一种基于深度学习的混沌保密通信系统

技术领域

本发明涉及保密通信与信息安全技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的混沌保密通信系统。

背景技术

随着信息技术的不断发展，信息的高速和安全可靠传输变得越来越重要，直接关乎个人和企业的切身利益。混沌通信是使用混沌序列作为载波的通信，由于混沌序列具有类噪声、宽带、相关性好、长期行为不可预测等特点，在保密通信领域具有良好的应用前景。

利用深度学习，将混沌波形学习后，能同步原有的波形，并具有鲁棒性。即原有的波形受到信息的调制后，深度网络产生的波形还按照原来的规律变化，这样检测他们的同步误差就能回复原有的信号。但是现有的混沌保密通信系统的保密性不是很好，且成本较高。

因此，针对上述技术问题提出了一种基于深度学习的混沌保密通信系统。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于深度学习的混沌保密通信系统。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于深度学习的混沌保密通信系统，包括发射端和接收端，所述发射端和接收端通过光纤连接；所述发射端包括混沌激光器、环形器、第二分路器、耦合器、光电振荡器模块；所述接收端包括第二光电检测器、功分器、第二射频放大器、第三射频放大器、深度神经网络、差分运算器；

所述发射端的混沌激光器产生混沌信号，将所产生的混沌信号依次经过环形器、耦合器耦合后，将进行耦合的混沌信号输入光电振荡器模块进行处理，并将处理后的混沌信号依次传输至接收端的第二光电检测器、功分器进行处理后分为两路，一路依次通过第二射频放大器、深度神经网络处理后进入差分运算器，另一路通过第三射频放大器处理后进入差分运算器，完成信号的解调。

进一步的，所述光电振荡器模块包括相位调制器、第一分路器、马赫-曾德尔调制器、第一光电检测器、第一射频放大器；

将进行耦合的混沌信号输入光电振荡器模块进行处理是将进行耦合的混沌信号依次输入相位调制器、第一分路器、马赫-曾德尔调制器、第一光电检测器、第一射频放大器进行处理。

进一步的，所述将进行耦合的混沌信号输入光电振荡器模块进行处理后还包括将处理后的信号通过第一分路器传输至第二分路器，第二分路器接收第一分路器传输的信号，并将接收到的信号分为两路，一路进入环形器处理，另一路进入耦合器处理。

进一步的，所述发射端的混沌激光器产生混沌信号，混沌信号的中心波长1550nm，功率为10mW。

进一步的，所述混沌激光器的透明载流子数为1.6633×10

进一步的，所述第一光电检测器、第二光电检测器的量子效率均为10％。

进一步的，所述第一射频放大器、第二射频放大器、第三射频放大器的增益均为10dB。

进一步的，所述深度神经网络的层数为6层。

进一步的，所述深度神经网络的转移函数为ReLU型。

进一步的，所述深度神经网络的学习率为0.1。

与现有技术相比，本发明的一种基于深度学习的混沌保密通信系统不仅实现了混沌同步通信，而且具有成本低、性能稳定、保密性强等特点。

附图说明

图1是实施例一提供的一种基于深度学习的混沌保密通信系统结构图；

图2是实施例一提供的发送端产生的混沌信号示意图；

图3是实施例一提供的接收端深度网络产生的同步信号示意图；

图4是实施例一提供的混沌信号的自相关图；

图5是实施例一提供的发送的二进制信号示意图；

图6是实施例一提供的接收端恢复的二进制信号示意图；

其中，1.混沌激光器；2.环形器；3.耦合器；4.相位调制器；5-1.第一分路器；5-2.第二分路器；6.马赫-曾德尔调制器；7-1.第一光电检测器；7-2.第二光电检测器；8.功分器；9-1.第一射频放大器；9-2.第二射频放大器；9-3.第三射频放大器；10.深度神经网络；11.差分运算器。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于深度学习的混沌保密通信系统。

实施例一

本实施例提供一种基于深度学习的混沌保密通信系统，如图1所示，包括发射端和接收端，发射端和接收端通过光纤连接。

发射端包括混沌激光器1、环形器2、第二分路器5-2、耦合器3、光电振荡器模块；光电振荡器模块包括相位调制器4、第一分路器5-1、马赫-曾德尔调制器6、第一光电检测器7-1、第一射频放大器9-1。发送端信息通过调制偏置电流将信息加密到混沌载波上。

接收端包括第二光电检测器7-2、功分器8、第二射频放大器9-2、第三射频放大器9-3、深度神经网络10、差分运算器11。

本实施例的混沌通信系统采用混沌激光器与深度学习机之间的同步，利用接收端的混沌同步的鲁棒性，进行信息恢复。混沌激光器1作为信号源产生的信号中心波长1550nm，功率为10mW。

发送端和接收端通过光纤连接，发送端的混沌激光器1端口a与环形器2的端口b1相连，环形器2端口b2与耦合器3端口c1相连接，耦合器3端口c3与相位调制器4端口d1连接，相位调制器4端口d2与第一分路器5-1端口e1连接，第一分路器5-1端口e2出来的信号一路连接到第二分路器5-2端口m1，第二分路器5-2端口m2分别连接到环形器2端口b3和耦合器3端口c3。第一分路器5-1端口e4的第二路信号通过光纤连接到马赫-曾德尔调制器6端口f1，马赫-曾德尔调制器端口f2连接到第一光电检测器7-1端口g1，第一光电调制器7-1端口g2与第一射频放大器9-1端口h1相连，第一射频放大器9-1端口h2与相位调制器4端口d3相连。

发送端第一分路器5-1端口e3与接收端第二光电检测器7-2端口i1相连，第二光电检测器一路7-2端口i2与功分器8端口j1相连，功分器8端口j2与第二射频放大器9-2端口n1相连，第二射频放大器9-2端口n2与深度神经网络10端口k1相连，深度神经网络10端口k2与差分运算器11端口l2相连。功分器8端口j3与第三射频放大器9-3端口o1相连，第三射频放大器9-3端口o2与差分运算器11端口l1相连，完成接收信号的解调。

信号传输具体为：发射端的混沌激光器1产生混沌信号，将所产生的混沌信号依次经过环形器2、耦合器3耦合后，将进行耦合的混沌信号依次输入相位调制4、第一分路器5-1、马赫-曾德尔调制器6、第一光电检测器7-1、第一射频放大器9-1进行处理，并将处理后的混沌信号依次传输至接收端的第二光电检测器7-2、功分器8进行处理后分为两路，一路依次通过第二射频放大器9-2、深度神经网络10处理后进入差分运算器11，另一路通过第三射频放大器9-3处理后进入差分运算器11，完成信号的解调。

在本实施例中将进行耦合的混沌信号输入光电振荡器模块进行处理后还包括将处理后的信号通过第一分路器5-1传输至第二分路器5-1，第二分路器5-2接收第一分路器5-1传输的信号，并将接收到的信号分为两路，一路进入环形器2处理，另一路进入耦合器3处理。

在本实施例中，混沌激光器产生混沌信号，混沌信号的中心波长1550nm，功率为10mW。

混沌激光器的透明载流子数为1.6633×10

第一光电检测器、第二光电检测器的量子效率均为10％。

第一射频放大器、第二射频放大器、第三射频放大器的增益均为10dB。

深度神经网络的层数为6层；深度神经网络的转移函数为ReLU型；深度神经网络的学习率为0.1。

本实施例根据发送端产生混沌信号作为驱动信号，发送到接收端，利用深度神经网络的学习能力，对波形学习后产生同步的混沌信号。这种这种深度神经网络产生的混沌同步具有很强的鲁棒性，即当传输为“1”信号时，发送端的混沌吸引子的吸引区域发生变化，而接收端同步后，吸引子的区域不发生变化。而发送“0”信号时，两端的混沌吸引子区域相同。这样发生端的混沌就在两个吸引区域进行切换，两端信号进行相减，就能解密出原始信号。其滤波后就能恢复传送的信号。

如图2、3所示，发送和接收端产生的混沌信号是完全同步的。

如图4所示，该装置产生的混沌信号具有尖锐的Dirac函数性质，说明具有很好的随机性，窃听者不能获得时延信息，就不能重构混沌动力学，保证了通信的安全。

如图5、6所示,发送端传送的原始信号与接收端解密的信号是一致的，说明该系统能应用于保密通信。

实现通信的过程简要归纳如下：

1、发送端产生一个具有良好随机性的混沌信号。

2、接收端利用深度神经网络学习能力产生完全同步的混沌信号。

3、数字信号对激光器的偏置电流进行调制，将信号进行加密。

4、传输“0”时两端同步，传“1”的时候两端异步。

5、将两端的混沌信号进行相减，并滤波就能恢复所传输的信息。

本实施例利用常见器件实现混沌通信，具有成本低、性能稳定、误码率低、保密性强等特点。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。