。
82.實施例81的系統，其中所述第一WTRU包括保密增強單元，用於從所述第一位元組中產生秘鑰。
83.實施例77－83中任何一個的系統，其中所述第二WTRU包括第二頻道估計器，用於執列頻道估計以產生所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的頻道上的第二採樣CIR。
84.實施例83的系統，其中所述第二WTRU包括解碼器，用於從接收自所述第一WTRU的多義元中和所述第二採樣CIR中產生第二位元組。
85.實施例84的系統，其中所述第二WTRU包括第二PA處理器，用於從所述第二位元組中產生所述秘鑰。
86.實施例79－85中任何一個的系統，其中所述量化單元執列等概率量化和MMSE量化之一。
87.實施例80－86中任何一個的系統，其中所述來源編碼單元執列自然編碼和格雷編碼之一。
88.實施例79－87中任何一個的系統，其中所述量化單元執列超量化以產生規則量化位元和超量化位元，所述錯誤校正編碼單元從該規則量化位元中產生所述多義元，所述第一PA處理器從該規則量化位元中產生所述秘鑰，並且所述超量化位元和所述多義元被發送至所述第二WTRU，並且所述解碼器進一步基於所述超量化位元來產生所述第二位元組。
89.實施例84－88中任何一個的系統，其中所述解碼器利用軟決定來計算LLR，以產生所述第二位元組。
90.實施例79－89中任何一個的系統，其中所述第一WTRU將所述第一採樣CIR的量化誤差發送至所述第二WTRU。
91.實施例84－90中任何一個的系統，其中所述解碼器利用軟決定來計算LLR，以產生所述第二位元組。
92.實施例90－91中任何一個的系統，其中所述第一WTRU藉由將所述量化誤差映射到均勻隨機變數而對所述量化誤差進列轉換，由此所轉換的量化誤差獨立於量化分割並且均勻分佈。
93.實施例81－92中任何一個的系統，其中所述錯誤校正編碼單元執列二進位LDPC編碼、Reed－Solomon編碼、Turbo編碼和差分編碼中的至少一者以產生所述多義元。
94.實施例84－93中任何一個的系統，其中所述解碼器計算每位元LLR以產生所述第二位元組。
95.實施例84－94中任何一個的系統，其中所述解碼器使用硬決定來計算所述LLR。
96.實施例84－94中任何一個的系統，其中所述解碼器使用軟決定來計算所述LLR。
97.實施例81－96中任何一個的系統，其中所述第一WTRU包括複數個錯誤校正編碼單元，用於分別處理第一位元組中的每個位元以產生複數個每位元多義元。
98.實施例97的系統，其中所述第二WTRU包括複數個解碼器，用於連續地處理每個每位元多義元以產生第二位元組。
99.實施例98的系統，其中所述複數個解碼器從第一個每位元多義元開始處理每位元多義元，以從第一位元組開始產生所述第二位元組中的第一位元組。
100.實施例99的系統，其中所述複數個解碼器從最後一個每位元多義元開始處理每位元多義元，以從最後一個位元組開始產生所述第二位元組中的最後一個位元組。
101.實施例80－100中任何一個的系統，其中決定來源編碼的速率，以便在能夠在所述第二WTRU正確解碼的同時使所述多義元的長度最小化。
102.實施例81－101中任何一個的系統，其中所述第一WTRU進一步包括打孔單元，用於對所述多義元進列打孔，由此所述解碼器基於所述多義元的打孔形式而產生所述第二位元組。
103.實施例102的系統，其中所述第二WTRU配置為：如果所述解碼器藉由使用所述多義元的打孔形式未能產生第二位元組，則向所述第一WTRU請求更多的多義元位元。
104.實施例78－103中任何一個的系統，其中所述第一WTRU和/或第二WTRU包括複數個天線，並產生針對每個天線組合的採樣CIR。
105.實施例104的系統，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU配置為：將MIMO頻道劃分為特徵模式，並從至少一個特徵模式中產生所述秘鑰。
