【摘 要】
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随着无线通信技术的蓬勃发展,种类繁多的无线通信设备的使用使得稀缺的无线频谱资源愈发拥挤。电磁环境异常检测方法可以为监管并规范大量用频设备合规使用频谱资源提供技术支持。另外,网络安全已成为一个全球性的问题,无线物理层的电磁环境安全检测是网络安全防御的重要内容。现有的通信方式产生的电磁信号很容易被拦截或渗透,如果能够检测出异常电磁信号的种类,将提升通信系统对异常电磁信号的主动防御能力。因此如何有效地把
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随着无线通信技术的蓬勃发展,种类繁多的无线通信设备的使用使得稀缺的无线频谱资源愈发拥挤。电磁环境异常检测方法可以为监管并规范大量用频设备合规使用频谱资源提供技术支持。另外,网络安全已成为一个全球性的问题,无线物理层的电磁环境安全检测是网络安全防御的重要内容。现有的通信方式产生的电磁信号很容易被拦截或渗透,如果能够检测出异常电磁信号的种类,将提升通信系统对异常电磁信号的主动防御能力。因此如何有效地把电磁环境异常从复杂电磁环境中检测出来并判断其种类,对电磁环境监测问题及提升网络安全具有重大意义。本文对基于深度学习的电磁环境异常检测方法进行了改进并建模。主要内容可以归纳如下:首先,本文对电磁环境异常的特点进行了分析,并总结了目前电磁环境异常检测问题存在的难点。同时,对电磁环境异常进行了定义并给出了数学模型。其次,对深度学习基础理论进行了介绍,重点对深度学习中的一维卷积神经网络和自动编码器两种网络结构进行了研究。然后,由于已有的自动编码器异常检测模型将重点放在对功率谱密度数据估计重构上的问题上,忽略了电磁频谱局部的动态变化特征,这导致了基于自动编码器的检测方法准确率有待提高。因此,本文提出了基于卷积自动编码器的异常检测模型。仿真实验结果表明,本文提出的基于卷积自编码器的检测方法与传统的自编码器方法相比,对不同强度的微弱异常电磁信号检测准确率均有提高,以信干比为28d B时为例,卷积自编码器模型对不同种类的电磁环境异常检测ROC曲线下面积均提高了0.02以上。最后,针对目前的电磁环境异常检测方法没有对异常种类做出分类的问题,对电磁环境异常的种类从频谱占用度的角度进行了定义,本文提出了两种基于一维卷积神经网络的电磁环境异常种类分类模型。仿真结果表明,本文提出的基于一维卷积神经网络的电磁环境异常分类算法能够有效对电磁环境异常做出分类,比以往的深度学习异常序列检测网络的准确率更高,在信干比为20d B时,异常分类准确率达到了95%。
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