Feedforward neural network-based chaos encryption method for polarization division multiplexing optical OFDM/OQAM system

正交频分复用 计算机科学 加密 窃听 混乱的 电子工程 多路复用 争先恐后 传输(电信) 偏振分复用 人工神经网络 算法 计算机网络 频道(广播) 电信 工程类 信号处理 人工智能 雷达
作者
Ling Xiao,Xi Fang,Yang Zhou,Zifang Yu,Ding Ding
出处
期刊:Optical Fiber Technology [Elsevier]
卷期号:72: 102942-102942 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.yofte.2022.102942
摘要

• A feedforward neural network-based chaos encryption (FNNCE) metthod is proposed. • A large key space can be created, resisting the exhaustive attack. • The proposed method can enhance the security of PDM O-OFDM/OQAM system. Optical orthogonal frequency division multiplexing offset quadrature amplitude modulation (O-OFDM/OQAM), as a technique that has a great potential to provide high spectral efficiency optical transmission in physical layer for future communication systems, faces challenges in data transmission security like malicious eavesdropping. In this letter, a novel twice encryption method based on chaotic mapping and feedforward neural network (FNN) is proposed to achieve the capability of anti-eavesdropping and security enhancement for polarization division multiplexing (PDM) O-OFDM/OQAM system. In the proposed method, the symbols in an OFDM/OQAM block are first used for symbol substitution by the chaotic sequences generated by Lorenz mapping and then permutated by chaotic scrambling vectors generated by FNN. The simulation results show that the FNN-based chaos encryption (FNNCE) method can strengthen the security of data transmission and realize the large key space simultaneously, and without apparent bit error rate (BER) deterioration in comparison with the original system.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
乐乐应助DamenS采纳,获得10
1秒前
ding应助DamenS采纳,获得10
1秒前
Jasper应助DamenS采纳,获得10
1秒前
乐乐应助DamenS采纳,获得10
1秒前
wanci应助DamenS采纳,获得10
1秒前
小二郎应助DamenS采纳,获得10
1秒前
Lucas应助DamenS采纳,获得10
1秒前
1秒前
简单千儿发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI2S应助无语的冷风采纳,获得10
7秒前
8秒前
10秒前
胡图图发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
21发布了新的文献求助10
13秒前
鲤鱼诗桃发布了新的文献求助10
13秒前
ww发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
微笑老太完成签到,获得积分10
16秒前
Owen应助czx采纳,获得10
17秒前
我要发sci完成签到,获得积分10
18秒前
曹尚清发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
Lucas应助义气的德天采纳,获得10
20秒前
柴桑青木应助王刚采纳,获得100
22秒前
wait发布了新的文献求助10
22秒前
空白格完成签到 ,获得积分10
24秒前
26秒前
狂野的罡发布了新的文献求助10
26秒前
11111111完成签到 ,获得积分10
27秒前
认真的砖头关注了科研通微信公众号
31秒前
外向的凝阳完成签到 ,获得积分10
32秒前
虚拟的以南完成签到,获得积分10
34秒前
40秒前
40秒前
林水程完成签到,获得积分10
41秒前
酷波er应助wait采纳,获得10
41秒前
44秒前
GongSyi发布了新的文献求助10
44秒前
44秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1621
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 800
Biology of the Reptilia. Volume 21. Morphology I. The Skull and Appendicular Locomotor Apparatus of Lepidosauria 620
A Guide to Genetic Counseling, 3rd Edition 500
Laryngeal Mask Anesthesia: Principles and Practice. 2nd ed 500
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5560660
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4645958
关于积分的说明 14676737
捐赠科研通 4587078
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2516787
邀请新用户注册赠送积分活动 1490308
关于科研通互助平台的介绍 1461116