106.實施例104－105中任何一個的系統，其中所述第一WTRU進一步包括干擾白化濾波器，用於在干擾向量不是白色的時候進列干擾白化。
107.實施例106的系統，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU配置為：交換關於干擾白化濾波器和頻道矩陣的資訊。
108.實施例78－107中任何一個的系統，其中所述第一WTRU進一步包括第一後置處理器，用於對所述第一採樣CIR執列後置處理，和/或所述第二WTRU進一步包括第二後置處理器，用於對所述第二採樣CIR執列後置處理。
109.實施例108的系統，其中所述第一後置處理器和第二後置處理器配置為：分別識別所述第一採樣CIR和第二採樣CIR中的至少一個多路徑分量，並且所述第一WTRU和所述第二WTRU配置為從每個識別的多路徑分量中產生所述秘鑰。
110.實施例109的系統，其中所述第一後置處理器和第二後置處理器分別藉由使用OGA來識別所述多路徑分量。
111.實施例110的系統，其中所述第一後置處理器和第二後置處理器包括用於執列門檻值測試的門檻值單元。
112.實施例111的系統，其中所述第一後置處理器和第二後置處理器包括OGA單元，用於迭代地執列識別優勢多路徑分量的處理，同時在門檻值測試失敗的情況下從所述採樣CIR中減去所識別的優勢多路徑分量。
113.實施例109－112中任何一個的系統，其中藉由將所述採樣CIR與採樣脈衝形狀進列相關以找到具有最大相關性的多路徑分量，而藉由時域處理來識別所述多路徑分量。
114.實施例109－112中任何一個的系統，其中所述多路徑分量藉由頻域處理來識別。
115.實施例109－114中任何一個的系統，進一步包括詞典，用於儲存針對離散時間間隔的採樣脈衝形狀，由此藉由使用該詞典來識別所述多路徑分量。
116.實施例111－115中任何一個的系統，其中所述門檻值測試藉由將殘留分量的l2 基準與門檻值相比較而執列。
117.實施例111－115中任何一個的系統，其中所述門檻值測試藉由將所識別的多路徑分量的絕對值與門檻值相比較而執列。
118.實施例111－117中任何一個的系統，其中所述門檻值設定為第一個識別的多路徑分量的一部分。
119.實施例108的系統，其中所述第一後置處理器包括第一路徑識別單元，用於識別所述第一採樣CIR中的路徑延遲。
120.實施例119的系統，其中所述第一後置處理器包括路徑延遲估計器，配置為決定所述第一WTRU和所述第二WTRU之間的採樣時間差，丟棄不成對的路徑延遲，估計針對所述第一WTRU和所述第二WTRU的基本路徑延遲，並將所述基本路徑延遲發送至所述第二WTRU。
121.實施例120的系統，其中所述第一後置處理器包括第二路徑識別單元，用於基於所述基本路徑延遲而從所述第一採樣CIR中產生路徑振幅值。
122.實施例121的系統，其中所述第一後置處理器包括第一正規化單元，用於對所述路徑振幅值進列正規化。
123.實施例119－122中任何一個的系統，其中所述第二後置處理器包括第三路徑識別單元，配置為識別所述第一採樣CIR中的路徑延遲並將所述第二採樣CIR中其所有檢測到的路徑延遲發送到所述第一WTRU。
124.實施例123的系統，其中所述第二後置處理器包括第四路徑識別單元，配置為基於所述基本路徑延遲而從所述第二採樣CIR中產生路徑振幅值。
125.實施例124的系統，其中所述第二後置處理器包括第二正規化單元，用於對所述路徑振幅值進列正規化。
126.實施例120－125中任何一個的系統，其中所述路徑延遲估計器配置為：將時間線分割為若干小分段，分別對每個分段中所述第一WTRU和所述第二WTRU的檢測到的路徑延遲的數量進列計數，並藉由對每個時間分段單元內各檢測到的路徑延遲的分佈進列比較來決定所述第一和第二WTRU之間的採樣時間差。
