CN111901794B - 一种基于噪声分发的物理层安全传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，通过引入安全协作节点SCN向合法用户分发人工噪声信号，安全协作节点SCN将本地秘钥和合法用户的随机秘钥进行组合后采用Hash映射方式产生随机干扰噪声信号，并同时向合法用户发送干扰噪声信号和用于保密信息传输的人工噪声信号，合法用户可以消除干扰噪声的影响得到安全传输所需的人工噪声信号，最后合法发送端将该人工噪声信号叠加到传输的保密信号上发送给合法接收端，本发明确保窃听者无法消除噪声干扰，从而使得窃听者产生误码平台，进而保障了无线系统的安全传输。

Description

一种基于噪声分发的物理层安全传输方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于噪声分发的物理层安全传输方法。

背景技术

传统的无线加密手段主要依靠上层的数字加密算法，例如对称加密算法AES，DES等能够实现快速有效的安全加密，但此类算法存在这加密秘钥管理及分发困难等问题。数字秘钥加密算法都是基于计算复杂性理论来确保信息传输安全，并且这种安全性均建立在理想物理层的假设下，即物理层能够进行无差错的传输。

随着大数据时代的到来，恶意窃听者也能轻易拥有强大的集群计算能力，此时传统的密钥加密方法开始显得力不从心，于是研究者们把目光投向了物理层通信安全技术。不同于密钥加密方式，处于物理层的安全通信技术，既可以从信息论的角度出发，推导计算正值安全容量来保证通信的绝对安全，也可以从信号处理的角度考虑，对发送信号进行预处理，如在保密信号上叠加人工噪声(Artificial Noise，AN)来增加信道安全容量。

人工噪声作为一种有效的物理层安全技术，通过恶化窃听信道降低窃听者接收信噪比来保障合法用户间的安全传输。目前对人工噪声的研究主要是通过主信道的零空间来传输人工噪声方式来实现，但在实际系统中很难保证发射机准确获取信道状态信息，一旦人工噪声泄露到主信道中将对合法用户产生干扰影响正常通信。部分研究利用发送节点和目的节点来协作发送人工噪声信号，以此来干扰潜在的不可信中继节点，但此类研究中未充分考虑窃听者的窃听能力，如果窃听者采用抵近窃听或者将窃听天线方向对准合法用户，此时人工噪声信号可能无法对窃听者造成有效干扰。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，能够实现人工噪声在合法用户间的安全分发，保证保密信息的安全传输。

本发明采用以下技术方案：

一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，包括以下步骤：

S1、合法信息发送者Alice发送人工噪声分发请求R_AB，人工噪声分发请求R_AB包括此次通信的用户信息以及合法信息发送者Alice生成的临时随机数字秘钥D_A；

S2、安全协作节点SCN接收人工噪声分发请求R_AB后，将临时随机数字秘钥D_A与合法信息发送者Alice的本地数字秘钥K_A进行比特模二相加，安全协作节点SCN得到一组重新组合后的长度为Lbits的秘钥K′_A并进行预处理；随后，安全协作节点SCN利用MD5散列函数对算法秘钥K′_A进行加密，得到不可逆的随机序列

并利用该随机序列

产生干扰噪声信号Z_KA；安全协作节点SCN随机生成长度同样为V bits人工噪声序列z_AB，并利用z_AB产生人工噪声信号Z_AB；安全协作节点SCN将干扰噪声信号Z_KA与安全通信所需的人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,1；将发送信号S_K,1发送给合法发送者Alice，确定合法发送者Alice接收的信号

和合法接收者Bob接收的信号y_B,1；

S3、安全协作节点SCN利用合法信息发送者Alice的临时随机秘钥D_A与合法接收者Bob的本地数字秘钥K_B进行模二相加，然后对长度为Lbits的组合K′_B进行预处理；再将组合后的密钥分段输入到MD5 hash函数汇总得到随机序列

并利用

产生干扰噪声信号Z_KB，并对Z_KB进行能量归一化处理，使得Z_KB～CN(0,1)；最后将干扰噪声信号Z_KB和人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,2，将发送信号S_K,2发送给合法接收者Bob，确定合法发送者Alice接收的信号y_A,2和合法接收者Bob接收的信号

