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    188宝金博页面版: 光纤通信网络入侵干扰信号定位检测仿真

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    内容提示： 第 37 卷第 3 期 计算机仿真 2020 年 3 月文章编号 :1006-9348 （ 2020 ） 03-0435-05光纤通信网络入侵干扰信号定位检测仿真武丽 ， 海洁（ 郑州大学西亚斯国际学院 ， 河南新郑 451150 ）摘要:针对当前检测方法存在干扰信号定位效果较差 、 检测时间过长 ， 提出了基于粒子群算法的光纤通信网络入侵干扰信号 定位检测方法 。 对网络入侵信号进行分析,并以此构建网络入侵干扰信号采样和信号传输结构模型 ， 结合时间序列分析法 ， 对序列入侵干扰信号进行 FIR 滤波进行抗干扰滤波处理 ， 根据模型给出的幅值参数 ， 提取入侵干扰信号特征 。 将提取的入 侵干扰信号特征...

    文档格式：PDF | 页数：5 | 浏览次数：18 | 上传日期：2021-03-02 20:36:45 | 文档星级：
    第 37 卷第 3 期 计算机仿真 2020 年 3 月文章编号 :1006-9348 （ 2020 ） 03-0435-05光纤通信网络入侵干扰信号定位检测仿真武丽 ， 海洁（ 郑州大学西亚斯国际学院 ， 河南新郑 451150 ）摘要:针对当前检测方法存在干扰信号定位效果较差 、 检测时间过长 ， 提出了基于粒子群算法的光纤通信网络入侵干扰信号 定位检测方法 。 对网络入侵信号进行分析,并以此构建网络入侵干扰信号采样和信号传输结构模型 ， 结合时间序列分析法 ， 对序列入侵干扰信号进行 FIR 滤波进行抗干扰滤波处理 ， 根据模型给出的幅值参数 ， 提取入侵干扰信号特征 。 将提取的入 侵干扰信号特征与 LSSVM 参数编制为二进制粒子 ， 利用网络入侵检测的正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数 ， 利用粒子群寻找到最优特征子集以及 LSSVM 参数 ， 并且引入混沌机制保证粒子群的多样性 ， 并在此基础上,构建最优网络 入侵检测模型 ， 将 K-means 算法引入到入侵检测模型中 ， 将网络入侵干扰信号进行定位,实现光纤通信网络入侵干扰信号定 位检测 。 实验结果表明 ， 所提方法有效减少了检测时间 ， 并且减少了干扰信号定位误差 ， 提高定位精度 。关键词: 光纤通信 ; 网络入侵;干扰信号;定位检测中图分类号: TM715 文献标识码 ： BOptical Fiber Communication Network Intrusion Interference Signal Location Detection SimulationWU Li,HAI Jie( Sias International University , Zhengzhou University, Xinzheng Henan 451150 , China)ABSTRACT : In current detection methods , the effect of interference signal location is poor and the detection time is too long. Therefore , a method for detecting and locating the intrusion interference signals in optical fiber communica ­tion network was proposed. At first, the network intrusion signal was analyzed and the model of network intrusion in ? ? terference signal sampling and signal transmission structure was constructed. Combined with the time series analysis method , FIR filter and anti - interference filter were applied to the sequence intrusion interference signal. According to the model , the amplitude parameters were given to extract the characteristic of intrusion interference signal. The ex- traded intrusion interference signal features and LSSVM parameters were compiled into binary particles. Moreover, the correct rate of network intrusion detection and feature subset dimension weight were used to construct the particle swarm objective function , and then the particle swarm was used to find the optimal feature subset and LSSVM parame ­ters. Furthermore , the chaotic mechanism was introduced to ensure the variousness of particle swarm. On this basis, the optimal network intrusion detection model was built. In addition , the K-means algorithm was introduced into the intrusion detection model to locate the network intrusion interference signal. Finally , the location and detection for in ? ? trusion interference signal in optical fiber communication network was achieved. Simulation results prove that the pro posed method effectively reduces the detection time and the interference signal positioning error. Meanwhile , this method improves the location accuracy.KEYWORDS : Optical fiber communication ； ； Network intrusion ； ； Interference signal ; Location detection1 引言随着计算机网络时代迅速崛起 ， 光纤网络以储存量大 、基金项目 ： 郑州大学西亚斯国际学院信号与信息处理重点学科 （ 院科 [2017J1 号 ）收稿日期: 2018 -07 -09 修回日期 ： 2018-11-13 保密性能较好等特点 ， 成为网络运行的主要手段 ， 可广泛的 应用于各个领域⑴ 。 但各种安全隐患问题也随之浮出水面, 例如网络运行的安全 、 交易安全以及内容安全等 ， 成为当今 社会面临的重大问题 ， 在这种情况下 ， 对光纤通信网络入侵 干扰信号的检测,是最快速有效保证网络安全运行的重要手 段目前 ， 国内外专家已经研究出许多新的检测方法 。 涂— 435 _。 。. .。 。

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