127.實施例26的系統，其中每個時間分段的持續時間被設定為頻道傳送符號時間段的一部分。
128.實施例120－127中任何一個的系統，其中所述採樣時間差被設定為包含最大數量的檢測到的路徑延遲的、所述第一WTRU和所述第二WTRU的兩個時間分段之間的差。
129.實施例120－127中任何一個的系統，其中所述採樣時間差被設定為包含多於特定數量的檢測到的路徑延遲的、所述第一WTRU和所述第二WTRU的兩個第一個時間分段之間的差。
130.實施例120－129中任何一個的系統，其中在誤差容許度中具有相應值的路徑延遲是頻道傳送符號時間段的一部分，並且將其看作是同一路徑。
131.實施例120－130中任何一個的系統，其中針對所述第一WTRU的所述基本路徑延遲被設定為這樣一些時間分段的開始，該時間分段包含局部最大數量路徑延遲，並且該數量位於預定門檻值之上。
132.實施例131的系統，其中所述門檻值是剩餘路徑延遲總數量的一部分。
133.實施例131－132中任何一個的系統，其中如果一個時間分段之前和之後預定數量的相鄰分段與該分段相比具有較少的路徑延遲計數，那麼認為該時間分段包含局部最大數量的路徑延遲。
134.實施例131－133中任何一個的系統，其中針對所述第二WTRU的基本路徑延遲被設定為針對所述第一WTRU的基本路徑延遲加上採樣時間差。
135.實施例108的系統，其中所述第一後置處理器包括第一路徑識別單元，用於識別所述第一採樣CIR中的路徑延遲。
136.實施例35的系統，其中所述第一後置處理器包括第一路徑延遲估計器，配置為估計針對所述第一WTRU和所述第二WTRU的第一基本路徑延遲。
137.實施例136的系統，其中所述第一後置處理器包括第二路徑識別單元，用於基於所述第一基本路徑延遲而從所述第一採樣CIR中產生第一路徑振幅值。
138.實施例137的系統，其中所述第一後置處理器包括第一正規化單元，用於對所述路徑振幅值進列正規化。
139.實施例135－138中任何一個的系統，其中所述第二後置處理器包括第三路徑識別單元，配置為識別所述第二採樣CIR中的路徑延遲。
140.實施例138的系統，其中所述第二後置處理器包括第二路徑延遲估計器，配置為估計針對所述第一WTRU和所述第二WTRU的第二基本路徑延遲。
141.實施例140的系統，其中所述第二後置處理器包括第四路徑識別單元，配置為基於所述第二基本路徑延遲而從所述第二採樣CIR中產生第二路徑振幅值。
142.實施例141的系統，其中所述第二後置處理器包括第二正規化單元，用於對所述路徑振幅值進列正規化。
143.實施例140－142中任何一個的系統，其中所述第一路徑延遲估計器和所述第二路徑延遲估計器被配置為：將時間線分割為若干小分段，分別對每個分段中檢測到的路徑延遲的數量進列計數，並且所述基本路徑延遲估計為這樣一些時間分段的開始，該時間分段包含局部最大數量的路徑延遲，並且該數量位於預定門檻值之上。
144.實施例143的系統，其中所述門檻值是剩餘路徑延遲總數量的一部分。
145.實施例138－144中任何一個的系統，其中所述第一WTRU將正規化的振幅值連接成一個連接的位元串，由此從該連接的位元串中產生所述秘鑰。
146.實施例138－145中任何一個的系統，其中由參考路徑的SNR來決定量化等級。
147.實施例138－146中任何一個的系統，其中所述第一WTRU基於每個路徑的SNR並以不同的量化等級來分別處理正規化的振幅值以產生複數個位元串，產生針對每個位元串的單獨的多義元，並將該單獨的多義元發送至所述第二WTRU，由此所述第二WTRU利用該單獨的多義元產生所述秘鑰。
148.實施例147的系統，其中所述第一WTRU附加封包報頭以識別哪個多義元屬於哪個路徑。
149.實施例147－148中任何一個的系統，其中在所述封包報頭中包含路徑索引，以識別哪個多義元屬於哪個路徑。
