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申请/专利权人：中国空间技术研究院

摘要：本发明涉及一种低截获波形生成方法，包括：S1.生成原始信号，获取调制识别模型；S2.发送每次扰动更新前的原始信号，根据调制识别模型对原始信号的识别效果，计算更新梯度；S3.根据梯度修改原始信号，获得更新后的期望信号；S4.判断期望信号是否收敛，收敛则继续执行以下步骤，否则循环迭代S2～S4，直至收敛；S5.对期望信号进行放大、离散化处理；S6.发送期望信号，由调制识别模型输出被识别的概率；S7.将概率与预设阈值B进行比较,当概率≤阈值时，生成目标低截获信号的波形，当概率＞阈值时，循环S2～S7，直至最终获得的概率≤阈值。本发明可有效防止通信信号被识别，进而防止通信系统中传输的信息被截获和窃听，增强通信系统的安全和可靠性。

主权项：1.一种低截获波形生成方法，包括以下步骤：S1.生成待发送原始信号，并获取调制识别模型；S2.发送每次扰动更新前的所述原始信号，根据所述调制识别模型对所述原始信号的识别效果，计算并更新梯度；S3.根据所述梯度修改所述原始信号，使所述梯度减小，并得到更新后的期望信号；S4.判断所述期望信号是否收敛，若所述期望信号收敛，则继续执行以下步骤，否则循环迭代所述S2～S4，直至最终获得的所述期望信号收敛；S5.放大所述期望信号，并对其进行离散化处理；S6.发送经所述S5处理后的所述期望信号，并经所述调制识别模型识别后，输出并获得所述期望信号被识别的概率；S7.将所述概率与预设阈值进行比较，当所述概率≤所述阈值时，生成目标低截获信号的波形，当所述概率＞所述阈值时，循环重复所述S2～S7，直至最终获得的所述概率≤所述阈值；所述S2的所述调制识别模型输入为所述原始信号，其输出为所述原始信号对应分类类别的概率，并根据所述输入与所述输出的关系计算所述梯度的值；所述输入与所述输出的关系表示为：y＝fwi，label＝argmaxy，其中，i≥0，0≤y≤1，wi表示每次扰动更新前的原始信号，y表示各分类类别的概率，label表示原始信号被识别为所属分类类别中对应概率最大的分类标签；所述梯度的计算公式为： 所述S3包括以下步骤：S31.初始化S1的所述原始信号的扰动方向，并设定所述扰动方向为0，扰动幅度为ε；S32.对所述梯度进行归一化处理，所述归一化公式为： S33.更新所述扰动方向，并根据以下关系式进行扰动更新： 其中，i≥0，δi表示每次扰动更新前一次的扰动方向，δi+1表示每次扰动更新后的扰动方向，α表示每次更新的学习率；S34.根据判断所述原始信号是否被所述调制识别模型识别来调整所述扰动幅度，当所述原始信号被识别，按照以下关系式a调整所述扰动幅度，当所述原始信号没有被识别，按照以下关系式b调整所述扰动幅度：εi+1＝1+γεia，εi+1＝1-γεib，其中，i≥0，γ表示收缩系数，εi表示每次扰动更新前一次的扰动幅度，εi+1表示每次扰动更新后的扰动幅度；S35.根据以下关系式修改并不断更新所述原始信号，得到每次更新后的所述期望信号： 其中，wi+1表示每次更新后的期望信号；S36.检查所述期望信号，并确保所述期望信号波形的幅度范围满足以下关系式：wi+1＝clipwi+1，-1，1。

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