一种远程微波传输方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种远程微波传输方法和系统，属于数据传输技术领域，方法包括：获取森林图像数据；对森林图像数据进行压缩；对压缩后的森林图像数据进行哈希运算，得到哈希值；对压缩后的森林图像数据的哈希值和公钥进行异或运算，得到密钥；通过密钥，初始化混沌系统的各项参数；对压缩后的森林图像数据进行图像变换，得到第一图像矩阵；通过混沌系统，生成混沌序列；对第一图像矩阵进行置乱处理，得到第二图像矩阵；对第二图像矩阵进行全局动态扩散，得到密文图像数据；对密文图像数据进行编码；对编码进行调制，得到微波信号；发射微波信号，经过中继设备传输至监控中心，以使监控中心根据接收到的微波信号，监控是否存在火灾风险。监控是否存在火灾风险。监控是否存在火灾风险。

【技术实现步骤摘要】
一种远程微波传输方法和系统


[0001]本专利技术属于数据传输
，具体涉及一种远程微波传输方法和系统。

技术介绍

[0002]森林防火具有重要意义，现有技术中，往往采用无人机采集遥感图像的方式进行森林防火，无人机可以无视地形障碍，到达传统监测手段难以触及的区域，具有高度的灵活性。然而，无人机监控受限于飞行时间和航程，覆盖范围相对较小，并且无人机监控易受到天气因素的影响，再者无人机购买与维护成本高，不利于普及。
[0003]而微波传输技术可以克服无人机监控的缺点，通过远程微波技术，采集端可以经过多个中继设备实时传输森林图像至监控中心，监控中心对森林图像进行图像识别，监控是否存在火灾风险，火情监控的覆盖范围更广，不会受到天气因素的影响，采集端的摄像头相对于无人机而言，成本较低，利于推广。
[0004]然而微波传输技术尽管可以进行高效率的远程数据传输，但是在传输过程中往往存在被窃取或篡改的风险。因此，需要对远程数据进行加密处理，当前的加密处理方式，往往采用基于变换域的图像加密算法，通过将图像信息转换到变换域，使算法能够在频域内对图像进行加密处理，以此让攻击者难以破解。 但是，一方面，基于变换域的图像加密算法对于图像的小幅度改动或压缩等操作非常敏感，在对加密图像进行处理、传输或压缩时，可能会导致解密后的图像质量下降或无法恢复原始图像，导致监控中心在接收到的微波信号，难以准确地监控是否存在火灾风险。另一方面，采集端每个周期会产生大量的森林图像，基于变换域的图像加密算法，需要将每一张森林图像转换到变换域，转换时间长，加密效率低，难以应对大规模的森林图像数据的实时处理。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术中采用基于变换域的图像加密算法，会导致解密后的图像质量下降或无法恢复原始图像，导致监控中心在接收到的微波信号，难以准确地监控是否存在火灾风险的技术问题，本专利技术提供一种远程微波传输方法和系统。
[0006]第一方面
[0007]本专利技术提供了一种远程微波传输方法，包括：
[0008]S101：获取森林图像数据；
[0009]S102：对森林图像数据进行压缩；
[0010]S103：对压缩后的森林图像数据进行哈希运算，得到哈希值；
[0011]S104：对压缩后的森林图像数据的哈希值和公钥进行异或运算，得到密钥；
[0012]S105：通过密钥，初始化混沌系统的各项参数；
[0013]S106：对压缩后的森林图像数据进行图像变换，得到第一图像矩阵；
[0014]S107：通过混沌系统，生成第一混沌序列、第二混沌序列、第三混沌序列和第四混沌序列；
[0015]S108：将第一混沌序列中的前M个元素组成第一置乱矩阵，对第一置乱矩阵中的元素进行升序排列，得到第一索引值序列，从第一混沌序列中除了前M个元素外，的剩余元素中随机抽取N个连续的元素组成第二置乱矩阵，对第二置乱矩阵中的元素进行升序排列，得到第二索引值序列；
[0016]S109：通过第一索引值序列和第二索引值序列对第一图像矩阵进行置乱处理，得到第二图像矩阵；
[0017]S110：通过第二混沌序列、第三混沌序列和第四混沌序列，对第二图像矩阵进行全局动态扩散，完成对森林图像数据的加密，得到密文图像数据；
[0018]S111：对密文图像数据进行编码；
[0019]S112：对编码进行调制，得到微波信号；
[0020]S113：发射微波信号，经过中继设备传输至监控中心，以使监控中心根据接收到的微波信号，监控是否存在火灾风险。
[0021]第二方面
[0022]本专利技术提供了一种远程微波传输系统，用于执行第一方面中的远程微波传输方法。
[0023]与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益技术效果：
[0024]（1）在本专利技术中，混沌系统产生混沌序列，通过置乱操作和扩散操作相结合，能够有效减小图像像素之间的相关性，无需采用基于变换域的图像加密算法，避免解密后的图像质量下降或无法恢复原始图像，提升监控中心监控是否存在火灾风险的准确性。另外，通过将图像变换技术和混沌系统结合，降低加密和解密复杂度，提高加密以及解密效率，实现实时加密和大规模数字图像处理。
[0025]（2）在本专利技术中，利用混沌系统产生的多个混沌序列，对图像数据进行全局动态扩散，可以使得图像数据的特征更加分散，提升混沌映射的密钥空间，增加对统计分析和密码攻击的抵抗能力，进而提升数据传输的安全性。
