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基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别研究
1
作者
要丽娟
郭银芳
杨思贤
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第12期173-177,共5页
为了检测多种光通信系统非法入侵行为,保障光通信系统运行安全,提出了基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别方法。采用光栅传感技术检测光栅传感器反射波长偏移量,感知光通信系统非法入侵行为频率特征信号。利用小波包分解方...
为了检测多种光通信系统非法入侵行为,保障光通信系统运行安全,提出了基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别方法。采用光栅传感技术检测光栅传感器反射波长偏移量,感知光通信系统非法入侵行为频率特征信号。利用小波包分解方法将频率特征信号分解成多个频带后,提取各频带小波包能量,将其作为卷积神经网络输入。经小波包能量特征提取、处理、融合操作后,通过Softmax分类器完成光通信系统非法入侵行为数据特征的分类,实现光通信系统非法入侵行为识别。实验证明:该方法可迅速挖掘出光通信系统中非法入侵行为的时域、频域特征信号。所提取小波包能量可准确反映光通信系统中非法入侵行为特点。该方法可实现多种光通信系统非法入侵行为精准识别,助力管理人员针对入侵行为做出对应防御措施。
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关键词
深度学习网络
光通信系统
非法入侵
行为识别
光栅传感技术
小波包能量
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职称材料
题名
基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别研究
1
作者
要丽娟
郭银芳
杨思贤
机构
太原学院计算机
科学与
技术
系
东北大学电子科学与技术系
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第12期173-177,共5页
基金
山西省教育科学“十四五”规划2021年度规划课题(No.GH-21314)。
文摘
为了检测多种光通信系统非法入侵行为,保障光通信系统运行安全,提出了基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别方法。采用光栅传感技术检测光栅传感器反射波长偏移量,感知光通信系统非法入侵行为频率特征信号。利用小波包分解方法将频率特征信号分解成多个频带后,提取各频带小波包能量,将其作为卷积神经网络输入。经小波包能量特征提取、处理、融合操作后,通过Softmax分类器完成光通信系统非法入侵行为数据特征的分类,实现光通信系统非法入侵行为识别。实验证明:该方法可迅速挖掘出光通信系统中非法入侵行为的时域、频域特征信号。所提取小波包能量可准确反映光通信系统中非法入侵行为特点。该方法可实现多种光通信系统非法入侵行为精准识别,助力管理人员针对入侵行为做出对应防御措施。
关键词
深度学习网络
光通信系统
非法入侵
行为识别
光栅传感技术
小波包能量
Keywords
deep learning network
optical communication system
illegal invasion
behavior recognition
grating sensing technology
wavelet packet energy
分类号
TN271 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习网络的光通信系统非法入侵行为识别研究
要丽娟
郭银芳
杨思贤
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
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