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通信技术的飞速发展极大地改变了人们的日常生活方式，对社会发展产生深远影响。加密技术可保证通信系统的信息安全，保护合法用户的隐私，因此研究安全通信技术具有重要意义。基于密码学的网络层加密技术虽然可保证传输信息的保密性，但非合作方可通过开放的无线信道截获信息，并凭借处理能力不断提升的后端处理系统破解加密信息。相比之下，物理层加密技术可提供更可靠的保密性能，但目前通信系统的安全技术依然会受到诸多因素的制约，如：系统同步性能、加密参数初值敏感性、加密过程引起的系统功率损失以及安全通信距离等。为此，本文提出基于信道非线性变换的物理层加密技术，利用非线性变换改变信道传输特性，可有效降低非合作用户的信号接收质量，提升截获信号的破解难度。同时本文还对上述加密方法的非合作方解密策略进行研究，提出一种基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿算法，通过分析补偿前后加密信号解调效果的改善度，评估加密技术的安全性能。本文主要研究内容和成果包括以下几个方面：
（1）针对物理层安全问题，讨论基于信道非线性变换实现物理层加密的基本方法：简述射频通信系统的非理想传输特性所引起的信号失真，分析各类失真的产生机制、系统模型以及模型辨识方法，通过理论分析和仿真实验，明确以信道群延时函数和传递函数非线性变换为核心的两种信道加密思路。此外，本文还对上述两种加密技术的非合作方解密策略进行分析，并针对加密系统的非线性失真和群延时失真级联效应，提出基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿思路。
（2）针对物理层安全问题，提出一种群延时函数非线性变换（GDNT:GroupDelayfunctionNonlinearTransformation）加密技术，其核心原理为利用群延时函数设计非线性变换对，使加密前后的信号相关性最小，从而满足完美保密性（PS:PerfectSecrecy）条件。受到严重码间串扰的影响，加密信号解调星座点散乱分布，无法经抽样判决译码为正确信息，且由PS条件知，此时非合作方只能通过随机猜测的方式推测原始信息内容。GDNT以加密前后信号相关性的频域形式为目标函数，以相关性最小为准则推导群延时函数加密参数的非线性方程组，并以傅里叶级数的改进模型表示群延时函数，利用加权非线性最小二乘算法（WNLS:WeightedNonlinearLeastSquarealgorithm）推导加密参数的迭代公式。经加密实验和非合作方解密实验验证，GDNT具有良好的加密效果和安全性能。
（3）针对物理层安全问题，提出一种传递函数非线性变换加密技术，其核心原理为利用记忆非线性变换对（MNT:MemoryNonlinearTransformpair）改变传输信道的幅度、相位传输特性，在原始信号带内生成非线性频谱增生隐藏原始信号，降低其信号干扰比，恶化非合作方的信号接收质量。MNT基于信号三阶互调差频分量的幂级数模型构建非线性变换对，并对加密后信号的发射频谱进行优化，再利用相位滤波引入记忆效应，以振荡波函数和伪随机序列表示群延时，在频域设计相位加密滤波器。最后基于MNT加密系统进行信号加密效果测试和合作方信噪比损失分析，以此评估加密系统性能。
（4）针对MNT加密系统研究非合作解密策略，通过分析加密系统的群延时失真和非线性失真的联合效应，提出一种基于最优延时搜索的非线性系统参数盲辨识补偿（GSIC:bestGroupdelaySearchingbasednonlinearsystemblindIdentificationandCompensation）技术作为非合作解密方法。GSIC以强功率信号经非线性行为模型的输出信号与弱功率信号的瞬时功率残差作为目标函数，基于瞬时功率残差最小的辨识准则，推导求解非线性行为模型核系数的线性方程组，并利用加权迭代改善法（WII:WeightedIterativeImprovementalgorithm）解决病态线性方程组求解问题，经仿真信号以及接收前端实采信号的非线性补偿实验验证，GSIC对接收系统弱非线性具有显著抑制效果。最后利用GSIC对MNT加密系统进行非合作解密测试，评估GSIC的解密性能，验证MNT系统频谱优化策略以及引入复杂记忆效应的必要性。
（1）针对物理层安全问题，讨论基于信道非线性变换实现物理层加密的基本方法：简述射频通信系统的非理想传输特性所引起的信号失真，分析各类失真的产生机制、系统模型以及模型辨识方法，通过理论分析和仿真实验，明确以信道群延时函数和传递函数非线性变换为核心的两种信道加密思路。此外，本文还对上述两种加密技术的非合作方解密策略进行分析，并针对加密系统的非线性失真和群延时失真级联效应，提出基于最优延时搜索的非线性盲辨识补偿思路。
（2）针对物理层安全问题，提出一种群延时函数非线性变换（GDNT:GroupDelayfunctionNonlinearTransformation）加密技术，其核心原理为利用群延时函数设计非线性变换对，使加密前后的信号相关性最小，从而满足完美保密性（PS:PerfectSecrecy）条件。受到严重码间串扰的影响，加密信号解调星座点散乱分布，无法经抽样判决译码为正确信息，且由PS条件知，此时非合作方只能通过随机猜测的方式推测原始信息内容。GDNT以加密前后信号相关性的频域形式为目标函数，以相关性最小为准则推导群延时函数加密参数的非线性方程组，并以傅里叶级数的改进模型表示群延时函数，利用加权非线性最小二乘算法（WNLS:WeightedNonlinearLeastSquarealgorithm）推导加密参数的迭代公式。经加密实验和非合作方解密实验验证，GDNT具有良好的加密效果和安全性能。
（3）针对物理层安全问题，提出一种传递函数非线性变换加密技术，其核心原理为利用记忆非线性变换对（MNT:MemoryNonlinearTransformpair）改变传输信道的幅度、相位传输特性，在原始信号带内生成非线性频谱增生隐藏原始信号，降低其信号干扰比，恶化非合作方的信号接收质量。MNT基于信号三阶互调差频分量的幂级数模型构建非线性变换对，并对加密后信号的发射频谱进行优化，再利用相位滤波引入记忆效应，以振荡波函数和伪随机序列表示群延时，在频域设计相位加密滤波器。最后基于MNT加密系统进行信号加密效果测试和合作方信噪比损失分析，以此评估加密系统性能。
（4）针对MNT加密系统研究非合作解密策略，通过分析加密系统的群延时失真和非线性失真的联合效应，提出一种基于最优延时搜索的非线性系统参数盲辨识补偿（GSIC:bestGroupdelaySearchingbasednonlinearsystemblindIdentificationandCompensation）技术作为非合作解密方法。GSIC以强功率信号经非线性行为模型的输出信号与弱功率信号的瞬时功率残差作为目标函数，基于瞬时功率残差最小的辨识准则，推导求解非线性行为模型核系数的线性方程组，并利用加权迭代改善法（WII:WeightedIterativeImprovementalgorithm）解决病态线性方程组求解问题，经仿真信号以及接收前端实采信号的非线性补偿实验验证，GSIC对接收系统弱非线性具有显著抑制效果。最后利用GSIC对MNT加密系统进行非合作解密测试，评估GSIC的解密性能，验证MNT系统频谱优化策略以及引入复杂记忆效应的必要性。