S4、合法发送者Alice根据接收到的信号

和y_A,2对人工噪声信号Z_AB进行联合估计并得到人工噪声估计量

合法信息发送者Alice利用人工噪声估计量

对保密信号X进行干扰后发送发射信号S_A,3给合法接收者Bob，合法接收者Bob接收到信号y_B,3，合法接收者Bob通过对y_B,1，

和y_B,3进行联合检测能够得到保密信号X的估计信号

实现数据的安全传输。

具体的，步骤S1中，人工噪声分发请求R_AB的长度为Lbits；安全协作节点SCN作为物理层安全协作节点，事先储存合法信息发送者Alice和合法接收者Bob各自的本地数字秘钥K_A、K_B，且长度均为Lbits。

具体的，步骤S2中，对秘钥K′_A进行预处理具体为：

S201、对K′_A按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为Vbits的密钥序列

p为分组个数，V≥L；

S202、安全协作节点SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

S203、将步骤S202中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

进一步的，步骤S2中，合法信息发送者Alice接收的信号

为：

其中，h_KA,1为SCN-Alice信道的信道参数，α为发送信号S_K,1的功率分配因子并且满足0＜α＜1，P为信号的平均发射功率，Z_AB为人工噪声信号，n_A,1为合法信息发送者Alice的服从均值为0；

合法接收者Bob接收的信号y_B,1为：

其中，h_KB,1为SCN-Bob信道的信道参数，Z_KA为干扰噪声信号，n_B,1为合法接收者Bob的服从均值为0。

更进一步的，发送信号S_K,1为：

其中，Z_KA为干扰噪声信号。

具体的，步骤S3中，对K′_B进行预处理具体为：

S301、对K′_B按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为V(V≥L)bits的密钥序列

p为分组个数；

S302、SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

S303、将步骤S302中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

具体的，步骤S3中，合法发送者Alice接收的信号y_A,2为：

合法接收者Bob接收的信号

为：

其中，h_KA,2和h_KB,2分别是第三阶段中Alice和Bob的信道参数，n_A,2和n_B,2表示Alice和Bob的高斯白噪声，P为信号的平均发射功率，Z_AB为人工噪声信号，β为发送信号S_K,2的功率分配因子，Z_KB为

产生干扰噪声信号。

具体的，步骤S4中，合法接收者Bob接收到信号y_B,3为：

其中，h_AB,3为合法接收者Bob的信道参数，γ为功率分配系数，P为系统的平均发射功率，n_B,3为合法接收者Bob均值为0。

进一步的，发射信号S_A,3为：

具体的，传输方法使用的传输系统模型包括一个经过安全认证的安全协作节点SCN，一个合法信息发送者Alice，一个合法接收者Bob以及一个被动窃听者Eve，所有用户均配置为单天线进行信号收发；无线信道包括合法信道和窃听信道均被建模成准静态衰落瑞利信道。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，通过引入安全协作节点SCN向合法用户分发人工噪声，安全协作节点将本地秘钥和合法用户的随机秘钥进行组合后采用Hash映射方式产生随机干扰噪声，并同时向合法用户发送干扰噪声信号和用于保密信息传输的人工噪声信号，合法用户可以消除干扰噪声的影响得到安全传输所需的人工噪声信号，最后合法发送端将该人工噪声信号叠加到传输的保密信号上发送给合法接收端，由于无法消除噪声干扰使得窃听者产生误码平台，从而保障了无线系统的安全传输。

进一步的，Alice向SCN发送随机序列D_A的原因是：固定的秘钥每次生成的hash值是一样的，为了避免窃听者从多次通信过程中获得密钥K_A、K_B的统计特性，所以SCN利用临时的随机序列D_A对两个本地密钥进行加密，使得每次使用的输入秘钥是不一样的。由于hash函数的单向性即窃听者无法利用逆运算得到输入的密钥，同时对于输入密钥细微的改变就能获得完全不同的hash值，确保每次生成的不可逆随机数相互独立。

进一步的，由于MD5 hash函数将不同长度的输入数据压缩成相同长度的随机序列，因此在所述方法中，SCN为了使得最终产生干扰噪声信号的随机序列

足够长，首先将随机密钥分段后依次输入到MD5 hash函数中，并将得到的hash随机序列顺序组合来产生足够长度的干扰噪声信号Z_KA。

进一步的，由于MD5 hash函数将不同长度的输入数据压缩成相同长度的随机序列，因此在所述方法中，SCN为了使得最终产生干扰噪声信号的随机序列

足够长，首先将随机密钥分段后依次输入到MD5 hash函数中，并将得到的hash随机序列顺序组合来产生足够长度的干扰噪声信号Z_KB。

进一步的，合法发送者Alice将人工噪声信号的估计

与待传输的保密信号X进行基带叠加，并发送给合法接收者Bob，由于Bob可以消除人工噪声信号的影响从而得到保密信息，而Eve的窃听信号会受到人工噪声的严重干扰，因此安全无线通信能够得到保障。

