tdoa_int = np.zeros((NUMBER, DIMIENSION), dtype=object)
for i in range(NUMBER):
tdoa_int[i] = float2Int(grid_tdoa[i])
# 初始化相关加密参数 注意这里的加密方式不是原生的VHE的加密，而是为了求欧式距离，特殊定义了一些加密方式
T = vhe.getRandomMatrix(DIMIENSION, 1, vhe.tBound)
S = vhe.getSecretKey(T)
I = np.eye(DIMIENSION, dtype=object)
M_TDOA = vhe.KeySwitchMatrix(I, T)
# M可以用来进行加密了
# 先定义一个numpy数组 来存储加密数据
enc_tdoa = np.zeros((NUMBER, DIMIENSION + 1), dtype=object)
# print("开始对%dm网格的%d条tdoa数据进行加密" % (SQURE_SIZE, NUMBER))
t0 = time.time()
for i in range(NUMBER):
enc_tdoa[i] = vhe.encrypt_distance(M_TDOA, tdoa_int[i])
M_float = np.array(M_TDOA, dtype=float)
M_I = np.linalg.pinv(M_float)
I_star = vhe.getBitMatrix(I)
A = I_star.dot(M_I)
H = A.T.dot(A)
H_int = np.zeros((H.shape[0], H.shape[1]), dtype=object)
# print("H矩阵整数化，放大系数为：%d" % (H_large))
for i in range(H.shape[0]):
for j in range(H.shape[1]):
H_int[i][j] = int(H_large * H[i][j])
print("开始实时生成网格的ECEF坐标加密")
grid_coor = grid_real[:, 1:4]
if type(coor_int[0][0]) == int:
print("成功把浮点型的tdoa转换为python原生的int类型")
print("初始化加密参数")
# 初始化相关加密参数 注意这里的加密方式不是原生的VHE的加密，而是为了求欧式距离，特殊定义了一些加密方式
T = vhe.getRandomMatrix(DIMIENSION, 1, vhe.tBound)
S = vhe.getSecretKey(T)
I = np.eye(DIMIENSION, dtype=object)
M = vhe.KeySwitchMatrix(I, T)
# M可以用来进行加密了
# 先定义一个numpy数组 来存储加密数据
enc_coor = np.zeros((NUMBER, DIMIENSION + 1), dtype=object)
print("开始对%dm网格的%d条coor数据进行加密" % (SQURE_SIZE, NUMBER))
t0 = time.time()
for i in range(NUMBER):
enc_coor[i] = vhe.encrypt_distance(M, coor_int[i])
if (i + 1) % 10000 == 0:
print("已完成%d条数据的加密，当前进度为%.2f%%" % ((i + 1),
((i + 1) / NUMBER) * 100))
#
t1 = time.time()
print("完成加密，耗时%.2f秒" % (t1 - t0))
print("保存密文coor")
np.save("EncCOOR_150m.npy", enc_coor)
print("保存密钥S,M")
np.save("EncCOOR_150m_S.npy", S)
np.save("EncCOOR_150m_M.npy", M)
plane_toa = [0, 0, 0]
# sensors_serial = [0,0,0]
for i in range(len(j)):
if SENSORS.__contains__(j[i][0]):
if j[i][0] == 322:
plane_toa[0] = j[i][1]
if j[i][0] == 436:
plane_toa[1] = j[i][1]
if j[i][0] == 13:
plane_toa[2] = j[i][1]
plane_tdoa = calcTDOAByMessage(plane_toa)
# 将浮点型的飞机tdoa转换为整型
plane_tdoa_int = float2Int(plane_tdoa)
enc_plane_tdoa_int = vhe.encrypt_distance(EncTDOA_M, plane_tdoa_int)
# 加密的飞机的tdoa和网格的tdoa逐条计算密文欧式距离求top5的index
top_k_index = calcEncTopKInex(enc_plane_tdoa_int, EncTDOA, EncTDOA_H)
# 根据索引 再Coor中寻找对应的坐标数据累加
encSumCoor = calcEncLocationEstimationSum(top_k_index, EncCOOR)
# 对密文位置和解密
decSumCoor = vhe.decrypt(EncCOOR_S, encSumCoor)
# 解密后再缩小放大倍数 再取均值
predictCoor = decSumCoor / (5 * S2NS)
# 然后转换为llh坐标
predictLLH = ecef2llh(predictCoor)
error_llh = geodesic((lat, lon), (predictLLH[0], predictLLH[1])).m
print("预测的LLH位置和飞机的LLH位置的误差为%.2fm" % error_llh)
print("成功把浮点型的tdoa转换为python原生的int类型")
print("初始化加密参数")
# 初始化相关加密参数 注意这里的加密方式不是原生的VHE的加密，而是为了求欧式距离，特殊定义了一些加密方式
T = vhe.getRandomMatrix(DIMIENSION, 1, vhe.tBound)
S = vhe.getSecretKey(T)
I = np.eye(DIMIENSION, dtype=object)
M = vhe.KeySwitchMatrix(I, T)
# M可以用来进行加密了
# 先定义一个numpy数组 来存储加密数据
enc_tdoa = np.zeros((NUMBER, DIMIENSION + 1), dtype=object)
print("开始对%dm网格的%d条tdoa数据进行加密" % (SQURE_SIZE, NUMBER))
t0 = time.time()
for i in range(NUMBER):
enc_tdoa[i] = vhe.encrypt_distance(M, tdoa_int[i])
if (i + 1) % 10000 == 0:
print("已完成%d条数据的加密，当前进度为%.2f%%" % ((i + 1),
((i + 1) / NUMBER) * 100))
t1 = time.time()
print("完成加密，耗时%.2f秒" % (t1 - t0))
print("保存密文tdoa")
np.save("EncTDOA_150m.npy", enc_tdoa)
print("开始基于加密参数生成H矩阵")
M_float = np.array(M, dtype=float)
M_I = np.linalg.pinv(M_float)
I_star = vhe.getBitMatrix(I)
A = I_star.dot(M_I)
