无线通信网络中若干智能化技术研究

针对传统无线通信网络远程控制系统的功能无法满足设计需求的问题,研究人员提出了基于智能化的无线通信网络设计。本文实现无线通信网络系统的设计,包括软硬件系统等。在设计系统软件过程中,对无线通信网络远程终端控制信号进行重构,实现无线通信网络远程终端控制。通过测试结果表示,该系统能够满足设计需求,降低冲突率,满足系统的性能需求。

基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法

无线通信网络受到DoS攻击,会使得网络的负载增加,导致延迟增加。而在无线通信网络中,数据通常分散在多个节点上,这会造成数据泄露和被攻击。为此,提出一种基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法。对初始无线通信网络数据进行预处理和归一化,并采用随机森林算法进行降维处理,去除冗余特征,获得最佳网络数据特征集。将特征集输入到以深度卷积神经网络为通用模型的联邦学习训练模型中,独立训练本地模型并进行模型修正,传输至中心服务器进行聚合,收敛后完成训练。利用训练得到的联邦学习模型检测无线通信网络DoS攻击速率,再与接收者接收的容量最大值进行比较,判断是否有DoS攻击。实验结果表明,所提方法在处理大量数据时具有较高的稳定性和可靠性,能够在短时间内准确地检测出DoS攻击。

基于对比学习的高价值发明专利识别——以无线通信网络领域为例

[研究目的]在众多专利中准确高效识别高价值发明专利,不仅对中国知识产权战略实施具有推动作用,还有助于促进高价值发明专利的技术转化。[研究方法]针对领域专利文本利用不充分的问题,对使用Bert在无线通信网络领域专利文本上进行对比学习预训练,得到领域适应的Bert模型。然后,利用领域适应的Bert模型训练高价值发明专利识别模型,并在高价值发明专利识别模型的训练过程中使用过采样策略缓解正负样本不均衡的问题,改善模型的效果。[研究结论]在包含62 000份无线通信网络中国发明专利数据集上的实验结果显示,使用对比学习和过采样策略训练得到的模型在Accuracy指标值和Macro-F1指标值上分别达到了97%和0.93,相比于直接使用Bert分别提升了9.77%和0.19。

基于节点路径重构和ELM的无线通信网络DDoS攻击源追踪

在无线通信网络中,DDoS攻击通常涉及大量的攻击者和恶意节点,并以多种形式发起攻击。攻击流量经过中间节点和反射/放大攻击等技术手段后变得更加复杂,追踪其溯源路径和确定唯一的攻击源变得复杂。为此,文中研究基于节点路径重构和ELM的无线通信网络DDoS攻击源追踪方法。通过正则化方式优化ELM的参数,检测获取DDoS攻击数据包;采用路由器标记算法标记DDoS攻击数据包,在无线通信网络域间重构攻击节点路径,获取DDoS攻击源位置,完成无线通信网络DDoS攻击源追踪。实验结果证明:文中方法可精准检测获取DDoS攻击数据包,并完成攻击数据包的标记,且可有效重构攻击节点路径,追踪到DDoS攻击源。

基于输入通道拆分的无线通信网络对抗攻击多任务防御

在无线通信网络中,由于网络的开放性和共享性,攻击源自多个不同的源头,展现出多种多样的特征。传统的防御方法难以同时应对多种攻击模式,且在处理多模态数据时存在效率低下和准确性不足的问题。为此,研究基于输入通道拆分的无线通信网络对抗攻击多任务防御方法。利用Morlet小波变换将无线通信网络信号转换为时频图像,以输入通道拆分的方式拆分时频图像,得到RGB三个通道的时频图像。在改进注意力机制生成对抗网络内,结合多任务学习建立多防御模型。该模型内生成器通过空间注意力模块与时间注意力长短期记忆网络模块,提取RGB三个通道时频图像的时空特征,并生成对抗样本,通过判别器识别图像类型。检测到攻击时,用对抗样本替换攻击数据,实现无线通信网络的多任务对抗防御。实验证明,该方法可有效将无线通信网络信号转换成时频图像,且有效生成对抗样本,完成无线通道网络对抗攻击多任务防御。

基于关联规则算法的无线通信网络数据安全分类方法

针对现有数据安全性分类方法的分类精度和效率较低问题,提出基于关联规则算法的无线通信网络数据安全分类方法。通过关联规则挖法找出无线通信网络数据间联系,采用C4.5决策树方法实现数据安全性初步分类,利用马尔可夫链构建无线通信网络射频信号的安全性分类模型,测试结果证明:所提方法ACU面积指标接近于1,适用性强,分类精度高,且分类时间在30 min以内,能够有效提升了分类速度,鲁棒性高。

