一种识别分配类及混合类MAC协议的方法技术

本发明专利技术公开了一种识别分配类及混合类MAC协议的方法，其包括以下步骤：S1、搭建网络模型，获取网络中的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声；S3、确定加噪采样信号中所有信号帧的起止位置并计算帧长；S4、将信号帧划分为控制帧和数据帧；S5、获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、将各个协议的帧类别和帧分布作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、通过MAC协议识别模型对待识别协议进行识别，完成识别分配类及混合类MAC协议。本发明专利技术具有很好的识别效果，比较适合应用于实际场景，解决了能量特征受噪声影响大以及时间特征较难精确提取的问题。

A Method for Identifying Distribution Class and Mixed Class MAC Protocols

The invention discloses a method for identifying allocation and hybrid MAC protocols, which includes the following steps: S1, building network model to obtain simulation signals in the network; S2, BPSK modulation, sampling and adding noise to simulation signals; S3, determining the starting and ending positions of all signal frames in noise-added sampling signals and calculating frame length; S4, dividing signal frames into control frames and data frames; 5. Get the frame category and the frame distribution of each protocol; S6. Train the support vector machine with the frame category and the frame distribution of each protocol as the training data to get the recognition model of MAC protocol; S7. Identify the identification protocol through the identification model of MAC protocol, complete the identification of the allocation class and the hybrid class of MAC protocol. The invention has good recognition effect, is more suitable for practical scenarios, and solves the problem that energy features are greatly affected by noise and time features are difficult to accurately extract.

【技术实现步骤摘要】
一种识别分配类及混合类MAC协议的方法
本专利技术涉及通信领域，具体涉及一种识别分配类及混合类MAC协议的方法。
技术介绍
现有的MAC协议识别方法中通常采用能量特征或者时间特征作为特征参数，这种方法只能对不同种类的或者差别较大的MAC协议进行识别，而且能量特征很容易受到噪声的影响，提取时间特征时对时间的精确度要求也很高，因此在实际应用的过程中会较为受限。
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分配类及混合类MAC协议的方法解决了能量特征受噪声影响大以及时间特征较难精确提取的问题。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：提供一种识别分配类及混合类MAC协议的方法，其包括以下步骤：S1、搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，得到加噪采样信号；S3、对加噪采样信号进行能量检测，确定所有信号帧的起止位置并计算各个信号帧的长度；S4、将信号帧按照长度的不同进行分类，得到控制帧和数据帧；S5、根据同一协议的控制帧和数据帧的数量和分布情况获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、从加噪采样信号中提取出各个协议的帧类别和帧分布，并将其作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、将待识别信号采用与步骤S2至步骤S5相同的方法获取其帧类别和帧分布，将待识别信号的帧类别和帧分布作为MAC协议识别模型的输入，完成对待识别信号的协议识别。进一步地，步骤S1的具体方法包括：在OPNETModeler仿真软件中搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；其中三种分配类及混合类MAC协议分别为TDMA协议、ABROAD协议和P-TDMA协议。进一步地，步骤S2的具体方法包括：对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，使得加噪采样信号的信噪比分别为20dB、18dB、14dB、10dB、8dB、6dB、4dB、3dB、2dB、1dB和0dB，得到不同信噪比下的加噪采样信号。进一步地，步骤S3的具体方法包括：对加噪采样信号进行能量检测，得到能量检测的结果，将大于能量门限值的信号判定为有效信号，即信号帧；将小于等于能量门限值的信号作为噪声信号，将信号帧与噪声交界的位置作为信号帧的起始位置或终止位置，获取所有起止位置之间的差值，得到各个信号帧的帧长。进一步地，步骤S4的具体方法包括：将信号帧按照长度的不同进行分类，将帧长小于帧长门限的帧作为控制帧；将帧长大于帧长门限的帧作为数据帧。进一步地，步骤S5的具体方法包括：根据各个协议的信号帧的类别数目得到帧类别；根据各个协议的控制帧和数据帧的分布情况得到帧分布；其中TDMA协议的帧类别为1，ABROAD协议和P-TDMA协议的帧类别均为2；将TDMA协议和P-TDMA协议的帧分布设为0，在一个帧周期中，其数据帧连续分布；将ABROAD协议的帧分布设为1，其控制帧和数据帧穿插分布。进一步地，步骤S6的具体方法包括以下子步骤：S6-1、将各个协议的帧类别和帧分布作为训练数据；S6-2、随机设置支持向量机的权重和偏置的初始值，输入训练数据获取训练结果和真实结果之间的差距；S6-3、判断训练结果和真实结果之间的差距是否小于阈值，若是则结束训练得到MAC协议识别模型，否则返回步骤S6-2；其中支持向量机的模型为：s.t.yi(wTxi+b)≥1-ξi,i＝1,2,…,m,ξi≥0模型中(xi,yi)为第i组训练数据，xi表示由帧类别和帧分布共同组成的特征向量，yi表示xi对应的真实结果，即标签；w和b分别是支持向量机的权重和偏置；ξi为松弛变量；C为惩罚因子；m为训练数据总数；(·)T表示矩阵转置；s.t.(·)为约束条件。本专利技术的有益效果为：本专利技术使用帧类别和帧分布作为MAC协议识别的特征，使得MAC协议识别模型拥有较强的抗干扰能力，解决了能量特征受噪声影响大以及时间特征较难精确提取的问题。附图说明图1为本专利技术的流程示意图；图2为不同信噪比下MAC协议识别的准确率。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，该识别分配类及混合类MAC协议的方法包括以下步骤：S1、搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，得到加噪采样信号；S3、对加噪采样信号进行能量检测，确定所有信号帧的起止位置并计算各个信号帧的长度；S4、将信号帧按照长度的不同进行分类，得到控制帧和数据帧；S5、根据同一协议的控制帧和数据帧的数量和分布情况获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、从加噪采样信号中提取出各个协议的帧类别和帧分布，并将其作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、将待识别信号采用与步骤S2至步骤S5相同的方法获取其帧类别和帧分布，将待识别信号的帧类别和帧分布作为MAC协议识别模型的输入，完成对待识别信号的协议识别。步骤S1的具体方法包括：在OPNETModeler仿真软件中搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；其中三种分配类及混合类MAC协议分别为TDMA协议、ABROAD协议和P-TDMA协议。步骤S2的具体方法包括：对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，使得加噪采样信号的信噪比分别为20dB、18dB、14dB、10dB、8dB、6dB、4dB、3dB、2dB、1dB和0dB，得到不同信噪比下的加噪采样信号。步骤S3的具体方法包括：对加噪采样信号进行能量检测，得到能量检测的结果，将大于能量门限值的信号判定为有效信号，即信号帧；将小于等于能量门限值的信号作为噪声信号，将信号帧与噪声交界的位置作为信号帧的起始位置或终止位置，获取所有起止位置之间的差值，得到各个信号帧的帧长。步骤S4的具体方法包括：将信号帧按照长度的不同进行分类，将帧长小于帧长门限的帧作为控制帧；将帧长大于帧长门限的帧作为数据帧。步骤S5的具体方法包括：根据各个协议的信号帧的类别数目得到帧类别；根据各个协议的控制帧和数据帧的分布情况得到帧分布；其中TDMA协议的帧类别为1，ABROAD协议和P-TDMA协议的帧类别均为2；将TDMA协议和P-TDMA协议的帧分布设为0，在一个帧周期中，其数据帧连续分布；将ABROAD协议的帧分布设为1，其控制帧和数据帧穿插分布。在具体实施过程中，四种MAC协议的特征数据如表1所示：表1：四种MAC协议的特征数据帧类别帧分布TDMA协议10ABROAD协议21P-TDMA协议20步骤S6的具体方法包括以下子步骤：S6-1、从信噪比为20dB的加噪采样信号中将各个协议的帧类别和帧分布作为训练数据；S6-2、随机设置支持向量机的权重和偏置的初始值，输入训练数据获取训练结果和真实结果之间的差距；S6-3本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种识别分配类及混合类MAC协议的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，得到加噪采样信号；S3、对加噪采样信号进行能量检测，确定所有信号帧的起止位置并计算各个信号帧的长度；S4、将信号帧按照长度的不同进行分类，得到控制帧和数据帧；S5、根据同一协议的控制帧和数据帧的数量和分布情况获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、从加噪采样信号中提取出各个协议的帧类别和帧分布，并将其作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、将待识别信号采用与步骤S2至步骤S5相同的方法获取其帧类别和帧分布，将待识别信号的帧类别和帧分布作为MAC协议识别模型的输入，完成对待识别信号的协议识别。

【技术特征摘要】
1.一种识别分配类及混合类MAC协议的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，得到加噪采样信号；S3、对加噪采样信号进行能量检测，确定所有信号帧的起止位置并计算各个信号帧的长度；S4、将信号帧按照长度的不同进行分类，得到控制帧和数据帧；S5、根据同一协议的控制帧和数据帧的数量和分布情况获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、从加噪采样信号中提取出各个协议的帧类别和帧分布，并将其作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、将待识别信号采用与步骤S2至步骤S5相同的方法获取其帧类别和帧分布，将待识别信号的帧类别和帧分布作为MAC协议识别模型的输入，完成对待识别信号的协议识别。2.根据权利要求1所述的识别分配类及混合类MAC协议的方法，其特征在于，所述步骤S1的具体方法包括：在OPNETModeler仿真软件中搭建网络模型，对三种分配类及混合类MAC协议进行仿真，获取网络中各个节点一段时间内的仿真信号；其中三种分配类及混合类MAC协议分别为TDMA协议、ABROAD协议和P-TDMA协议。3.根据权利要求1所述的识别分配类及混合类MAC协议的方法，其特征在于，所述步骤S2的具体方法包括：对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声，使得加噪采样信号的信噪比分别为20dB、18dB、14dB、10dB、8dB、6dB、4dB、3dB、2dB、1dB和0dB，得到不同信噪比下的加噪采样信号。4.根据权利要求1所述的识别分配类及混合类MAC协议的方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法包括：对加噪采样信号进行能量检测，得到能量检测的结果，将大于能...

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