一种识别竞争类MAC协议的方法技术

本发明专利技术公开了一种识别竞争类MAC协议的方法包括以下步骤：获取基于各种仿真竞争类MAC协议的仿真信号；对信号进行能量检测；根据能量检测结果与能量门限来统计帧长度，分别得到控制帧和数据帧；根据数据帧数量和控制帧数量得到信号帧类比；根据属于同一信号的帧长度总和得到信号占空比；将各仿真信号的信号帧类比和信号占空比作为训练数据训练支持向量机；通过训练后的支持向量机对属于同一待识别信号的信号帧类比和信号帧占空比进行分类，进而得到竞争类MAC协议的类型。本发明专利技术将检测到的控制帧与数据帧的数量之比作为MAC层的特征参数，可以从协议本身的数据交互机制来识别不同的竞争类MAC协议，因此本发明专利技术具有很好的识别效果。

【技术实现步骤摘要】
一种识别竞争类MAC协议的方法
本专利技术涉及通信领域，具体涉及一种识别竞争类MAC协议的方法。
技术介绍
SANQINGHU、YU-DONGYAO、ZHUOYANG在论文“MACProtocolIdentificationUsingSupportVectorMachinesforCognitiveRadioNetworks”中利用支持向量机基于信号的能量特征和时间特征对ALOHA、CSMA、TDMA等基本MAC协议进行了识别。他们的工作主要是竞争类MAC协议和分配类的MAC协议的识别，实验结果显示利用信号的能量特征和时间特征能够有效地对CSMA、PureALOHA、SlottedALOHA及TDMA进行分类。但是他们的方案只能对于区分区别较大的协议。对于常用于实际的网络系统的MACA、MACA-BI、FAMA-NCS等协议则不适用。另一方面，能量特征对噪声极为敏感，在噪声不确定的情况下表现糟糕。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种识别竞争类MAC协议的方法解决了现有竞争类MAC协议识别方法识别效果差的问题。为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：提供一种识别竞争类MAC协议的方法，其包括以下步骤：S1、搭建网络仿真模型，获取基于各种仿真竞争类MAC协议的仿真信号；S2、对各仿真信号进行能量检测，得到各仿真信号的能量检测结果；对待识别信号进行能量检测，得到待识别信号的能量检测结果；S3、根据能量检测结果与能量门限来统计帧长度，将帧长度大于长度门限的帧作为该仿真信号的数据帧，将小于长度门限的帧作为该仿真信号的控制帧；将待识别信号中帧长度大于长度门限的帧作为待识别信号的数据帧，将待识别信号中帧长度小于长度门限的帧作为待识别信号的控制帧；S4、根据一段时间T内收到的属于同一信号的数据帧数量和控制帧数量分别得到该仿真信号的信号帧类比和待识别信号的信号帧类比；根据一段时间T内收到的属于同一信号的帧长度总和分别得到该仿真信号的信号占空比和待识别信号的信号占空比；S5、将各仿真信号的信号帧类比和信号占空比作为训练数据训练支持向量机，得到基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型；S6、通过基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型对属于同一待识别信号的信号帧类比和信号帧占空比进行分类，进而得到该待识别信号中竞争类MAC协议的类型。进一步地，步骤S1的具体方法为：基于OPNET平台搭建网络仿真模型，每种竞争类MAC协议至少仿真于一个信号内，且每个仿真信号只采用一种竞争类MAC协议。进一步地，步骤S2中对信号进行能量检测的具体方法为：根据滑动的时间窗截取信号，并根据公式进行能量检测，得到能量检测后的输出yi(m)；其中为γ(·)窗函数；N为窗函数每次滑动的步长；n为离散序列下标；si(n)为天线接收到的信号；i为第i根接收到信号的天线；m为大于等于1的整数；将能量检测后的输出yi(m)进行二值化，得到能量检测结果。进一步地，步骤S4中信号帧类比和信号占空比的计算公式分别为：进一步地，步骤S5中基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型为：其中(xj,yj)是训练数据，xj为信号帧类比和信号占空比组成的特征向量；yj为训练样本标签；ω为支持向量机待训练的权值；ξj为支持向量机的松弛变量；b为支持向量机待训练的偏置；C为大于0的正则化常数；φ(x)为表示x映射后的特征向量。本专利技术的有益效果为：本专利技术利用能量检测算法估计信号的帧长，并根据信号的帧长度将帧分为控制帧与数据帧，将在信道上检测到的控制帧与数据帧的数量之比作为MAC层的特征参数信号帧类比。信号帧类比可以从协议本身的数据交互机制来识别不同的竞争类MAC协议，因此具有很好的识别效果。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为仿真数据获取模型示意图；图3为信噪比为20db时特征参数分布示意图；图4为信噪比为10db时特征参数分布示意图；图5为信噪比为3db时特征参数分布示意图；图6为信噪比为1db时特征参数分布示意图；图7为支持向量机的竞争类MAC协议识别率示意图。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。如图1所示，该识别竞争类MAC协议的方法包括以下步骤：S1、搭建网络仿真模型，获取基于各种仿真竞争类MAC协议的仿真信号；S2、对各仿真信号进行能量检测，得到各仿真信号的能量检测结果；对待识别信号进行能量检测，得到待识别信号的能量检测结果；S3、根据能量检测结果与能量门限来统计帧长度，将帧长度大于长度门限的帧作为该仿真信号的数据帧，将小于长度门限的帧作为该仿真信号的控制帧；将待识别信号中帧长度大于长度门限的帧作为待识别信号的数据帧，将待识别信号中帧长度小于长度门限的帧作为待识别信号的控制帧；S4、根据一段时间T内收到的属于同一信号的数据帧数量和控制帧数量分别得到该仿真信号的信号帧类比和待识别信号的信号帧类比；根据一段时间T内收到的属于同一信号的帧长度总和分别得到该仿真信号的信号占空比和待识别信号的信号占空比；S5、将各仿真信号的信号帧类比和信号占空比作为训练数据训练并测试支持向量机，若测试合格，则得到基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型；若测试不合格，则返回步骤S1；S6、通过基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型对属于同一待识别信号的信号帧类比和信号帧占空比进行分类，进而得到该待识别信号中竞争类MAC协议的类型。步骤S1的具体方法为：基于OPNET平台搭建网络仿真模型，每种竞争类MAC协议至少仿真于一个信号内，且每个仿真信号只采用一种竞争类MAC协议。步骤S2中对信号进行能量检测的具体方法为：根据滑动的时间窗截取信号，并根据公式进行能量检测，得到能量检测后的输出yi(m)；其中为γ(·)窗函数；N为窗函数每次滑动的步长；n为离散序列下标；si(n)为天线接收到的信号；i为第i根接收到信号的天线；m为大于等于1的整数；将能量检测后的输出yi(m)进行二值化，得到能量检测结果。步骤S5中基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型为：其中(xj,yj)是训练数据，xj为信号帧类比和信号占空比组成的特征向量；yj为训练样本标签；ω为支持向量机待训练的权值；ξj为支持向量机的松弛变量；b为支持向量机待训练的偏置；C为大于0的正则化常数；φ(x)为表示x映射后的特征向量。在本专利技术的一个实施例中，可以基于OPNET软件平台搭建网络仿真建模环境，包括网络模型、节点模型、进程模型。对MACA、MACA-BI、CSMA/CA、FAMA-NCS等协议进行了详细地仿真和分析。根据MAC协议下网络节点的数据发送情况，结合物理层BPSK调制信号完成了竞争类MAC协议的网络计算机建模与仿真数据获取。网络仿真模型中包含十个节点，各节点之间可以相互发送数据。网络仿真模型分别给仿真信号配置MACA、MACA-BI、CSMA/CA、FAMA-NCS等竞争类MAC协议。用表示节点发送忙闲的统计量来统计网络中各节点的数据发送情况，节点发送本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别竞争类MAC协议的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、搭建网络仿真模型，获取基于各种仿真竞争类MAC协议的仿真信号；S2、对各仿真信号进行能量检测，得到各仿真信号的能量检测结果；对待识别信号进行能量检测，得到待识别信号的能量检测结果；S3、根据能量检测结果与能量门限来统计帧长度，将帧长度大于长度门限的帧作为该仿真信号的数据帧，将小于长度门限的帧作为该仿真信号的控制帧；将待识别信号中帧长度大于长度门限的帧作为待识别信号的数据帧，将待识别信号中帧长度小于长度门限的帧作为待识别信号的控制帧；S4、根据一段时间T内收到的属于同一信号的数据帧数量和控制帧数量分别得到该仿真信号的信号帧类比和待识别信号的信号帧类比；根据一段时间T内收到的属于同一信号的帧长度总和分别得到该仿真信号的信号占空比和待识别信号的信号占空比；S5、将各仿真信号的信号帧类比和信号占空比作为训练数据训练支持向量机，得到基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型；S6、通过基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型对属于同一待识别信号的信号帧类比和信号帧占空比进行分类，进而得到该待识别信号中竞争类MAC协议的类型。

