CN117082502A - 一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，涉及信息通信及处理技术领域，该方法包括：步骤1：通过数据采集模块采集数据；步骤2：通过信号分析模块对信号进行分析处理；步骤3：通过数据加密模块对数据进行加密操作；步骤4：通过自适应调制模块动态调制信号参数；步骤5：通过密钥管理模块进行密钥生成和分发；步骤6：通过纠错传输模块传输信号；步骤7：通过时隙频谱智能分配模块优化传输速率；步骤8：通过抗干扰保护模块消除传输干扰；步骤9：通过信号识别模块接收并解密信号；步骤10：在接收端通过身份授权模块进行身份认证；本发明提高了加密传输系统安全能力，大大提高了数据信息处理能力。
Description
技术领域
本发明涉及信息通信及处理技术领域，且更具体地涉及一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法。
背景技术
数字信号加密传输系统的兴起是与信息技术和通信领域的进步息息相关。在当今信息时代，随着互联网和移动通信的广泛应用，大量的个人、商业和政府数据通过网络传输。然而，伴随着便利性的提升也引发了安全性和隐私保护的问题，因此数字信号加密传输系统应运而生。
越来越多的信息和交易在数字化的形式下进行，这催生了对信息安全和数据保护的迫切需求。个人隐私、商业机密以及政府机构的敏感信息都需要得到保护，以防止未经授权的访问和窃取。传统的加密技术是最早应对这一问题的方式，但面对日益复杂的安全挑战，传统加密方案的安全性逐渐受到质疑。
首先，传统的加密算法容易受到密码破解技术的攻击，导致传输的数据不够安全。一旦加密算法被破解或者密钥泄露，攻击者可以轻易获取加密数据，从而威胁到传输的安全性。
其次，统信号加密传输系统对于干扰的抵抗能力较弱。由于缺乏自适应调制和抗干扰保护机制，系统容易受到外界干扰信号的影响，导致传输质量下降，数据传输中断或出错的风险增加。
另外，传统系统中的密钥管理往往缺乏灵活性和安全性。传输双方需要提前共享密钥，并且需要定期更新密钥以保证安全性。然而，传统系统中的密钥分发、更新和管理过程繁琐复杂，容易出现安全漏洞和密钥泄露的风险。
最后，传统信号加密传输系统在频谱利用上存在一定的浪费，由于固定分配的频谱资源无法充分适应实时的通信需求和多用户环境，导致频谱利用率低下，系统容量有限。当前数据信息处理能力滞后，难以实现数据信息加密方法的数据采集和信号识别。
因此，本发明公开一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，本发明通过基于混沌映射的改进算法对信号数据进行加密，以提供更高的保密性和安全性，防止未经授权的访问和窃听；通过自适应调制模块根据实时信道状态和通信质量进行动态调制，以实现更高的传输速率和更好的抗干扰性，提高系统的性能和可靠性；通过量子密钥模型以提供更高级别的安全性和抵抗量子计算攻击的能力，通过量子隐形传态传输确保信息的安全性；通过时隙频谱智能分配模块动态分配频谱资源和时隙，以更有效地适应多用户环境，提高网络性能和数据传输效率；通过抗干扰保护模块保护信号免受窃听、干扰和恶意攻击。通过应用多天线信号处理方法和天线阵列，以增强信号传输的安全性、鲁棒性和可靠性。
为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：
一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，包括以下步骤：
步骤1、通过数据采集模块采集数据，所述数据采集模块通过与外部传感器或设备建立通信接口，以接收传感器的原始数据；
步骤2、通过信号分析模块对信号进行分析处理，所述信号分析模块通过信号处理装置对等待传输的数字信号进行分析和预处理，以提取信号的特征；
步骤3、通过数据加密模块对数据进行加密操作，所述数据加密模块通过基于混沌映射的改进算法对信号数据进行加密，以确保数据的保密性和安全性；
步骤4、通过自适应调制模块动态调制信号参数，所述自适应调制模块基于实时信道状态和通信质量，通过动态调制模型进行相位调制、频率调制和振幅调制，以提高传输速率和抗干扰性；
步骤5、通过密钥管理模块进行密钥生成和分发，所述密钥管理模块通过量子密钥模型生成、分发并管理密钥；所述量子密钥模型通过量子纠缠和量子测量特性实现密钥生成和分发过程；
步骤6、通过纠错传输模块传输信号，所述纠错传输模块通过差错编码对加密后的信号进行编码和解码；
步骤7、通过时隙频谱智能分配模块优化传输速率，所述时隙频谱智能分配模块通过频谱感知算法和时隙分配模型提高频谱利用率和系统容量，以实现在多用户环境下分配频谱资源和时隙；
步骤8、通过抗干扰保护模块消除传输干扰，所述抗干扰保护模块通过自适应功率控制、自动重传请求以及干扰对消抑制方法保护信号免受窃听、干扰和恶意攻击，并通过天线阵列和多天线信号处理方法增强信号传输安全性和鲁棒性；
步骤9、通过信号识别模块接收并解密信号，所述信号识别模块通过信号接收器接收加密信号，并通过解密处理器解密接收到的加密信号；
步骤10、在接收端通过身份授权模块进行身份认证，所述身份授权模块通过访问控制策略和身份验证机制对接收端进行用户认证和访问控制，以提高系统安全性和非抵赖性。
作为本发明进一步的技术方案，所述动态调制模型包括调制选择模块、映射模块、扩频模块、频率跳变模块和参数优化模块；所述调制选择模块通过自适应调制器评估信道条件和系统需求；所述自适应调制器包括信道估计单元、误码率反馈单元和调制切换单元；所述信道估计单元通过前向误差修正、自相关函数和频谱分析方法评估信道质量和特性；所述误码率反馈单元通过误码率检测仪监测码间干扰率和比特错误率；根据信道估计和误码率反馈的结果，通过调制切换单元切换调制方式；所述映射模块通过正交振幅调制将输入数据划分为符号，并通过相位移键控方法将输入数据映射到调制符号集合中；为了增强加密性和抵御干扰，所述动态调制模型通过扩频模块将低速数据进行频带扩展，以增强数据抗干扰性；所述扩频模块通过扩频码将加密后的信号进行扩频调制以增强信号安全性；所述扩频码通过自适应扩频模型适应不同的信道和传输需求；在扩频完成后，所述动态调制模型通过频率跳变模块在不同频率间进行跳变以防止频率信号干扰；根据信道衰落和干扰噪声情况，所述动态调制模型通过参数优化模块动态调整调制深度、编码方式和脉冲形状参数，以增强传输质量和系统效率；其中，所述调制选择模块的输出端与所述映射模块的输入端连接；所述映射模块的输出端与所述扩频模块的输入端连接；所述扩频模块的输出端与所述频率跳变模块的