[0026]（3）在本专利技术中，通过原始图像的哈希值和公钥进行异或运算，得到密钥，进而通过密钥初始化各个混沌系统的初始参数，可以提升整体加密算法对于公钥的敏感性，进而增加破译难度，提升抵抗差分攻击的能力。
附图说明
[0027]下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本专利技术的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
[0028]图1是本专利技术提供的一种远程微波传输方法的流程示意图；
[0029]图2是本专利技术提供的一种远程微波传输的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本专利技术的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
[0031]为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与专利技术相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
[0032]还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0033]在本文中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接。可以是机械连接，也可以是电连接。可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0034]另外，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0035]实施例1
[0036]在一个实施例中，参考说明书附图1，示出了本专利技术提供的远程微波传输方法的流程示意图。参考说明书附图2，示出了本专利技术提供的一种远程微波传输的结构示意图。
[0037]本专利技术提供的一种远程微波传输方法，包括：
[0038]S101：获取森林图像数据。
[0039]具体而言，采集端可以通过是摄像头或摄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种远程微波传输方法，其特征在于，包括：S101：获取森林图像数据；S102：对所述森林图像数据进行压缩；S103：对压缩后的森林图像数据进行哈希运算，得到哈希值；S104：对压缩后的森林图像数据的哈希值和公钥进行异或运算，得到密钥；S105：通过所述密钥，初始化混沌系统的各项参数；S106：对压缩后的森林图像数据进行图像变换，得到第一图像矩阵；S107：通过所述混沌系统，生成第一混沌序列、第二混沌序列、第三混沌序列和第四混沌序列；S108：将所述第一混沌序列中的前M个元素组成第一置乱矩阵，对所述第一置乱矩阵中的元素进行升序排列，得到第一索引值序列，从所述第一混沌序列中除了所述前M个元素外的剩余元素中随机抽取N个连续的元素组成第二置乱矩阵，对所述第二置乱矩阵中的元素进行升序排列，得到第二索引值序列；S109：通过所述第一索引值序列和所述第二索引值序列对所述第一图像矩阵进行置乱处理，得到第二图像矩阵；S110：通过所述第二混沌序列、所述第三混沌序列和所述第四混沌序列，对所述第二图像矩阵进行全局动态扩散，完成对所述森林图像数据的加密，得到密文图像数据；S111：对所述密文图像数据进行编码；S112：对编码进行调制，得到微波信号；S113：发射所述微波信号，经过中继设备传输至监控中心，以使所述监控中心根据接收到的微波信号，监控是否存在火灾风险。2.根据权利要求1所述的远程微波传输方法，其特征在于，在所述S103之前，还包括：S114：选择两个大素数a和b，计算以及：；S115：随机选择一个整数e，使得随机数e满足：；其中，表示随机数e与互质；S116：计算随机数e的逆元：；S117：将(G,e)作为私钥，将(G,d)作为公钥EK，mod表示取模运算；S118：构建关于随机数e和逆元d的混沌映射关系式：；其中，n表示验证次数，λ1、λ2、λ3、λ4和λ5表示混沌参数且均为常数。3.根据权利要求1所述的远程微波传输方法，其特征在于，所述S102具体包括：
S1021：提取所述森林图像数据的图像帧；S1022：将各个图像帧分解为R通道图像、G通道图像和B通道图像；S1023：对所述R通道图像进行奇异值分解：；其中，R表示R通道图像，U为正交矩阵，为对角矩阵，diag为对角矩阵符号，分别为对角矩阵的对角线上的i个数值，可称为奇异值， V为正交矩阵，V
T
表示V的转置；S1024：提取正交矩阵U的前k列，以对正交矩阵U进行降维处理，提取正交矩阵V的前k行，以对正交矩阵V进行降维处理，保留前k个奇异值，将除了所述前k个奇异值外的其余的奇异值赋零，得到压缩后的R通道图像；S1025：依据与所述R通道图像同样的处理方式，得到压缩后的G通道图像和B通道图像；S1026：将压缩后的R通道图像、G通道图像和B通道图像进行合并，得到压缩后的图像帧；S1027：将压缩后的图像帧组合为压缩后的森林图像数据。...

【专利技术属性】
技术研发人员：康凯，
申请(专利权)人：北京大业桥科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：