综上所述，本发明能够确保人工噪声在合法用户间的安全可靠分发的同时，有效恶化窃听者的接收性能，使窃听者产生误码平台，从而进一步提升点对点无线安全传输系统的保密性能。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的系统模型图；

图2为本发明的流程示意图；

图3为本发明中的合法用户Bob和窃听者Eve在基于噪声分发的MMSE接收机下的接收误比特率随系统信噪比的变化关系；

图4为本发明中的合法用户Bob和窃听者Eve在基于噪声分发的ML接收机下的接收误比特率随系统信噪比的变化关系。

具体实施方式

请参阅图1，本发明提供了一种基于噪声分发的物理层安全传输系统模型，包括一个经过安全认证的安全协作节点(Secure Collaboration Node，SCN)，一个合法信息发送者Alice，一个合法接收者Bob以及一个被动窃听者Eve，其中，所有用户均配置为单天线进行信号收发。SCN在收到通信请求后向合法信息发送者Alice和Bob发送人工噪声信号，Alice利用该人工噪声信号对其保密数据信息进行干扰并发送给Bob，被动窃听者Eve监听所用合法用户的通信信息。

系统模型中的所有无线信道包括合法信道和窃听信道均被建模成准静态衰落瑞利信道，即在每个传输阶段内信道不变，在不同传输阶段信道独立变化。定义节点i到节点j之间的信道参数为h_ij，并且满足均值为0方差为

的循环复高斯随机分布，其中d_i,j表示节点i到节点j之间的距离，α表示路径损耗因子。假设在第t个传输阶段，Alice发送保密信息为S_t，经过编码后得到发送信息X_t，并与发送人工噪声Z同时发送，其中Z～CN(0,1)，那么Bob和Eve的接收信号分别表示为：

其中，h_AB,t和h_AE,t分别为第t个传输阶段中Alice-Bob和Alice-Eve的信道参数。n_B,i，n_E,i分别为Bob和Eve接收机处的复高斯白噪声，满足

其中CN(μ,σ²)表示均值为μ，方差为σ²的循环对称复高斯分布；P_X，P_Z分别表示有用信号和人工噪声的发射功率，且满足发射功率约束P_X+P_Z≤P_max，其中P_max为最大平均发射功率。

请参阅图2，本发明一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，包括以下步骤：

S1、Alice为了能获得人工噪声信号并与Bob进行安全通信，首先向SCN发送人工噪声分发请求R_AB，其中R_AB包括此次通信的用户信息以及Alice生成的临时随机数字秘钥D_A，其长度为Lbits。SCN作为物理层人工安全协作节点，事先储存着合法信息发送者Alice和Bob各自的本地数字秘钥K_A、K_B，且长度均为Lbits；

S2、SCN在收到Alice发送的R_AB后，将Alice发送的临时随机数字秘钥D_A与SCN中的本地数字秘钥K_A进行比特模二相加，SCN将得到一组重新组合后的长度为Lbits的秘钥K′_A；随后，SCN利用MD5散列函数对算法秘钥K′_A进行加密，并得到不可逆的随机序列；

秘钥K′_A为：

由于hash算法是一种压缩映射的散列算法，能够把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出，具有不可逆性。而对于MD5算法来说，不同长度的输入明文均输出长度为128bits的信息摘要。因此为了生成足够长度的随机序列，SCN需要对秘钥K′_A进行预处理：

S201、对K′_A按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为V(V≥L)bits的密钥序列

p为分组个数；

S202、SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

其中1≤i≤p，计算过程为：

S203、将步骤S202中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

然后，SCN随机生成长度同样为V bits人工噪声序列Z_AB，并利用z_AB产生安全通信所需的人工噪声信号Z_AB，其中Z_AB～CN(0,1)；同样利用

来产生干扰噪声信号Z_KA，并对Z_KA进行能量归一化处理，使得Z_KA～CN(0,1)；

最后SCN将干扰噪声信号Z_KA和安全通信所需的人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,1，发送信号S_K,1可表示为：

其中，P为信号的平均发射功率。

为了方便，假设该方案中SCN与Alice的发射功率相同，即系统平均发射功率为P，α为发送信号S_K,1的功率分配因子并且满足0＜α＜1。

合法发送者Alice，合法接收者Bob以及窃听者Eve的接收信号可具体表示：

其中，h_KA,1,h_KB,1和h_KE,1分别是该阶段SCN-Alice，SCN-Bob以及SCN-Eve信道的信道参数。n_A,1,n_B,1和n_E,1该阶段Alice、Bob及Eve接收机处的服从均值为0，方差为σ²的高斯白噪声。

已知本地秘钥K_A和临时随机秘钥D_A，Alice采用与SCN一样的方法可以恢复出干扰噪声信号Z_KA并完全消除Z_KA的影响，因此Alice接收的信号可以重新表示为：

S3、SCN对于Bob的本地秘钥K_B采用与K_A相同的处理方式，利用合法信息发送者Alice的临时随机秘钥D_A与K_B进行模二相加，SCN对长度为Lbits的组合K′_B进行预处理；SCN利用

来产生干扰噪声信号Z_KB，并对Z_KB进行能量归一化处理，使得Z_KB～CN(0,1)。最后将干扰噪声信号Z_KB和安全通信所需的人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,2，同时也将临时随机序列D_A发送给Bob发送信号；

预处理：

S301、对K′_B按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为V(V≥L)bits的密钥序列

p为分组个数；

S302、SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

其中1≤i≤p，计算过程如下：

S303、将步骤S302中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

其中，P表示系统的平均发射功率，β为发送信号S_K,2的功率分配因子并且满足0＜β＜1。

合法发送者Alice，合法接收者Bob以及窃听者Eve的在该阶段下的接收信号具体为：

其中，h_KA,2,h_KB,2和h_KE,2分别是第三阶段中Alice、Bob和Eve的信道参数。n_A,2,n_B,2和n_E,2表示Alice、Bob和Eve接收机的高斯白噪声，且均值为0，方差为σ²。

Bob已知本地秘钥K_B和临时随机秘钥D_A，可以恢复出干扰噪声信号Z_KB并完全消除接收信号y_B,2中干扰噪声信号Z_KB的影响，因此Bob接收的信号可以重新表示为：

S4、合法信息发送者Alice根据接收到的信号

和y_A,2对安全通信所需的人工噪声信号Z_AB进行联合估计并得到估计量

合法信息发送者Alice利用人工噪声

对保密信号X进行干扰后发送给合法接收者Bob，实现数据的安全传输。

假设Alice向Bob发送的保密数据为x，经过编码调制后为保密信号X且具有单位能量，即E{XX^H}＝1，Alice利用人工噪声信号

对保密信号X进行干扰的发射信号表示为：

其中，P为系统的平均发射功率。γ为该阶段中的功率分配系数，即人工噪声

的发射功率为(1-γ)P，保密信号X的发射功率为γP。

对于发射信号S_A,3，Bob和Eve各自的接收信号可表示为：

其中，h_AB,3和h_AE,3分别是第四个阶段Bob和Eve的信道参数。n_B,3和n_E,3表示Bob和Eve接收机中均值为0，方差为σ²的高斯白噪声。

Bob通过对y_B,1，

和y_B,3进行联合检测能够得到保密信号X的估计信号

而Eve在保密信息传输过程中由于受到了安全通信所需的人工噪声信号Z_AB的干扰，其中人工噪声信号Z_AB又通过干扰噪声Z_KA和Z_KB实现了安全分发，因此Eve的接收信号将受到噪声的严重干扰。该方法有效降低了Eve的接收信干噪比，使得Eve无法从窃听信号中恢复出保密数据x，从而实现保密信息的安全传递。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在基于噪声分发的物理层安全传输方案中，SCD通过物理层干扰的方式向合法用户提供人工噪声，而Alice又利用该人工噪声来干扰传输给Bob的保密信息。因此对于合法接收者Bob来说，Bob可以从SCN中估计出安全通信所需的人工噪声信号Z_AB，进而可以从Alice的发送信号中消除人工噪声Z_AB的影响，但是为了得到保密信息的最佳估计量，Bob可以从SCN和Alice的发送信号中对保密信息进行联合估计；对于窃听者Eve来说，由于hash函数具有不可逆性，Eve无法从前两个阶段中直接恢复出人工噪声信号Z_AB，所以Eve需要对所有合法用户的发送信号进行联合检测来对保密信息进行估计。基于以上考虑，我们针对Bob和Eve分别设计了基于噪声分发的MMSE接收机和基于噪声分发的ML接收机。