输入端连接；所述频率跳变模块的输出端与所述参数优化模块的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述信号处理装置包括滤波单元、频谱分析单元、时域分析单元和特征提取单元；所述滤波单元通过数字滤波器对信号进行滤波以去除噪音和杂频成分；所述频谱分析单元通过快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域，所述快速傅里叶变换通过时间序列分解函数将信号分解成不同频率的谐波成分，以获取信号中频率成分和信号强度；所述时域分析单元通过小波变换方法对信号进行分析；所述小波变换方法通过小波基函数在时域和频域同时展示信号；所述特征提取单元通过重复性分析、关联分析和特征性分析提取数字信号特征；所述重复性分析通过自相关分析函数衡量信号之间的相似性和周期性以提取信号的重复模式，所述关联分析通过互相关分析函数比较两个信号之间的相关性以提取信号的相关特征；所述特征性分析通过特征提取算法从信号中提取具有辨识度的特征；对于语音信号，所述特征提取算法通过频率倒谱系数提取声音的频率和功率特征；对于图像信号，所述特征提取算法通过边缘检测和纹理特征提取算法提取图像的轮廓和纹理特征。
作为本发明进一步的技术方案，所述基于混沌映射的改进算法通过逻辑映射作为密钥生成的基础，所述逻辑映射通过迭代运算产生混沌序列，保证加密的随机性和安全性，逻辑映射公式为：
（1）
在公式（1）中，R表示逻辑映射函数，P为混沌序列的值，i为二进制序列的索引，m为映射参数；在逻辑映射之后进行初始化混沌序列，选择一个适当的初始值x，并设定混沌序列的长度N；同时将原始信号数据转换为二进制形式，得到长度为z的二进制信号序列S[i]，其中i表示二进制序列的索引；根据混沌序列初始值x和二进制信号序列的值S[i]，通过混淆操作将混沌序列的值与信号数据进行运算输出，混淆操作的公式表达式为：
（2）
在公式（2）中，M表示混淆操作函数，为混沌序列初始值，/>为混淆纵向节点，/>为修正参数，/>为密钥序列，/>为信号数据的置乱映射，N表示混沌序列的长度；置乱映射为一个固定的或者动态变化的映射表，通过替换函数根据扩展密钥进行信号数据的替换操作改变信号数据的排列顺序；替换函数公式表达式为：
（3）
在公式（3）中，为替换函数，/>为逆变参数，/>为初始线性增益更新量，/>为非线性增益更新量；通过替换函数改变信号数据的取值，在加密之后，将信号数据进行传输，并在接收端进行解密操作以得到原始信号。
作为本发明进一步的技术方案，所述量子密钥模型包括量子密钥生成模块、量子信道模块、量子密钥分发模块和密钥管理模块；所述量子密钥生成模块通过随机数发生器和单光子源装置生成量子密钥对；所述随机数发生器通过量子测量和原子衰变产生随机数；在随机数生成后，所述量子密钥生成模块通过单光子源装置产生单个光子光脉冲并附着在随机数上形成量子密钥对，以增强数据安全性；所述量子信道模块通过偏振编码传输量子密钥对；所述量子密钥分发模块通过量子隐形传态方法在通信的两个终端之间分发量子密钥，并通过密钥分发协议BB84提供信息论安全；所述密钥管理模块通过加密单元、密钥存储单元、密钥更新单元、密钥销毁单元和权限控制单元对密钥进行管理；其中，所述加密单元通过非对称密码算法进行加密和解密操作；通过所述权限控制单元通过访问控制函数限制用户对密钥的访问和使用；所述量子密钥生成模块的输出端与所述量子信道模块的输入端连接；所述量子信道模块的输出端与量子密钥分发模块的输入端连接；所述量子密钥分发模块的输出端与所述密钥管理模块的输入端连接。
作为本发明进一步的技术方案，所述量子隐形传态方法的实现方式为：
（S1）在传输系统的起始点，通过量子与非门创建一对光粒子；并通过量子纠缠特性相互作用形成纠缠态粒子；
（S2）通过泡利旋转门改变并测量纠缠对中的一个粒子的量子态；
（S3）通过微波链路将在本地操作过程中得到的测量结果发送给目标终端；
（S4）在目标终端，根据接收到的测量结果，通过泡利旋转门对为改变的纠缠粒子进行位翻转和测量操作以恢复原始量子态；
（S5）在目标终端，通过二进制转化算法将原始量子态转化为二进制序列，以得到量子密钥。
作为本发明进一步的技术方案，所述纠错传输模块包括编码单元、译码单元和自适应调整单元；所述编码单元通过编码器将输入信息转换为二进制码字，所述编码器通过循环冗余校验编码将输入数据与编码规则相结合，以生成具有冗余信息的编码序列；所述译码单元通过译码器将接收到的错误码字恢复为原始信息，所述译码器基于编码器的编码规则，通过迭代译码方法检测纠正传输中引入的错误，并输出恢复的信息；根据信道质量，所述自适应调整单元通过自适应译码算法动态调整编码参数。
作为本发明进一步的技术方案，所述时隙分配模型通过动态分配单元、频率分割多址单元、时分多址单元和正交分割多址单元提高频谱利用率和系统容量；所述动态分配单元通过调度算法动态分配不同数量和时长的时隙给不同用户和通信链路，以确保资源的高效利用和公平性；所述频率分割多址单元通过频率分集和调制解调器将频谱划分为不同的子通道，以避免频谱的冲突和干扰，提高频谱利用率；所述时分多址单元通过时隙分配算法将时间序列划分为不同的时隙，并将每个通信链路分配到不同的时隙上进行传输；所述正交分割多址单元通过傅里叶变换将频谱划分为不同的时隙，以实现多通道数据传输。
作为本发明进一步的技术方案，所述信号识别模块包括数据接收单元、数据解密单元、识别分类单元和数据输出单元；所述数据接收单元通过包括信号接收器和信号转换器；所述信号转换器通过频率移键将接收到的信号转换为数字信号；所述数据解密单元通过反向解密操作将数据信号还原为明文信号；所述识别分类单元通过随机森林算法对信号特征进行分类识别；所述数据输出单元通过格式转换器将识别出的信号参数结果转换为文本、图像、视频或音频格式，并通过可视化方法进行展示。
本发明区别于现有技术的积极有益效果：
本发明通过基于混沌映射的改进算法对信号数据进行加密，以提供更高的保密性和安全性，防止未经授权的访问和窃听；通过自适应调制模块根据实时信道状态和通信质量进行动态调制，以实现更高的传输速率和更好的抗干扰性，提高系统的性能和可靠性；通过量子密钥模型以提供更高级别的安全性和抵抗量子计算攻击的能力，通过量子隐形传态传输确保信息的安全性；通过时隙频谱智能分配模块动态分配频谱资源和时隙，以更有效地适应多用户环境，提高网络性能和数据传输效率；通过抗干扰保护模块保护信号免受窃听、干扰和恶意攻击。通过应用多天线信号处理方法和天线阵列，以增强信号传输的安全性、鲁棒性和可靠性。
附图说明