150.實施例147的系統，其中利用相對於最早路徑、最大振幅路徑以及所有識別路徑或識別路徑的子集的其中之一的相對路徑延遲來識別所述路徑。
151.實施例138－150中任何一個的系統，其中所述第一WTRU基於每個路徑的SNR並以不同的量化等級來分別處理正規化的振幅值以產生複數個位元串，連接所述位元串，產生針對連接的位元串的多義元，並將所述多義元發送至所述第二WTRU，由此所述第二WTRU利用該多義元產生所述秘鑰。
152.實施例135－151中任何一個的系統，其中所述第一WTRU和所述第二WTRU在頻域中估計所觀察訊號的相移，由此基於所述相移估計來調整所述採樣時間差。
153.一種在無線通訊系統中將估計的CIR劃分為離散的多路徑分量的方法。
154.實施例153的方法，包括步驟：產生採樣CIR。
155.實施例154的方法，包括步驟：識別優勢多路徑分量。
156.實施例155的方法，包括步驟：執列門檻值測試。
157.實施例156的方法，包括步驟：如果該門檻值測試藉由，則輸出所識別的優勢多路徑分量。
158.實施例157的系統，包括步驟：如果所述門檻值測試未藉由，則從所述採樣CIR中減去所識別的優勢多路徑分量，並返回實施例155的步驟以識別隨後的多路徑分量。
159.實施例155－158中任何一個的系統，其中藉由將所述採樣CIR與採樣脈衝形狀進列相關以找到具有最大相關性的多路徑分量，而藉由時域處理來識別所述多路徑分量。
160.實施例155－158中任何一個的系統，其中所述多路徑分量藉由頻域處理來識別。
161.實施例155－160中任何一個的系統，其中所述採樣脈衝形狀儲存在針對離散時間間隔的詞典中，由此藉由使用該詞典來識別所述多路徑分量。
162.實施例156－161中任何一個的系統，其中所述門檻值測試藉由將殘留分量的l2 基準與門檻值相比較而執列。
163.實施例156－161中任何一個的系統，其中所述門檻值測試藉由將所識別的多路徑分量的絕對值與門檻值相比較而執列。
164.實施例163的系統，其中所述門檻值設定為第一識別的多路徑分量的一部分。
165.實施例153－164中任何一個的系統，其中所述識別的多路徑分量用於CDMA系統的耙式接收器中的處理。
166.實施例153－164中任何一個的系統，其中所述識別的多路徑分量用於等化器中的處理。
167.一種用於在無線通訊系統中將所估計的CIR劃分成離散多路徑分量的設備。
168.實施例167的設備，包括頻道估計器，用於產生採樣CIR。
169.實施例168的設備，包括門檻值單元，用於執列門檻值測試。
170.實施例169的設備，包括OGA單元，用於迭代地執列識別優勢多路徑分量的處理，同時在門檻值測試失敗的情況下從所述採樣CIR中減去所識別的優勢多路徑分量。
171.實施例170的設備，其中藉由將所述採樣CIR與採樣脈衝形狀進列相關以找到具有最大相關性的多路徑分量，而藉由時域處理來識別所述多路徑分量。
172.實施例170的設備，其中所述多路徑分量藉由頻域處理來識別。
173.實施例170－172中任何一個的設備，包括詞典，用於儲存針對離散時間間隔的採樣脈衝形狀，由此藉由使用該詞典來識別所述多路徑分量。
174.實施例169－173中任何一個的設備，其中所述門檻值測試藉由將殘留分量的l2 基準與門檻值相比較而執列。
175.實施例169－173中任何一個的設備，其中所述門檻值測試藉由將所識別的多路徑分量的絕對值與門檻值相比較而執列。
176.實施例169－175中任何一個的設備，其中所述門檻值設定為第一個識別的多路徑分量的一部分。
177.實施例167－176中任何一個的設備，包括耙式接收器，用於對具有識別的多路徑分量的接收到的訊號進列處理。
178.實施例167－177中任何一個的設備，包括等化器，用於對具有識別的多路徑分量的接收到的訊號進列處理。
