CN110739984B - 一种基于小波分析的伪装通信方法 - Google Patents

一种基于小波分析的伪装通信方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110739984B
CN110739984B CN201911086802.8A CN201911086802A CN110739984B CN 110739984 B CN110739984 B CN 110739984B CN 201911086802 A CN201911086802 A CN 201911086802A CN 110739984 B CN110739984 B CN 110739984B
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
camouflage
wireless communication
signals
communication environment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911086802.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110739984A (zh
Inventor
吴游
张泳翔
金龙
李垣江
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University of Science and Technology
Original Assignee
Jiangsu University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University of Science and Technology filed Critical Jiangsu University of Science and Technology
Priority to CN201911086802.8A priority Critical patent/CN110739984B/zh
Publication of CN110739984A publication Critical patent/CN110739984A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110739984B publication Critical patent/CN110739984B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B1/00Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69Spread spectrum techniques
    • H04B1/7163Spread spectrum techniques using impulse radio
    • H04B1/7176Data mapping, e.g. modulation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B1/00Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/69Spread spectrum techniques
    • H04B1/7163Spread spectrum techniques using impulse radio
    • H04B1/719Interference-related aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

一种基于小波分析的伪装通信方法,包括如下步骤:步骤1,对无线通信环境特性进行定义,对其进行定性、定量的描述表征,并建立描述无线通信环境的数学模型;步骤2,根据所提取的信号特征参数,通过变换域分析、统计学理论定量的分析伪装信号这个局部和无线通信环境整体之间的相似性关系,利用信息的冗余将伪装信号淹没在电磁环境中隐藏,达到接收端被合法吸收方有效接受;步骤3,设定相似度边界,制定信号相似度度量标准;步骤4,根据无线通信环境中的背景信号,调制伪装信号。

Description

一种基于小波分析的伪装通信方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域,具体涉及一种基于小波分析的伪装通信方法。
背景技术
隐蔽通信作为不会引起敌方发现和破解欲望的通信技术成为解决保密通信的重要课题之一。加密通信技术能够保护通信内容不被非法接收者理解;而隐蔽通信不仅可以保护通信内容,更重要的是隐藏通信事件的发生或者通信信息传递的途径,使得非通信接收者感觉不到通信的存在。秘密信息通过加密,又通过隐蔽通信,又增加一层保护。实现隐蔽通信的方式很多,常用的手段是信息隐藏技术,信息隐藏就是将秘密信息隐藏在普通的信息之中而不露破绽。根据隐藏信息的载体不同,可以分在图像、视频、声音、文本等载体中的隐藏信息。信息隐藏利用人类感官系统对某些细节的不敏感性,对载体做某些微小变动,而不会引起观察者的发觉;载体的改动不能太大,其所能隐藏的信息量是有限的,基于载体的隐蔽信道有限的信道容量随着秘密信息信息量的需求的日益增加成为信息隐藏技术发展的瓶颈。
目前世界上发展最快的信息交换渠道就是无线通信网络,无线通信网络是计算机技术与无线通讯技术两者结合的产物,通过无线信号进行数据通信,实现移动通信交换信息。无线通信网在空中依靠电磁波来传递信号,所以信号容易被捕获和干扰,其信息安全成为人们关注的热点。国内外针对无线通信网条件下隐蔽通信技术展开了广泛的研究,也取得了很多的成果。
发明内容
本发明提出的一种基于小波分析的伪装通信方法,结合无线通信网开放、复杂的特点,模仿拟态、变色龙等生物行为,通过对信号的伪装来实现隐蔽通信。伪装通信能够确保非法方无法快速发现秘密信号,降低或消除其可探测特征,将其和环境融合在一起,实现“伪真”。
