无线通信安全在现代社会与生活中占有非常重要的地位,在许多应用场景中,例如无线传感器网络（WSNs,Wireless Sensor Networks）,其通信节点体积小、资源受限,实现高安全性信息保护极具挑战性。研究针对无线物理层安全技术,本论文选题具有重要的理论意义和广阔的应用前景。本文基于稀疏信号处理针对物理层安全技术进行深入研究,重点分析了无线通信信息安全的两个主要阶段:安全认证和安全传输。主要完成以下具有创新性的研究成果:1.针对传统物理层安全认证中信道特征信息的利用局限于统计特性的问题,为深入挖掘信道特征,本文提出了一种基于稀疏表示的物理层安全认证方案,并分别对静态和动态场景提出优化方法。在静态场景下,原始信道信息在经过稀疏表示后物理层安全认证被建模成对稀疏表示系数的特征提取与识别,利用模糊识别算法实现安全认证;而在动态场景下,通过引入稀疏表示系数的相关性参量,重新构建了基于二元假设检验的物理层安全认证过程。采用数值仿真验证,仿真结果表明相对于传统方法,所提改进优化方案在检测概率及可达最小贝叶斯风险等认证性能方面具有明显提升。2.针对现有物理层安全认证方法局限于单测量阈值方案,本文提出了一种新的多测量物理层安全认证方法。将基于压缩测量的生理信号特征信息与无线信道特征信息相融合,通过构建多维特征测量空间提高目标的可区分性,采用基于机器学习算法实现安全认证过程,并提出一种伪攻击者模型以解决训练数据的获取问题。仿真结果表明,相比于目前已知最优的基于单测量阈值的物理层安全认证技术,所提方法在检测概率和可达最小贝叶斯风险方面具有显著的优势。3.针对现有安全压缩感知实现方案中测量矩阵生成效率较低及安全性存在漏洞等问题,本文提出了一种基于弹性函数和循环矩阵的安全压缩感知方案。即采用循环矩阵结构以提升测量矩阵的生成效率,基于弹性函数的处理过程以增强测量矩阵的安全特性,并结合具有频域选择特征的物理层比特提取技术构建了一种安全压缩感知框架。仿真结果表明,相比于现有的安全压缩感知方案,所提方法在测量矩阵生成效率以及安全性能的表现上都具有明显优势,并且不影响正常的压缩感知信号处理过程,即在实现信号压缩的同时完成安全传输。4.针对目前物理层安全编码只局限于信道编码的问题,本文提出了一种基于压缩感知的信源压缩安全编码方案。采用物理层比特提取技术扰乱压缩感知稀疏变换过程,利用无线信道的互易性和随机性保障合法用户的正常解码而提升非法用户的误码率,并采用基于弹性函数的映射过程实现扰乱扩散,最终实现基于压缩感知的安全信源压缩编码。仿真结果表明,所提方案可以在实现安全编码效果的同时不影响信号正常的压缩与重构过程。最后对全文研究工作进行了总结,并对物理层安全技术研究进行了展望。