多信道无线通信网络动态数据完整性存储仿真

在多信道环境下传输数据,易受无线通信网络连接不稳定性影响,且存在多个节点竞争同一资源的情况,导致数据冲突,影响数据存储的完整性。为此,提出一种多信道无线通信网络动态数据完整性存储方法。通过计算节点发送与接收的能耗,利用层次聚类算法,结合密度对网络监测区域内全部节点分簇处理,获取感知数据集合,采用最小二乘法采集动态数据,利用优化的谱哈希算法将高维网络动态数据映射为哈希码,利用基于柯西分布的哈希映射,得到概率密度函数,根据映射值间距,实现多信道无线通信网络动态数据完整性存储。通过仿真表明,所提方法的丢包率取值一直处于2%以下,吞吐率逐渐接近于98%,资源占用率最高仅为14.6%,可以获取满意的网络动态数据完整性存储结果。

6G智能内生无线通信网络:现状、挑战、系统设计和架构

移动通信系统已经成为支持各领域信息传输需求的基础设施,而6G的功能预计将超越简单的数据传输。6G智能内生无线通信网络具有提供智能包容性的潜在能力,可以让任何终端用户随时随地获得人工智能服务。现有的分布式人工智能架构中,执行算法的终端间相对独立,无法为整个无线通信提供内生智能系统性功能。针对这一问题提出了一个能够为6G提供智能内生功能的基本系统框架,使6G网络可以更好地实现高性能安全计算和通信,构建一个智能体可相互合作的生态架构。首先简述了无线通信网络的发展背景和现状,然后从数据、智能和网络的维度讨论了实现6G智能内生架构的挑战,最后提出了一个基本的6G智能网络的系统架,包括了网络层、数据层、智能层和应用层四层结构。

基于信任计算的无线通信网络数据传输加密机制研究

为提高无线通信网络数据加密安全传输效果,提出基于信任计算法的无线通信网络数据传输加密方法。首先针对AES算法中原密钥扩展进行分析,得出其AES算法原密钥扩展的缺点,进行针对性的AES算法改进。然后,基于上述分析结果,结合信任计算从减弱密钥字之间的相关性和保留AES算法即时性入手,实现改进AES算法。最后,采用信任计算结果从加密和解码两个过程,完成对无线通信网络数据传输加密机制设置。结果表示,采用所提方法进行无线通信网络数据传输的加密,其泄漏概率较低,始终维持在3%以下,由此说明所提方法具有一定有效性。

浅析无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统

电力行业快速发展过程,电力系统运行安全性引发广泛关注,当其出现突发故障或者临时停电,不仅会对生活和生产产生明显的负面影响,还会引发巨大的经济损失。为了及时发现电力系统运行过程存在的问题,应当重视相关监控系统的应用,充分发挥信息技术优势,构建可以对电力系统设备实时监控的远程监控系统。本文以无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统作为研究对象,在查阅大量相关文献和结合以往工作经验的基础上,对无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统构建的必要性进行简单介绍,然后分析了无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统总体架构,在探讨无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统硬件结构及向量测量单元优化配置的基础上,总结了无线通信网络的电力系统设备远程实时监控系统的实际应用,期望可以为相关电力系统设备监控系统构建工作的优化提供理论参考和更多思路。

无线通信网络性能监测与优化系统研究

无线网络性能监测与优化是网络运行维护的重要内容,也是确保网络稳定运行的基本保障。提出了一套性能监测与优化系统框架,采用大数据和人工智能算法,连续监测网络运行状态,并提出站址优化、参数优化和邻区优化等建议。

基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法

由于传统方法在无线通信网络信号异常诊断中应用效果不佳,不仅漏诊率比较高,而且诊断准确度比较低,无法达到预期的诊断效果,为此提出基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法。利用信号采集器捕获网络信号,并对网络信号数据归一化和标准化处理,利用大数据分析技术提取到网络信号特征,根据信号特征识别诊断网络异常状态,以此完成基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断。经实验证明,设计方法漏诊率低于1%,诊断准确度在99%以上,为无线通信网络信号异常诊断提供了参考依据。

基于网格划分的无线通信网络虫洞攻击检测

针对虫洞攻击漏检率较高的问题,提出基于网格划分的无线通信网络虫洞攻击检测方法。利用数据采集程序采集无线通信网络实时数据,筛选出其中的虫洞攻击数据,并对虫洞攻击数据进行数据补充、数据过滤和数据归一化处理。提取预处理后的数据特征,在网格划分的支持下,确定虫洞攻击的位置,通过设定的特征阈值,实现虫洞攻击检测。实验结果表明,所提网格划分方法漏检率仅为4.5%,检测准确度较高。

基于随机森林的无线通信网络入侵检测方法

由于传统网络入侵检测方法依赖特征知识库对恶意流量数据进行智能判别,导致检测结果的精度较低,本研究提出基于随机森林的无线通信网络入侵检测方法。根据入侵位置划分无线通信网络的入侵方式,提取并处理不同入侵方式下的无线通信网络流量数据,基于随机森林算法对提取数据中的恶意流量与正常流量进行分类,以此完成无线通信网络入侵检测。实验结果表明,文章设计的方法检测不同类型的无线通信网络入侵行为时误检率为2.83%,证实了该方法的有效性与精确性。

基于模糊匹配的无线通信网络传输节点安全检测方法

为提高无线通信网络传输节点安全检测的准确率,保证通信安全,文章提出一种基于模糊匹配的无线通信网络传输节点安全检测方法。该方法在节点处并行布置安全威胁检测传感器,获取安全威胁信息,构建安全威胁模型将其转化为威胁树的形式,分析并展示安全威胁及其成因,利用模糊匹配技术量化评估无线通信网络节点的安全威胁。实验结果表明,该方法检测准确率高于对比的两种其他检测方法,达到了98%以上,具有较高的应用价值。

APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型

最优主动防御决策可以保障无线通信网络的安全稳定性,为了提高无线通信网络的防御效果,提出了APT攻击下的无线通信网络最优主动防御决策模型。关联无线通信网络日志,构建APT攻击对象集合,通过反馈相容系数计算APT攻击事件的绝对相容度,并预测APT攻击行为。基于APT攻击源对无线通信网络攻击的信道带宽,获取无线通信网络受到APT攻击的位置,利用无线通信网络节点的权值系数,提取无线通信网络的APT攻击特征。利用攻防图,计算得到APT攻击对无线通信网络的损害程度,通过定义无线通信网络的安全状态,构建了无线通信网络最优主动防御决策模型。实验结果表明,所提模型在防御无线通信网络的APT攻击时,可以将攻击数据包拒包率和吞吐量分别提高到90%以上和16000 bit/s以上,并且时延较低,具有更好的防御效果。

无线通信网络随机接入信道拥塞联合控制研究

为解决信道拥塞期间频繁发生的数据丢包问题,针对无线通信网络随机接入信道拥塞联合控制方法展开研究。根据拥塞现象的产生原因,制定拥塞分类标准,并针对随机接入信道的拥塞特征展开分析。根据无线通信网络拓扑结构的连接方式,判断信道组织当前的拥塞状态,利用联合控制参数实现拥塞控制。对比实验结果表明,该方法可将丢包率控制在15%以下,对于解决信道拥塞期间频繁发生的数据丢包问题具有积极作用。

基于萤火虫算法的无线通信网络故障节点自动定位方法

无线通信网络故障检测过程中,大多采用粒子群算法进行故障节点自动定位,求解过程中容易陷入局部最优,使得定位结果准确率(Acc)较低。因此,该文提出基于萤火虫算法的无线通信网络故障节点自动定位方法。针对无线通信网络的每个节点,分别计算其发生不同类型故障的概率向量,再结合k均值聚类算法实现通信网络多域划分。从每个通信网络子区域入手,了解区域内节点交互状态,以此来判断故障节点所处的大体范围,并提取网络故障节点特征。依托萤火虫算法建立故障节点定位函数,在记忆池和免疫算法的辅助下进行迭代寻优分析,自动定位网络故障节点。实验结果表明,当信噪比为-4dB时,所提方法定位结果的准确率达到0.96,很好地满足了无线通信网络故障节点定位要求。

专用无线通信网络混合组网架构研究

针对窄带宽、弱连接和高动态的行业专用无线通信网络,通过使用一种软件定义网络集中控制与分布式路由控制共存的混合组网架构,解决传统分布式组网业务服务质量无法保障等问题。此外,针对软件定义网络架构的控制开销大、抗毁性差等问题,在混合组网架构基础上对转发面进行优化,提出了路由转发与基于段路由受控转发共存的转发模式,以节约控制开销、增强抗毁性。通过混合组网架构设计、控制器部署方式优化、南向接口轻量化、分布式组网扩展和转发面升级等方式,为集中控制与分布式路由控制在专用无线通信网络的综合应用提供了解决方案,以较低的控制复杂度大幅度提升专用无线通信网络的服务质量保障能力和转发效率。

自适应优化参数模拟退火的无线通信网络节点入侵实时监控方法

常规的无线通信网络节点入侵监控方法以入侵特征匹配的形式为主,大部分恶意代码与合法代码混合在一起,无法满足特征匹配需求,从而出现入侵监控误报、漏报的情况.为此,设计了自适应优化参数模拟退火的无线通信网络节点入侵实时监控方法 .设定无线通信网络节点入侵监控标准,针对不同的网络监控环境制定入侵行为监控判别标准,确保入侵行为监控效果.基于模拟退火优化通信网络节点入侵实时监控参数,根据模拟退火算法状态转移概率,确定当前节点的入侵情况,满足网络节点入侵的实时监控需求.采用对比实验,验证了该方法的监控准确性更高,能够应用于实际生活中.