CN113810172B - 一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统,包括:S1、产生一组混沌序列;S2、将明文信息与混沌序列进行异或加密;S3、对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;S4、利用交织器改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;S5、将信号经过映射后发送至接收端;S6、利用反交织器将信息位和冻结位还原;S7、进行极化码解码;S8、将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。本发明减小了密文信息传输的长度,提高了传输效率,同时提高了系统的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及加密技术领域,特别涉及低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统。
背景技术
随着第五代通信技术的快速发展,人们实现了教育、医疗、交通等各行业的互联,同时,计算机的解密能力不断发展,传统的基于计算复杂度的加密算法很容易收到威胁。光网络的物理层是最容易遭受攻击的,例如非法的窃听、拦截、干扰,还有物理基础设施的破坏等等。因此,对传输系统中物理层的保护是提高系统安全性最直接并且是最有效的方法,可以第一时间防止信息泄露。由此可见,探索先进的物理层加密方法对进一步提高通信系统的安全性事很有意义的。
近年来,人们提出了很多方案来增强物理层的安全性,量子噪声流加密(QuantumNoise Stream Cipher,QNSC)是一种经典的物理层加密方法。为了防止信息在传输过程中被截取,QNSC将将明文信息隐藏在量子相位噪声或者放大自发辐射噪声中。在最近几年,Masataka Nakazawa等人通过将QNSC技术与量子密钥分发技术(Quantum KeyDistribution,QKD)技术结合,实现了长距离的传输。在之前的工作中,我们将QNSC与混沌序列结合,将原来接近无限长的密钥长度下降为三个,大大降低了密钥分发的复杂度。但是在保证系统安全性的情况下,信息传输的效率会降低。
前向纠错码是一种可以提升传输性能的信道编码。在1948年,香浓理论被提出。2009年,Arikan提出了极化码,这是一种复杂度较低的且基于信道极化理论的前向纠错码。极化码在提高传输效率的同时会改变原始信息的序列,可以增强传输的安全性,所以极化码经常被用于加密通信。2018年,X.Lu等利用信道状态产生的混沌序列分配到极化码的冻结位来提升解密难度。2019年,Y.Xiao等人利用二维Henon映射对子载波数据进行加密,提高了物理层安全性,在使用极化码之后,在BER为10-3级别下比传统情况相比可获得大约7.4dB增益。但是,使用极化码在降低误码率的同时会带来极大的冗余数据,这一直是阻碍极化码被更广泛运用的阻碍。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种传输效率高、安全性高的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法。
为了解决上述问题,本发明提供了一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其包括:
发送端步骤:
S1、产生一组混沌序列;
S2、将明文信息与混沌序列进行异或加密;
S3、对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
S4、利用交织器改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
S5、将信号经过映射后发送至接收端;
接收端步骤:
S6、利用反交织器将信息位和冻结位还原;
S7、进行极化码解码;
S8、将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
作为本发明的进一步改进,步骤S1包括:利用混沌序列生成器产生一组无限长的混沌序列,将产生的混沌序列经过一个裁剪器,将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
作为本发明的进一步改进,所述混沌序列生成器采用的逻辑映射模型如下:
其中,n是迭代的次数;{xn,n=1,2,...,N}表示初始值x0经过N次迭代之后产生的N个迭代值;μ是分岔参数。
作为本发明的进一步改进,n=1000,μ=1.9125,x0=0.61854654500112。
作为本发明的进一步改进,采用两步编码法进行极化码编码。
作为本发明的进一步改进,在步骤S7中,利用串行抵消译码器进行极化码解码。
作为本发明的进一步改进,发送端和接收端共享的密钥中包含有产生混沌序列和交织器的参数。
本发明提供了一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密系统,其包括发送端和接收端,所述发送端设有:
混沌序列生成器,用于产生一组混沌序列;
异或加密模块,用于将明文信息与混沌序列进行异或加密;
极化码编码模块,用于对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
交织器,用于改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
所述接收端设有:
反交织器,用于将信息位和冻结位还原;
极化码解码模块,用于进行极化码解码;
异或计算模块,用于将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
作为本发明的进一步改进,还包括裁剪器,用于将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
作为本发明的进一步改进,所述极化码解码模块利用串行抵消译码器进行极化码解码。
本发明的有益效果:
本发明低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统基于极化码和交织器的量子噪声流加密技术,利用交织器改变极化码产生的冻结位冗余信息的位置,用于QNSC加密。减小了密文信息传输的长度,在16-4096QAM/QNSC信号中,密文信息长度变为了原先长度的1/3。根据误码率曲线,对于16-4096QAM/QNSC信号,在10-2级别的BER,有3.9dB的增益。本发明不仅提高了传输效率,同时提高了系统的安全性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1是QNSC的基本流程框图;
图2是16-64QAM/QNSC执行原理示意星座图;
图3是本发明优选实施例中低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法的流程框图;
图4是本发明优选实施例中分叉参数和混沌系统行为的关系图;
图5(a)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112的混沌序列的自相关函数图;图5(b)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112与x′0=0.61854654500113的互相关函数图;图5(c)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112与x′0=0.61854654500113的混沌序列曲线;
图6(a)是极化码编码中两个符号进入对称无记忆信道的过程;图6(b)是极化码编码中两个符号进入组合信道的过程;
图7是N=8时系统极化码的编码示意图;
图8是基于极化码与交织器的QNSC技术的实验流程图;
图9(a)和(b)分别是16-64QAM/QNSC信号在30公里光纤传输中解密前和解密后的星座图;
图10(a)、(b)、(c)、(d)分别是16-64QAM/QNSC、16-256QAM/QNSC、16-1024QAM/QNSC、16-4096QAM/QNSC的信号在无光纤和30km SSMF两种情况下的误码率曲线;
图11为16QAM隐藏在64QAM、256QAM、1024QAM、4096QAM调制信号在使用不同加密方法时明文长度比较柱状图;
图12为本发明中混沌序列初始值精度与误码率关系折线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
QNSC是一种应用于物理层的具有高度安全性的加密技术,其原理主要是利用光通信系统中的噪声,例如放大自发辐射噪声和量子噪声,来改变光信号的振幅和相位状态。当光信号的状态被改变后,在星座图上,星座点与星座点之间的最小欧式距离就会减小,结果就是信息在传输过程中星座点更容易发生偏移。对于非法接收方来说,将得到完全错误的信息,但是对于拥有密钥的合法接收方,即使信号状态发生很大改变,依然可以通过密钥计算出隐藏在噪声中的明文信息。如图1所示是一个QNSC的基本流程框图。
首先,由线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Register,LFSR)产生随机序列。发送端Alice与接收端Bob共享种子密钥。数据B是由种子密钥产生的随机序列,称为基态数据信息,用于数据加扰。Alice预先准备发送的信息是数据X=(XI,XQ)。如果直接发送的数据X是普通的QAM信号,很容易被窃听者捕获。因此我们将数据X和与数据B联合编码,得到加扰后的密文数据S=(SI,SQ)=(XI⊕BI,XQ⊕BQ)。假设数据X和数据B每个符号分别由m和n个I/Q比特组成,那么加密数据S就由m+n个I/Q比特组成。密文映射后,由光纤传输到接收端Bob。信号被检测后,Bob用共享的密钥得到数据B,对数据译码,获取正确的明文信息。
如图2所示的星座图,是16QAM信号隐藏在64QAM信号中QNSC加密,记作16-64QAM/QNSC。对于64QAM信号来说,每个符号分别由3个I/Q比特组成。根据QNSC的映射规则,被调制的密文所处的位置越高,受到噪声的影响越小。因此,为了保护明文信息的同时保证信息传输的有效性,16QAM的信号隐藏在64QAM信号中,占据了QAM信号的两个高位。剩下的1个I/Q比特是基态信息,用于对信息的加扰。例如图2中的A=(I,Q)=(101,010),其中QAM信号高位(10,01)包含了实际需要发送的明文信息。低位QAM信号(1,0)增强了噪声对加密信号的干扰作用,使得明文信息隐藏在噪声中不容易被窃听者破解。基态信息的比特位数越多,系统安全性越高。
在对QNSC加密的信号解码时,本发明利用共享基态信息的解码方法。如图2所示,普通的QAM信号依据传统的星座图判决线解码。在使用QNSC加密时,传输信号对噪声非常敏感,这种解码方式很容易造成判决线附近的点误判。本发明所使用的基于共享基态信息的解码方法减少了这种误判的概率。其原理如下:由于基态信息是由接收方和发送方共享的密钥生成的,所以基态信息的值和索引是双方都知道的。根据这一点,在图2中,我们根据点A的基态信息可以在星座图上确定同样基态信息的16个点(图2中阴影表示的点)。例如点B=(111,110)和点A有同样的基态信息(1,0)。接收方每接收一个符号,就可以根据它的索引确定基态信息,那么信号在星座图上的正确位置必定在图2中16个阴影点的其中一个位置。通过计算接收到的符号到基态信息对应的16个点的欧式距离的最小值作为符号正确的位置。这种判决方法大大提高了QNSC加密传输的有效性。
如图3所示,本发明优选实施例公开了一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,加密方法包括:
发送端步骤:
S1、产生一组混沌序列;包括:利用混沌序列生成器产生一组无限长的混沌序列,将产生的混沌序列经过一个裁剪器,将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
混沌系统主要分为三种,分别是连续混沌系统,离散混沌系统和超混沌系统,其中离散混沌系统的序列值是由离散混沌映射系统产生的。对于传统的QNSC技术,用于隐藏明文信息的量子噪声是随机产生的,所需要的密钥非常的复杂。为了减小密钥的复杂性,本实施例中的混沌序列生成器采用的逻辑映射模型如下:
其中,n是迭代的次数;{xn,n=1,2,...,N}表示初始值x0经过N次迭代之后产生的N个迭代值;μ是分岔参数。
图4是本发明优选实施例中分叉参数和混沌系统行为的关系图,可以清楚地看到,当μ∈[1.4,2]时,系统才会完全进入混沌状态。混沌序列非常重要的一个特点就是对参数极其地敏感,为了表现混沌序列对参数的极高敏感性,在其中一实施例中,设置的参数为n=1000,μ=1.9125,x0=0.61854654500112,为了比较,稍微改变了初始值x0的值变为x’0=0.61854654500113。这种微小的差别是难以察觉的,并将它们产生的混沌序列分别进行比较,并且其他参数值保持不变。
图5(a)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112的混沌序列的自相关函数图;图5(b)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112与x’0=0.61854654500113的互相关函数图。可以看出,当τ≠0的时候,自相关的值接近于0,而无论τ的值为多少,初始值不同的两个混沌序列的互相关函数的值都接近于0。因此,这个结果证明了产生的混沌序列具有很强的随机性,这使得加密系统更加可靠。图5(c)是本发明优选实施例中x0=0.61854654500112与x’0=0.61854654500113的混沌序列曲线。可以看出,混沌序列的迭代进入了完全不同的两个轨道,这说明非法的接收端除了在拥有极高准确度密钥的情况下才有可能对信息进行破解,否则破解的信息将是完全错误的。所以说,发送端只需要通过n,μ,x0这三个参数,就可以产生一组无限长的混沌序列对明文信息进行加密,精简了密钥的结构,同时混沌序列可以有效地抵制选择性明文攻击,使得加密的信息更加可靠。
在这之后,产生的混沌序列经过一个裁剪器,如公式(2)所示,设置一个合适的阈值xi,我们一般情况下设置xi的值为0,经过裁剪器后,混沌序列的值由实数值转化为二进制值,用于对信息的加密。
S2、将明文信息与混沌序列进行异或加密。
S3、对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
如果对二进制对称信道进行特定的组合和拆分,那么拆分后的比特信道会出现极化现象:一部分比特信道的信道容量会趋近于1,相反,另一部分比特信道的信道容量会变得很小,趋近于0,前者我们称它为“好信道”,后者我们称之为“坏信道”,当信道的数量趋于无穷时,这种现象就更明显。这就是信道的极化,也是极化码的基本原理。
如图6(a)所示,是发送端发送两个符号到对称无记忆信道的过程,我们有:
W(y0,y1|u0,u1)=W(y0|u0)W(y1|u1) (4)
G2是生成矩阵。在此基础上,可以由W2得到W4,依次递推可以得到N个信道情况下,两个WN/2组合而成的WN信道。任意生成矩阵GN可以由下式子表示:
其中,σ2是加性高斯白噪声信道的方差,W(y|0),W(y|1)为信道跃迁概率。极化码可以看作是一种线性分组码,假设c是N比特长的码字,输入码字可以分成两部分,一部分由K比特信息比特uA组成,另一部分由冻结比特uA c组成,通常冻结比特位上的值是0。码字可以表示如下:
系统极化码中,信息位与冻结位可以根据上述方程用两步编码法或者递归法来构成。本发明中使用的系统极化码就是使用的是两步编码法。如图7所示是N=8时系统极化码的编码示意图,编码过程由两部分组成。图中浅色的信息表示位于冻结位上,深色的信息表示位于信息位上。输入码字按照式子的方式进行编码,第一段编码结束后,信息位上的比特不变,冻结位上的比特全部变为零,接着,按照同样的方式继续编码。编码完成时,可以看到,信息位上的比特信息和编码前是一致的,但是冻结位上的信息已经与原来不同。
S4、利用交织器改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
S5、将信号经过映射后发送至接收端;
接收端步骤:
S6、利用反交织器将信息位和冻结位还原;
其中,发送端和接收端共享的密钥中包含有产生混沌序列和交织器的参数,根据这些参数,接收端可以构造出反交织器将信息位与冻结位的位置还原,之后用系统极化码的解码器进行SC解码。
S7、进行极化码解码;
译码阶段,本发明使用串行抵消(Successive Cancellation,SC)译码器。对于i∈{1,2,...,N},第i个码元的值需要依据当前接收信号和前i-1个信号计算出来,除非第i个信道是冻结信道,可以直接得出原本的冻结信息,接收端的译码算法表示为;
当i属于AC时,表示信道为冻结位,因为冻结位的信息是接收方与发送方共享的,所以可以直接得到;i属于A时,表示信道为冻结信道,需要依据判决函数:
S8、将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
本发明优选实施例还公开了一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密系统,其包括发送端和接收端,所述发送端设有:
混沌序列生成器,用于产生一组混沌序列;
异或加密模块,用于将明文信息与混沌序列进行异或加密;
极化码编码模块,用于对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
交织器,用于改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
所述接收端设有:
反交织器,用于将信息位和冻结位还原;
极化码解码模块,用于进行极化码解码;
异或计算模块,用于将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
该系统还包括裁剪器,用于将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
其中,所述极化码解码模块利用串行抵消译码器进行极化码解码。
该系统中涉及的方法步骤与上述方法实施例中相同,在此不多赘述。
为了验证本发明的有效性:
如图8所示,是本发明所提出的基于极化码和交织器的QNSC加密技术在OFDM-PON系统中的实验流程图。
信号在发送端通由数据信号处理过程中产生。产生的信号以50GS/s的采样速率进入随机波形发生器。在随机信号处理过程中的赫米特矩阵产生实值的时域信号,在随机波形发生器中实现了数模转换。从随机波形发生器中出来的电信号由马赫-曾德尔调制器和连续波激光器在1550.116nm处调制成光信号,在30公里的标准单模光纤(Standard SingleMode Fiber,SSMF)上传输。在光信号进入接收端之前,我们使用一个可变光衰减器和一个掺饵光纤放大器来改变接收光功率。在这之后的另一个可变光衰减器用于调节光功率来确保光电检测器的正常响应。光信号经过光电检测器后被转换为电信号。最后,采样率为50GS/s的实时示波器来收集信号,并在离线数字信号处理的辅助下将信号还原。值得注意的是,本实验中,总载波的数量是512个,数据载波的数量是128个,位于总载波的第129个到第256个。为了减小拍频的影响,我们将总载波的前128个设置为空载波。另一方面,混沌序列主要由三个主要参数n,μ,x0生成,对应的数值分别是1200,1.9125,0.61854654500112。图9(a)和(b)展示的分别是16-64QAM/QNSC信号在30公里光纤传输中解密前和解密后的星座图。16QAM的信号隐藏在64QAM的星座图中。在放大器自发辐射噪声的影响下,明文信息很难被窃听者破解。
在其中一实施例中,我们设置每个模块极化码的码长N=256,信息位的个数是K,k/N表示码率。在本实验中,我们尽量让每种情况下极化码产生的冗余比特全部用作QNSC对信号的加扰。比如对于16-256QAM/QNSC,传输的256QAM信号I/Q比特分别有4个,我们需要发送的明文信息是16QAM信号,占据2个I/Q比特。也就是说明文信息和冗余信息各占一半的比特位数,所以对于16-256QAM信号,我们尽量设置码率为50%。同理,对于16-64QAM/QNSC信号,我们设置码率约为66.6%。这样可以使得极化码产生的冗余信息尽可能都被用于加扰,而不是闲置。实际情况中,码率可以根据需求自行设定。为了便于比较,我们设置明文信息的长度大约为32000比特。
如图10所示,每一类型信号分别采用传统QNSC技术与极化码结合的方法和本文改进的方法。如图10所示,五角星形点的曲线表示使用QNSC技术直接用极化码纠错的情况。圆形点的曲线表示使用本文提出的基于极化码和交织器的QNSC技术对信号加密。
从图10中可以看到,BER在10-5~10-4级别,两种方法的BER性能差别不是很大。但是随着接收光功率的减小,噪声逐渐增大,QNSC直接加极化码的误码率曲线上升很快。相对而言,我们提出的方案让误码率曲线上升趋势变得缓和。因为在新提出的方案中,明文信息是位于信息位的,而信息位在交织器的作用下放到了QAM信号的高位。那么在传输过程中,明文信息收到噪声的影响较小。另外,在解码时,利用基于共享基态信息的方式进行判决,也在一定程度上较小了误码率。这种效果在信号QAM阶数越高时越明显。在图10(d)中,当BER在10-2级别时,取得了约3.9dB的增益。由于四种信号的码率不同,所以它们之间误码率就不做比较了。
本发明最大的优势在于很大程度上减小了冗余。我们在实验中设置明文信息的长度约为32000比特。当极化码的码率或加密技术的改变时,密文信息长度也会变化。表1显示了不同调制格式信号在使用不同加密技术时的密文长度的比较。同一调制信号的明文信息长度和码率相同。
使用的加密方法 | 码率(K/N) | 传输明文信息的长度 |
16-64QAM/QNSC+polar | 0.656 | 73728 |
16-64QAM/QNSC+polar+interleaver | 0.656 | 49152 |
16-256QAM/QNSC+polar | 0.5 | 131072 |
16-256QAM/QNSC+polar+interleaver | 0.5 | 65536 |
16-1024QAM/QNSC+polar | 0.39 | 204800 |
16-1024QAM/QNSC+polar+interleaver | 0.39 | 81920 |
16-4096QAM/QNSC+polar | 0.328 | 294912 |
16-4096QAM/QNSC+polar+interleaver | 0.328 | 98304 |
表1
图11为16QAM隐藏在64QAM、256QAM、1024QAM、4096QAM调制信号在使用不同加密方法时明文长度比较柱状图。可以直观地看出,本发明提出的方案可以减小实际传输的密文长度。这是因为本发明将极化码产生的冗余用于对信息加扰,这种做法可以充分冗余信息。而且随着调制阶数的增大,冗余信息减少的比例更加明显。在图11中,当系统传输16-4096QAM/QNSC信号时,直接利用极化码纠错,会产生大量冗余信息。在这种情况下,使用本发明提出的方案,实际传输的密文信息是原来的1/3。这是因为交织器将极化码产生的冗余信息变换位置,用于对明文信息的加密,充分地利用了冗余信息。
在实际中,通信系统遭受的攻击主要来自窃听者,其中穷举搜索攻击是最常见的攻击方法。在穷举搜索攻击中,窃听者尝试探索密钥空间中所有可能密钥,直到找到正确密钥为止。
下面对所提出的基于极化码和交织器的QNSC算法做了一个安全性评估。所提出的加密算法具有很强的安全性,主要可以从混沌序列和交织器的复杂性、QNSC的隐蔽性两个方面去综合考量。
对于混沌序列的复杂性,主要是由构造混沌序列的三个初始值μ,n,x0决定的,我们侧重于对密钥{μ,x0}的精度的精度改变如{μ+△μ,x0+△x0}来定量计算混沌序列对于加密算法安全性的加强。选择这两个参数是因为他们对精度的要求很高,对于复杂度的计算有很大的影响。如图11所示,只要有细微的偏差(10-16~10-15),就会导致错误解码,这再一次证明了混沌序列对初值极高的敏感性。因此,密钥空间s1可以达到1016×1015=1031。在另一方面,我们在加密算法中使用了交织器,如果非法接收方不知道正确的交织顺序,那么依然无法破解密文。所以,交织器的复杂性同样对于加密算法发安全性有加强作用。交织器的复杂性与我们每一个模块极化码编码的信息源比特数量K有关,因为交织器主要是对信息位顺序重新排序。如果在极化码编码中,信息位的数量是K,那么密钥空间表示为s2=2K。
我们利用安全级别Q来评估QNSC的隐蔽性。如式子(13)所示,1/Γ表示为加密星座点没有转移到别的星座点的概率,可以叫做检测正确概率。M是I/Q数据中的QAM重数。在这里M=2m。m表示每个基态信息的比特位数,s=s1×s2代表穷举计算密钥空间的大小。
本发明低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统基于极化码和交织器的量子噪声流加密技术,利用交织器改变极化码产生的冻结位冗余信息的位置,用于QNSC加密。减小了密文信息传输的长度,在16-4096QAM/QNSC信号中,密文信息长度变为了原先长度的1/3。根据误码率曲线,对于16-4096QAM/QNSC信号,在10-2级别的BER,有3.9dB的增益。本发明不仅提高了传输效率,同时提高了系统的安全性。
以上实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例,本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换,均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (10)
1.一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,包括:
发送端步骤:
S1、产生一组混沌序列;
S2、将明文信息与混沌序列进行异或加密;
S3、对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
S4、利用交织器改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
S5、将信号经过映射后发送至接收端;
接收端步骤:
S6、利用反交织器将信息位和冻结位还原;
S7、进行极化码解码;
S8、将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
2.如权利要求1所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,步骤S1包括:利用混沌序列生成器产生一组无限长的混沌序列,将产生的混沌序列经过一个裁剪器,将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
3.如权利要求2所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,所述混沌序列生成器采用的逻辑映射模型如下:
其中,n是迭代的次数;{xn,n=1,2,...,N}表示初始值x0经过N次迭代之后产生的N个迭代值;μ是分岔参数。
4.如权利要求3所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,N=1000,μ=1.9125,x0=0.61854654500112。
5.如权利要求1所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,采用两步编码法进行极化码编码。
6.如权利要求1所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,在步骤S7中,利用串行抵消译码器进行极化码解码。
7.如权利要求1所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法,其特征在于,发送端和接收端共享的密钥中包含有产生混沌序列和交织器的参数。
8.一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密系统,其特征在于,包括发送端和接收端,所述发送端设有:
混沌序列生成器,用于产生一组混沌序列;
异或加密模块,用于将明文信息与混沌序列进行异或加密;
极化码编码模块,用于对加密后的信息进行极化码编码,编码后的信息分为信息位和冻结位,冻结位上的信息为极化码编码产生的冗余信息;
交织器,用于改变原来信息位和冻结位的位置,将信息位放在QAM信号的高位,把冻结位放在QAM信号的低位;
所述接收端设有:
反交织器,用于将信息位和冻结位还原;
极化码解码模块,用于进行极化码解码;
异或计算模块,用于将解码后的密文与参数产生的混沌序列进行异或计算,得到发送端发送的明文信息。
9.如权利要求8所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密系统,其特征在于,所述发送端还包括裁剪器,用于将混沌序列的值由实数值转化为二进制值。
10.如权利要求8所述的低冗余的极化码量子噪声流物理层加密系统,其特征在于,所述极化码解码模块利用串行抵消译码器进行极化码解码。
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