雖然本發明的特徵和元件在較佳的實施方式中以特定的結合進列了描述，但每個特徵或元素可以在沒有所述較佳實施方式的其他特徵和元素的情況下單獨使用，或在與或不與本發明的其他特徵和元件結合的各種情況下使用。本發明提供的方法或流程圖可以在由通用電腦或處理器執列的電腦程式、軟體或固件中實施，其中所述電腦程式、軟體或固件是以有形的方式包含在電腦可讀儲存媒體中的，。關於電腦可讀儲存媒體的實例包括唯讀記憶體(ROM)、隨機存取記憶體(RAM)、暫存器、緩衝記憶體、半導體儲存設備、內部硬碟和可移動磁片之類的磁媒體、磁光媒體以及CD－ROM碟片和多功能數位光碟(DVD)之類的光媒體。
舉例來說，恰當的處理器包括：通用處理器、專用處理器、常規處理器、數位訊號處理器(DSP)、複數個微處理器、與DSP核心相關聯的一個或複數個微處理器、控制器、微控制器、專用積體電路(ASIC)、現場可程式化閘陣列(FPGA)電路、任何一種積體電路(IC)和/或狀態機。
與軟體相關聯的處理器可以用於實現一個射頻收發信機，以便在無線發射接收單元(WTRU)、使用者設備、終端、基地台、無線電網路控制器或是任何一種主機電腦中加以使用。WTRU可以與採用硬體和/或軟體形式實施的模組結合使用，例如相機、攝像機模組、食品電路可視電話、揚聲器電話、振動設備、揚聲器、麥克風、電視收發信機、免提耳機、鍵盤、藍牙模組、調頻(FM)無線電單元、液晶顯示器(LCD)顯示單元、有機發光二極體(OLED)顯示單元、數位音樂播放器、媒體播放器、視頻遊戲機模組、網際網路流覽器和/或任何一種無線區域網路(WLAN)模組。
X、Y．．．高斯隨機變數
Xb．．．位元
Xq．．．量化值
SA 、SB ．．．秘鑰
MMSE．．．最小均方誤差
P1．．．每位元多義元
OGA．．．正交greedy演算法
hA ．．．第一WTRU的估計的向量
hB ．．．第二WTRU的估計的向量
圖1說明了單路徑瑞利衰落頻道的秘鑰容量曲線；圖2是根據本發明的包括兩個WTRU的系統方塊圖；圖3說明了用於比較自然編碼和格雷編碼之間在誤碼率(BER)方面的性能的模擬結果；圖4和圖5說明了用於在使用自然編碼和格雷編碼時不同量化等級在BER方面的性能的模擬結果；圖6說明了用於比較等概率量化和最小均方誤差(MMSE)量化在BER方面的性能的模擬結果；圖7說明了根據本發明的從不同位元轉化方案和不同LLR計算方法所得出的秘鑰率的模擬結果；圖8是根據本發明的配置為執列超量化的第一WTRU的方塊圖；圖9說明了根據本發明的使用超量化方案所實現的秘鑰率的模擬結果；圖10說明了根據本發明的使用軟誤差轉發方案所實現的秘鑰率的模擬結果；圖11是根據本發明的配置為執列每位元處理的第一WTRU的方塊圖；圖12是根據本發明的配置為執列每位元處理的第二WTRU的方塊圖；圖13是根據本發明的配置為執列每位元處理第二WTRU的另一實施方式的方塊圖；圖14和圖15說明了用於比較利用每位元處理方案所實現的秘鑰率的性能的模擬結果；圖16說明了就單路徑瑞利衰落頻道而言秘鑰容量Cs 相對於SNRA 和SNRB 的圖示；圖17－圖19分別說明了具有固定SNRA ＝20dB、25dB、30dB的所實現的秘鑰相對於SNRB 的圖示；圖20說明了就工作組4(WG4)情況3頻道而言由正交greedy演算法(OGA)利用恒定門檻值所檢測的平均路徑數；圖21和圖22分別說明了就WG4情況1和WG4情況3的頻道而言OGA利用該相對門檻值所檢測的各個平均路徑的數量；圖23說明了就WG4情況3頻道而言在兩個終端的獨立OGA應用的誤差率；圖24是根據本發明的第一WTRU的後置處理器和第二WTRU的後置處理器的方塊圖；圖25說明了就SNR＝20dB的WG4情況3頻道而言所檢測到的路徑延遲的正規化頻率的柱狀圖；圖26說明了步驟2之後剩餘路徑延遲的正規化頻率的柱狀圖；圖27是根據本發明備選實施方式的第一WTRU的後置處理器和第二WTRU的後置處理器的方塊圖；圖28說明了針對ITU PB3頻道估計採樣時間差的誤差率；圖29說明了就WG4情況3頻道而言利用單途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率；圖30說明了就WG4情況1頻道而言利用單途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率；圖31說明了就WG4情況3頻道而言利用雙途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率；圖32說明了就WG4情況1頻道而言利用雙途徑和混合處理方案所實現的秘鑰率；圖33說明了就WG4情況1頻道而言利用雙途徑和每路徑處理方案所獲得的秘鑰率；圖34－圖37說明了就W4情況2頻道、ITU PA3頻道、ITU PB3頻道和ITU VA30頻道而言利用雙途徑加混合處理方案和雙途徑加每路徑處理方案所實現的各個秘鑰率。
X、Y．．．高斯隨機變數
Xb．．．位元
Xq．．．量化值
SA 、SB ．．．秘鑰

Claims (42)

  1. 一種從一第一無線傳輸/接收單元(WTRU)和一第二WTRU共用的聯合隨機性中產生一秘鑰的方法，該方法包括：該第一WTRU執行一頻道估計，以產生該第一WTRU和該第二WTRU之間的一頻道上的一第一採樣頻道衝擊回應(CIR)；該第一WTRU從該第一採樣CIR產生一第一位元組；該第一WTRU產生該秘鑰；該第一WTRU基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道，以產生來自該第一採樣CIR之一多義元；以及該第一WTRU發送該多義元至該第二WTRU，使得該第二WTRU能夠產生來自該多義元之該秘鑰，及藉由該第二WTRU產生來自基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道之一第二採樣CIR的一第二位元組。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，進一步包括：該第一WTRU執行該第一採樣CIR的量化以產生量化位元；以及該第一WTRU用於對該量化位元執行來源編碼以產生該第一位元組。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中該執行來源編碼包括選擇一來源編碼速率，以能夠最小化該多義元的長度並於該第二WTRU進行一正確解碼。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的方法，其中該執行量化包括：執行超量化以產生規則量化位元和超量化位元；從該規則量化位元中產生該多義元及該秘鑰；以及該發送該多義元包括發送該超量化位元。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中該發送該多義元包括發送該第一採樣CIR的一量化誤差。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的方法，更包含：該第一WTRU藉由將該量化誤差映射到一均勻隨機變數而進行轉換該量化誤差，藉此，所轉換的量化誤差獨立於一量化分割並且均勻分佈。
  7. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所產生之該多元義包括執行一二進位低密度奇偶校驗(LDPC)編碼、一Reed-Solomon編碼、一Turbo編碼或一差分編碼。
  8. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中所產生之該多義元包括分別處理該第一位元組中的每個位元以產生複數個每位元多義元。
  9. 如申請專利範圍第1項所述的方法，進一步包括：該第一WTRU對該多義元進行打孔；該第一WTRU傳送該多義元的一打孔版本；以及 該第一WTRU通知該第二WTRU該多義元上的打孔位置，藉此，該第二WTRU基於該多義元的該打孔版本產生該第二位元組。
