[发明专利]一种从频谱数据中挖掘电台通信网络拓扑结构的方法

说明书

本发明公开了一种从频谱监测数据中挖掘电台通信网络拓扑结构的方法，方法包括：从频谱监测数据中提取特征（信号功率、信号监测时间以及信号方向）；基于上述提取的特征标识每一个频谱信号，在柱坐标系中表示频谱监测信号的分布；由于信源产生的频谱信号在功率、监测时间和方向上呈现的聚类性，以及通信过程中通信双方产生的频谱信号的关联性，基于改进的OPTICS算法挖掘频谱监测数据中电台之间的通联关系；通过对电台与通联关系的匹配，推测、构建通信网络结构。本发明方法实现了从频谱监测数据中挖掘电台的通联关系、通信网络结构，并通过对通信网络结构的分析获取电台的通信行为。

技术领域

本发明属于数据挖掘技术领域，具体是一种从频谱监测数据中挖掘电台之间的通联关系和通信网络结构，分析电台的通信行为的方法。

背景技术

随着无线通信的飞速发展，频谱的稀缺性越来越突出，加强对频谱信号的监测、分析以及对电磁频谱的管理越来越迫切。频谱信号作为信息传输的媒介，对其进行深入的研究具有重要意义。目前，对海量频谱监测信号的挖掘分析主要集中于频谱态势展示，信号特征提取，信号分类等方面。海量频谱信号除了携带着通信信息外，信号本身的物理特征以及这些特征的统计规律也潜在地反映了电台的通信行为以及与通信行为相关的情报信息。但是仅仅依据频谱信号的物理特征以及这些特征的统计规律，而不依赖破解信号内容，从频谱信号中挖掘电台之间的通联关系、通信网络结构以及通信行为的研究几乎是空白。

在反恐、军事通信、通信侦查、通信安全等领域，截获并破解信号内容通常需要付出巨大的代价，并且更多时候，其加密内容是无法破解的，因此在某些具体场景中基于信号内容去获取通信个体的通信行为是难以实现的。然而频谱信号本身的物理特征是难以加密的，并且这些特征易于获取，通过研究从频谱信号中提取的物理特征和这些特征的统计规律，也可以挖掘出电台之间的通联关系、乃至通信网络等隐藏信息，进而分析并获取电台的通信行为。

发明内容

本发明的目的在于提供一种从海量频谱监测数据中挖掘电台之间通联关系、通信网络拓扑结构的方法，从而分析电台的通信行为。

为了实现上述目的，采用以下技术方案：本发明所述方法包括以下步骤：

S1：从频谱监测数据中提取特征(信号功率P、信号监测时间t以及信号方向θ)得到频谱数据集Y＝{y₁,y₂,…,y_i,…,y_n}^T,其中y_i＝{θ_i,P_i,t_i}，θ_i表示信号方向，P_i表示信号功率，t_i表示信号监测时间。数据的格式，如表1所示。

S2：基于上述提取的特征标识每一个频谱信号，引入柱坐标系和极坐标系用于研究频谱数据集Y的分布特点和统计规律；柱坐标系的三个维度分别为信号功率P、信号方向θ以及信号监测时间t；极坐标系是该柱坐标系在时间t方向上的投影。数据集表示为Z＝{y₁,y₂,…,y_i,…,y_n}^T,其中z_i＝{θ_i,P_i}。数据集Y在柱坐标系的分布如图2所示，数据集Z在极坐标的分布如图3所示。

S3：基于改进的OPTICS算法对分布在柱坐标系中的频谱监测数据进行聚类，聚类集分别对应不同电台在不同通信过程中产生的频谱信号集；OPTICS算法的改进在于：

1)ε-邻域定义为：N_ε(y_j)＝{y_i∈Y|dist(y_i-y_j)≤ε}

其中ε为邻域半径，2h为柱状领域的高度。