李佳益 袁 琼 李晓峰
北京电子科技学院,北京市 100070
随着公共交换网络(Public Switched Telephone Network,PSTN)推进,网络互联协议(Internet Protocol,IP)化和三网融合工程的发展,使得传统电话通信网由电路交换转变至IP包交换或网络交换。 这种转变给通信保密技术尤其是电话加密通信技术提出了新挑战和问题:
(1)IP 网络的语音数据包通过封装进行转发,大幅度降低了信号的连续性,并且数据封装格式也不尽相同,因此单一的载波信号在异构通信网络中很难“无失真”通过。 传统加密方式在异构网络中存在高成本高难度的困难。
(2)现有电话加密设备需通过调制解调器建立载波通信后才能传输加密信息。 这种方式是不符合IP 包语音交换网络设备的语音编码特性和通信特性。
为解决以上问题,有研究者提出基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的类语音调制解调方法[1]。 虽然这种方法能够将加密后的乱置数据调制成具有语音特征的类语音信号,经过声码器传输并在接收端解调后得到较小误码率,但是无法满足高调制速率下的误码率,同时由于加入了卷积码和循环前缀会使得传输数据量增大,进而无法提高通话质量。
本文分析了多种多载波调制解调技术后,提出基于通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术的类语音调制解调方法应用于移动通信网语音加密中。 UFMC 是5G 通信候选波形之一,结合了OFDM 和滤波器组多载波调制(Filter Bank Multicarrier, FBMC) 的优点[2-4],能够有效降低带外泄露和提高频谱利用率。 经该方法调制得到的类语音信号不仅能够顺利通过信道声码器编解码,以低误码率实现数据还原,同时利用UFMC 技术特性可实现较高频谱利用率,减少循环前缀的开销和保证高调制速率,提高了传输吞吐率,进而提升了通话质量。
由于语音通信网络中压缩编码机制和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)机制的存在,所以通过传统调制解调器传输加密语音数据,调制后的信号不具备语音的特征形式,通过IP 语音网络的声码器时,对调制信号进行了有损压缩,故接收端难以正确恢复出语音[5-6]。 因此为了实现加密数据具有抗声码器压缩编解码传输能力,类语音调制解调技术需要将数据比特流转换成类语音信号[7]。 总结现有类语音调制技术路线,将其归为以下两类:基于语音模型技术与基于信道模型技术。
基于语音模型的类语音调制解调技术主要思路是将加密信息隐藏于语音明文,将加密数据视为某种语音压缩的独段序列,根据语音合成模型调制成相应的类语音波形。
文献[8]设计了一种基于码本映射的带纠错类语音调制解调器,其内部存储最优码本,通过基于模拟退火的映射关系建立波形映射,能够以较低误码率实现加密数据在语音信道中的传输。
文献[9]提出了一种适用于多种声码器算法的类语音调制算法,该方法采用基于语料库的数据波形映射法,首先对TIMIT 语料库进行预处理得到码本搜索空间,再利用增量搜索算法对其进行优化,最终生成最优码本。
基于信道模型的类语音调制解调技术主要思路是将声码器看成一个有损信道,然后使用数字带通调制利用幅度、频率和相位等调制参数将加密数据加载至幅频特性较好的频段。
文献[10]利用OFDM 调制算法将数据调制到类语音信号上,利用OFDM 技术该算法能够实现较高速率的安全传输。
文献[1]同样设计了基于OFDM 技术的类语音调制解调技术,其将加密后的语音数据承载到调制信号上,该信号的频率被限制在GSM 声码器带通频率范围内,能以较小的失真通过GSM 声码器信道,从而实现数据抗声码器压缩传输。
基于语音模型的类语音调制解调技术能够实现加密数据的低误码率传输,但是其发射机和接收机结构复杂度高、算法开销较大;基于信道模型的类语音调制解调技术目前主要采用OFDM 作为调制基础,利用OFDM 技术和卷积纠错码来保证信号的正确传输,但是基于OFDM的调制技术无法保证高速率下的低误码率传输。
基于UFMC 的类语音调制解调技术主要是利用UFMC 技术优点以及相关调制参数实现加密数据以语音形式在语音信道中实现高速率低误码率传输。 对比基于OFDM 技术的调制方法,拥有更低误码率,生成类语音信号有着更高的频谱利用率;对比基于语音模型的调制方法,系统复杂度低,算法开销小。
UFMC 技术是一种基于滤波器的多载波传输方案,将整个带宽分为多个子载带,再对每组连续的子载波进行滤波处理[11]。 UFMC 可以视作正交频分复用和滤波器组多载波[12-14]的结合,其保留了OFDM 和FBMC 的优点又避免了各自的缺点,从而达到性能的优化。 与FBMC 相比,许多子载波同时进行滤波使得UFMC 的滤波器长度大大降低,时域符号间没有重叠,UFMC 可以和正交振幅调制( Quadrature Amplitude Modulation,QAM)技术结合,具有较好的兼容性;与OFDM 相比,UFMC 在时间受限和频带受限的通信中有更好的波形频谱效率,在碎片化频谱资源应用场景下能取得更好的频谱效率。
UFMC 系统模型图如图1 所示,UFMC 系统将发送端数据载波上的传输信号分为若干个不重叠的子带[S1,S2,S3…Sn],对每个子带进行N点快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform,IFFT)处理,并经过子带滤波器滤波处理,得到若干连续的子载波,最后将调制后各子带上的数据叠加在一起形成UFMC 信号。 接收端将接收信号进行2N 点快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT),进行信道均衡以及滤波器均衡处理,恢复出原始的发送数据。
图1 UFMC 系统模型图
基于UFMC 类语音调制解调语音加密通信的原理图如图2 所示,语音信号经过语音编码后,进行加密处理,加密数据经过UFMC 类语音调制技术转换成可以在语音信道中传输的类语音信号,随后经过该信道原有的声码器压缩编解码后在通信网传输。 接收端将类语音信号进行解调,进行解密后,通过语音解码后还原对方的语音。
图2 基于UFMC 类语音调制语音加密通信原理图
为了能够将UFMC 技术应用于语音加密通信中,调制信号不仅需要具备语音特征同时还应顺利通过信道声码器编解码与VAD 检测,才能在接收端顺利解码从而获取正确数据。 本文主要研究适用于VoIP(Voice over Internet Protocol)信道下G.729 声码器,根据其特点,设计了UFMC 调制解调传输系统模块和UFMC 发射接收机参数结构。
图3 是传输系统模块图,首先对加密数据流进行卷积编码操作,然后通过UFMC 调制模块转换为类语音信号,经过G.729 语音压缩编码后在信道中传输,接收端经过G.729 解压缩解码后通过UFMC 解调模块,然后通过卷积解码操作恢复出原始数据。
图3 传输系模块图
(1)卷积编译码模块
加入卷积编译码模块目的是为了降低类语音信号在语音信道中传输时受到信道干扰和声码器压缩编解码的影响。 卷积码是一种非分组码,每个码段的监督码元不仅与本组的信息码元有关,而且与前段的信息码元有关,因此卷积码是有记忆的编码。 由于卷积码充分利用了各码组之间的相关性,在编码器复杂度相同的情况下,性能优于分组码,在语音通信中得到广泛应用。
(2)G.729 编译码模块
G.729 语音编码标准是国际电信联盟(International Telecommunication Union,ITU)于1996年3 月制定的电话带宽的语音编码标准,是可用于PSTN 网络的第四代语音编码标准。 由于G.729 编解码器具有很高的语音质量和很低的延时,而且在有随机比特误码、发生帧丢失和多次转接等情况下有很好的稳定性[13-14],被广泛应用在数据通信的各个领域,特别是在VoIP 语音通话技术中。 G.729 编码方案对输入语音性质的模拟信号使用8KHz 采样,算法帧长为10ms,每帧包含80 个数据采样点。 在仿真实验,本文使用ITU 官网提供CodeC 源码进行编译得到G.729 编解码器。 同时,使用CoolEdit 软件将类语音信号转换为8KHz 采样,16 比特线性编码的PCM 信号进行编解码传输。
(3)UFMC 调制解调模块
由于使用类语音调制后的语音帧格式需要在接收端对齐和解调,所以本文生成语音帧长度为10ms 且帧长度与UFMC 符号长度对应。 根据UFMC 符号长度计算公式(1)可知:UFMC 符号长度与UFMC 系统IFFT 点数与子带滤波器长度之和有关;根据公式2 可知:UFMC 系统IFFT点数应该大于子带长度与子带数的乘积(即子载波长度)。 又因为UFMC 系统IFFT 点数应该为2 的幂次,根据公式(1)、公式(2)且为了调制更多有效子载波,本文设置UFMC 符号长度LenUFMC= 80, UFMC 系统IFFT 点数NumIFFT=64,子带滤波器长度Lenfilter= 17。
设子带数为n,子带长度为m,载波频率间隔为f,数据传输速率为Rb,UFMC 符号周期(符号长度)为TUFMC=10ms,载波调制方式为QAM,每个子载波可以调制k 比特数据。 G.729 声码器能够处理的语音频段300~3400Hz[15],即频率上限Fm= 3.4KHz。 根据公式(3)在4-QAM 调制方式(每个子载波能承载2bits信息,k=2)下可得最高有效子载波速率应在6800bps左右,使用16-QAM 或64-QAM 调制方式则可以获得更高的调制速率。
根据公式(4)、公式(5)可得在最高调制速率下子载波数应取32(<34)。
根据子载波数量,设置子带数Numsubband=4,子带长度Sizesubband= 8,子带滤波器采用切比雪夫滤波器,所以经设计的UFMC 发射机和接收机参数如表1 所示。
表1 参数选择
在仿真实验中采用UFMC 和OFDM 两种类语音调制方法,设置10s加密语音作为原始的输入数据,由于加密数据乱置随机特性,即为1000(帧)二进制随机数,UFMC 调制参数依据表1 进行设置。 下面将从调制波形、频谱分析、误码率、吞吐率四个方面对仿真实验结果进行分析说明。
图4(左)是将加密语音数据经过UFMC 调制算法得到的类语音波形图。 从图中可以看出,调制后数据波形具有较好类语音特性。 为了验证调制信号的传输特性,将此调制信号经过G.729 声码器进行压缩编码和解码,得到接收端波形如图4(右)所示。 对比发送端调制信号和接收端解调信号,其时域波形总体上呈相似分布,由此结果可知调制信号能够顺利通过声码器压缩编码和VAD 检测,从而保证语音数据完整地传输到接收端进行正确解密。 调制信号具有语音信号的基本特征,尽管“听起来”类似噪声,但实际上与噪声信号形式是完全不同的。 噪声化的加密信号虽然能够保证安全性,但是无法透过声码器,所以满足端到端通信的要求,而经过UFMC 类语音调制后信号则可以实现加密语音传输过程中的端到端通信。
图4 UFMC 类语音调制生成的语音信号波形(左) ,UFMC 类语音信号经信道压缩后的语音信号波形(右)
本文采用同样的密文输入数据,分析对比了基于UFMC 类语音调制技术生成信号频谱图(图5 左)和基于OFDM 类语音调制技术生成信号频谱图[1](图5 右)。 从图5(左)中可以看出,该信号的频率范围在500Hz~2000Hz之间,符合G.729 声码器的频率范围(300Hz~3400Hz,超过该频率范围的信号经过声码器后畸变严重)。使用本文设计UFMC 类语音调制技术得到的信号频率范围具有普遍广泛性,且语音信号频谱图的频率分布集中且稳定,更加符合G.729 声码器频率选择范围,频谱带外泄露明显降低。
图5 UFMC 语音信号频谱图(左),OFDM 语音信号频谱图(右)
在G.729 声码器压缩编码仿真实验中,将解调数据与输入数据对比计算在4QAM 调制方式下的平均误码率为5.23%。 通过测试基于UFMC 的类语音调制解调算法和基于OFDM 的类语音调制解调算法的误码率,误码率对比情况如表2 所示。
表2 UFMC 和OFDM 误码率对比表
从表2 可以看到,无论在何种调制方式下,基于UFMC 的类语音调制解调方式都比基于OFDM 的类语音调制解调方式有着较小的误码率,有着明显的优势。 同时两种方式的误码率都随着子载波携带数据增加而增大,这是因为调制速率的提高是通过增加有效子载波的个数来实现,当子载波个数增加超出G.729 声码器限制范围时就会导致误码率增加。
为了进一步验证基于UFMC 类语音调制解调技术的抗声码器压缩传输能力,本文还对AMR 声码器做了仿真测试。 其误码率对比情况如表3 所示。
表3 AMR 声码器误码率对比表
根据仿真实验结果,基于UFMC 的类语音调制解调技术能够抗多种声码器压缩编解码,同时能够以更低误码率进行传输,误码率对比结果如图6 所示。
图6 误码率对比图
通过仿真实验,本文计算了理论情况下基于UFMC 类语音调制解调算法的有效吞吐率,UFMC系统参数按表1 设置,根据吞吐率的计算公式:
仿真实验结果如表4 所示。
表4 UFMC 系统吞吐率
从表4 可知,本文设计的基于UFMC 的类语音调制解调系统具有良好吞吐率,且随着调制方式的改变(即比特率的增加),吞吐率也随之增加。 同时需要注意的是,对比表4 和表2,系统吞吐率增加会导致系统误码率增加,所以在实际系统中需要综合考虑误码率和吞吐率相关情况。
所有实验结果表明,基于UFMC 的类语音调制解调技术具有很好的抗声码器压缩性能,能保证调制语音信号通过声码器后保持较高的调制速率和低误码率。 同时对比基于OFDM 的类语音调制解调算法,本文提出的算法有着低误码率,调制信号能够有更小的带外功率泄露和更高的频带利用率。
IP 软交换及网络交换技术在电话通信网的广泛应用,使得传统语音加密技术无法适用于此类电话通信网络。 目前主要研究集中于将加密数据通过类语音调制技术转变成语音波形在非加密语音业务通道上以明文语音形式传输,从而实现语音加密通信的需求。 本文设计了一种基于UFMC 的类语音调制解调技术,利用UFMC技术,将加密数据调制成具有语音特征的类语音信号并能够通过语音信道声码器压缩编解码和VAD 检测,从而能够满足语音加密通信的需求。仿真实验结果表明,基于UFMC 的类语音调制解调技术在传输误码率、频谱利用率等方面有着较好特性。 但是本实验是在理想环境下进行的仿真,在实际信道中情况会更加复杂,有待进一步研究。