[发明专利]基于互信息量估计神经网络的物理层保密方法及系统有效
| 申请号： | 202111574717.3 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114337849B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 义理林;梁家熙;牛泽坤 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04B10/85 | 分类号： | H04B10/85;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于互信息量估计神经网络的物理层保密方法及系统，包括：步骤S1：基于互信息量估计和端到端的深度学习对编码器和解码器分别进行训练，得到训练后的编码器和训练后的解码器；步骤S2：利用训练后的编码器和训练后的解码器进行物理层保密传输。本发明引入互信息量估计和端到端深度学习的方法，通过互信息量估计实现最小化窃听者信道互信息量的保密系统，通过端到端深度学习实现合法用户信道最大互信息量的可靠通信系统，方案兼顾保密性和可靠性，适用于长距高速光通信的传输系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 互信 估计 神经网络 物理层 保密 方法 系统 | ||
【主权项】：
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