一种基于数字水印的主动声呐身份识别方法

摘要

本发明公开了一种基于数字水印的主动声呐身份识别方法。与现有的通过主动声呐探测信号固有特征来识别其身份的方法不同，该方法是发送方在主动声呐发射的探测信号中嵌入数字水印，接收方检测接收信号中是否含有水印信息来识别其身份。具体地，该方法在发射端通过生成水印序列来修改原始信号中的部分DCT系数，在接收端通过计算水印模板与接收信号的相关性来确定是否含有水印，从而辨别声呐信号的身份。该方法较现有方法具有更多的灵活、可控性和更好的识别效果。

主权项

1.一种基于数字水印的主动声呐身份识别方法，其特征在于包括下列步骤：步骤1：水印嵌入(I)原始信号预处理：将原始信号s(t)平均分成n块,s(t)＝[s₁(t),s₂(t),...s_n(t)]     (1)其中每一块的长度m＝N/n，N为原始信号的采样点数，对经过分块后的原始信号s(t)，进行离散余弦变换DCT：S(f)＝dct(s(t))＝[S₁(f),S₂(f),...,S_n(f)]     (2)其中S_j(f)＝dct(s_j(t))      (3)这里j＝1,2,...n，t表示时域，n大于1的自然数，下同；(II)水印生成水印的负载:C＝[c₁,c₂,…c_n]        (4)其中c_1...n∈{-1,1}；携带这些负载的水印为:ω＝[ω₁,ω₂,…ω_n],ω_j＝[w₁,w₂,…w_m]^T   (5)这里的上标T表示转置，下同；则嵌入的水印即原始水印为:W＝[W₁,W₂,…W_n]＝[c₁ω₁,c₂ω₂,…c_nω_n]    (6)(III)水印嵌入根据选取海洋声学模型选取需要的嵌入矩阵：P＝[P₁,P₂,…P_n]        (7)其中而p_ji∈{0,1}；这里i＝1,2,…m，下同；则根据该嵌入矩阵P修改S(f)有嵌入水印后的离散余弦变换DCT域信号：S_w＝S(P)+kW(P)＝[S_1w,S_2w,…S_nw]      (8)其中S_jw＝S_j(P_j)+c_jω_j(P_j)，k是水印嵌入系数表征水印的嵌入强度；嵌入水印后的信号为:$s_w=\left(t\right)=[{\mathrm{dct}}^{-1}\left(S_{1w}^T\right),{\mathrm{dct}}^{-1}\left(S_{2w}^T\right),...{\mathrm{dct}}^{-1}\left(S_{\mathrm{nw}}^T\right)]---\left(9\right)$步骤2：水印检测(A)接收含有水印的信号经过海洋信道传播后接收到的信号为:r_w(t)＝s_w(t)*h(t)+n₀(t)＝s′_w(t)+n₀(t)     (10)其中h(t)是海洋信道的脉冲响应，n₀(t)是信道中的附加噪声；(B)相关性计算取r_w(t)中与s(t)长度相同的前一部分r_w0(t)，对r_w0(t)做离散余弦变换DCT有：R_w＝dct(r_w0(t))＝[R_1w,R_2w,…R_nw]       (11)现在用原始水印W和接收到的信号r_w0(t)做相关性检测：ρ＝[c₁<ω₁,R_1w>,c₂<ω₂,R_2w>,…c_n<ω_n,R_nw>]＝[ρ₁,ρ₂,…ρn]    (12)这里<a,b>表示求a,b两者的内积，下同；由于R_jw＝S_j+c_jω_j+N_0j         (13)N₀＝dct(n₀(t))表示信道中的附加噪声在dct域的表示形式；所以${\rho }_j=c_j<{\omega }_j,S_j+c_j{\omega }_j+N_{0j}>=c_j<{\omega }_j,S_j>+{\mathrm{k\omega }}_j^2<{\omega }_j,{\omega }_j>+c_j<{\omega }_j,N_{0j}>---\left(14\right)$如果接收到的信号中不含有水印那么此时的相关性：ρ_j＝c_j<ω_j,S_j+N_0j>＝c_j<ω_j,S_j>+<ω_j,N_0j>     (15)(C)建立最大似然检测器检验统计量ρ_x：${\rho }_x=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\rho }_j---\left(16\right)$通过求解得到一个定值ρ₀；最大似然比：$\Lambda =\frac{f\left({\rho }_0\right|W)}{f\left({\rho }_0\right|-W)}---\left(17\right)$如果Λ＞Λ₀则表示声呐信号中有数字水印，反之则没有；Λ₀是介于f(ρ₀|W)和f(ρ₀|-W)期望值之间的一个值，f(ρ_x|W)表示含有水印时的概率分布函数，f(ρ_x|-W)则表示不含水印时的概率分布函数。