基于噪声分发的MMSE接收机方案和基于噪声分发的ML接收机方案是两种重要的接收机设计方案，分别具有各自的性能优势。基于噪声分发的MMSE接收机方案的最佳接收矩阵的选取基于均方误差最小化准则，综合考虑了干扰和噪声的影响，充分利用接收机信号的功率信息，对噪声放大及消除干扰间进行了折中。其优点是实现相对简单，缺点是在低信噪比下的接收性能近似于迫零接收机；基于噪声分发的ML接收机考虑了时间弥散对接收信号的影响，用整个接收信号来确定最有可能的发送序列，因此其相当于最大后验概率(Maximum Posterior Probability,MAP)接收机，基于噪声分发的ML接收机方案的检测性能最优，缺点是其计算复杂度随调制阶数的增加呈指数上升。合法接收者Bob可以在保证信息安全的前提下采用基于噪声分发的MMSE接收机来降低系统复杂度，而窃听者Eve为了保证窃听效果需要采用基于噪声分发的ML接收机，因此有必要对Bob和Eve在两种接收机方案下的接收性能作进一步的分析。

表1给出了在所述方案的不同阶段时各节点的信号传输情况，方便对节点的接收信号开展相应的对比和分析。

表1所述方案中的信号传输情况

合法发送者Alice根据两个阶段中的接收信号样本

和y_A,2对人工噪声信号Z_AB进行联合估计，接收信号可构成方程组：

写成矩阵形式为：

得到矢量形式：

y_A＝H_AZ_AB+n_A

其中，y_A表示Alice的接收信号矢量，H_A表示Alice的信道系数矩阵，n_A表示加性高斯白噪声矢量。

合法接收者Bob对三个阶段中的接收信号样本y_B,1,

和y_B,3进行联合检测，获得保密信号X的估计信号

从而恢复出保密数据

接收信号可构建方程组为：

对应的矩阵形式为：

矢量形式为：

其中，y_B表示Bob的接收信号矢量，

表示保密信号X的发射功率系数，X表示保密信息矢量，n_B表示Bob接收机处的干扰噪声矢量

窃听者Eve对三个窃听信号样本y_E,1,y_E,2,y_E,3进行联合检测，获得信号X的估计量

构建窃听信号方程组为：

矩阵形式为：

矢量形式为：

其中，y_E表示Eve的接收信号矢量，n_E表示Eve所接收的干扰噪声矢量

为了方便后续公式推导，定义符号关系：符号(·)^H表示共轭转置，(·)^T表示转置，(·)^*表示共轭。

基于噪声分发的MMSE接收机方案设计

(1)Alice接收机

合法发送者Alice采用基于噪声分发的MMSE接收机方案对人工噪声Z_AB进行估计时，相当于对接收信号矢量左乘一个最佳矩阵G_A，然后进行判决来得到估计向量

即：

最佳矩阵G_A可以使得最终的判决量与发送信号Z_AB的均方误差最小，即满足：

由投影定理可得：

其中，I′_A由

所确定，其中

表示为：

化解可得到最佳矩阵：

获得Alice对人工噪声信号Z_AB估计值

Alice采用基于噪声分发的MMSE接收机时的接收信干噪比(SINR)

为：

(2)Bob接收机

当合法接收者Bob采用基于噪声分发的MMSE接收机方案对接收信号样本y_B,1,

和y_B,3进行联合检测时，Bob的MMSE最佳矩阵可表示为G_B，观测信号矢量X的估计量

可以表示为：

由MMSE准则得到下列等式：

根据投影定理得：

其中，I′_B由以下等式确定：

假设SCN-Alice的信状态信息H_A对于所有用户均公开，并且Bob也已知Alice接收机处的噪声分布情况，就可以获得Alice的MMSE最佳矩阵G_A，进而Bob能够得到以下相互关系：

N_B具体可以表示为：

N_B属于Hermitian矩阵。

Bob接收机采用MMSE检测时的最佳矩阵为：

Bob对于有用信号X的估计值

可表示为：

其中，G_B,ij(1≤i≤3,1≤j≤3)表示矩阵G_B第i行第j列的元素。

Bob采用基于噪声分发的MMSE接收机时的接收信干噪比

具体表示：

在瑞利信道下采用相干检测获得的QPSK和QAM调制下的平均误码率(SEP)公式表示为：

其中，M表示调制方式指数，

表示平均符号接收信噪比。

得到Bob在MMSE检测下的采用QPSK调制的平均误码率

为：

Bob采用16QAM进行信号调制时的平均误码率

为：

(3)Eve接收机

窃听者Eve对三个窃听信号样本y_E,1,y_E,2,y_E,3采用MMSE联合联合检测时得到的最佳矩阵为G_E，因此Eve针对观测信号矩阵X的估计可以表示为：

由MMSE准则得到下列等式

根据投影定理得：

计算得到：

其中，I′_E＝I′_B。

同样对于Eve来说，在已知Alice的信道状态信息和噪声分布状态下可以得到SCN发送的人工噪声Z_AB和Alice发送的人工噪声的估计

之间的互相关信息，以及人工噪声的估计

的自相关信息，进而Eve可以得到

的准确表达式为：

其中，N_E也属于Hermitian矩阵，并且可以看出N_E与N_B结构相似，由于Eve无法消除干扰噪声Z_KB的影响。因此相比与Bob，Eve将受到更严重的噪声干扰。

