【摘要】：對(duì)移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè),可以保證通信安全。在移動(dòng)通信過(guò)程中,常常出現(xiàn)脈沖信號(hào)的干擾,將正常通信信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閭喂粜盘?hào),而傳統(tǒng)方法不能對(duì)偽攻擊信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別,錯(cuò)將正常信號(hào)檢測(cè)為攻擊信號(hào),不能對(duì)攻擊信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)。提出基于粒子群的移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)優(yōu)化檢測(cè)方法。上述方法先將中值濾波與小波消噪原理相融合,對(duì)原始的通信信號(hào)離散分解;其次進(jìn)行去噪處理,選擇出信號(hào)的非線性函數(shù)來(lái)近似估計(jì)其負(fù)熵,最后確定信號(hào)負(fù)熵最大的目標(biāo)函數(shù),利用粒子群原理對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解全局最優(yōu)解,并以其最優(yōu)解為依據(jù)實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)優(yōu)化檢測(cè)。仿真結(jié)果證明,所提方法可以有效地對(duì)移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),提升網(wǎng)絡(luò)通信的質(zhì)量,且魯棒性較強(qiáng)。
【圖文】：

非高斯性函數(shù)，在此基礎(chǔ)上獲取攻擊信號(hào)負(fù)熵近似估計(jì)，定邐在￡［＞／］＝／的約束下，通信信號(hào)檢測(cè)矩陣》ｒ，Ｌ（）ｒ）越逡逑義通信攻擊信號(hào)的自適應(yīng)檢測(cè)最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)，依據(jù)粒子群理邐大，說(shuō)明信號(hào)獨(dú)立性越強(qiáng)、通信攻擊信號(hào)檢測(cè)效果越理想。逡逑論思想計(jì)算通信攻擊信號(hào)的自適應(yīng)檢測(cè)全局最優(yōu)解，利用最邐設(shè)定粒子群的數(shù)量為將最優(yōu)粒子的適應(yīng)度表示為／？？，第逡逑優(yōu)解完成對(duì)移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)優(yōu)化檢測(cè)，具體過(guò)程如下邐ｉ次迭代中粒子Ｃ的適應(yīng)度為／，粒子群平均適應(yīng)度利用下逡逑所述：邐式表幣逡逑通過(guò)負(fù)熵來(lái)度量通信信號(hào)的非高斯性，利用下式對(duì)信息邐Ｌ邐（１８）逡逑熵進(jìn)行定義邐１邋ｎ邋‘逡逑ｆ邐將適應(yīng)度高于的粒子適應(yīng)度再進(jìn)行平均獲得？；，慣性逡逑＝－邋＼ｐ｛ｙ）＼0ｓ（Ｐ（ｙ））ｄｙ邐（９）因子可依據(jù)／，和／＿進(jìn)行調(diào)整，利用下式表示逡逑其中，７代表隨機(jī)變量，Ｐ（ｙ）代表隨機(jī)變量ｙ的概率密度。利邐＿邐／邐／．邋＼逡逑用下式對(duì)負(fù)艦行定義邐．＝．？ｅｘＰ（＿ａ．＿ｊ邐0９）逡逑；（）＝［邋｛ｙ）ｋＡｉＬｄｙ邋＝邋ＨＡｙ）邋．Ｈ｛ｙ）邐（１０）式中，ａ和％的選擇對(duì)通信攻擊信號(hào)的自適應(yīng)檢測(cè)效果具有逡逑１邐ｃ邐較大的影響。逡逑式中，ｐｃ（ｙ）是與／＞（ｙ）為具有相同方差的高斯隨機(jī)分布，以上是調(diào)整過(guò)程，并以調(diào)整后的結(jié)果為依據(jù)完成對(duì)移動(dòng)逡逑（ｙ）代表ｐｃ（ｙ）的熵，好（ｙ）代表ｐ（ｙ）的信息熵。邐通信中攻擊信號(hào)優(yōu)化檢測(cè)。逡逑利用非線性函數(shù)來(lái)對(duì)負(fù)熵進(jìn)行近似，利用下式對(duì)負(fù)熵進(jìn)逡逑行近似估計(jì)邐４仿真結(jié)果與分析逡逑Ｊ（ｙ）邋－＊，（￡｛（；，（ｒ）？２邋＋４２（￡｛Ｇ２（ｒ）＞－￡｛Ｇ２（Ｋ）？２邐為了證明提出的基于粒子群的移動(dòng)通信中攻擊信號(hào)優(yōu)逡逑（１１）邋化檢

適應(yīng)檢測(cè)的全局最優(yōu)解，利用最優(yōu)解完成對(duì)通信攻擊信逡逑0－３邋ｒ邐號(hào)檢測(cè)，使得本文方法進(jìn)行脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊信號(hào)檢逡逑＾邐財(cái)文方＿文獻(xiàn)［８］、文獻(xiàn)［９］方法進(jìn)行脈沖逡逑岕丨，＿，＿｜１邋丨１邐：＝＾＝＝ｆｔ＝：逡逑－０．３邋邐１邐＊邐１邐１邐１邐１邐１邐１邐１邐？圖邋５邋所７Ｋ0逡逑０．０５邋０．邋１０邋０．１５邋０．２０邋０．２５邋０．３０邋０．３５邋０．４０邋０．４５邋０．５０邋０．５５逡逑時(shí)間／ｓ逡逑１邋■■■邐ｉｉ邐Ｉ邐ｙ邐ｉｉ邐？逡逑圖３文獻(xiàn)［９］方法對(duì)應(yīng)的分離效果邐ｃ邋ｃ邋＝邋＿逡逑０．８邋－逡逑通信攻擊信號(hào)的自適應(yīng)分離效果利用文獻(xiàn)［８］方法和文獻(xiàn)邐（Ｕ－．．邐．．．邐，６逡逑［９］方法進(jìn)行脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊信號(hào)的自適應(yīng)分離效邐ｓａ６？＼ｆ邋＼／＞邋＾邋＼邋（ｒ＇＾Ｔ＼逡逑果，，這主要是因?yàn)楸疚姆椒ㄔ趯?duì)脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊信邐１邋’，＼Ｊ邋Ｙ邋．邋ｉｌ邋ａ邋＼逡逑號(hào)自適應(yīng)分離過(guò)程中，先對(duì)脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊信號(hào)的邐＾邐＼邐／邐＼邋／丨？逡逑0．邋４邋－邐．．．．邋Ｍ邋；逡逑樣本進(jìn)行分析，對(duì)采集的脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊信號(hào)進(jìn)行逡逑分解，融合于小波去噪原理組建基于小波的通信攻擊信號(hào)去邐＾邐｜々文方法￣逡逑噪模型，獲得通信攻擊信號(hào)各頻系數(shù)，最終對(duì)通信攻擊信號(hào)邐二邐文獻(xiàn)［８］方法逡逑進(jìn)行有效分離，使得本文方法進(jìn)行脈沖噪聲環(huán)境下通信攻擊邐Ｊ邐丨１文獻(xiàn)［９］方法｜逡逑信號(hào)的自適應(yīng)分離效果較好。邐０．０５邋０．１０邋（Ｕ５邋ａ邋２０邋０．２６邋０．３０邋０．３５邋０．４０邋０．４５邋０．５０邋０．Ｋ逡逑分別利用本文方法和文獻(xiàn)［８］、文獻(xiàn)［９
【作者單位】： 河南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;河南工程學(xué)院工程訓(xùn)練中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2536418