本發明涉及無線電信號監控,具體為基于頻譜感知的監控系統及方法。
背景技術:
1、隨著無線通信技術的快速發展,頻譜資源變得越來越緊張。因此,頻譜感知技術作為一種有效利用頻譜資源的重要手段,受到了廣泛關注。目前,頻譜感知技術主要用于動態頻譜接入(dsa)、認知無線電(cr)等領域,其主要目標是通過檢測空閑頻段來提高頻譜利用率。然而,現有的頻譜感知技術存在一些不足,主要表現為以下幾個方面:檢測準確率低:現有的頻譜感知技術在復雜環境下的檢測準確率較低,容易受到噪聲和干擾的影響,導致誤檢和漏檢情況時有發生。實時性差:許多頻譜感知方法需要較長的處理時間,無法滿足實時監控的需求,尤其是在快速變化的無線電環境中表現不佳。資源消耗大:現有的頻譜感知方法通常需要大量的計算資源和能量,特別是在便攜式設備上,這種高消耗限制了頻譜感知技術的應用范圍。
技術實現思路
1、基于以上所述現有技術的缺點,本發明的目的是提供基于頻譜感知的監控系統及方法,以解決上述技術問題。
2、為實現上述目的,本發明提供如下技術方案:基于頻譜感知的監控方法,包括:
3、通過頻譜感知設備實時采集環境中的無線電信號序列,對采集到的無線電信號序列進行處理和分析,提取頻譜使用特征;
4、采用異常檢測算法對頻譜使用特征進行分析,識別正常信號和異常信號;
5、當識別出異常信號時,生成警報,記錄異常信號的頻譜使用特征。
6、本發明進一步設置為,采集環境中的無線電信號數據,包括:信號強度、信號頻率和時間戳。
7、本發明進一步設置為,對采集到的無線電信號數據進行處理和分析,提取頻譜使用特征,包括:
8、對采集到的無線電信號數據進行去噪、歸一化和插值處理;
9、根據信號強度和對應的時間戳提取頻譜突變特征;
10、根據信號頻率和對應的時間戳提取頻率漂移特征。
11、本發明進一步設置為,根據信號強度提取頻譜突變特征,包括:獲取信號強度和對應的時間戳,生成信號強度序列,根據信號強度序列計算正向頻譜突變值和反向頻譜突變值,將正向頻譜突變值和反向頻譜突變值中最大的設為頻譜突變特征,其中,正向頻譜突變值的計算邏輯:反向頻譜突變值的計算邏輯:為信號強度序列中t時刻的正向頻譜突變值,為信號強度序列中t-1時刻的正向頻譜突變值,xt為信號強度序列中t時刻的信號強度,μ為信號強度序列的期望值,k為靈敏度因子,是一個預設的常數,為信號強度序列中t時刻的反向頻譜突變值,為信號強度序列中t-1時刻的反向頻譜突變值。
12、本發明進一步設置為,根據信號頻率提取頻率漂移,包括:獲取信號頻率和對應的時間戳,生成信號頻率序列,對信號頻率序列進行傅里葉變換得到頻率漂移特征,其中,對信號頻率序列進行傅里葉變換的邏輯為:f(ω)為頻率漂移特征,ω為信號頻率角頻率,ω的計算邏輯為:ω=2πf,f為信號頻率,n為信號頻率序列中信號頻率的數量,fi為信號頻率序列中第i個信號頻率的值,j為虛數單位,ti為為信號頻率序列中第i個信號頻率的時間戳。
13、本發明進一步設置為,異常檢測算法的構建邏輯,包括:
14、使用正常信號對應的無線電信號序列數據構建訓練集,提取訓練集的頻譜突變特征和頻率漂移特征;
15、隨機選擇頻譜突變特征和頻率漂移特征中的任一一個,設置為第一特征,并從所述第一特征中隨機選擇一個特征值,設置為第一隨機分割值,遞歸進行分割至訓練集中的數據點被分割為葉子結點,得到第一孤立樹;
16、選擇另一特征,設置為第二特征,并從所述第二特征中隨機選擇一個特征值,設置為第二隨機分割值,遞歸進行分割至訓練集中的數據點被分割為葉子結點,得到第二孤立樹,將第一孤立樹和第二孤立樹設置為孤立樹集合;
17、將提取的頻譜突變特征和頻率漂移特征輸入至孤立樹集合,計算平均路徑長度,當平均路徑長度大于預設的異常分數時,識別為異常信號;當平均路徑長度小于或等于預設的異常分數時,識別為正常信號。
18、本發明進一步設置為,平均路徑長度的計算邏輯為:h(x)為平均路徑長度,|t|為孤立樹集合的大小,即孤立樹的數量,c為待檢測的數據點,包括頻譜突變特征和頻率漂移特征,∑tpathlrngth(x,t)表示數據點x在孤立樹t中的路徑長度,路徑長度表示從根節點到達數據點x所需經過的節點數,預設的異常分數的計算邏輯為:s(x,n)為異常分數,n為樣本數量,即訓練集中樣本的總數,c(n)為平均路徑長度的調整因子,計算邏輯為:h(i)為第i個調和數,計算邏輯為:
19、本發明還提供基于頻譜感知的監控系統,所述系統包括:
20、采集模塊:通過頻譜感知設備實時采集環境中的無線電信號序列,對采集到的無線電信號序列進行處理和分析,提取頻譜使用特征;
21、分析模塊:采用異常檢測算法對頻譜使用特征進行分析,識別正常信號和異常信號;
22、警報模塊:當識別出異常信號時,生成警報,記錄異常信號的頻譜使用特征。
23、本發明提供基于頻譜感知的監控系統及方法,所述方法通過頻譜感知設備實時采集環境中的無線電信號序列,對采集到的無線電信號序列進行處理和分析,提取頻譜使用特征;采用異常檢測算法對頻譜使用特征進行分析,識別正常信號和異常信號;當識別出異常信號時,生成警報,記錄異常信號的頻譜使用特征,產生的有益效果包括:
24、1、提高頻譜感知的準確性:通過采用異常檢測算法對頻譜使用特征進行分析,能夠準確識別出正常信號和異常信號,顯著提高了頻譜感知的準確性,使用信號強度、信號頻率和時間戳提取頻譜突變特征和頻率漂移特征,使得檢測結果更為準確和可靠;
25、2、增強實時監控能力:通過對無線電信號數據的實時處理和分析,能夠快速識別異常信號并生成報警提示,顯著增強了頻譜監控的實時性,能夠在信號出現異常時,立即生成警報并記錄異常信號的頻譜使用特征,從而實現對無線電環境的實時監控和管理。
26、上述說明僅是本申請技術方案的概述,為了能夠更清楚了解本申請的技術手段,而可依照說明書的內容予以實施,并且為了讓本申請的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂,以下特舉本申請的具體實施方式。
1.基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,包括:
2.根據權利要求1所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,采集環境中的無線電信號數據,包括:信號強度、信號頻率和時間戳。
3.根據權利要求2所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,對采集到的無線電信號數據進行處理和分析,提取頻譜使用特征,包括:
4.根據權利要求3所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,根據信號強度提取頻譜突變特征,包括:獲取信號強度和對應的時間戳,生成信號強度序列,根據信號強度序列計算正向頻譜突變值和反向頻譜突變值,將正向頻譜突變值和反向頻譜突變值中最大的設為頻譜突變特征,其中,正向頻譜突變值的計算邏輯:反向頻譜突變值的計算邏輯:為信號強度序列中t時刻的正向頻譜突變值,為信號強度序列中t-1時刻的正向頻譜突變值,xt為信號強度序列中t時刻的信號強度,μ為信號強度序列的期望值,k為靈敏度因子,是一個預設的常數,為信號強度序列中t時刻的反向頻譜突變值,為信號強度序列中t-1時刻的反向頻譜突變值。
5.根據權利要求3所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,根據信號頻率提取頻率漂移,包括:獲取信號頻率和對應的時間戳,生成信號頻率序列,對信號頻率序列進行傅里葉變換得到頻率漂移特征,其中,對信號頻率序列進行傅里葉變換的邏輯為:f(ω)為頻率漂移特征,ω為信號頻率角頻率,ω的計算邏輯為:ω=2πf,f為信號頻率,n為信號頻率序列中信號頻率的數量,fi為信號頻率序列中第i個信號頻率的值,j為虛數單位,ti為為信號頻率序列中第i個信號頻率的時間戳。
6.根據權利要求3所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,異常檢測算法的構建邏輯,包括:
7.根據權利要求6所述的基于頻譜感知的監控方法,其特征在于,平均路徑長度的計算邏輯為:h(x)為平均路徑長度,|t|為孤立樹集合的大小,即孤立樹的數量,x為待檢測的數據點,包括頻譜突變特征和頻率漂移特征,∑tpathlrngth(x,t)表示數據點x在孤立樹t中的路徑長度,路徑長度表示從根節點到達數據點x所需經過的節點數,預設的異常分數的計算邏輯為:s(x,n)為異常分數,n為樣本數量,即訓練集中樣本的總數,c(n)為平均路徑長度的調整因子,計算邏輯為:h(i)為第i個調和數,計算邏輯為:
8.基于頻譜感知的監控系統,其特征在于,包括: