基于GTM-Net的隐蔽通信系统安全传输性能智能预测方法
程涵冰1
方珺1
李天成1
徐凌伟2
1.青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 2660612.青岛科技大学 信息科学技术学院,山东 青岛 266061;数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心,北京 100039;广西民族大学 广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,南宁 530006
摘要：鉴于无线传输媒介的开放性与广播性,确保无线网络用户数据隐私已成为信息传输安全领域的重要研究课题.隐蔽通信在传输媒介上对传输过程进行隐藏,以防第三方对通信行为的检测,可以更好的保护隐蔽信息.但是移动通信环境复杂多变,安全传输性能受复杂多变的环境影响,难以进行实时准确的预测.因此,提出了一种基于GTM-Net神经网络的隐蔽通信系统安全传输性能智能预测方法.首先,在N-Nakaga-mi信道下,建立了由智能反射面和人工噪声辅助的隐蔽通信系统,通过链路信噪比分析了系统的安全传输性能.为了对安全传输性能进行实时预测,设计了GTM-Net模型.该模型采用双分支结构,一条分支是两层基于采样的图卷积网络进行局部随机采样,每层GraphSAGE后添加一层Transformer进行全局特征提取,另一分支是通过 MLP-Mixer网络进行特征交互.实验结果表明,相较于其他模型,GTM-Net模型具有更好的预测性能.在预测准确度方面,GTM-Net比图卷积神经网络提高了85.36%.
关键词：隐蔽通信智能反射面安全传输智能预测图卷积神经网络
分类号：TN929.5(无线通信)
资助基金：国家自然科学基金(62201313)数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心创新基金项目(1321012)广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室开放基金项目(GXIC2401)
论文发表日期：2026-08-25
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 518-527 )
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