语音信号的数字化混沌遮掩通信及盲提取技术研究

【摘要】：在计算机和网络技术日渐普及的今天,信息安全问题作为学术界和社会生活共同关注的研究热点引起了广泛的关注。学术界正在不断地探讨并引进非传统的新方法用于信息安全领域。混沌所具有的易于产生但难以破译的特性,使得在信息隐藏领域中应用混沌序列对信息进行保密遮掩以此大大增强信息的安全性。语音作为人类交往最简便的交流方式使得其在通信技术发展的过程中广受关注。近年来,数字化技术凭借着其特有的优势所在,数字语音通信技术广泛应用于通信的每一个领域。本文基于数字化技术研究背景,以数字混沌信号作为载体,对数字语音信号进行遮掩以增强信号传输过程中的可靠性和安全性,并采用盲源分离(BSS)算法中较为经典的独立分量分析(ICA)算法对语音信号进行盲提取,对加强信息传输过程中的安全性具有重要的理论价值和实际意义。本文借助混沌系统对数字化之后的语音信号进行遮掩隐藏,以信息隐藏技术为研究基础实现信息的保密传输。提出以三种不同维度的混沌信号为隐藏载体,利用小波变换对语音信号和混沌信号进行分析,结合其时频分布特性提取其能量聚集带,实现语音信号的成功隐藏。仿真实验从理想的正定通信系统出发,在含噪信道中利用快速独立分量分析(FastICA)算法对隐藏在混沌信号中的语音信号进行盲分离处理,在并在不同信噪比情况下对比分析误码率和相似系数,以此来验证算法的有效性。在验证正定系统可行性的基础上结合目前的通信情况,针对通信系统中存在的接收端天线个数少于发送端个数的欠定系统问题,提出利用经验模态分解算法(EMD)构建虚拟接收阵列,补充缺失的天线阵元以实现欠定系统转正定系统,在不同维度的混沌系统中实现数字语音信号的盲提取,以此证明了本文算法的有效性,普适性以及噪声背景下数字化技术的可靠性。