图1为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法整体步骤流程示意图；
图2为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法中数据扩频通信的框架图；
图3为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法中量子密钥模型的结构图；
图4为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法中量子隐形传态方法的步骤流程图；
图5为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法中动态调整模型框架图；
图6为本发明一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法中一种实施例模块框架图。
实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
如图1-图6所示，一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，包括以下步骤：
步骤1、通过数据采集模块采集数据，所述数据采集模块通过与外部传感器或设备建立通信接口，以接收传感器的原始数据；
步骤2、通过信号分析模块对信号进行分析处理，所述信号分析模块通过信号处理装置对等待传输的数字信号进行分析和预处理，以提取信号的特征；
步骤3、通过数据加密模块对数据进行加密操作，所述数据加密模块通过基于混沌映射的改进算法对信号数据进行加密，以确保数据的保密性和安全性；
步骤4、通过自适应调制模块动态调制信号参数，所述自适应调制模块基于实时信道状态和通信质量，通过动态调制模型进行相位调制、频率调制和振幅调制，以提高传输速率和抗干扰性；
步骤5、通过密钥管理模块进行密钥生成和分发，所述密钥管理模块通过量子密钥模型生成、分发并管理密钥；所述量子密钥模型通过量子纠缠和量子测量特性实现密钥生成和分发过程；
步骤6、通过纠错传输模块传输信号，所述纠错传输模块通过差错编码对加密后的信号进行编码和解码；
步骤7、通过时隙频谱智能分配模块优化传输速率，所述时隙频谱智能分配模块通过频谱感知算法和时隙分配模型提高频谱利用率和系统容量，以实现在多用户环境下分配频谱资源和时隙；
步骤8、通过抗干扰保护模块消除传输干扰，所述抗干扰保护模块通过自适应功率控制、自动重传请求以及干扰对消抑制方法保护信号免受窃听、干扰和恶意攻击，并通过天线阵列和多天线信号处理方法增强信号传输安全性和鲁棒性；
步骤9、通过信号识别模块接收并解密信号，所述信号识别模块通过信号接收器接收加密信号，并通过解密处理器解密接收到的加密信号；
步骤10、在接收端通过身份授权模块进行身份认证，所述身份授权模块通过访问控制策略和身份验证机制对接收端进行用户认证和访问控制，以提高系统安全性和非抵赖性。
在上述实施例中，所述动态调制模型包括调制选择模块、映射模块、扩频模块、频率跳变模块和参数优化模块；所述调制选择模块通过自适应调制器评估信道条件和系统需求；所述自适应调制器包括信道估计单元、误码率反馈单元和调制切换单元；所述信道估计单元通过前向误差修正、自相关函数和频谱分析方法评估信道质量和特性；所述误码率反馈单元通过误码率检测仪监测码间干扰率和比特错误率；根据信道估计和误码率反馈的结果，通过调制切换单元切换调制方式；所述映射模块通过正交振幅调制将输入数据划分为符号，并通过相位移键控方法将输入数据映射到调制符号集合中；为了增强加密性和抵御干扰，所述动态调制模型通过扩频模块将低速数据进行频带扩展，以增强数据抗干扰性；所述扩频模块通过扩频码将加密后的信号进行扩频调制以增强信号安全性；所述扩频码通过自适应扩频模型适应不同的信道和传输需求；在扩频完成后，所述动态调制模型通过频率跳变模块在不同频率间进行跳变以防止频率信号干扰；根据信道衰落和干扰噪声情况，所述动态调制模型通过参数优化模块动态调整调制深度、编码方式和脉冲形状参数，以增强传输质量和系统效率；其中，所述调制选择模块的输出端与所述映射模块的输入端连接；所述映射模块的输出端与所述扩频模块的输入端连接；所述扩频模块的输出端与所述频率跳变模块的输入端连接；所述频率跳变模块的输出端与所述参数优化模块的输入端连接。
在具体实施例中，动态调制模型在通过信道状态估计算法，获取当前信道的参数和特性。其中的信道状态参数包括信噪比（SNR）、多径延迟和频率偏移。这些参数可以通过接收信号和已知的参考信号进行对比和计算得到。同时，根据信道状态估计的结果，动态调制模型使用自适应调制算法来决定最佳的调制方式和参数。这些参数包括调制深度、调制索引、调制器的阶数等。自适应调制算法可以根据实时的信道状态调整调制方式，以提高传输效率和性能。另外，动态调制模型根据选择的调制方式和参数，设计相应的调制器。调制器将输入的数字数据转换为模拟信号进行传输。根据不同的调制方式，调制器可以采用不同的结构和算法，例如相位调制可以采用相移键控（PSK）调制，频率调制可以采用频移键控（FSK）调制。在接收端，动态调制模型使用相应的解调器对接收到的信号进行解调还原成数字数据。解调器的设计与调制器相对应，可以采用相同的调制方式和参数，以实现信号的还原。
在具体实施中，动态调制模型通过实时监测信道状态和自适应调制算法，能够在不同信道条件下选择最佳的调制方式和参数，从而提高传输效率和可靠性，如数据表格1所示：
表1动态调制方案与传输速率表格
数据表格1展示了多个信道状态下选择的调制方式、调制参数以及相应的传输速率，通过对比不同信道状态下的传输速率，可以评估不同调制方案在实际应用中的性能表现，以优化改进动态调制模型。
在上述实施例中，所述信号处理装置包括滤波单元、频谱分析单元、时域分析单元和特征提取单元；所述滤波单元通过数字滤波器对信号进行滤波以去除噪音和杂频成分；所述频谱分析单元通过快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域，所述快速傅里叶变换通过时间序列分解函数将信号分解成不同频率的谐波成分，以获取信号中频率成分和信号强度；所述时域分析单元通过小波变换方法对信号进行分析；所述小波变换方法通过小波基函数在时域和频域同时展示信号；所述特征提取单元通过重复性分析、关联分析和特征性分析提取数字信号特征；所述重复性分析通过自相关分析函数衡量信号之间的相似性和周期性以提取信号的重复模式，所述关联分析通过互相关分析函数比较两个信号之间的相关性以提取信号的相关特征；所述特征性分析通过特征提取算法从信号中提取具有辨识度的特征；对于语音信号，所述特征提取算法通过频率倒谱系数提取声音的频率和功率特征；对于图像信号，所述特征提取算法通过边缘检测和纹理特征提取算法提取图像的轮廓和纹理特征。
在具体实施例中，信号处理装置通过调频扩频技术实现了信号加密和传输。
调频扩频FHSS是一种常用的无线通信技术，它通过将信号在频率上快速切换来抵御干扰和窃听。具体实施中，信号处理装置将待传输的数字信号进行扩频处理，将其转换为宽带、低功率的扩频信号。
实现调频扩频的过程包括以下步骤：
步骤1：扩频，如图2所示，信号处理装置将信息序列信号送入信道编码器进行点对点乘积运算，在编码完成后，通过为随机序列发生器将信号在调制器进行调制，经过信道传输以后在接收端通过随机序列发生器产生同样的序列在解调器中进行解调，然后经过信道解码器将信号进行解码以实现信号扩频。这样做可以将原始信号功率分散到一个更大的频带中，从而增加信号的抗干扰性。
步骤2：调频，信号处理装置将扩频后的信号通过快速切换载波频率的方式进行调频。这样做可以避免特定频率上的干扰或窃听攻击，增加信号的保密性。
步骤3：解扩，接收端的信号处理装置按照与发送端相同的伪随机序列进行点对点乘积运算，将接收到的扩频信号还原为原始信号。
通过调频扩频技术的实质实现，数字信号在传输过程中变得更加安全可靠。由于信号在频率上频繁切换，即使被窃听或干扰，也很难恢复出原始信息。同时，调频扩频技术还能提供抗多径衰落和抵抗窄带干扰的能力，进一步提高了传输的可靠性。
在上述实施例中，所述基于混沌映射的改进算法通过逻辑映射作为密钥生成的基础，所述逻辑映射通过迭代运算产生混沌序列，保证加密的随机性和安全性，逻辑映射公式为：
（1）
在公式（1）中，R表示逻辑映射函数，P为混沌序列的值，i为二进制序列的索引，m为映射参数；在逻辑映射之后进行初始化混沌序列，选择一个适当的初始值x，并设定混沌序列的长度N；同时将原始信号数据转换为二进制形式，得到长度为z的二进制信号序列S[i]，其中i表示二进制序列的索引；根据混沌序列初始值x和二进制信号序列的值S[i]，通过混淆操作将混沌序列的值与信号数据进行运算输出，混淆操作的公式表达式为：
（2）
在公式（2）中，M表示混淆操作函数，为混沌序列初始值，/>为混淆纵向节点，/>为修正参数，/>为密钥序列，/>为信号数据的置乱映射，N表示混沌序列的长度；置乱映射为一个固定的或者动态变化的映射表，通过替换函数根据扩展密钥进行信号数据的替换操作改变信号数据的排列顺序；替换函数公式表达式为：
（3）
在公式（3）中，为替换函数，/>为逆变参数，/>为初始线性增益更新量，/>为非线性增益更新量；通过替换函数改变信号数据的取值，在加密之后，将信号数据进行传输，并在接收端进行解密操作以得到原始信号。
在具体实施例中，基于混沌映射的改进算法通过混沌调制技术实质实现了信号加密和传输。混沌调制是一种利用混沌系统生成的混沌序列对信号进行调制和解调的方法。具体实施中，基于混沌映射的改进算法通过构建一个混沌系统模型，通常采用非线性动力学模型，如Logistic映射或Henon映射等。混沌系统的初始条件和系统参数被设置为密钥，用于加密和解密过程。待传输的数字信号经过数字化处理后，将其与混沌序列进行异或运算，实现信号的混沌调制。这样做可以使原始信号变得随机、不可预测，增加加密强度。然后，混沌调制后的信号通过信号传输通道进行传输，可以是有线传输或无线传输。在接收端的算法使用相同的混沌系统模型和参数，在接收到混沌调制后的信号后，再次与混沌序列进行异或运算，将混沌调制的信号还原为原始信号。
基于混沌映射的改进算法通过混沌调制技术实现了信号加密和传输。混沌序列具有高度敏感性和不可预测性，使得对手很难恢复出原始信息，从而增加了信号的保密性。同时，混沌调制也具有抗干扰和抵抗窃听攻击的能力，提高了传输的安全性和可靠性。在具体实施中，混沌映射算法以其非线性、不可预测的特性被广泛应用于数据加密和混淆等领域。通过调整这些参数，可以控制混沌序列的生成，从而可实现高强度的数据加密。混沌映射算法所使用的参数信息，包括初始条件、系统参数以及密钥如表格2所示：
表2混沌映射参数表
混沌映射算法通过将原始数据映射到混沌序列上，实现了数据的加密和混淆。加密后的数据具有较高的随机性和不可预测性，从而增强了数据的安全性。通过表格3展示了原始数据与经过混沌映射算法加密后的数据之间的对应关系。原始数据与经过混沌映射算法加密后的数据之间的对应关系如表格3所示：
表3加密前后数据对应表
通过逆向运算和使用相应的解密算法，可以将加密后的数据还原为其原始形式。混沌映射算法在解密过程中保持了数据的完整性和准确性。混沌映射算法加密后的数据与解密后的数据之间的对应关系如表4所示：
表4解密前后数据对应表
在上述实施例中，所述量子密钥模型包括量子密钥生成模块、量子信道模块、量子密钥分发模块和密钥管理模块；所述量子密钥生成模块通过随机数发生器和单光子源装置生成量子密钥对；所述随机数发生器通过量子测量和原子衰变产生随机数；在随机数生成后，所述量子密钥生成模块通过单光子源装置产生单个光子光脉冲并附着在随机数上形成量子密钥对，以增强数据安全性；所述量子信道模块通过偏振编码传输量子密钥对；所述量子密钥分发模块通过量子隐形传态方法在通信的两个终端之间分发量子密钥，并通过密钥分发协议BB84提供信息论安全；所述密钥管理模块通过加密单元、密钥存储单元、密钥更新单元、密钥销毁单元和权限控制单元对密钥进行管理；其中，所述加密单元通过非对称密码算法进行加密和解密操作；通过所述权限控制单元通过访问控制函数限制用户对密钥的访问和使用；所述量子密钥生成模块的输出端与所述量子信道模块的输入端连接；所述量子信道模块的输出端与量子密钥分发模块的输入端连接；所述量子密钥分发模块的输出端与所述密钥管理模块的输入端连接。
在具体实施例中，量子密钥模型通过量子密钥生成模块的随机性质和测量过程的干扰性，在量子比特级别上生成一对密钥，即量子密钥。这个过程通常借助于物理器件，例如光子源或者量子纠缠系统。通过测量量子系统的某些属性，如光子的偏振态，可以获得随机的二进制比特序列，形成密钥。同时，量子信道模块用于在通信双方之间传递量子密钥。由于量子态的特殊性，传统的信息传输方式无法直接应用于量子密钥的传输。因此，通常使用特定的量子信道技术，如量子密集编码或量子通信协议（例如BB84协议），来确保量子密钥的高效传输与安全性。另外，量子密钥分发模块负责在量子信道中将生成的量子密钥传输给通信双方。该模块利用量子通信技术中的原理确保密钥在传输过程中不被窃取或篡改。通过量子态的特殊性质，例如量子纠缠或单光子传输，可以实现高效且安全的密钥分发。其次，密钥管理模块涉及对生成的量子密钥进行验证、存储和更新等操作。它通常包括验证量子密钥的完整性和安全性，检测潜在的窃听或篡改攻击，并确保密钥的正确使用和更新。此模块还可能涉及密钥分配、密钥协商和密钥失效处理等功能，以确保通信系统的安全性和可靠性。
在上述实施例中，所述量子隐形传态方法的实现方式为：
（S1）在传输系统的起始点，通过量子与非门创建一对光粒子；并通过量子纠缠特性相互作用形成纠缠态粒子；
（S2）通过泡利旋转门改变并测量纠缠对中的一个粒子的量子态；
（S3）通过微波链路将在本地操作过程中得到的测量结果发送给目标终端；
（S4）在目标终端，根据接收到的测量结果，通过泡利旋转门对为改变的纠缠粒子进行位翻转和测量操作以恢复原始量子态；
（S5）在目标终端，通过二进制转化算法将原始量子态转化为二进制序列，以得到量子密钥。
在具体实施例中，量子隐形传态方法通过生成一对纠缠态，使用恒定纠缠态或特定的纠缠门操作来实现；量子隐形传态方法利用光子对、原子之间的电子自旋等物理系统来实现，确保发送方和接收方之间存在纠缠态的关联。待传输的数字信号需要进行编码到量子比特上。常用的编码方式包括将每个二进制位映射到一个量子比特上，或者采用更复杂的量子态叠加编码方法。编码过程可以通过逻辑门操作或者量子门操作来实现。之后进行纠缠交互，在这一步骤中，发送方的编码量子比特与发送方拥有的纠缠态进行交互操作。例如，通过控制门或者测量操作等方式，将编码量子比特与纠缠态进行比特级别的交互。以实现编码信息的隐藏和传输。纠缠态和编码量子比特需要通过物理通道进行传输到接收方。通常采用光纤等低损耗介质来传输光子，确保信息的传输距离和可靠性。在接收方通过对接收到的纠缠态和接收到的比特进行测量操作，可以提取出编码的信号比特。这一过程需要根据具体的编码方式和传输路径设计相应的解码算法。
在上述实施例中，所述纠错传输模块包括编码单元、译码单元和自适应调整单元；所述编码单元通过编码器将输入信息转换为二进制码字，所述编码器通过循环冗余校验编码将输入数据与编码规则相结合，以生成具有冗余信息的编码序列；所述译码单元通过译码器将接收到的错误码字恢复为原始信息，所述译码器基于编码器的编码规则，通过迭代译码方法检测纠正传输中引入的错误，并输出恢复的信息；根据信道质量，所述自适应调整单元通过自适应译码算法动态调整编码参数。
在具体实施例中，纠错传输模块通过编码单元使用错误检测和纠正编码技术将待传输的数字信号进行编码。这些编码方法通过添加冗余信息以及特定的编码规则，使得接收端能够检测并纠正传输过程中出现的错误。常见的编码方法包括海明码、RS码和卷积码等。海明码通过在待传输数据中添加校验位，可以检测并纠正单一位错误。而RS码和卷积码则可以应对更复杂的传输错误，提供更高的纠错性能。通过译码单元接收经过编码的信号，并进行解码操作以恢复原始信号。根据选择的编码方法，译码单元使用相应的解码算法对编码信号进行解析。例如，海明码译码通过计算校验位的奇偶性来检测并纠正错误位。而RS码和卷积码则使用纠错算法，根据冗余信息恢复原始数据。译码单元的设计取决于所采用的编码方法，不同的编码方法可能需要不同的解码算法和计算复杂度。通过自适应调整单元根据信号传输过程中的噪声情况，动态地调整编码和译码参数，以提高纠错性能。该单元通过监测传输质量指标，如信噪比和误码率，来评估传输信道的质量。根据评估结果，自适应调整单元可以调整编码的冗余度、选择合适的编码方案，或者调整译码的纠错等级，以最大限度地提升纠错能力。这样，系统可以在不同的传输环境下灵活地优化性能，使数据传输更可靠。
在上述实施例中，所述时隙分配模型通过动态分配单元、频率分割多址单元、时分多址单元和正交分割多址单元提高频谱利用率和系统容量；所述动态分配单元通过调度算法动态分配不同数量和时长的时隙给不同用户和通信链路，以确保资源的高效利用和公平性；所述频率分割多址单元通过频率分集和调制解调器将频谱划分为不同的子通道，以避免频谱的冲突和干扰，提高频谱利用率；所述时分多址单元通过时隙分配算法将时间序列划分为不同的时隙，并将每个通信链路分配到不同的时隙上进行传输；所述正交分割多址单元通过傅里叶变换将频谱划分为不同的时隙，以实现多通道数据传输。
在具体实施例中，时隙分配模型通过动态分配单元根据系统中用户的需求和传输资源的情况，在每个时间片中动态地分配时隙给用户。以根据实时的需求情况优化资源的利用，避免资源的浪费。动态分配单元可以基于调度算法，如最大重传概率算法、最小剩余带宽算法等，根据不同的指标和策略进行时隙的分配。通过频率分割多址单元将频率资源划分为不同的子载波，每个用户使用独占的子载波进行传输。频率分割多址单元将可用的频谱资源划分为多个子载波，并为每个用户分配一个或多个子载波，使得不同用户之间的信号能够同时传输而不互相干扰。通过时分多址单元将时间资源划分为不同的时隙，每个用户在各自的时隙中进行传输。时分多址单元将可用的时间片划分为多个时隙，并为每个用户分配一个或多个时隙，使得不同用户之间可以在同一频率上交替进行传输，实现共享频谱资源。时分多址允许不同用户按照时间序列依次传输数据，提高了系统容量和频谱利用率。通过正交分割多址单元将频率资源划分为不同的子载波，并通过正交调制技术使得不同用户在同一频率上同时进行传输。正交分割多址单元使得不同用户的子载波之间相互正交，从而避免了互相干扰。OFDMA可以实现高效的频谱利用和灵活的系统容量分配。
在具体实施中，动态分配单元根据用户需求和资源情况动态分配时隙，频率分割多址单元将频谱资源划分为子载波，时分多址单元将时间划分为时隙，正交分割多址单元通过正交调制实现子载波间的正交传输，从而达到提高系统性能和频谱利用率的目的。
在上述实施例中，所述信号识别模块包括数据接收单元、数据解密单元、识别分类单元和数据输出单元；所述数据接收单元通过包括信号接收器和信号转换器；所述信号转换器通过频率移键将接收到的信号转换为数字信号；所述数据解密单元通过反向解密操作将数据信号还原为明文信号；所述识别分类单元通过随机森林算法对信号特征进行分类识别；所述数据输出单元通过格式转换器将识别出的信号参数结果转换为文本、图像、视频或音频格式，并通过可视化方法进行展示。
在具体实施例中，信号识别模块通过数据接收单元接收加密传输过来的数字信号，并将其转换为数字数据。通过调制和解调技术实现，接收单元将模拟信号转换为数字信号，为后续处理提供输入数据。
接收到的加密数据在解密单元进行解密操作。该单元使用相应的加密算法和密钥，对加密数据进行解码还原为明文数据。
解密后的数据交由识别分类单元进行处理和分析。通过对已知样本集合的训练和建模，识别分类单元能够根据数据的特征将其归类到相应的类别中。
最后，识别分类单元将识别出的数据输出到目标设备或系统中。这可以是将数据传输给某个特定的应用程序进行后续处理，或者将数据传输给用户进行显示和使用。
在具体实施中，通过对加密传输的数字信号进行解密操作，系统可以还原出明文数据。这有助于确保数据在传输过程中的保密性，防止第三方未经授权的访问和信息泄露。通过识别分类单元对接收到的解密数据进行处理和分析，可以对数据进行分类和识别。这有助于确保传输的数据准确无误，提高数据处理的准确性和可靠性。识别分类单元可以对解密后的数据进行进一步的分析和处理，从中提取有用的信息和特征。这有助于系统实现对数据的智能筛选和优化，提高系统的效率和性能。通过数字信号加密传输系统的信号识别模块，可以有效防止非法的数据访问和信息篡改。这有助于提升整个系统的信息安全性，保护敏感数据不被未授权的人员获得。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。
Claims (9)
1.一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1、通过数据采集模块采集数据，所述数据采集模块通过与外部传感器或设备建立通信接口，以接收传感器的原始数据；
步骤2、通过信号分析模块对信号进行分析处理，所述信号分析模块通过信号处理装置对等待传输的数字信号进行分析和预处理，以提取信号的特征；
步骤3、通过数据加密模块对数据进行加密操作，所述数据加密模块通过基于混沌映射的改进算法对信号数据进行加密，以确保数据的保密性和安全性；
步骤4、通过自适应调制模块动态调制信号参数，所述自适应调制模块基于实时信道状态和通信质量，通过动态调制模型进行相位调制、频率调制和振幅调制，以提高传输速率和抗干扰性；
步骤5、通过密钥管理模块进行密钥生成和分发，所述密钥管理模块通过量子密钥模型生成、分发并管理密钥；所述量子密钥模型通过量子纠缠和量子测量特性实现密钥生成和分发过程；
步骤6、通过纠错传输模块传输信号，所述纠错传输模块通过差错编码对加密后的信号进行编码和解码；
步骤7、通过时隙频谱智能分配模块优化传输速率，所述时隙频谱智能分配模块通过频谱感知算法和时隙分配模型提高频谱利用率和系统容量，以实现在多用户环境下分配频谱资源和时隙；
步骤8、通过抗干扰保护模块消除传输干扰，所述抗干扰保护模块通过自适应功率控制、自动重传请求以及干扰对消抑制方法保护信号免受窃听、干扰和恶意攻击，并通过天线阵列和多天线信号处理方法增强信号传输安全性和鲁棒性；
步骤9、通过信号识别模块接收并解密信号，所述信号识别模块通过信号接收器接收加密信号，并通过解密处理器解密接收到的加密信号；
步骤10、在接收端通过身份授权模块进行身份认证，所述身份授权模块通过访问控制策略和身份验证机制对接收端进行用户认证和访问控制，以提高系统安全性和非抵赖性。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述动态调制模型包括调制选择模块、映射模块、扩频模块、频率跳变模块和参数优化模块；所述调制选择模块通过自适应调制器评估信道条件和系统需求；所述自适应调制器包括信道估计单元、误码率反馈单元和调制切换单元；所述信道估计单元通过前向误差修正、自相关函数和频谱分析方法评估信道质量和特性；所述误码率反馈单元通过误码率检测仪监测码间干扰率和比特错误率；根据信道估计和误码率反馈的结果，通过调制切换单元切换调制方式；所述映射模块通过正交振幅调制将输入数据划分为符号，并通过相位移键控方法将输入数据映射到调制符号集合中；为了增强加密性和抵御干扰，所述动态调制模型通过扩频模块将低速数据进行频带扩展，以增强数据抗干扰性；所述扩频模块通过扩频码将加密后的信号进行扩频调制以增强信号安全性；所述扩频码通过自适应扩频模型适应不同的信道和传输需求；在扩频完成后，所述动态调制模型通过频率跳变模块在不同频率间进行跳变以防止频率信号干扰；根据信道衰落和干扰噪声情况，所述动态调制模型通过参数优化模块动态调整调制深度、编码方式和脉冲形状参数，以增强传输质量和系统效率；其中，所述调制选择模块的输出端与所述映射模块的输入端连接；所述映射模块的输出端与所述扩频模块的输入端连接；所述扩频模块的输出端与所述频率跳变模块的输入端连接；所述频率跳变模块的输出端与所述参数优化模块的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述信号处理装置包括滤波单元、频谱分析单元、时域分析单元和特征提取单元；所述滤波单元通过数字滤波器对信号进行滤波以去除噪音和杂频成分；所述频谱分析单元通过快速傅里叶变换将信号从时域转换到频域，所述快速傅里叶变换通过时间序列分解函数将信号分解成不同频率的谐波成分，以获取信号中频率成分和信号强度；所述时域分析单元通过小波变换方法对信号进行分析；所述小波变换方法通过小波基函数在时域和频域同时展示信号；所述特征提取单元通过重复性分析、关联分析和特征性分析提取数字信号特征；所述重复性分析通过自相关分析函数衡量信号之间的相似性和周期性以提取信号的重复模式，所述关联分析通过互相关分析函数比较两个信号之间的相关性以提取信号的相关特征；所述特征性分析通过特征提取算法从信号中提取具有辨识度的特征；对于语音信号，所述特征提取算法通过频率倒谱系数提取声音的频率和功率特征；对于图像信号，所述特征提取算法通过边缘检测和纹理特征提取算法提取图像的轮廓和纹理特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述基于混沌映射的改进算法通过逻辑映射作为密钥生成的基础，所述逻辑映射通过迭代运算产生混沌序列，保证加密的随机性和安全性，逻辑映射公式为：
（1）
在公式（1）中，R表示逻辑映射函数，P为混沌序列的值，i为二进制序列的索引，m为映射参数；在逻辑映射之后进行初始化混沌序列，选择一个适当的初始值x，并设定混沌序列的长度N；同时将原始信号数据转换为二进制形式，得到长度为z的二进制信号序列S[i]，其中i表示二进制序列的索引；根据混沌序列初始值x和二进制信号序列的值S[i]，通过混淆操作将混沌序列的值与信号数据进行运算输出，混淆操作的公式表达式为：
（2）
在公式（2）中，M表示混淆操作函数，为混沌序列初始值，/>为混淆纵向节点，/>为修正参数，/>为密钥序列，/>为信号数据的置乱映射，N表示混沌序列的长度；置乱映射为一个固定的或者动态变化的映射表，通过替换函数根据扩展密钥进行信号数据的替换操作改变信号数据的排列顺序；替换函数公式表达式为：
（3）
在公式（3）中，为替换函数，/>为逆变参数，/>为初始线性增益更新量，/>为非线性增益更新量；通过替换函数改变信号数据的取值，在加密之后，将信号数据进行传输，并在接收端进行解密操作以得到原始信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述量子密钥模型包括量子密钥生成模块、量子信道模块、量子密钥分发模块和密钥管理模块；所述量子密钥生成模块通过随机数发生器和单光子源装置生成量子密钥对；所述随机数发生器通过量子测量和原子衰变产生随机数；在随机数生成后，所述量子密钥生成模块通过单光子源装置产生单个光子光脉冲并附着在随机数上形成量子密钥对，以增强数据安全性；所述量子信道模块通过偏振编码传输量子密钥对；所述量子密钥分发模块通过量子隐形传态方法在通信的两个终端之间分发量子密钥，并通过密钥分发协议BB84提供信息论安全；所述密钥管理模块通过加密单元、密钥存储单元、密钥更新单元、密钥销毁单元和权限控制单元对密钥进行管理；其中，所述加密单元通过非对称密码算法进行加密和解密操作；通过所述权限控制单元通过访问控制函数限制用户对密钥的访问和使用；所述量子密钥生成模块的输出端与所述量子信道模块的输入端连接；所述量子信道模块的输出端与量子密钥分发模块的输入端连接；所述量子密钥分发模块的输出端与所述密钥管理模块的输入端连接。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述量子隐形传态方法的实现方式为：
（S1）在传输系统的起始点，通过量子与非门创建一对光粒子；并通过量子纠缠特性相互作用形成纠缠态粒子；
（S2）通过泡利旋转门改变并测量纠缠对中的一个粒子的量子态；
（S3）通过微波链路将在本地操作过程中得到的测量结果发送给目标终端；
（S4）在目标终端，根据接收到的测量结果，通过泡利旋转门对为改变的纠缠粒子进行位翻转和测量操作以恢复原始量子态；
（S5）在目标终端，通过二进制转化算法将原始量子态转化为二进制序列，以得到量子密钥。
7.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述纠错传输模块包括编码单元、译码单元和自适应调整单元；所述编码单元通过编码器将输入信息转换为二进制码字，所述编码器通过循环冗余校验编码将输入数据与编码规则相结合，以生成具有冗余信息的编码序列；所述译码单元通过译码器将接收到的错误码字恢复为原始信息，所述译码器基于编码器的编码规则，通过迭代译码方法检测纠正传输中引入的错误，并输出恢复的信息；根据信道质量，所述自适应调整单元通过自适应译码算法动态调整编码参数。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述时隙分配模型通过动态分配单元、频率分割多址单元、时分多址单元和正交分割多址单元提高频谱利用率和系统容量；所述动态分配单元通过调度算法动态分配不同数量和时长的时隙给不同用户和通信链路，以确保资源的高效利用和公平性；所述频率分割多址单元通过频率分集和调制解调器将频谱划分为不同的子通道，以避免频谱的冲突和干扰，提高频谱利用率；所述时分多址单元通过时隙分配算法将时间序列划分为不同的时隙，并将每个通信链路分配到不同的时隙上进行传输；所述正交分割多址单元通过傅里叶变换将频谱划分为不同的时隙，以实现多通道数据传输。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据信息加密方法的数据采集、信号识别方法，其特征在于：所述信号识别模块包括数据接收单元、数据解密单元、识别分类单元和数据输出单元；所述数据接收单元通过包括信号接收器和信号转换器；所述信号转换器通过频率移键将接收到的信号转换为数字信号；所述数据解密单元通过反向解密操作将数据信号还原为明文信号；所述识别分类单元通过随机森林算法对信号特征进行分类识别；所述数据输出单元通过格式转换器将识别出的信号参数结果转换为文本、图像、视频或音频格式，并通过可视化方法进行展示。
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| CN (1) | CN117082502B (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117395078A (zh) * | 2023-12-06 | 2024-01-12 | 陕西颐刚盛讯科技有限责任公司 | 一种基于大数据的网络安全保护方法及系统 |
| CN117614549A (zh) * | 2023-11-29 | 2024-02-27 | 江苏富士特电气技术有限公司 | 具有防通信干扰功能的中压高速模拟光纤智能通信终端 |
| CN117879783A (zh) * | 2024-01-09 | 2024-04-12 | 重庆邮电大学 | 基于动态参数表的dfma系统的密钥分发方法及系统 |
| CN117955526A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 昀诺能源科技(江苏)有限公司 | 一种电网中双模模块电能表的通信方法、装置及电能表 |
| CN118075313A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 佛山电力设计院有限公司 | 一体化基带控制板块架构及其控制方法、电力数据传输系统 |
| CN118250096A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-25 | 湖南深普信息技术有限公司 | 基于云计算的云服务平台数据安全传输方法 |
| CN118647020A (zh) * | 2024-08-13 | 2024-09-13 | 绍兴清研微科技有限公司 | 一种基于SimpleLink平台的信号采集与传输方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010032326A1 (ja) * | 2008-09-22 | 2010-03-25 | 三菱電機株式会社 | 位相変調装置及び送信装置及び受信装置及び位相変調方法 |
| US20160234009A1 (en) * | 2015-02-08 | 2016-08-11 | Wenhua Li | Chaotic Baseband Modulation Hopping Based Post-Quantum Physical-Layer Encryption |
| CN111934848A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-11-13 | 南京信息工程大学 | 一种智能优化四维混沌矢量加密正交传输方法 |
| US20210203493A1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-01 | Ahp-Tech Inc. | System for use in quantum encryption, decryption and encoding |
| CN113810172A (zh) * | 2021-09-16 | 2021-12-17 | 苏州大学 | 一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统 |
| CN116318694A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 南京信息工程大学 | 基于功分复用四维区域联合加密的信息传输方法及系统 |
| CN116633555A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于终端设备数据采集交互的方法及系统 |
-
2023
- 2023-10-17 CN CN202311340805.6A patent/CN117082502B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010032326A1 (ja) * | 2008-09-22 | 2010-03-25 | 三菱電機株式会社 | 位相変調装置及び送信装置及び受信装置及び位相変調方法 |
| US20160234009A1 (en) * | 2015-02-08 | 2016-08-11 | Wenhua Li | Chaotic Baseband Modulation Hopping Based Post-Quantum Physical-Layer Encryption |
| US20210203493A1 (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-01 | Ahp-Tech Inc. | System for use in quantum encryption, decryption and encoding |
| CN111934848A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-11-13 | 南京信息工程大学 | 一种智能优化四维混沌矢量加密正交传输方法 |
| CN113810172A (zh) * | 2021-09-16 | 2021-12-17 | 苏州大学 | 一种低冗余的极化码量子噪声流物理层加密方法及系统 |
| CN116633555A (zh) * | 2023-05-12 | 2023-08-22 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种用于终端设备数据采集交互的方法及系统 |
| CN116318694A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 南京信息工程大学 | 基于功分复用四维区域联合加密的信息传输方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ZAKARIYA QAWAQNEH等: "A new hardware quantum-based encryption algorithm", 《IEEE LONG ISLAND SYSTEMS, APPLICATIONS AND TECHNOLOGY (LISAT) CONFERENCE 2014》 * |
| 李古月等: "基于设备与信道特征的物理层安全方法", 《密码学报》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117614549A (zh) * | 2023-11-29 | 2024-02-27 | 江苏富士特电气技术有限公司 | 具有防通信干扰功能的中压高速模拟光纤智能通信终端 |
| CN117395078A (zh) * | 2023-12-06 | 2024-01-12 | 陕西颐刚盛讯科技有限责任公司 | 一种基于大数据的网络安全保护方法及系统 |
| CN117395078B (zh) * | 2023-12-06 | 2024-02-06 | 陕西颐刚盛讯科技有限责任公司 | 一种基于大数据的网络安全保护方法及系统 |
| CN117879783A (zh) * | 2024-01-09 | 2024-04-12 | 重庆邮电大学 | 基于动态参数表的dfma系统的密钥分发方法及系统 |
| CN117955526A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 昀诺能源科技(江苏)有限公司 | 一种电网中双模模块电能表的通信方法、装置及电能表 |
| CN118075313A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-24 | 佛山电力设计院有限公司 | 一体化基带控制板块架构及其控制方法、电力数据传输系统 |
| CN118250096A (zh) * | 2024-05-27 | 2024-06-25 | 湖南深普信息技术有限公司 | 基于云计算的云服务平台数据安全传输方法 |
| CN118647020A (zh) * | 2024-08-13 | 2024-09-13 | 绍兴清研微科技有限公司 | 一种基于SimpleLink平台的信号采集与传输方法及系统 |
Also Published As
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| Kulkarni et al. | Neural Crypto-Coding Based Approach to Enhance the Security of Images over the Untrusted Cloud Environment. Cryptography 2023, 7, 23 | |
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