解得Eve在MMSE联合检测下的最佳矩阵G_E为：

Eve针对有用信号X的估计

表示为：

当采用基于噪声分发的MMSE接收机时，Eve的接收信干噪比为：

比较Bob和Eve的接收信噪比

和

可以看出

相比于比

在分母上少了-|G_B,32h_KB,2|²βP这一项，因此当SCN-Bob的功率分配参数β＞0时，Eve的接收信干噪比要大于Bob。

由于无法得到关于窃听者Eve误码率的闭式表达式，因此我们可以将Eve受到的干扰和噪声统一看做高斯噪声，可以估计出Eve的误码率，即得到Eve误码率的下界。

在MMSE检测下Eve采用QPSK调制时的平均误码率的下界

为：

Eve采用16QAM调制时的平均误码率下界

为：

基于噪声分发的ML接收机方案设计

由于人工噪声Z_AB的取值范围连续，Alice接收机仍采用基于噪声分发的MMSE接收机对人工噪声Z_AB进行估计，相应的估计量

与以上分析的相一致。

(1)Bob接收机

合法接收者Bob采用基于噪声分发的ML接收机方案对接收信号y_B,1,

和y_B,3做联合检测，那么关于保密信号X的最佳估计

可表示为：

考虑干扰及噪声n_B的特性：

首先需要对接收矢量y_B进行噪声白化，即对N_B进行酉分解：

得到噪声白化矩阵

u_B为酉矩阵，Λ_B为对角矩阵，对角元素为N_B的特征值。对y_B左乘矩阵M_B有：

此时E{n′_Bn′_B ^H}为单位阵，表明三个输入样本统计独立。然后对噪声白化后的信号采用最大比合并(MRC)，合并后的信号表达式为：

y′_B＝w₁y′_B,1+w₂y′_B,2+w₃y′_B,3

w₁，w₂和w₃具体表示为：

w₁＝|M_B,13h_AB,3|²γP

w₂＝|M_B,23h_AB,3|²γP

w₃＝|M_B,33h_AB,3|²γP

其中，M_B,ij表示矩阵M_B第i行j列的元素，n′_B,k表示列矩阵n′_B第k行上的元素。

最后，Bob对最大比合并后的接收信号采用ML检测估计保密信号X。假设发射信号等概，Bob在所有可能的发射信号中寻找与接收信号欧氏距离最小的就是ML检测下的最佳估计值，因此最佳估计

与接收信号矢量y_B的关系是：

其中，

表示寻找满足括号内方程的最小值，||·||²为向量l2-范数运算符，h′_B为最大比合并后的等效信道参数，S为调制符号集合。

最大比合并(MRC)后的输出信号的信干噪比为个输入信号的信干噪比之和，因此采用ML检测时Bob的接收信干噪比ψ_B为：

ψ_B＝w₁+w₂+w₃

QPSK调制下Bob采用ML检测的平均误码率

为：

16QAM调制下Bob采用ML检测的平均误码率

为：

(2)Eve接收机

窃听者Eve采用ML接收机对三个窃听信号样本y_E,1,y_E,2,y_E,3进行联合检测，得到保密信号X的最佳估计量

Eve接收噪声及干扰n_B的自相关矩阵为

其中N_E不为对角阵且E{n_E}＝0。

为了使得输入信号y_E个分量相互独立，首先采用噪声白化对N_E进行酉分解：

得到噪声白化矩阵

u_E为酉矩阵，Λ_E为对角矩阵，对角元素为N_E的特征值。并对y_E左乘矩阵M_E有

对噪声白化后的信号y′_E采用最大比合并(MRC)，合并后的信号表达式为：

y′_E＝w₁y′_E,1+w₂y′_E,2+w₃y′_E,3

其中，M_E,ij表示矩阵M_E第i行j列的元素，n′_E,k表示列矩阵n′_E第k行上的元素，var{·}表示方差运算。其中var{n′_E,k}(k＝1,2,3)可表示为：

var{n′_E,k}＝|M_E,k1|²[|h_KE,1|²P+σ²]+|M_E,k2|²[|h_KE,2|²P+σ²]+|M_E,k3|²[|h_AE,3|²(1-γ)P+σ²]

