...DSP为核心的FM-DCSK通信系统方案设计-以双DSP为核心的FM ...
孙平
【摘要】 本文主要研究如何提高水印的保密性，采用了基于FM-DCSK的水印加密方法并给出实验仿真结果。该方法优于基于DCSK的调制方法，使用功率恒定的信号作为载波，将混沌信号变换成具有混沌相位的恒定功率波形，减小信号提取时的误码率。在不需要建立混沌自同步机制的条件下，利用差分相关技术实现混沌数字通信的方法，采用该技术可以提高编码信息的保密性，同时可以加强编码信息的抗干扰能力。将该技术引入到水印方法中，对待嵌入水印进行编码，可以使得信息的内容具有更好的保密性和抗干扰性。
【关键词】 调频差分混沌键控 音频水印 保密通信
一、引言
近年来，随着计算机通信技术和互联网的迅速发展，互联网上电子印刷出版、电子广告、数据图书馆、网络视频和音频等电子商业蓬勃发展。这也使盗版者能以低廉的成本复制及传播未经授权的数字产品内容。出于对利益的考虑，数字产品的版权所有者迫切需要解决知识产权保护问题。为了防止数字形式的多媒体产品大范围的侵权拷贝并在网络环境下广泛散发，人们提出了数字水印的概念 [1][2]。数字水印技术为多媒体产品的版权保护问题提供了一个新思路，已经被认为是解决版权问题的有效方式，它已经受到人们极大的重视，成为目前信息安全领域研究的一个热点。DCSK是一种具有两个基函数的数字调制方式，这种调制方式的最大特点是基函数本身包含在一段传输的混沌波形中。通过基函数的传输，差分混沌键控可以用一种简单的差分相干的相关接收技术进行解调，不需要在本地通过混沌同步电路产生基函数的副本，因而提高了其对噪声和干扰的抵抗能力。本文从扩频通信理论出发，阐述了一种优于差分混沌键控（DCSK）调制水印信号的方法—基于FM-DCSK的音频水印算法 [3]。将FM-DCSK调制方法应用于音频数字水印，使用功率恒定的信号作为载波，将混沌信号变换成具有混沌相位的恒定功率波形，减小信号提取时的误码率。差分混沌键控是一种具有稳健特性的非相干接收技术，由于其原理简单，便于分析和实现，因而引起了混沌通信研究人员的普遍关注。
二、基于FM-DCSK的水印算法
下面将阐述基于FM-DCSK的水印算法，主要阐述利用其进行水印加密解密的方法以及小波变换域内嵌入水印的音频水印算法 [4][5]。
2.1混沌序列的产生
混沌动力方程有很多，例如：Tent，Logistic，Hybrid方程等产生的序列。本文选用典型的Logistic动力方程。Logistic混沌映射表达式简单、易于分析、具有更好的自相关性和互相关抑制性，而且序列为零均值。其动力方程如下式：
根据混沌动力方程，选定好方程的初始值，得到混沌轨迹，再经过阈值量化得到混沌扩频序列c（t）。这里的初始值都可以作为调制的密钥。
2.2水印选择以及FM-DCSK调制与解调
本文中嵌入的水印信息为64×64的二值图像，如图1所示。将此二维图像进行降维操作，将二维图像转化为二进制比特流形式bm={0，1}。对此比特流采用FM-DCSK调制的方法，由产生的混沌FM调制序列将原水印数据比特扩频调制，得到最终的水印信号。至此，已经完成了水印信息的调制过程，即信息加密过程。在检测端，对检测出的信号采用DCSK解调系统恢复出原始水印。由于采用了FM-DCSK调制方式，使得水印信息具有了较强的抗噪声干扰能力，并且其功率谱密度低，几乎均匀地分散在很宽的频带内，这样就使得自身具有隐蔽性和保密性，即使攻击者提取出了加密后的水印信息也不能正确地恢复出水印，从而在一定程度上提高了水印系统的安全性。
2.3基于FM-DCSK的離散小波变换域音频水印算法
2.3.1 水印嵌入算法
采用量化方法嵌入水印，在水印的提取过程中就不需要原始音频信号[6]。基于FM-DCSK的离散小波变换域水印嵌入方法方框图如图2所示。
图2可以看出，整个系统的嵌入过程中先对水印图像进行降维操作，使其由二维变成一维序列，与此同时为了去除此一维序列中的相关性，需要对其进行置乱操作，以提高水印的稳定性；此后对置乱后的序列进行FM-DCSK调制，从而得到了加密后的低功率密度的、抗干扰能力强的待嵌入信号；将此信号采用量化的方式嵌入到原始音频的离散小波系数中去。最终，对这些分段的信号进行小波逆变换合成为音频信号。
2.3.2 水印提取算法
由于在嵌入时采用了量化方案，因此在水印的提取过程中不需要原始音频信号作参考，是一种盲水印算法。提取算法的原理图如图3所示。
需要注意的是在FM-DCSK解调时，采用的是与DCSK相同的解调方式，利用相关器与阈值判断得出最终的置乱后的水印信号；采用与嵌入时相逆的方法将置乱后的水印信号进行恢复并升维得到最终的水印图像。
三、实验仿真与分析
利用Matlab7.0软件平台对算法进行了仿真和测试。实验中采用的水印为64×64的二值图像作为水印，选择的音频信号为一段采样率为22.05kHz，量化为线性16bit，内容为音乐的音频信号。混沌扩频序列采用Logistic混沌动力方程，初值选为0.4，阈值为0。测试的主要内容是水印的隐蔽性、鲁棒性和安全性等。
3.1水印的嵌入和提取功能
原始語音波形和嵌入水印后的语音波形分别如图4所示。通过图4可以发现，嵌入水印后的音频信号与原始音频信号波形之间的误差很小，他们的误差人耳很难感知，从主观听觉测试也证明了这一点，其欧式失真仅为1.95E-5。图5为嵌入水印和提取水印的对比图，可以看出在没有任何干扰的情况下能够完全正确的提取出水印图像。
3.2水印的鲁棒性测试
通过以下几个方面测试水印算法的鲁棒性：低通滤波、重采样、中值滤波、高斯白噪声和压缩 [7]。实验结果如表1所示。可以看出，本节提出的基于FM-DCSK的水印算法，能够抵御一定的攻击，鲁棒性较强。
四、结语
基于差分混沌技术FM-DCSK的水印算法使用功率恒定的信号作为载波，将混沌信号变换成具有混沌相位的恒定功率波形，减小信号提取时的误码率。该方法应用了扩频通信的思想，提高了嵌入信息的保密性，因此在保密通信中具有很重大的实用价值。虽然该算法能抵抗一定程度的噪声攻击，但由于比特的扩频，降低了水印的嵌入量，因此如何在保证鲁棒性的同时增大数据的嵌入量是一个值得研究的问题。
参 考 文 献
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[3]崔丽莉.音频数字水印技术的研究[D].吉林：吉林大学，2004.
[4] Abel A， Schwarz W. Chaos Communication-Principles， Schemes， and System Analysis [J]. Proceedings of the IEEE， 2002， 90（5）： 691-710.
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