莫凡，梁麗莎

(湛江科技學(xué)院 智能制造學(xué)院,廣東 湛江 524094)

0 引言

隨著無線通信組網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，采用無線通信技術(shù)建立艦船通信網(wǎng)絡(luò)，提高艦船數(shù)據(jù)準(zhǔn)確收發(fā)轉(zhuǎn)換能力。然而，在艦船通信中，節(jié)點之前的干擾和誤碼等因素，導(dǎo)致艦船通信異常，需要結(jié)合艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常特征分析方法，建立艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測模型，分析艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為導(dǎo)致艦船通信中斷和失效的原因，提高艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常檢測能力。構(gòu)建優(yōu)化的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測模型，在艦船軍用通信方面具有重要意義[1]。

對艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測建立在對網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點的優(yōu)化覆蓋基礎(chǔ)上，通過組網(wǎng)節(jié)點的效能參數(shù)分析，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的覆蓋參數(shù)分析和可靠性節(jié)點分析，實現(xiàn)對艦船通信網(wǎng)絡(luò)特征分析和行為參數(shù)分析[2]。傳統(tǒng)方法中，對艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測方法主要有基于波比特分塊檢測的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法[3]、增益調(diào)節(jié)控制方法等[4]。采用基于電磁耦合調(diào)制的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法，結(jié)合多徑干擾抑制，采用載波調(diào)制技術(shù)實現(xiàn)通信信道分布式融合，根據(jù)信道均衡調(diào)度能力，實現(xiàn)對艦船網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異常檢測。但當(dāng)前方法對艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測誤差較大，實時通信能力不好。針對上述問題，本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測方法。首先構(gòu)建艦船通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋模型，然后采用譜分量融合和融合聚類處理方法，實現(xiàn)對艦船網(wǎng)絡(luò)異常行為的數(shù)據(jù)驅(qū)動控制。最后，通過仿真測試進(jìn)行性能驗證。

1 艦船無線通信組網(wǎng)節(jié)點部署和行為參數(shù)采集

1.1 艦船無線通信組網(wǎng)節(jié)點部署

為了實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測，采用最短路徑和最大覆蓋范圍尋優(yōu)方法構(gòu)建艦船通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋模型[5]，構(gòu)建節(jié)點分布模型如圖1 所示。

圖1 艦船通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋模型Fig.1 Node coverage model of ship communication network

在圖1 所示的節(jié)點分布模型中，采用無線傳感節(jié)點采集，分析艦船編隊節(jié)點移動性特征，結(jié)合通信組網(wǎng)節(jié)點的優(yōu)化部署設(shè)計，通過自組網(wǎng)的形式交互狀態(tài)特征分析，得到通信拓?fù)淇刂浦潼c集在m個終端鏈路的傳輸鏈路分配函數(shù)為：

式中：θ0和?兩個參數(shù)分別表示艦船編隊拓?fù)淇偞鷥r系數(shù)和偏移；w(k)為學(xué)習(xí)權(quán)重；k為編隊跟隨的航向分量；l為艦船網(wǎng)絡(luò)通信的帶寬；a(θ)為艦船網(wǎng)絡(luò)通信的加權(quán)通信鏈路拓?fù)?；aH(θ)為a(θ)的酉矩陣；δl為動態(tài)分量，加權(quán)通信鏈路拓?fù)鋱D模型為：

式中：an(t)為終端通信接入網(wǎng)中的核心站點的增益幅值；τn(t)為艦船終端通信接入的時延；fc為聯(lián)合自相關(guān)匹配特征值；sl為單點失效函數(shù)。

利用星型和鏈路型的組網(wǎng)方式方法，得到通信節(jié)點效用函數(shù)如下：

式中，an(t)為SDH 設(shè)備通過 GE 口進(jìn)行互聯(lián)的覆蓋度幅值。

鏈路長度和相位表示為：

式中：p0為鏈路組成的通信圖模型分布功率譜；sj為通信距離；s′為通信開銷。由此建立艦船無線通信組網(wǎng)節(jié)點部署模型，根據(jù)節(jié)點部署進(jìn)行組網(wǎng)通信的異常特征分析。

1.2 艦船無線通信組網(wǎng)節(jié)點定位

采用最短路徑和最大覆蓋范圍尋優(yōu)方法構(gòu)建艦船通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋模型，通過最小間隔均衡控制方法，得到通信網(wǎng)絡(luò)的異常動態(tài)分布集為：

艦船編隊信息交互拓?fù)鋱D模型中，轉(zhuǎn)發(fā)區(qū)域集為?A1=GFA1,?B1=GFB1，由于通信鏈路的選擇不同，得到空間分配的均衡控制模型參數(shù)可表示為：

將整個編隊視為單個整體，在有限的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，得到艦船通信組網(wǎng)節(jié)點之間的幾何測度距離，其計算公式如下：

式中：xi,yi,xjyj分別自組網(wǎng)編隊的動力學(xué)模型參數(shù)和幾何跟蹤參數(shù)；d(i,j)為總勢能最小的狀態(tài)分布聚類，得到異常行為特征分布的穩(wěn)態(tài)增益為：

式中：i(i=1,2,...,M)為艦船通信自組網(wǎng)交互編隊控制所需的時間；為總勢能最小的狀態(tài)參數(shù)；為自組網(wǎng)交互反饋系數(shù)，由此得到艦船通信的行為數(shù)據(jù)驅(qū)動模型描述為：

式中：x(k)∈Rn×1為期望編隊結(jié)構(gòu)編碼序列；A(k)∈Rn×n為通信組網(wǎng)節(jié)點之間的碰撞檢測節(jié)點集；Γ(k)為損失特征分布集。

采用異構(gòu)模型動態(tài)分配的方法，利用zk+1對估計進(jìn)行更新得到：

通過雙向鏈路(k,i)進(jìn)行艦船通信網(wǎng)絡(luò)的異常行為動態(tài)監(jiān)測。

2 艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測

2.1 艦船無線通信組網(wǎng)異常節(jié)點行為特征提取

基于周圍相鄰節(jié)點的位置信息參數(shù)，分析整個編隊組成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D的連通性，分析目標(biāo)點信息或路徑信息等任務(wù)信息分配模型，通過艦基無線通信組網(wǎng)分布式組合序列重組，進(jìn)行通信信道均衡配置，節(jié)點間的移動特征分布函數(shù)為Z，采用四元組表示為：{S1,S2,···,SL}，艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為分布網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D的連通性用圖模型表示為G=(V,E)，設(shè)計艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為分布無向圖G=(V,E,W)，用dG(u,v)表示圖G中從u到v最小跳數(shù)，連通圖G中，V表示編隊變化較大的情況下艦船通信組網(wǎng)的節(jié)點集，V2表示任意兩點邊集，得到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D的連通性信息覆蓋集Si(i=1,2,···,L)滿足以下條件：

式中：MIS 為編隊控制對時延的動態(tài)學(xué)習(xí)參數(shù)；S產(chǎn)生的消息量的個數(shù)。

采用圖2 所示的模型結(jié)構(gòu)，進(jìn)行信道均衡配置，提高通信網(wǎng)絡(luò)的異常特征檢測識別能力。

圖2 艦船無線通信組網(wǎng)的信道配置模型Fig.2 Channel configuration model for ship wireless communication networking

根據(jù)圖2 所示的艦船無線通信組網(wǎng)的信道配置模型，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動控制，得到輸入通信傳遞模型分布的功率因素為pi，pk和pk+1，異常行為特征檢測的聚類信息為ri，rk和rk+1，艦船通信網(wǎng)絡(luò)的異常鏈路分布的比特率：

式中，p(t)為節(jié)點鏈路分布的帶寬。

通過對艦船通信網(wǎng)絡(luò)的行為特征參數(shù)分析，結(jié)合譜分量融合和融合聚類處理方法進(jìn)行特征檢測。

2.2 通信信道均衡處理及異常檢測

采用可重構(gòu)智能鏈路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組合控制的方法，建立艦船通信網(wǎng)絡(luò)的信道傳輸層次化分析模型，采用結(jié)構(gòu)化調(diào)度和擴頻處理，得到艦船通信網(wǎng)絡(luò)的異常行為分布在鄰域neighbor(Li)={Li1，Li2}范圍內(nèi)的特征量，根據(jù)前L層的子載波反饋結(jié)果，得到信道均衡配置輸出模型描述為：

式中，分別用c、C、sc和dc代表鏈路層傳輸信道特征分布集。

考慮艦船通信網(wǎng)絡(luò)中電磁場空間分布特性，信息加載在集合碼組內(nèi)的擴頻序列為c′(t)，時間延遲為 τl，此時網(wǎng)絡(luò)異常行為特征點的衰減項滿足cjTc

根據(jù)上述分析，實現(xiàn)對艦船無線通信組網(wǎng)的異常行為檢測，實現(xiàn)流程如圖3 所示。

圖3 艦船無線通信網(wǎng)絡(luò)異常檢測實現(xiàn)流程Fig.3 Implementation process for anomaly detection in ship wireless communication network

3 仿真實驗與結(jié)果分析

在進(jìn)行艦船通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸仿真測試中，對艦船通信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采樣的陣元數(shù)為38，艦船通信網(wǎng)絡(luò)的無線通信結(jié)的配置的周期為24 ms，陣元傳輸帶寬為1.5 dB，接收器中心位于(1.4 m,2.4 m,2.5 m)，通信節(jié)點的拓?fù)鋫€數(shù)為200，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，得到艦船通信網(wǎng)絡(luò)行為特征分布如圖4 所示。

圖4 艦船通信網(wǎng)絡(luò)行為特征提取Fig.4 Feature extraction of ship communication network behavior

以圖4 的艦船通信網(wǎng)絡(luò)行為特征監(jiān)測結(jié)果為測試對象，進(jìn)行異常檢測，結(jié)合譜分量融合和融合聚類結(jié)果，得到異常行為檢測結(jié)果如圖5 所示。

圖5 異常行為檢測結(jié)果Fig.5 Abnormal Behavior Detection Results

分析可知，本文方法對艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測的聚類性較好，測試異常檢測后輸出的誤碼率，得到對比結(jié)果見表1。分析得知，本文方法提高了艦船通信的準(zhǔn)確性，降低輸出誤碼率。

表1 誤碼率測試Tab.1 Error Rate Test

4 結(jié)語

建立艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測模型，分析艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為導(dǎo)致艦船通信中斷和失效的原因，提高艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常檢測能力。本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的艦船通信網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測方法，采用最短路徑和最大覆蓋范圍尋優(yōu)方法構(gòu)建艦船通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋模型，結(jié)合譜分量融合和融合聚類處理方法進(jìn)行特征檢測。研究得知，本文方法提高了通信的可靠性，降低誤碼率。