一种基于小波分析的伪装通信方法,所述伪装通信方法包括如下步骤:
步骤1,对无线通信环境特性进行定义,对其进行定性、定量的描述表征,并建立描述无线通信环境的数学模型;
首先总结出重要的调制信号的特征参数,在全面的表征调制信号的前提下,尽可能减少特征参数集合中的参数数目;利用小波变换的多分辨率时频特性,在小波变换域中寻找瞬时特征参数;
步骤2,根据所提取的信号特征参数,通过变换域分析、统计学理论定量的分析伪装信号这个局部和无线通信环境整体之间的相似性关系,利用信息的冗余将伪装信号淹没在无线通信环境中隐藏,达到接收端被合法吸收方有效接受;
步骤3,设定相似度边界,制定信号相似度度量标准;
根据相似度度量标准,选择在时域特征和频域特征上保持高度的相似性的信号作为伪装信号和背景信号,同时伪装信号的时域和频域的特征值保持一致;
步骤4,根据无线通信环境中的背景信号,将秘密信息加载到载波上调制成伪装信号;
从改变载波形状出发,根据背景信号,识别出载波信号,将载波信号进行小波变换,保留低频部分不变,计算高频部分的方差;
将秘密信息加载到载波信号在变换域中的某个参数上;采用随机滤波器保证伪装信号的相似度在边界值内,同时保证伪装信号和背景信号的正交性,确保该系统有良好的抗干扰能力。
进一步地,所述步骤1中,对于信号的特征参数的构造分两部分,一部分是共性特征参数
Figure DEST_PATH_IMAGE002
,该共性参数能够保证秘密信号和背景信号在检测方关注的方面完全一致或高度近似;另一部分是特性特征参数
Figure DEST_PATH_IMAGE004
,该特性参数要求伪装信号和背景信号在特性参数方面具有正交性,能够彼此不干扰,保证信号的独立性。
进一步地,所述步骤3中,通过欧式距离或者汉明距离计算特征距离
Figure DEST_PATH_IMAGE006
,通过理论分析和仿真验证调整合适边界
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
进一步地,所述步骤4中,调制成伪装信号的具体步骤为:对无线通信环境进行信号识别,明确背景信号的调制方式,信道占用情况;提取背景信号中的载波
Figure DEST_PATH_IMAGE008
,进行小波多层分解,分解成高频部分
Figure DEST_PATH_IMAGE010
和低频部分
Figure DEST_PATH_IMAGE012
,计算最高层高频系数方差
Figure DEST_PATH_IMAGE014
,将最高层系数清零;将秘密信息根据载波信号归一化调整为
Figure DEST_PATH_IMAGE016
,生成分布为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
的类高斯随机信号;将该信号作为载波最高层高频系数;将新构成的载波进行逆小波变换,形成新的时域信号,该信号为伪装信号。
本发明达到的有益效果为:本发明通过转换信号的变换域,分散信号的特征值,研究特征值在变换域中的映射关系,利用随机滤波器对部分映射值干扰等技术手段来实现伪装。伪装技术能够确保非法方无法快速发现隐蔽信号,将其和环境融合在一起,同时不会干扰周围的信号,带来信息安全方面的新应用。
附图说明
图1为本发明所述的基于仿生学的通信伪装技术总体方案。
图2为本发明所述的基于小波分析的伪装通信系统流程图。
图3为本发明所述的步骤4调制伪装信号的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
一种基于小波分析的伪装通信方法,结合无线通信网开放、复杂的特点,模仿拟态、变色龙等生物行为,通过对信号的伪装来实现隐蔽通信。伪装通信能够确保非法方无法快速发现秘密信号,降低或消除其可探测特征,将其和环境融合在一起,实现“伪真”。
该伪装通信方法包括如下步骤:
步骤1,对无线通信环境特性进行定义,对其进行定性、定量的描述表征,并建立描述无线通信环境的数学模型。
为了达到伪装通信系统能够隐藏在无线通信网络中,首先要观察周围的通信环境,对环境中的通信信号的类型、属性和分布等情况进行定性和定量的分析。无线通信网具有开放性,传输信道是开放的,信道中传输的数据也可能是开放的,边界具有不确定性;无线环境中充斥着大量的无线通信信号,信号的频率、调制方式、带宽和功率等特征要素都不相同,这就给隐蔽通信技术提供了一个良好的隐藏环境,正如“电磁森林”一样。在“电磁森林”中有不同种类的“信号树”,首先要能够描述这些“信号树”,构造特征参数集合来表征这些“信号树”,用以区别和模仿这些“信号树”。
首先总结出重要的调制信号的特征参数,在全面的表征调制信号的前提下,尽可能减少特征参数集合中的参数数目;利用小波变换的多分辨率时频特性,在小波变换域中寻找瞬时特征参数。
对于信号的特征参数的构造分两部分,一部分是共性特征参数
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
,该共性参数能够保证伪装信号和背景信号在检测方关注的方面完全一致或高度近似;另一部分是特性特征参数
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
,该特性参数要求伪装信号和背景信号在特性参数方面具有正交性,能够彼此不干扰,保证信号的独立性。
步骤2,根据所提取的信号特征参数,通过变换域分析、统计学理论定量的分析伪装信号这个局部和无线通信环境整体之间的相似性关系,利用信息的冗余将伪装信号淹没在无线通信环境中隐藏,达到接收端被合法吸收方有效接受。
步骤3,设定相似度边界,制定信号相似度度量标准。
在诸多的信号“信号树”中,选择合适的被伪装对象,是决定伪装通信系统隐蔽性的关键。伪装信号需要与背景信号在时域特征和频域特征上保持高度的相似性这样才能躲过无关方的监测,因此构造隐蔽信号时要确保隐蔽信号的时域和频域的特征值保持一致。
