1.一种基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法，其特征在于，所述基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法包括以下步骤：步骤一，通过通信网络收集传感器到融合中心的信息；

步骤二，基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵开发人工噪声的插入方法，使窃听者的融合估计误差协方差变得更差；

步骤三，融合中心对接收信号进行解码，并且成功的解码概率与信噪比SNR相关；

步骤四，导出选择概率和成功解码概率的标准，获取噪声插入策略。

2.如权利要求1所述的基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法，其特征在于，人工噪声的插入方法包括：对于合法用户，根据动态模型和观测方程的参数信息计算Pi(t)的知识；同时，根据FC对RSE的识别过程构造随机矩阵，并且根据每个传感器的局部信息和数学运算来计算Φi(t)，获取人工噪声方差对于窃听者，难以获得准确的矩阵Pi(t)，实时生成的随机矩阵Hi(t)的存在，窃听者无法获得准确的传输信号。

3.如权利要求2所述的基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法，其特征在于，获取人工噪声方差 方法包括：在时间t，所选择的组件 从传感器i发送到FC，在发送之前将向量ai(t)添加到通过ith通信信道发送的信号由以下模型建模：其中ai(t)表示插入人工噪声。

4.如权利要求2所述的基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法，其特征在于，步骤二具体包括：当且仅当对于任何初始条件P(0)，以下两个条件都成立时，保密机制实现完美的预期保密：Pe(t)表示由窃听者计算的估计误差协方差；

Pis(t)＝Hi(t)Pi(t)，并取Pi(t)的对角元素，其中Hi(t)的对应对角元素是1，以形成行向量 和￥(Θi(t))；表示矩阵Θi(t)的零空间；

选择人工噪音ai(t)，其中ai(t)位于￥(Θi(t))和Θi(t)ai(t)＝0；利用正交基的矩阵知识，得到Θi(t)的零空间的标准正交基，用 表示；

收集这些列向量以形成矩阵 其中 和Φi(t)满足然后，人工噪声ai(k)由下式给出：

其中 的组成部分是i.i.d.高斯白噪声，零均值和方差 数量 在FC处设计；

然后，FC接收信号：

接收信号包含人为噪声；在FC，对于合法用户，接收信号在解码时乘以已知的Θi(t)，即

5.一种实施权利要求1所述基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法的基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听控制系统。

6.一种实施权利要求1所述基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法的电力行业防窃听监测平台。

7.一种实施权利要求1所述基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法的环境监测平台。

8.一种实施权利要求1所述基于物理过程和局部估计误差协方差矩阵的防窃听方法的远程医疗防窃听监测平台。