人工噪声

摘要： 针对现有的嵌入式方案要求隐蔽系统的发射功率必须远小于宿主系统,隐蔽传输的可靠性较差的问题,提出了基于QCSK的持续噪声式隐蔽通信方案。发送端将包含隐蔽信息的QCSK信号与人工噪声交替发送,通过保持噪声的持续性有效对抗非法能量检测,同时在时域、频域均具有强隐蔽性。该方案不再要求隐蔽系统发射功率极低,在保证宿主性能的前提下允许增大隐蔽系统的发射功率,提升隐蔽传输的性能。通过对所提方案进行仿真分析,当宿主系统误码率为1×10-7时,隐蔽传输误码率较现有方案提升了2个数量级。

摘要： 为提升无线网络频谱利用率和增强信息传输的安全性,针对下行多载波非正交多址接入安全通信系统,提出了一种基于安全和速率最大化的稳健性资源分配算法。首先,设计人工噪声(AN)预编码矢量与合法用户信道正交,消除人工噪声对合法传输的影响。然后,考虑每个用户最小速率约束、基站最大功率约束,基于窃听信道不确定性建立AN预编码、下行数据预编码和子载波分配联合优化问题模型。为求解该非凸问题,将其分解为预编码优化和子载波分配2个子问题进行联合优化,基于S-procedure和块坐标下降算法对预编码优化问题进行求解,基于动态匹配理论进行子载波分配。研究结果表明,所提算法具有很好的稳健性,能够有效提高系统安全和速率。

摘要： 针对传统人工噪声辅助的安全传输方法无法适用于发射天线数等于接收天线数的多用户(Multiuser,MU)多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的问题,提出了一种人工噪声辅助的多用户安全传输新方法。通过合理设计人工噪声与预编码矩阵,该方法可在同时满足所有用户传输需求的基础上,显著提升发射天线数等于接收天线数的MU-MIMO系统的安全性。同时,针对提出的方法进行了检测算法与平均保密速率的推导与分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效提升无线通信系统的安全性,在信噪比为20 dB时,该方法较传统方法的平均保密速率提升达到120%。

摘要： 针对信道状态信息存在误差的真实信道环境,本文提出了一种更具鲁棒性的多用户保密通信发射端波束成形与人工噪声算法优化方案。不同于传统人工噪声设计所采用的“零空间法”,本文将人工噪声作为优化变量进行求解,设计出更适合误差信道场景的人工噪声信号。本文采用了Bernstein-type不等式、S-procedure等算法,将难以解决的非凸优化问题转化为凸优化问题,并提出了一种能够简化计算的一维线性搜索算法。而后通过数值仿真,与传统的波束成形和人工噪声算法进行对比,验证本文所提出算法的可行性。

摘要： 物理层安全是解决信息安全的有效技术。论文针对含有无人机窃听者的系统安全问题,采用无人机辅助的方式发射人工噪声,即空中人工噪声发射机,提升系统安全性能。通过推导保密中断概率的闭合表达式衡量系统的安全性能,为了有效应对无人机窃听者的快速移动变化,提出基于Q-learning的空中人工噪声发射机轨迹优化算法,以达到在无人机窃听者移动情况下系统保密性能最优。仿真结果表明,所提算法能快速收敛,并且空中人工噪声发射机能够跟踪窃听者移动来确定自身最佳位置,对窃听信道实施有效干扰,从而保证系统保密中断概率最小。

摘要： 协同通信是一种可以改变无线网络速率和传输的技术,能够扩大网络覆盖面积并且减少网络能量的消耗,逐渐受到国家重视和工业的广泛应用。目前,结合无线通信系统的传输特性,制定中继选择方案,通过算法确定中继的物理位置。本文通过研究协同通信技术中继选择方案,判断中继节点位置信息的可靠性,这样可以提高协同通信的保密容量。此外,对于网络存在的黑客入侵者,引入人工噪声技术,防止窃听者侵入通信网络。随着我国计算机技术的快速发展,协同通信技术越来越受人们的关注,应用无线通信技术的移动电话成为了人们生活中必不可少的。

摘要： 该文考虑一种智能反射面(IRS)辅助及人工噪声(AN)增强的无线隐蔽通信以提升隐蔽传输性能。首先,分析了Willie的探测性能并给出了总的最小探测错误概率下界表达式。在此基础之上,构建以最大化有效吞吐量为目标函数,以隐蔽需求和最大AN发射功率为约束的优化问题。该优化问题为非凸的,通常很难直接求解。该文提出基于Dinkelbach方法的交替迭代算法联合设计IRS的反射系数和Alice的发射功率及Bob的AN发射功率。为了降低计算复杂度,进一步提出一种低复杂度算法以获取相应优化变量的解析表达式。仿真结果表明:与无IRS及无AN方案相比,所提方案可以显著提升隐蔽传输性能。

摘要： 该文研究智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的多用户下行系统中的物理层安全的优化问题。多个用户之间的信息需要相互保密,每个时隙,非信息传输的目标用户视为窃听者,因此这是一个多窃听者的安全传输系统。由于信道的时变性,基站拥有窃听信道的信道状态信息(Channel State Information,CSI)为与真实的CSI间存在误差的过时信息。在此条件下,以系统最坏情况下的保密速率最大化为目标,对基站发射信息信号和人工噪声波束成形矢量,以及IRS的相移矩阵进行联合优化。原始优化问题为非凸半正定规划问题,利用松弛变量、惩罚函数、Charnes-Cooper变换和交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于基准方案,该文所提出的优化算法能有效提高系统的保密速率。

摘要： 多入多出(MIMO)同时同频全双工系统与半双工系统相比具有频谱利用率高、可靠性强等特点,应用前景十分广阔,但合法节点间进行信息交互时,由于合法发射机不能有效区分合法接收机与非法窃听器,通信过程存在被窃听的风险。通过引入判别性信道估计技术,可增大合法接收机与非法窃听器之间的性能差异,从而区分合法接收机与非法窃听器。通过在使用正交导频训练信号的判别性信道估计技术中的最优合法信道零空间引入人工噪声,在不影响合法接收机误码率的前提下,增大非法窃听者接收数据时的误码率,从而达到恶化窃听器接收性能的目的。最后对所使用方案进行仿真验证,仿真结果表明所研究方案与现有方案相比使非法窃听者误码率增大约0.012,同时利用SNR与MSE的关系来讨论仿真值与理论值之间的拟合程度,以更好验证所提出方案的正确性。

摘要： 信息安全是影响物联网(IoT)应用的关键因素之一,物理层安全是解决物联网信息通信安全问题的有效技术。该文针对物联网中带有主动攻击的全双工窃听者,利用无人机(UAV)辅助发射人工噪声的方法,提升系统物理层安全性能。为了跟踪窃听者位置移动,首先采用贝叶斯测距和最小二乘法迭代估计窃听者位置,然后提出基于Q-learning的无人机轨迹优化算法,以达到在窃听者移动情况下系统保密性能最优。仿真结果表明,该算法能快速收敛,并且无人机能够跟踪窃听者移动来确定自身最佳位置,对窃听信道实施有效干扰,从而保证系统可达安全速率最大。

摘要： 本文基于OFDM系统提出一种能有效提高物理层安全的技术。首先提出一种基于滤波器设计技术，该技术主要目的是通过设计发射滤波器来干扰窃听者的接收，同时保证合法接收者的通信质量。发射滤波器是根据合法信道的特性进行设计，破坏OFDM信号的在窃听者的正交性。合法接收者可以利用最小均方误差滤波器抑制子载波间的干扰，而窃听者接收到的信息被破坏，不能通过滤波器恢复出来。为了进一步干扰窃听者的接收，又加入了人工噪声技术。人工噪声利用剩余能量产生在合法信道的零空间，只有窃听信道会被衰落，而不会影响到合法接收端对信号的接收。rn 基于发射滤波器和人工噪声的OFDM系统物理层安全性能的仿真结果表明，和传统OFDM系统相比，加了发射滤波器之后窃听者的误码率会更高，而合法接收者的误码率更低。加入人工噪声之后，可以进一步干扰窃听者的接收，但是不影响合法用户的接收，保证合法通信的可靠性。因此，利用发射滤波器和人工噪声，可以增强OFDM系统的物理层安全，保障系统的安全传输。此技术可以促进物理层安全技术在实际无线通信网络中的应用，为新一代移动互联网的安全机制拓展新的思路和技术路线。

摘要： D2D(Device to Device)通信是一种基于蜂窝系统的终端直通技术，它允许移动终端在蜂窝系统的控制下使用蜂窝系统授权频段进行点到点通信。针对D2D通信安全性受资源限制问题,提出一种基于人工噪声辅助的D2D异构蜂窝安全通信方法.首先建立系统可达保密速率模型,然后在基站的蜂窝通信信号中添加人工噪声,以最大化系统保密速率为目标设计蜂窝用户期望信号与人工噪声的波束矢量.同时,基于公平性约束提出一种基站功率分配、期望信号预编码向量以及D2D功率控制的联合优化算法.仿真结果表明,相比于传统的SVD预编码法和ZF方法,本文方法下系统可达保密速率最高提升约2.7bits/s/Hz.

摘要： 一种用于识别问题噪声的来源的噪声数据人工智能学习方法可以包括用于识别问题噪声来源的噪声数据预处理方法，该方法包括：在随时间采样的噪声中选择问题噪声的单位帧；将单位帧划分为N个片段；分析N个片段中每个片段的频率特性，并通过对数梅尔滤波器提取每个段的频率分量；通过平均N个片段的信息，将特征参数作为一个代表帧输出，其中，通过根据噪声数据预处理方法根据时间变化提取的特征参数进行的人工智能学习应用双向RNN。

摘要： 本发明提供一种含噪声EBSD数据中无噪声相图的人工智能预测方法，涉及EBSD数据处理及人工智能应用技术领域。通过深度学习方法建立EBSD的Band Contrast map(BC图)与phase map(相图)之间的对应关系。为使模型可以通过输入含噪声的BC图预测其对应的无噪声相图，模型训练时将噪声人工引入到训练数据中，应用深度学习建立起噪声BC图像与无噪声相图之间的关系。该方法大幅提升了EBSD噪声数据的可利用价值，相比于EBSD处理软件，该方法预测的相图具有更高的精度。基于此模型可以通过输入含噪声BC图像直接预测得到无噪声的相图，使低质量高噪声的EBSD数据具有更高的可利用价值，提升了EBSD方法对于噪声的鲁棒性，降低了由于噪声造成无效数据带来的时间和经济损失。

摘要： 本申请公开了一种基于人工智能的噪声检测方法及系统，其涉及神经网络模型技术领域，该方法包括如下步骤：获取ECG信号数据；对所述ECG信号数据进行预处理，得到张量数据；基于深度残差网络搭建噪声识别模型；通过所述噪声颤动识别模型对所述张量数据进行数据处理，得到二分类输出结果；根据所述二分类输出结果识别所述ECG信号数据中的噪声信号。本申请具有识别ECG信号中的噪声信号时不会影响ECG信号的特征波形的效果。

摘要： 本发明属于人工源电磁法技术领域，公开了一种人工源电磁伪随机信号去趋势和噪声识别方法，利用去趋势波动分析结合固有时间尺度分解消除原始数据中的基线漂移，然后针对去基线漂移后的人工源电磁数据的等周期分段，提取联合特征参数结合优化概率神经网络实现智能且准确的异常识别，获取识别为有效信号段来重构人工源电磁高质量数据。本发明采用联合特征更为有效且有针对性地表征信号和噪声的区别，优化概率神经网络结构简单易操作，分类效果良好等特点，将人工源伪随机电磁数据实现智能且准确的噪声识别及剔除，能自适应且精确消除基线漂移和噪声数据，提高原始数据信噪比，提升现有智能识别算法在伪随机电磁噪声数据识别上的准确度。

摘要： 本申请实施例提供了一种基于人工噪声的通信方法及设备，涉及无线通信技术领域，用以提高通信系统的安全性。该方法中，首先接收来自源节点的第一信号；向目的节点发送第二信号，所述第二信号包括所述第一信号和人工噪声；所述人工噪声的功率满足以下公式：其中，PAN为所述人工噪声的功率，E[vHv]为vHv的数学期望，v为所述人工噪声的向量，vH为所述人工噪声的向量的共轭转置向量，为所述人工噪声的噪声方差，Mt表示所述中继设备配备的发送天线数量，r为所述中继设备的自干扰信道矩阵Hrr的秩；所述中继设备的总功率满足以下公式：其中，为所述中继设备总功率，Pr为所述第一信号的发送功率，PAN为所述人工噪声的功率。

摘要： 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于人工噪声的多小区网络安全传输方法；该方法包括：基站向用户端发送信息，该信息包括AN信息和安全消息；用户端采用AN交替最小化的干扰对齐算法对接收信息进行处理，得到信号的波束成形向量和接收向量；根据输出的接收向量和波束成形向量得到恢复信号；本发明的干扰对齐算法利用人工噪声来降低窃听节点的信道质量，并且不会对多小区无线网络的合法传输引入额外的干扰；通过在接收端交替迭代与干扰矩阵和子空间，将干扰投影到一个较低维度的信号空间内，剩下的无干扰信号空间用于传输有用信号，实现了干扰对齐，进一步加强了系统的安全性能，提高了系统的安全性能，具有更广泛的应用场景。

摘要： 本发明提供了消除人工噪声的信号接收方法，第三方得到收发方之间的信道特征矩阵H、发送方与第三方之间的信道特征矩阵G以及本地收到的信息z；第三方天线数满足：Ne≥Na‑Nb+1，Ne为第三方天线数，Ne为发送方天线数，Nb为接收方天线数；计算零空间人工噪声消噪矩阵w，使得wHGV＝0，V是矩阵H进行奇异值分解得到的零空间；再对第三方收到的信息z左乘零空间人工噪声消噪矩阵的共轭转置wH得到消除了零空间人工噪声影响的信息z″；对信息z″进行极大似然译码处理得到估计的发送符号s。本发明能够有效地降低第三方人工噪声的干扰，且对第三方天线数的约束条件更低。

摘要： 本发明公开了一种基于人工噪声的安全通信方法，S1.将期望信号进行星座映射，并根据星座映射结果设计人工噪声；S2.发射机将期望信号和人工噪声叠加后得到信号s进行发射，由接收机进行信道估计对接收信号进行补偿得到信号S3.接收机根据信号重建出人工噪声S4.接收机根据补偿得到信号和重建出的人工噪声得到恢复后的期望信号本发明提供的安全通信方法在保证合法接收机正常接收的同时，阻断了非法窃听机对期望信号的窃取。

摘要： 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于干扰对齐和人工噪声的无线干扰网络安全传输方法，构建包括K对合法收发机和T个单天线窃听节点的干扰对齐系统，发送端r发送有用信号和人工噪声信号，其余发送端只发送有用信号；采用交替最小化干扰对齐算法将干扰信号和人工噪声信号对齐到干扰子空间；干扰对齐后计算接收端r的信噪比和T个窃听节点的信噪比，构建优化发送端r的功率分配系数和安全中断概率的目标函数；通过数值法分析目标函数获取最优的功率分配系数，实现最优的安全中断概率下的无线干扰网络安全传输；本发明的交替最小化干扰对齐算法能够同时应用于TDD和FDD系统，具有更广泛的适用性，实现了有用信号和AN信号功率的灵活分配。

摘要： 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种多用户干扰网络中基于人工噪声和动态功率分配的安全传输方法；该方法包括：发送端向接收端发送信息；采用改进干扰对齐算法对发送信息和接收信息进行处理，得到保密通信发送端的波束成形向量、保密用户的接收向量、非保密通信发送端的信号预编码矩阵和AN预编码矩阵；构建安全保密速率优化函数；求解安全保密速率优化函数，得到最佳安全传输方案；发送端和接收端根据最佳安全传输方案进行安全传输；本发明考虑了动态功率分配对于波束赋形和AN预编码的影响，设计了给定安全中断概率下的速率优化方案，根据最大化安全速率函数求解了的最佳功率分配比率，保证了信息安全以及数据的高速传输，实用性高。