  10. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中該執行頻道估計包括產生複數個天線組合之每一個之一採樣CIR。
  11. 一種用於從一第一無線傳輸/接收單元(WTRU)和一第二WTRU共用的聯合隨機性中，產生一秘鑰的第一無線傳輸/接收單元(WTRU)，該第一WTRU包括：一頻道估計器，用於執行一頻道估計以於該第一WTRU和該第二WTRU之間的一頻道上產生一第一採樣頻道衝擊回應(CIR)；一來源編碼單元，用以產生來自該第一採樣CIR之一第一位元組；一錯誤校正編碼單元，用於產生來自基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道之該第一採樣CIR之一多義元；一保密增強單元，用於產生一秘鑰；以及一收發器，用於傳送該多義元至該第二WTRU，使得該第二WTRU能夠產生來自該多義元之該秘鑰，及藉由該第二WTRU產生來自基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道之一第二採樣CIR的一第二位元組。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的第一WTRU，更包含：一量化單元，用於執行該第一採樣CIR的量化，以產生量化位元，其中該來源編碼單元用於在該量化位元上，執行來源編碼以產生該第一位元組。
  13. 如申請專利範圍第12項所述的第一WTRU，其中該執行來源編碼包括選擇一來源編碼速率，以能夠最小化該多義元的長度並於該第二WTRU進行一正確解碼。
  14. 如申請專利範圍第12項所述的第一WTRU，其中該執行量化包括：執行超量化以產生規則量化位元和超量化位元；從該規則量化位元中產生該多義元及該秘鑰；以及該發送之該多義元包括發送該超量化位元。
  15. 如申請專利範圍第14項所述的第一WTRU，其中該發送該多義元包括發送該第一採樣CIR的一量化誤差。
  16. 如申請專利範圍第15項所述的第一WTRU，更包含：一來源編碼單元藉由將該量化誤差映射到一均勻隨機變數而轉換該量化誤差，藉此，所轉換的量化誤差獨立於一量化分割並且均勻分佈。
  17. 如申請專利範圍第11項所述的第一WTRU，其中該所產生之該多元義包括執行一二進位低密度奇偶校驗(LDPC)編碼、一Reed-Solomon編碼、一Turbo編碼或一差分編碼。
  18. 如申請專利範圍第11項所述的第一WTRU，其中該所產生之該多義元包括分別處理一第一位元組中的每個位元以產生複數個每位元多義元。
  19. 如申請專利範圍第11項所述的第一WTRU，其中該多義元被打孔及該收發器傳送該多義元的一打孔版本，以及其中該收發器通知該第二WTRU該多義元上的打孔位置，藉 此，該第二WTRU基於該多義元的該打孔版本產生該第二位元組。
  20. 如申請專利範圍第11項所述的第一WTRU，其中該執行頻道估計包括產生複數個天線組合之每一個之一採樣CIR。
  21. 一種從一第一無線傳輸/接收單元(WTRU)和一第二WTRU共用的聯合隨機性中產生一秘鑰的方法，該方法包括：該第二WTRU基於該第一WTRU和該第二WTRU之間之一頻道，以產生一第二採樣頻道衝擊回應(CIR)；該第二WTRU從該第一WTRU接收一多義元，其中該多義元係藉由該第一WTRU基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道的一第一採樣CIR所產生的一第一位元組而產生；該第二WTRU基於來自從該第一WTRU及該第二採樣CIR所接收之該多義元產生一第二位元組；以及該第二WTRU產生來自該第二位元組之該秘鑰。
