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公开(公告)号:CN116566579A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310563698.7
申请日:2023-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于回声状态网络的增强混沌加密系统动力学特性的方法,通过将两个混沌级联映射的方法构建增强的3‑DHICM级联混沌映射,用于生成性能更优的混沌序列;将混沌序列输入回声状态网络ESN中进行训练后获得输出序列;将ESN输出序列处理后得到密钥组,利用密钥组依次对比特、星座图、子载波信息进行加密;用训练好的ESN得到相同的密钥组,在接收端接收到信号后,对信号进行解密。本发明能够生成具有性能更好的混沌序列,增加混沌序列的密钥空间,提高了混沌系统的复杂性;采用的ESN相对于其他传统神经网络结构可以有效简化网络结构,减小网络训练的计算复杂度和训练时间。
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公开(公告)号:CN116776890A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310563693.4
申请日:2023-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06F16/33 , G06F16/34 , H04B10/25 , G10L19/008
Abstract: 本发明公开了一种基于TextRank及VAE的提升光纤语义通信系统性能的方法,首先,采用TextRank算法进行关键词提取方法,优化光纤语义通信系统的输入,获取有代表性的语义信息;其次,在光纤语义通信系统语义编解码部分采用VAE网络结构,充分挖掘和提取语义特征;最后,经过语义编码以后输入至信道编码层,信道编码由两个隐藏单元数不同的全连接层组成,隐藏单元数逐层递减以进行数据压缩。本发明利用TextRank算法对语义信息预处理,得到更加精确且有代表性的语义信息输入;利用VAE网络构建语义编解码模块,可以有效解决自编码器在编解码过程中隐空间数据分布离散不均匀的问题;本发明可以应用于光纤语义通信传输系统,可以在接收端获得更精确的语义信息。
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公开(公告)号:CN117527448A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202410016742.7
申请日:2024-01-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04B10/516 , H04B10/60 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的高安全语义光通信系统及其实现方法,所述光通信系统包括基于Transformer的语义特征提取模块和基于混沌映射的智能扰动光传输加密模块;语义特征提取模块用于提取和存储信息;编码器和解码器分别采用堆叠的自注意层和点式的全连接层;从编码器输入的信息首先经过一个多头注意力模型,随后多头注意力模型的输出会传递到前馈神经网络中;所述解码器由两个相同的层组成,每层包括多头注意力模型和前馈层;所述智能扰动光传输加密模块,包括混沌密钥序列生成模块和星座图符号信息两层加密模块,实现信息加密。本发明能实现高速传输语义特征信息数据,提升加密系统整体的可靠性。
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公开(公告)号:CN119865243A
公开(公告)日:2025-04-22
申请号:CN202411756332.2
申请日:2024-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低复杂度联合判决解码的光纤通信方法、系统及存储介质,属于光纤通信技术领域,所述方法包括:在发送端:根据不同映射规则对QPSK调制后的大、小功率信号进行叠加,得到16QAM叠加信号;在接收端:获取16QAM叠加信号中大、小功率信号对应的符号分布;采用软决策策略对大功率信号交叠区域及小功率信号符号点进行解码,并采用硬决策策略对大功率信号非交叠区域符号点进行解码,其中,对交叠区域符号点进行软决策的方法包括:通过预先训练的RBF神经网络对符号点各位比特的LLR值进行预测;根据判决后的信号得到发送信号,减少了解码计算复杂度的同时提高了解码准确性,保障了光纤通信的高速传输及可靠性。
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公开(公告)号:CN117749278A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311757835.7
申请日:2023-12-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于星座图变换和混沌增强的NOMA传输系统,在发送端使用一个增强的级联混沌S‑Henon映射来加密大功率信号,使其由BPSK信号变换成4QAM信号,再与小功率信号线性叠加将8QAM信号变换成16QAM信号,实现星座伪装。在接收端用分区解映射的方法替代SIC,在不增加系统复杂度的情况下实现NOMA‑PON系统的安全传输。本发明使用了混沌级联S‑Henon映射代替了传统常用的Henon映射,在一定程度上提升了混沌映射复杂度,改善了密钥序列的混沌特性。本发明在接收端,使用分区域判决的方式替代传统的SIC技术,在一定程度上降低了系统的复杂性。
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公开(公告)号:CN117040668A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310255292.2
申请日:2023-03-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力生成对抗网络的少模信道建模方法,步骤如下:在物理层,数据经过成对优化算法处理后完成混合整型;编码后,进行星座图的映射、电光调制、光纤传输、光电转换、数字信号处理、解调,再将二进制标签转化为符号,送入概率适配逆变换器中,恢复发送的数据;在网络层,采用条件生成对抗网络建模,对于生成器,输入随机噪声,生成器学习后输出信道数据;对于判别器,将输入的真实信道数据和生成的信道数据进行识别;在生成对抗网络的生成器和判别器中,将卷积输出的特征通过自注意力机制层优化为自注意力特征输出,获取更好信道数据。本发明能够大幅度提升传输信号的精确性,提高互信息峰值,减小误码率。
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