最后，Eve对最大比合并后的接收信号采用ML检测估计保密信号X。当有用信号中的调制符号等概时，Eve在ML检测下的最佳估计

与接收信号矢量y_E的关系可以表示为：

其中，h′_E为最大比合并后的等效信道参数。

得到采用ML检测以及QPSK调制下，Eve的平均误码率的下界为：

同样在ML检测以及16QAM调制下，Eve的平均误码率的下界为：

仿真实验

采用基于噪声分发的MMSE接收机下的仿真结果

针对所述方法下合法接收者Bob以及窃听者Eve采用基于噪声分发的MMSE接收机时的接收性能进行仿真分析。在仿真中我们将分别观测在输入数据量为10⁶bits下，系统采用QPSK调制和16QAM调制下各接收节点的误比特率情况，其中系统信噪比变化范围为0～20dB，总仿真次数为10⁴，仿真基本参数如表2所示。

表2基本参数表

请参阅图3，展示了Bob和Eve采用基于噪声分发的MMSE接收机时接收数据的误比特率随系统信噪比变化的关系。Bob和Eve分别采用了QPSK和16QAM调制方式。可以看出，Eve在采用16QAM调制时其误比特率(BER)基本维持在0.5左右，也就是说在当前功率分配系数下，Eve基本无法恢复出保密信息，其接收译码性能相当于随机猜测。Eve采用QPSK调制时其接收误比特率虽然稍微好于16QAM，但仍然保持在0.1上下，且基本不随着系统信噪比变化。因此可以看出该方案能够有效恶化窃听者接收性能。对于合法接收端Bob，其误比特率随着系统信噪比快速降低。当系统信噪比为10dB且采用QPSK调制时，Bob的误比特率能够达到10^-4以下，与同等条件下Eve的误比特率相比，Bob的接收性能提升了至少37dB，当系统信噪比大于16dB时，Bob采用QPSK调制时的误比特率基本为0。由于MMSE检测在系统信噪比较低的时候接收性能并不理想，因此在16QAM调制下Bob在低信噪比下的误比特率较高，但随着系统信噪比的增加，其误比特率开始快速降低，并远优于同等条件下Eve的接收性能。因此，基于噪声分发的物理层安全传输方法能够有效保证信息的可靠和安全传输，并且接收性能随着系统信噪比的增加而得到进一步提升。

采用基于噪声分发的ML接收机下的仿真结果

将对合法接收者Bob以及窃听者Eve采用ML检测时的接收性能进行仿真分析。仿真设置条件为：仿真输入数据量为10⁶bits，系统信噪比变化范围为0～20dB，总仿真次数为10⁴。具体仿真基本参数如表2所示。

请参阅图4，展示的是采用基于噪声分发ML接收机方案时，Bob和Eve在QPSK和16QAM调制下的误比特率随系统信噪比变化的关系。从图中可以看出虽然ML检测的性能要优于MMSE检测，但Eve的误比特率也基本维持在0.5左右，即无法恢复出任何保密信息。这是因为在第二和第三阶段，Alice和Bob能够完全消除干扰噪声Z_KA、Z_KB的影响，所以通过增加干扰噪声的发射功率，保证人工噪声Z_AB的信号完全淹没在干扰噪声Z_KA和Z_KB之中，严重恶化了Eve的接收性能，从而保护了人工噪声Z_AB在合法用户间的安全分发。在第四阶段中人工噪声和有用信号等功率发射，既能保证合法信息的可靠传输又能有效对Eve形成干扰使其产生严重误码。随着系统信噪比的增加，合法用户Bob的误比特率快速降低，在高信噪比条件下Bob误比特率相比于Eve能达到50dB左右的优势。

综上所述，本发明一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，基于噪声分发的物理层安全传输方法能够实现点对点通信系统中人工噪声的安全可靠分发，并利用人工噪声来有效干扰窃听者接收信号保证保密数据的安全传输。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、合法信息发送者Alice发送人工噪声分发请求R_AB，人工噪声分发请求R_AB包括此次通信的用户信息以及合法信息发送者Alice生成的临时随机数字秘钥D_A；

