Bob 和 Eve 均观测某一共享随机源, 并通过公共无噪信道实现信息协商并经隐私放大后生成密钥, 其 关键在于共享随机源, 如具备互易性的无线信道 [5]. 图 1(b) 为 channel-type 模型, 假设合法信道质量 优于窃听信道时安全容量存在, 此时可以通过安全传输的方法获得密钥容量, 其关键在于安全传输方 法, 如人工噪声和安全编码 [6, 7]. 相比于 source-type 模型繁琐的密钥生成流程, channel-type 模型无 需额外的信息协商, 仅需将私密比特安全传输再进行隐私放大即可生成密钥 [8]. 但是在实际的通信系 统中, 合法信道质量未必优于窃听信道, 安全容量的存在性未必成立, 这是 channel-type 模型的典型不 足, 也限制了其在实际系统中的应用. 针对 channel-type 模型的不足, 本文结合人工噪声和安全编码提出了一种无协商的密钥生成方法, 其中人工噪声提供合法信道的信道优势而安全编码实现私密比特的安全传输, 从而避免了信息协商. 传统的人工噪声采用 Gauss 信号加扰, 并被证明可以通过类多重信号分类 (multiple signal classificationlike, MUSIC-like)、超平面聚类 (hyperplane clustering, HC) 和主轴投影 (principle projection, PP) 等 方法进行窃听 [9]. 为了抵御上述出现的新型窃听算法, 本文设计了空域对称加扰 (spatial symmetric scrambling, SSS) 方法, 即采用类信号噪声加扰, 使期望信号具有与加扰信号相同的特征以提升安全性. 在合法信道优势条件下, 文献 [10, 11] 在信息论上证明了码长无穷时利用安全极化编码 (secure polar coding, SPC) 能够获得密钥容量. 但是在实际应用中, 安全极化码长有限, 且往往需要根据系统性能 需求设计密钥生成方法, 因而本文提出了基于 Gauss 近似和遗传算法的安全极化码构造 (Gaussian approximation and generic algorithm based SPC construction, GA 2 SPCC) 算法, 能够根据信道条件和 密钥生成性能需求灵活实现密钥生成. 最后, 按照密钥生成流程和相应算法仿真验证了本文所提密钥 生成方法的有效性和安全性. 2 系统模型 2.1 密钥生成流程 不妨设 TDD-MISO (time division duplex multiple input single output, TDD