神经网络在无线隐蔽通信中的应用

无线通信技术已经应用到社会人、机、物等多种元素中,承载着包含多种隐私数据的无线信号。无线传输信道的开放性使其安全性受到了不断的挑战,无线隐蔽通信技术在实现了通信意图安全的同时保证了信息安全和通信路径安全。该文介绍了无线隐蔽通信系统的经典模型,并总结、归纳了传统方法下的隐蔽性能分析和隐蔽系统设计;介绍了利用对抗神经网络解决不同隐蔽通信场景下的干扰设计、中继功率分配和可重构智能表面设计等问题;以利用公开信号作为掩体的隐蔽通信场景为例,介绍了一种利用生成对抗网络生成有限长隐蔽信号的方案,并进一步给出应用该网络设计全双工接收机的干扰信号;探讨了神经网络方法在中继隐蔽通信、非正交多址接入(NOMA)下的隐蔽通信,瑞丽衰落下的隐蔽通信,干扰辅助的隐蔽通信场景下的应用前景以及进一步的研究方向。

基于三方生成对抗网络的隐蔽通信方法

针对隐蔽通信中隐蔽信息的传输隐蔽性与解调准确性联合优化问题,设计了一种新型三方生成对抗网络(TripartiteGAN),提出了基于该神经网络的隐蔽通信方法,并给出理论性能分析。TripartiteGAN隐蔽通信方法从幅度和相位等维度对经传统数字调制后的隐蔽信号进行优化,使最终生成的隐蔽信号与公开的合法信号叠加发送后,其信号分布逼近仅存在合法信号时的分布。该方法可以应对利用神经网络进行信号监测的侦听方,此侦听方不需要发送方功率特征先验信息,不需要人为确定检测阈值。仿真实验结果表明,在加性白高斯噪声信道下,所提TripartiteGAN隐蔽通信方法在保证隐蔽信息接收方解调准确率的同时,可使侦听方判决当前信号是隐蔽信号或合法信号的概率均逼近0.5。该方法的解调准确率和隐蔽性均优于现有基于生成对抗网络的隐蔽通信方法。