S2、安全协作节点SCN接收人工噪声分发请求R_AB后，将临时随机数字秘钥D_A与合法信息发送者Alice的本地数字秘钥K_A进行比特模二相加，安全协作节点SCN得到一组重新组合后的长度为Lbits的秘钥K′_A并进行预处理；随后，安全协作节点SCN利用MD5散列函数对算法秘钥K′_A进行加密，得到不可逆的随机序列

并利用该随机序列

产生干扰噪声信号Z_KA；安全协作节点SCN随机生成长度同样为V bits人工噪声序列z_AB，并利用z_AB产生人工噪声信号Z_AB；安全协作节点SCN将干扰噪声信号Z_KA与安全通信所需的人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,1；将发送信号S_K,1发送给合法发送者Alice，确定合法发送者Alice接收的信号

和合法接收者Bob接收的信号y_B,1；

S3、安全协作节点SCN利用合法信息发送者Alice的临时随机秘钥D_A与合法接收者Bob的本地数字秘钥K_B进行模二相加，然后对长度为Lbits的组合K′_B进行预处理；再将组合后的密钥分段输入到MD5 hash函数汇总得到随机序列

并利用

产生干扰噪声信号Z_KB，并对Z_KB进行能量归一化处理，使得Z_KB～CN(0,1)；最后将干扰噪声信号Z_KB和人工噪声信号Z_AB进行基带叠加得到发送信号S_K,2，将发送信号S_K,2发送给合法接收者Bob，确定合法发送者Alice接收的信号y_A,2和合法接收者Bob接收的信号

S4、合法发送者Alice根据接收到的信号

和y_A,2对人工噪声信号Z_AB进行联合估计并得到人工噪声估计量

合法信息发送者Alice利用人工噪声估计量

对保密信号X进行干扰后发送发射信号S_A,3给合法接收者Bob，合法接收者Bob接收到信号y_B,3，合法接收者Bob通过对y_B,1，

和y_B,3进行联合检测能够得到保密信号X的估计信号

实现数据的安全传输。

2.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S1中，人工噪声分发请求R_AB的长度为Lbits；安全协作节点SCN作为物理层安全协作节点，事先储存合法信息发送者Alice和合法接收者Bob各自的本地数字秘钥K_A、K_B，且长度均为Lbits。

3.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S2中，对秘钥K′_A进行预处理具体为：

S201、对K′_A按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为Vbits的密钥序列

p为分组个数，V≥L；

S202、安全协作节点SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

S203、将步骤S202中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

4.根据权利要求3所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S2中，合法信息发送者Alice接收的信号

为：

其中，h_KA,1为SCN-Alice信道的信道参数，α为发送信号S_K,1的功率分配因子并且满足0＜α＜1，P为信号的平均发射功率，Z_AB为人工噪声信号，n_A,1为合法信息发送者Alice的服从均值为0；

合法接收者Bob接收的信号y_B,1为：

其中，h_KB,1为SCN-Bob信道的信道参数，Z_KA为干扰噪声信号，n_B,1为合法接收者Bob的服从均值为0。

5.根据权利要求4所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，发送信号S_K,1为：

其中，Z_KA为干扰噪声信号。

6.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S3中，对K′_B进行预处理具体为：

S301、对K′_B按128bits进行分组，不足128bits的末尾补0，最终得到分组后长度为Vbits的密钥序列

p为分组个数；

S302、SCN利用MD5算法计算出密钥

中的每个分组序列

的hash值

S303、将步骤S302中计算的每个hash值

进行组合，得到长度为V bits的hash序列

7.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S3中，合法发送者Alice接收的信号y_A,2为：

合法接收者Bob接收的信号

为：

其中，h_KA,2和h_KB,2分别是第三阶段中Alice和Bob的信道参数，n_A,2和n_B,2表示Alice和Bob的高斯白噪声，P为信号的平均发射功率，Z_AB为人工噪声信号，β为发送信号S_K,2的功率分配因子，Z_KB为

产生干扰噪声信号。

8.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，步骤S4中，合法接收者Bob接收到信号y_B,3为：

其中，h_AB,3为合法接收者Bob的信道参数，γ为功率分配系数，P为系统的平均发射功率，n_B，3为合法接收者Bob均值为0。

9.根据权利要求8所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，发射信号S_A，3为：

10.根据权利要求1所述的基于噪声分发的物理层安全传输方法，其特征在于，传输方法使用的传输系统模型包括一个经过安全认证的安全协作节点SCN，一个合法信息发送者Alice，一个合法接收者Bob以及一个被动窃听者Eve，所有用户均配置为单天线进行信号收发；无线信道包括合法信道和窃听信道均被建模成准静态衰落瑞利信道。

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