  22. 如申請專利範圍第21項所述的方法，更包含：該第二WTRU自該第一WTRU接收超量化位元，其中該第二WTRU係基於該超量化位元而產生該第二位元組。
  23. 如申請專利範圍第21項所述的方法，更包含：該第二WTRU識別該第二採樣CIR中的至少一多路徑分量；以及 該第二WTRU從所識別的多路徑分量中的各多路徑分量產生該密鑰。
  24. 如申請專利範圍第21項所述的方法，其中該多義元為一打孔版本多義元。
  25. 如申請專利範圍第24項所述的方法，更包含：如果該第二WTRU無法從該多義元的該打孔版本及該第二採樣CIR來產生該第二位元組，則該第二WTRU從該第一WTRU請求更多的多義元位元。
  26. 如申請專利範圍第22項所述的方法，更包含該第二WTRU從該第一WTRU接收該第一採樣CIR的一量化誤差。
  27. 如申請專利範圍第21項所述的方法，更包含：對該第二採樣CIR執行後置處理。
  28. 如申請專利範圍第27項所述的方法，進一步包括：識別多路徑分量中的路徑延遲；以及從已辨識的多路徑分量的至少其中之一產生該第二位元組。
  29. 如申請專利範圍第28項所述的方法，其中該多路徑分量係藉由使用正交greedy演算法(OGA)來識別。
  30. 如申請專利範圍第28項所述的方法，更包含：將關於已識別的路徑延遲的資訊傳送至該第一WTRU。
  31. 如申請專利範圍第30項所述的方法，更包含：自該第一WTRU接收有關於基本路徑延遲的資訊，其中該第二位元組係產生自藉由該基本路徑延遲所識別的多路徑分量的至少其中之一。
  32. 一種從一第一無線傳輸/接收單元(WTRU)和一第二WTRU共用的聯合隨機性中產生一秘鑰的第二無線傳輸/接收單元(WTRU)，該第二WTRU包括：一頻道估計器，係基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道，以產生一第二採樣頻道衝擊回應(CIR)；一收發器，用於自該第一WTRU接收一多義元，其中該多義元係藉由該第一WTRU基於該第一WTRU和該第二WTRU之間的該頻道的一第一採樣CIR所產生的一第一位元組而產生；一來源編碼單元，用以從來自該第一WTRU及該第二採樣CIR所接收之該多義元產生一第二位元組；以及一保密增強單元，用於從該第二位元組中產生該秘鑰。
  33. 如申請專利範圍第32項所述的第二WTRU，其中該收發器自該第一WTRU接收超量化位元，其中該第二位元組係基於該超量化位元產生。
  34. 如申請專利範圍第32項所述的第二WTRU，其中該多義元是每位元多義元。
  35. 如申請專利範圍第32項所述的第二WTRU，其中該多義元為一打孔版本多義元。
  36. 如申請專利範圍第35項所述的第二WTRU，其中如果該第二WTRU無法從該打孔版本多義元及該第二採樣CIR來產生該第二位元組，則從該第一WTRU請求更多的多義元位元。
  37. 如申請專利範圍第33項所述的第二WTRU，其中該收發器從該第一WTRU接收該第一採樣CIR的一量化誤差。
  38. 如申請專利範圍第32項所述的第二WTRU，更包含：一後置處理單元，用於對該第二採樣CIR執行後置處理。
  39. 如申請專利範圍第38項所述的第二WTRU，其中該後置處理單元識別多路徑分量的路徑延遲，且該第二位元組從所識別的多路徑分量的至少其中之一產生。
  40. 如申請專利範圍第39項所述的第二WTRU，其中該多路徑分量係藉由使用正交greedy演算法(OGA)來識別。
  41. 如申請專利範圍第40項所述的第二WTRU，其中關於已識別的路徑延遲的資訊被傳送至該第一WTRU。
  42. 如申請專利範圍第41項所述的第二WTRU，其中有關於基本路徑延遲的資訊自該第一WTRU被接收，且該第二位元組係產生自藉由該基本路徑延遲所識別的多路徑分量的至少其中之一。
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