根据相似度度量标准,选择在时域特征和频域特征上保持高度的相似性的信号作为伪装信号和背景信号,同时伪装信号的时域和频域的特征值保持一致。通过欧式距离或者汉明距离计算特征距离
Figure DEST_PATH_IMAGE006AA
,通过理论分析和仿真验证调整合适边界
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAA
步骤4,根据无线通信环境中的背景信号,调制伪装信号。
从改变载波形状出发,不采用常规标准的正弦余弦波为载波;将秘密信息加载到载波信号在变换域中的某个参数上;采用随机滤波器保证伪装信号的相似度在边界值内,同时保证伪装信号和背景信号的正交性,确保该系统有良好的抗干扰能力。具体流程如图3所示。
对无线通信环境进行信号识别,明确背景信号的调制方式,信道占用情况;提取背景信号中的载波
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
,进行小波多层分解,分解成高频部分
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
和低频部分
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
,计算最高层高频系数方差
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
,将最高层系数清零;将秘密信息根据载波信号归一化调整为
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
,生成分布为
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
的类高斯随机信号;将该信号作为载波最高层高频系数;将新构成的载波进行逆小波变换,形成新的时域信号,该信号为伪装信号。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式,本发明的保护范围并不以上述实施方式为限,但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化,皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于小波分析的伪装通信方法,其特征在于:所述伪装通信方法包括如下步骤:
步骤1,对无线通信环境特性进行定义,对其进行定性、定量的描述表征,并建立描述无线通信环境的数学模型;
首先总结出重要的调制信号的特征参数,在全面的表征调制信号的前提下,尽可能减少特征参数集合中的参数数目;利用小波变换的多分辨率时频特性,在小波变换域中寻找瞬时特征参数;
步骤2,根据所提取的信号特征参数,通过变换域分析、统计学理论定量的分析伪装信号这个局部和无线通信环境整体之间的相似性关系,利用信息的冗余将伪装信号淹没在无线通信环境中隐藏,达到接收端被合法吸收方有效接受;
步骤3,设定相似度边界,制定信号相似度度量标准;
根据相似度度量标准,选择在时域特征和频域特征上保持高度的相似性的信号作为伪装信号和背景信号,同时伪装信号的时域和频域的特征值保持一致;
步骤4,根据无线通信环境中的背景信号,将秘密信息加载到载波上调制成伪装信号;
从改变载波形状出发,根据背景信号,识别出载波信号,将载波信号进行小波变换,保留低频部分不变,计算高频部分的方差;
将秘密信息加载到载波信号在变换域中的某个参数上;采用随机滤波器保证伪装信号的相似度在边界值内,同时保证伪装信号和背景信号的正交性,确保抗干扰能力。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波分析的伪装通信方法,其特征在于:所述步骤1中,对于信号的特征参数的构造分两部分,一部分是共性特征参数{Fs 1,Fs 2,…,Fs n},该共性参数能够保证秘密信号和背景信号在检测方关注的方面完全一致或高度近似;另一部分是特性特征参数
Figure FDA0003039397820000021
该特性参数要求伪装信号和背景信号在特性参数方面具有正交性,能够彼此不干扰,保证信号的独立性。
3.根据权利要求1所述的一种基于小波分析的伪装通信方法,其特征在于:所述步骤3中,通过欧式距离或者汉明距离计算特征距离,通过理论分析和仿真验证调整合适边界。
4.根据权利要求1所述的一种基于小波分析的伪装通信方法,其特征在于:所述步骤4中,调制成伪装信号的具体步骤为:对无线通信环境进行信号识别,明确背景信号的调制方式,信道占用情况;提取背景信号中的载波s(t),进行小波多层分解,分解成高频部分di(t)和低频部分ai(t),计算最高层高频系数方差σ,将最高层系数清零;将秘密信息根据载波信号归一化调整为m,生成分布为
Figure FDA0003039397820000022
的类高斯随机信号;将该信号作为载波最高层高频系数;将新构成的载波进行逆小波变换,形成新的时域信号,该信号为伪装信号。
CN201911086802.8A 2019-11-08 2019-11-08 一种基于小波分析的伪装通信方法 Active CN110739984B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911086802.8A CN110739984B (zh) 2019-11-08 2019-11-08 一种基于小波分析的伪装通信方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911086802.8A CN110739984B (zh) 2019-11-08 2019-11-08 一种基于小波分析的伪装通信方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110739984A CN110739984A (zh) 2020-01-31
CN110739984B true CN110739984B (zh) 2021-07-02

