【摘 要】
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伴随着通信时代的到来,现代交流方式更倾向于无线通信。广播性作为通信最突出的特点,容易导致传输的信息被恶意窃听,无线通信安全问题不容忽视。传统的无线网络防窃听方式是对信息进行加密,该方法不仅会增加不必要的冗余,而且共享的密钥也有被破译或者被泄露的风险。由于LT码具有译码开销小,编译码简单,且具有无码率特性,在无线通信中备受关注,近几年,有学者提出将其作为防窃听码,在窃听信道中可以确保信息高效且安全的
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伴随着通信时代的到来,现代交流方式更倾向于无线通信。广播性作为通信最突出的特点,容易导致传输的信息被恶意窃听,无线通信安全问题不容忽视。传统的无线网络防窃听方式是对信息进行加密,该方法不仅会增加不必要的冗余,而且共享的密钥也有被破译或者被泄露的风险。由于LT码具有译码开销小,编译码简单,且具有无码率特性,在无线通信中备受关注,近几年,有学者提出将其作为防窃听码,在窃听信道中可以确保信息高效且安全的传输。针对删除信道下LT码译码成功时接收到编码符号数量的概率密度分布函数的问题,依据实验结果,本文提出一种基于GMM与K-means算法结合的改进聚类算法,构建出LT码译码符号概率密度分布。该算法首先利用手肘法与轮廓系数法确定聚类数目K,然后应用K-means算法完成数据初始划分,并根据分类后的聚类参数给出EM算法迭代的初始值,最后利用EM算法确定GMM的最终参数,拟合出删除信道下LT码译码成功时接收到编码符号数量的概率密度分布函数。通过实验对比,本文提出的GMM与K-means结合的聚类算法拟合出了删除信道下LT码译码成功时接收到编码符号个数的概率密度分布函数与实验结果较为接近。针对LT码防窃听信道模型,本文根据接收者译码符号分布结构,推导出窃听信道中窃听者误码率数学模型。由实验结果可得出主信道与窃听信道信道删除概率不同,接收者译码符号分布也不同,当合法接收者译码工作结束后,窃听者存在早于、等于和晚于合法接收者的概率,结合译码符号概率分布推导出窃听者误码率计算数学模型,将本文所得到的误码率方程与窃听者误码率实验结果进行对比。本文提出的算法计算出的窃听者误码率与实验仿真值变化趋势一样,验证了本文提出防窃听信道LT码误码率模型的合理性。
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