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一种基于GSM的低码率语音信息隐秘传输方法

作者:时间:2009-05-04来源:网络收藏

由表l知,人耳不敏感的数位共有69比特,主要为各对数面积比的最低位,4个子帧中块幅度的最低位及RPE脉冲的最低位。
对于2_4kb/s混合激励线性预测(MELP)编码,每20ms有48比特,从本文给出的嵌入算法可知,只需选上述第六类比特作为宿主可修改矢量,最多修改其中的24比特,就可嵌入48比特数据。对于更低码率的,需选作为可修改矢量的比特位更少。采用该算法在第六类比特中嵌入低码率语音,低码率语音的最大码率可达3.4kb/s。

4 单位增广矩阵
n阶单位矩阵,再增加一列全“l”列矢量,作为第(n+1)列,就可以生成一个单位增广矩阵,可称为n阶二值单位增广矩阵。如果把其列矢量所对应的十进制数,称为该列矢量的值,则n阶单位增广矩阵第一列到第(n+1)列的值依次为:2n-1,2n-2…,21,20,2n一l。
4.1 4阶单位增广矩阵
式(1)为一4阶单位增广矩阵,其每一列都不相同,且列矢量的值依次为:8,4,2,1,15。


从式(1)知,4阶单位增广矩阵,对任一l至(24一1)整数的值所对应的4维二值列矢量,都可由矩阵中不超过二个列矢量,通过异或运算产生。
4.2 2L阶单位增广矩阵


式(2)为一2L单位增广矩阵,对于任一1至(22L一1)的整数值所对应的2£维二值列向量d。
1)若d中的“l”的个数为k,且l≤k≤L,由于式(2)前2L列的2L阶单位阵中,每列有且只有一个“1”,所以只要用d中“l”所在行,在2L阶单位阵中,找到对应行为“1”值的列矢量,最多可找到L个,列向量d则可由这些列矢量,通过异或运算产生。
2)若d中“1”的个数大于L,即Lk≤2L,这时d中零的个数J为J=2L一kL,即0≤J≤L一1,只要用d中“0”所在行,在2L单位阵中找到对应行为“1”的列向量,不超过(L一1)个,连同最后一列全“l”列矢量,共不超过L个。列矢量d则可由这些矢量通过异或运算产生。
因此,对于任一1至22L一1的整数值所对应的2L维列矢量d,都可以在2L阶单位增广矩阵中,找到不超过L个列矢量,使得d可用这些列矢量通过异或运算产生:


其中hi1,…,hik是2L阶单位增广矩阵中满足上述条件的列矢量。

5 嵌入/提取算法原理
若可修改矢量为a=(a1,a2,…,an)T,待嵌入数据为c=(c1,c2,…,c2L)T,H为2L阶单位增广矩阵,[式(2)],下面分两种情况讨论:

(1)n=2L+1

计算
其中hi,i=1,…,2L+1,是2L阶单位增广矩阵中第i列矢量,由式(4)可知s为2L维列矢量。

d为2L维列矢量。若d为“O”矢量,则s=c,a不必作任何修改;若d是不为“0”矢量,由4.2节知,可在2L阶单位增广矩阵中找到k列,k≤L,如hi1,hi2,…,hik使得

只要将可修改矢量a中与这k≤L个列矢量对应的数位取反,就可得到嵌入c后的矢量a’,不失一般性,a’可表示为:

这样,最多修改Lbit,就可在a的(2L+1)bit中嵌入2Lbit数据。
提取数据时,只要计算


由式(4)、式(6)知,这时:
从上面讨论知,只要在H矩阵中,找到k列(k≤L)使得式(6)成立即可,而与日矩阵中列矢量的排列顺序无关,所以日矩阵可有(2L+1)!种选择。
(2)n>2L+1
由本小节(1)知,当n>2L+1时,H矩阵应为2L×n矩阵,记为H,为了对任一值为l~22L一1的2L维列向量d使得(6)满足,则H矩阵中,式(2)矩阵中的每一列向量至少出现一次,其余列可以是式(2)矩阵中的任一列向量。这样,H矩阵就有种选择。
当n很大时,这个值非常大,由于数值的嵌入和提取都要用相同的Ⅳ,因此,日也可用作密钥。在本文所述的系统中,可作为密钥2使用。
对于上述不同矩阵H,嵌入算法只需作一定的调整,而提取算法基本不变。



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