无线通信物理层密钥生成技术是一种新的安全技术,核心思想是利用无线信道的互易性,时变性以及空间唯一性来生成具有天然随机性的密钥。这种技术克服了传统加密方法的固有缺陷,不需要可信第三方,也不基于密码学中困难问题不可破解的假设,理论上可以做到一次一密,达到香农保密通信理论中的绝对安全。在5G和物联网时代,物理层密钥生成技术可以对传统加密方式进行补充甚至完全替代,具有广阔的应用前景。本文着重于对物理层密钥生成算法的量化步骤进行研究。首先对密钥生成技术的研究背景及意义进行了介绍,梳理了国内外研究现状。接着详细介绍了密钥生成技术的基本原理,包括理论基础,具体步骤,以及评价指标。最后,在传统量化方法的基础上,提出了矢量量化算法以及基于K均值聚类的量化算法,可以显著降低密钥不一致率。本文的主要工作及创新点如下。(1)提出了矢量量化算法。传统的量化方法分为幅值量化方法和相位量化方法,然而,这两种传统量化方法都只能利用一部分信道信息,不能达到最优的性能。本文首先对两种传统量化方法进行详细分析,推导了它们的量化错误概率。然后在两种传统量化方法的基础上提出了一种矢量量化方法,该算法可以同时利用幅值信息与相位信息,并对矢量量化方法的量化错误概率进行了推导,从理论上证明了矢量量化可以达到比传统方法更好的性能。接着对三种量化方法的计算复杂度进行了分析与比较。最后对这三种方法的错误概率进行仿真,证实了矢量量化算法的优越性。(2)提出了三种基于K均值聚类的量化算法。受到矢量量化算法的启发,首先将K均值聚类算法应用在量化过程中,提出了一种基本K均值聚类量化算法,其原理是对信道测量值的实部和虚部进行聚类,收发双方通过传输聚类中心进行量化。接着,在此基础上提出了两种改进的量化算法,分别是有损K均值聚类量化算法和补偿K均值聚类量化算法。有损K均值聚类量化算法体现的是保护间隔思想,通过丢弃量化边界附近的测量值来减少量化错误率,补偿K均值聚类量化算法应用了补偿技术,将所有样本值向聚类中心附近搬移,可以在利用全部样本值的情况下显著降低量化错误率。本文推导了三种K均值聚类量化算法的计算复杂度,并对其做了仿真,仿真结果表明,基于聚类的密钥生成算法明显优于传统量化算法。