Family

ID=69272589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911086802.8A Active CN110739984B (zh) 2019-11-08 2019-11-08 一种基于小波分析的伪装通信方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110739984B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6557103B1 (en) * 1998-04-13 2003-04-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Spread spectrum image steganography
WO2006044802A2 (en) * 2004-10-20 2006-04-27 New Jersey Institute Of Technology System and method for lossless data hiding using the integer wavelet transform
CN1901442A (zh) * 2006-06-26 2007-01-24 南京邮电大学 基于语音识别的伪装通信方法
CN101931602A (zh) * 2010-08-20 2010-12-29 东南大学 一种基于分数傅里叶变换域的隐秘信号同步方法
CN102034478A (zh) * 2010-11-17 2011-04-27 南京邮电大学 基于压缩感知和信息隐藏的语音保密通信系统设计方法
CN102063907A (zh) * 2010-10-12 2011-05-18 武汉大学 一种针对音频扩频隐写的隐写分析方法
CN103605958A (zh) * 2013-11-12 2014-02-26 北京工业大学 一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法
JP5803718B2 (ja) * 2012-02-10 2015-11-04 サイレックス・テクノロジー株式会社 パケット経路制御装置
CN107222309A (zh) * 2017-06-29 2017-09-29 常州机电职业技术学院 一种基于离散小波变换的时间式网络隐信道构建方法
CN107612629A (zh) * 2017-10-19 2018-01-19 厦门大学 一种基于环境感知的隐蔽水声通信方法
CN109510917A (zh) * 2018-11-08 2019-03-22 广东工业大学 一种图像加密的方法、装置、设备以及存储介质

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140270335A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Vor Data Systems, Inc. System and Method for Embedding and Retrieving Covert Data in Overt Media
CN109633270B (zh) * 2019-01-02 2020-10-02 江苏科技大学 故障能量区域边界识别及特征提取方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6557103B1 (en) * 1998-04-13 2003-04-29 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Spread spectrum image steganography
WO2006044802A2 (en) * 2004-10-20 2006-04-27 New Jersey Institute Of Technology System and method for lossless data hiding using the integer wavelet transform
CN1901442A (zh) * 2006-06-26 2007-01-24 南京邮电大学 基于语音识别的伪装通信方法
CN101931602A (zh) * 2010-08-20 2010-12-29 东南大学 一种基于分数傅里叶变换域的隐秘信号同步方法
CN102063907A (zh) * 2010-10-12 2011-05-18 武汉大学 一种针对音频扩频隐写的隐写分析方法
CN102034478A (zh) * 2010-11-17 2011-04-27 南京邮电大学 基于压缩感知和信息隐藏的语音保密通信系统设计方法
JP5803718B2 (ja) * 2012-02-10 2015-11-04 サイレックス・テクノロジー株式会社 パケット経路制御装置
CN103605958A (zh) * 2013-11-12 2014-02-26 北京工业大学 一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法
CN107222309A (zh) * 2017-06-29 2017-09-29 常州机电职业技术学院 一种基于离散小波变换的时间式网络隐信道构建方法
CN107612629A (zh) * 2017-10-19 2018-01-19 厦门大学 一种基于环境感知的隐蔽水声通信方法
CN109510917A (zh) * 2018-11-08 2019-03-22 广东工业大学 一种图像加密的方法、装置、设备以及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