【技术特征摘要】
1.一种识别竞争类MAC协议的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、搭建网络仿真模型，获取基于各种仿真竞争类MAC协议的仿真信号；S2、对各仿真信号进行能量检测，得到各仿真信号的能量检测结果；对待识别信号进行能量检测，得到待识别信号的能量检测结果；S3、根据能量检测结果与能量门限来统计帧长度，将帧长度大于长度门限的帧作为该仿真信号的数据帧，将小于长度门限的帧作为该仿真信号的控制帧；将待识别信号中帧长度大于长度门限的帧作为待识别信号的数据帧，将待识别信号中帧长度小于长度门限的帧作为待识别信号的控制帧；S4、根据一段时间T内收到的属于同一信号的数据帧数量和控制帧数量分别得到该仿真信号的信号帧类比和待识别信号的信号帧类比；根据一段时间T内收到的属于同一信号的帧长度总和分别得到该仿真信号的信号占空比和待识别信号的信号占空比；S5、将各仿真信号的信号帧类比和信号占空比作为训练数据训练支持向量机，得到基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型；S6、通过基于支持向量机的竞争类MAC协议分类模型对属于同一待识别信号的信号帧类比和信号帧占空比进行分类，进而得到该待识别信号中竞争类MAC协议的类型。2.根据权利要求1所述的识别竞争类MAC协议...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵怀宗，熊坤，潘晔，王文钦，陈慧，林静然，胡全，利强，廖轶，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51