[發明專利]一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置與識別方法

在審

• 申請號: 201910811601.3
• 申請日: 2019-08-30
• 公開（公告）號: CN110728175A
• 公開（公告）日: 2020-01-24
• 發明（設計）人: 李曉東;宋滔;丁建鋒;蔡勇華;嚴承濤;蔣武宏
• 申請（專利權）人: 中國電子科技網絡信息安全有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 51214 成都九鼎天元知識產權代理有限公司
• 代理人: 鄧世燕

本發明公開了一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置與識別方法，識別裝置包括天線、接收機、信號采集處理單元、計算分析單元、電源模塊和時鐘模塊；接收機通過天線接收無線電磁信號，對信號進行處理后將信號送入信號采集處理單元；信號采集處理單元完成信號的采集和處理工作，將信號輸出到計算分析單元；計算分析單元利用人工智能深度學習的卷積神經網絡技術進行無線電磁紅黑信號的識別。識別方法基于上述的識別裝置。本發明提供的用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置與識別方法解決了在實際環境中電磁信號紅黑特征差別微弱不容易提取的難題，突破了人工提取紅黑信號特征較困難的瓶頸。

技術領域

本發明涉及一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置與識別方法。

背景技術

隨著信息技術的發展，無線網絡己覆蓋到人們工作生活的各個方面，網絡安全問題也越來越備受關注。由于無線通信網絡開放性特點，使得無線電波很容易被截獲，遭受分析或破譯。通常采用加密算法對無線網絡中傳輸中的信息進行加密保護，這種經過加密的信號就是黑信號，被人截獲后很難被破譯；沒有經過加密的信號就是紅信號。如果信息沒有經過加密就發出去(信息明發)，電磁傳輸信號被人截獲或破譯，會造成“紅信號”泄漏。因此，需要對無線網絡電磁傳輸信號進行“紅”“黑”識別，從而實現對電磁信號的紅黑狀態進行監測。

目前對電磁信號進行紅黑識別的一種方法是已知無線通信協議的情況下，對加密信號進行解調、解碼，還原成0-1比特序列，然后對0-1比特序列本身以及統計特性(如：0-1均衡性、游程分布特性、自相關性、信息熵等)進行分析，從而實現紅黑信號的分類識別。這種已知通信協議的解調、解碼方法，只能針對單一的設備，不能推廣的其他的網絡設備，通用性差；無線網絡終端的型號多、通信體制不統一、調制模式多種多樣，在未知無線通信協議的情況下，對無線電磁信號進行解調、解碼、還原成比特流數據是比較困難的。

發明內容

為了克服現有技術的上述缺點，本發明提出了一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置與識別方法，本發明在獲取無線電磁信號后，不需要對其進行解調、解碼和還原成比特流數據，也不需要人工提取無線電磁紅黑信號的統計特征，而是采用人工智能深度學習算法(卷積神經網絡)的分級的多層結構，從輸入信號開始，從低層到高層，逐級完成特征提取，最后將高層特征按照一定的非線性組合映射到線性可分的特征空間，實現信號紅黑識別。同時，本發明首次將LeNet卷積神經網絡(LeNet CNN)應用于無線電磁信號紅黑識別，并在應用過程中將LeNet CNN網絡作相應改進，以提高卷積神經網絡對于紅黑信號分類識別的準確度。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別裝置，其包括接收機、信號采集處理單元、計算分析單元、電源模塊和時鐘模塊；

接收機接收無線電磁信號，對信號進行處理后將信號送入信號采集處理單元；

信號采集處理單元完成信號的采集和處理工作，將信號輸出到計算分析單元；

計算分析單元利用人工智能深度學習的卷積神經網絡技術進行無線電磁紅黑信號的識別。

一種用于無線網絡的電磁信號紅黑識別方法，其基于上述的電磁信號紅黑識別裝置，包括以下步驟：

步驟一、接收機接收無線電磁信號；

步驟二、接收機對接收到的無線電磁信號進行處理，輸出寬帶模擬中頻信號，送入信號采集處理單元；

步驟三、信號采集處理單元完成寬帶模擬中頻信號的采集和處理工作，將中頻信號轉換為基帶信號，輸出到計算分析單元；

步驟四、計算分析單元實現無線電磁紅信號檢測。

與現有技術相比，本發明的積極效果是：