The Noise-like Disguised Scheme for Physical Layer Security Using Phase Rotation And Wavelet Transform;Wu, You; Chen, Cheng; Xia, Haifei;《The 2018 5th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI 2018)》;20181112;823-827 *
基于单边带调制的隐蔽语音传输方案;余鑫,徐争光;《应用科学学报》;20190930;第37卷(第5期);643-650 *
基于小波系数值比较的语音信息隐藏算法;王辉,戚银城;《电力科学与工程》;20080531;第24卷(第3期);70-74 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110739984A (zh) 2020-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Li et al. IoT data feature extraction and intrusion detection system for smart cities based on deep migration learning
Sa et al. Specific emitter identification techniques for the internet of things
Xia et al. Poisoning attacks in federated learning: A survey
Comert et al. Analysis of augmentation methods for RF fingerprinting under impaired channels
Reddy Security issues and threats in cognitive radio networks
Soderi Acoustic-based security: A key enabling technology for wireless sensor networks
Wu et al. DSLN: Securing Internet of Things through RF fingerprint recognition in low-SNR settings
Wei et al. Rf fingerprint extraction method based on ceemdan and multidomain joint entropy
McClintick et al. Countering physical eavesdropper evasion with adversarial training
Zhang et al. Adaptive RF fingerprints fusion via dual attention convolutions
CN113746803B (zh) 一种隐蔽通信方法、系统、计算机设备、处理终端
CN108768580B (zh) 一种面向隐蔽通信的fm广播信号后向散射方法及系统
Shi et al. Fedrfid: Federated learning for radio frequency fingerprint identification of wifi signals
Smailes et al. Watch this space: Securing satellite communication through resilient transmitter fingerprinting
CN110739984B (zh) 一种基于小波分析的伪装通信方法
Zeng et al. Multi-channel attentive feature fusion for radio frequency fingerprinting
Haji Bagheri Fard et al. Rogue device discrimination in ZigBee networks using wavelet transform and autoencoders
Hu et al. Machine learning for RF fingerprinting extraction and identification of soft-defined radio devices
Hazza et al. Robustness of digitally modulated signal features against variation in HF noise model
CN113868483B (zh) 一种基于联盟链的无线频谱干扰取证分析方法
Huang et al. [Retracted] Detection of Constellation‐Modulated Wireless Covert Channel Based on Adjusted CNN Model
Zhang et al. Channel-Robust Class-Universal Spectrum-Focused Frequency Adversarial Attacks on Modulated Classification Models
Li et al. A four-dimensional space-based data multi-embedding mechanism for network services
Alkanjr et al. Iobt intrusion detection system using machine learning
Feng et al. An accurate modulation recognition method of QPSK signal

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant