基于粗糙集的地域通信網(wǎng)干線節(jié)點(diǎn)識別及仿真*

朱 靜 楊曉靜 范希輝 吳海兵

(1.陸軍軍官學(xué)院 合肥 230031)(2.電子工程學(xué)院 合肥 230010)

基于粗糙集的地域通信網(wǎng)干線節(jié)點(diǎn)識別及仿真*

朱 靜1楊曉靜2范希輝1吳海兵1

(1.陸軍軍官學(xué)院 合肥 230031)(2.電子工程學(xué)院 合肥 230010)

地域通信網(wǎng)是目前信息對抗人員研究的熱點(diǎn)。分析了地域通信網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),根據(jù)各類節(jié)點(diǎn)的屬性值,給出了基于粗糙集理論的干線節(jié)點(diǎn)識別方法,結(jié)果表明,在大部分情況下,該方法能從大量模糊的網(wǎng)絡(luò)偵察數(shù)據(jù)中將干線節(jié)點(diǎn)與入口節(jié)點(diǎn)區(qū)分開來。

地域通信網(wǎng); 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu); 干線節(jié)點(diǎn); 粗糙集

ClassNumberTN915

1 引言

地域通信網(wǎng)的出現(xiàn),使野戰(zhàn)通信在通信裝備、通信體制、通信戰(zhàn)術(shù)等諸多方面都發(fā)生了根本性的變化,成為信息對抗人員研究的熱點(diǎn)。對地域通信網(wǎng)實(shí)施有效對抗的前提是找出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),地域通信網(wǎng)中包含眾多的干線節(jié)點(diǎn)、大型用戶入口節(jié)點(diǎn)和小型用戶入口節(jié)點(diǎn),在這些節(jié)點(diǎn)中,干線節(jié)點(diǎn)的重要性是大于用戶入口節(jié)點(diǎn)的,因此,判定各節(jié)點(diǎn)的屬性是識別關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的前提和基礎(chǔ),論文提出將把粗糙集理論應(yīng)用到干線節(jié)點(diǎn)識別中,以網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組網(wǎng)所用到的節(jié)點(diǎn)設(shè)備的特點(diǎn)為基礎(chǔ),從大量模糊的網(wǎng)絡(luò)偵察數(shù)據(jù)中提出一些準(zhǔn)則來判別出節(jié)點(diǎn)的類型,從而區(qū)別出干線節(jié)點(diǎn),對干線網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的推斷具有重要意義。

2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本文以美軍移動用戶設(shè)備(MSE)網(wǎng)絡(luò)為例,在MSE網(wǎng)絡(luò)中,工作在同一個頻段內(nèi)的有干線節(jié)點(diǎn)、大小入口節(jié)點(diǎn)和無線入口單元節(jié)點(diǎn)鏈路,最高攻擊優(yōu)先級是干線節(jié)點(diǎn),每個干線節(jié)點(diǎn)交換機(jī)通過微波鏈路與相鄰的干線節(jié)點(diǎn)交換機(jī)、大小入口節(jié)點(diǎn)交換機(jī)和無線入口節(jié)點(diǎn)交換機(jī)相連,鏈路數(shù)較多,可從鏈路數(shù)目、鏈路速率及相互位置特征上綜合判斷出干線節(jié)點(diǎn)[1～3]。在現(xiàn)有階段如何獲取某個節(jié)點(diǎn)的特征信息仍需搜索,尤其如何利用傳統(tǒng)的電子對抗手段獲取其物理鏈路的特征信息和在有線直接接入的情況下利用網(wǎng)絡(luò)偵察方式獲取其特征信息需要研究新的方法和手段。

為了分析所使用的數(shù)據(jù)具有有效性,在分析之前,先對參數(shù)提出一些假設(shè):

1)假設(shè)不存在鏈路數(shù)目為0的節(jié)點(diǎn)。在實(shí)際MSE網(wǎng)絡(luò)中,可能出現(xiàn)某個節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前一段時間內(nèi)不與其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信的情況,此時其鏈路數(shù)目為0。因?yàn)閷τ陔娮觽刹於?能偵察到鏈路數(shù)或鏈路速率則表明此鏈路一定存在,所以對鏈路數(shù)目為0的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行研究沒有意義。

2)在實(shí)際信號傳輸中,節(jié)點(diǎn)的鏈路速率有可能小于256Kbps、512Kbps、1024Kbps。為了研究的方便,假設(shè)[0,256]Kbps范圍內(nèi)的速率都是256Kbps,同理,假設(shè)[256,512]Kbps范圍內(nèi)的速率都是512Kbps,假設(shè)[512,1024]Kbps范圍內(nèi)的速率都是1024Kbps。

3 基于粗糙集的干線節(jié)點(diǎn)識別

將粗糙集理論[4]應(yīng)用到干線節(jié)點(diǎn)識別中主要是因?yàn)樗鼰o需提供所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息,利用數(shù)據(jù)集上的等價關(guān)系對知識的不確定程度進(jìn)行度量,從而避免了對信息數(shù)據(jù)的主觀評價(如證據(jù)理論中的信念函數(shù),模糊理論中的隸屬度函數(shù))所帶來的誤差,而且粗糙集中的約簡方法和決策規(guī)則可以刪除判決條件屬性中的冗余因素并得出條件屬性的決策概率,大大提高識別的準(zhǔn)確性。

3.1 節(jié)點(diǎn)屬性約簡

為了識別干線節(jié)點(diǎn),首先應(yīng)該對地域通信網(wǎng)系統(tǒng)中的各種電臺進(jìn)行研究,根據(jù)不同電臺的參數(shù)設(shè)置將其分類,找出節(jié)點(diǎn)與電臺之間的聯(lián)系,為節(jié)點(diǎn)類型判別提供基礎(chǔ)。

在這里以某電臺(該電臺可用于NC、LEN、SEN節(jié)點(diǎn)處)為例進(jìn)行研究,令在一段時間內(nèi),偵察到關(guān)于節(jié)點(diǎn)屬性的決策表如表1所示。其中條件屬性C={鏈路速率,活動鏈路數(shù),頻率},決策屬性D={節(jié)點(diǎn)類型}。

屬性約簡的具體步驟如下:

1)進(jìn)行條件屬性的簡化,即從決策表中消去某些列。由于頻率的變化不能直接影響到對節(jié)點(diǎn)類型的判別,對表2進(jìn)行屬性約簡,消去頻率屬性所在的列。

2)消去重復(fù)的行。從表2中可以得知,第12～22行都與前面的行數(shù)值重復(fù),刪除第12～22行。

3)消去屬性的冗余值。從表1中得知,根據(jù)粗糙集理論中的屬性約簡方法,得到?jīng)Q策表的簡化表如表2所示。

表1 節(jié)點(diǎn)類型決策表

表2 屬性約簡后的節(jié)點(diǎn)類型決策表

3.2 等價類劃分

前面對偵察到的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行了屬性約簡,下面采用粗糙集中的等價類劃分方法進(jìn)行類別劃分。對剩余的三類節(jié)點(diǎn)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn),可以根據(jù)這三類節(jié)點(diǎn)的鏈路數(shù)目以及不同類型節(jié)點(diǎn)組合間的鏈路速率來區(qū)分一些節(jié)點(diǎn),如表3所示。

表3 不同節(jié)點(diǎn)類型的特點(diǎn)表

由地域通信網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)可以得出干線節(jié)點(diǎn)(即NC)的一般決策規(guī)則:

1)鏈路速率為1024kbps的節(jié)點(diǎn)一定是NC;

2)鏈路數(shù)目大于等于3的節(jié)點(diǎn)一定是NC;

3)同時滿足1)和2)的也一定是NC;

4)鏈路數(shù)目為1的節(jié)點(diǎn)一定不是NC。

由此一般決策規(guī)則可以對表2中e7、e9、e10、e11的情況迅速作出判斷,可以唯一確定判為干線節(jié)點(diǎn);對表2中e1、e2、e5的情況也可迅速作出判斷其確定不是干線節(jié)點(diǎn);但對于表2中的e3和e8以及e4和e6這幾種情況,卻無法唯一確定其類型。在e3和e8以及e4和e6這兩組記錄中,節(jié)點(diǎn)的屬性相同,但決策結(jié)果不同。對于這兩種情況,僅用以上的決策規(guī)則,不足以劃分節(jié)點(diǎn)類型。因此可以得出一個結(jié)論:當(dāng)鏈路數(shù)目為2且鏈路速率不等于1024時,不能區(qū)分節(jié)點(diǎn)類型。為此需要用到粗糙集理論中的等價類劃分的方法。

表2所示的決策表中,論域U={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,e10,e11},條件屬性A={R1,R2}={鏈路速率,鏈路數(shù)目},決策屬性D={節(jié)點(diǎn)類型},V={V鏈路速率,V鏈路數(shù)目},其中,V鏈路速率={256,512,1024},V鏈路數(shù)目={1,2,3,4}。

若分別按鏈路速率、鏈路數(shù)目這兩個屬性來對節(jié)點(diǎn)類型分類,結(jié)果如下:

U/IND(鏈路速率)=U/IND(R1)={{e1,e2,e4,e6,e11},{e3,e5,e7,e8},{e9,e10}},

U/IND(鏈路數(shù)目)=U/IND(R2)={{e1,e2,e5},{e3,e4,e6,e8,e10},{e7,e9,e11}}。

3.3 干線節(jié)點(diǎn)決策

在對條件屬性子集R2進(jìn)行劃分的三個等價類中,{e1,e2,e5}都不是NC,不予考慮;{e7,e9,e11}都是NC,可以認(rèn)為這部分的正確識別概率為100%,也不用再進(jìn)行判別。而不能區(qū)分節(jié)點(diǎn)類型的情況就是等價類{e3,e4,e6,e8,e10}中鏈路速率V≠1024kbps的情況,即為等價類{e3,e4,e6,e8,e10}與等價類{e9,e10}的差集。最終可以得出不能區(qū)分節(jié)點(diǎn)類型的等價類僅為{e3,e4,e6,e8}的情況,如表4所示。

表4 不能區(qū)分節(jié)點(diǎn)類型的決策表

根據(jù)表4中的數(shù)據(jù),令條件φ={鏈路速率、活動鏈路數(shù)相同的記錄},ψ1為NC,ψ2為LEN,由文獻(xiàn)[5]提出的帶Rough算子的節(jié)點(diǎn)類型判決規(guī)則中的公式為

p(ψ)=∑(p(φ)·μ(φ,ψ))=∑p(φ∧ψ)

(1)

由式(1)計算NC和LEN的決策概率分別為

p(ψ1)=p(φ1)·μ(φ1,ψ1)+p(φ2)·μ(φ2,ψ1)

=(2/4)×(1/2)+(2/4)×(1/2)=0.5

p(ψ2)=p(φ1)·μ(φ1,ψ2)+p(φ2)·μ(φ2,ψ2)

=(2/4)×(1/2)+(2/4)×(1/2)=0.5

對于這種條件屬性相同且決策結(jié)果相同的情況,就要取決于專家系統(tǒng)的推斷。

4 干線節(jié)點(diǎn)識別仿真

根據(jù)干線節(jié)點(diǎn)決策規(guī)則,引用干線節(jié)點(diǎn)正確識別概率計算公式[5]如式(2):

(2)

式(2)中,A為電臺記錄中確定為NC的電臺記錄數(shù);V為不能唯一確定為NC的電臺記錄數(shù),需要用決策規(guī)則計算決策概率;i為V中實(shí)際為NC的電臺數(shù),因此取值在[0,V]之間,即i∈[0,V]。

在仿真過程中,給出一些假設(shè)條件:

1)在得到的節(jié)點(diǎn)電臺數(shù)據(jù)中,每個節(jié)點(diǎn)只選出一個最具代表性(參數(shù)值最可靠、信號最強(qiáng)等)的電臺作為研究對象;

2)節(jié)點(diǎn)的鏈路數(shù)目與電臺相互獨(dú)立。在仿真實(shí)驗(yàn)中,按照電臺參數(shù)產(chǎn)生記錄,節(jié)點(diǎn)數(shù)正好等于產(chǎn)生的電臺記錄數(shù)。

首先,令所有電臺記錄數(shù)為150組,其中能唯一確定為NC的電臺記錄數(shù)A=100組,則不能唯一確定為NC的電臺記錄數(shù)V=50組,對V在所有電臺記錄數(shù)中的變化進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖6所示。

圖1 不能唯一確定為干線節(jié)點(diǎn)的數(shù)值變化

圖2 決策概率與正確識別概率的關(guān)系

由圖1可知,當(dāng)不確定記錄全為NC時,不能確定記錄中的實(shí)際NC數(shù)目占實(shí)驗(yàn)中NC總數(shù)的百分比在[9%,33%]之間變化,表明本次實(shí)驗(yàn)中不能確定記錄中的NC數(shù)目最大可取到NC總數(shù)的33%。

其次,對于不能唯一確定的NC數(shù)目V,在理論得出決策概率為50%的情況下,決策概率與正確識別概率的關(guān)系如圖2所示。

由圖2中決策概率與正確識別概率的關(guān)系曲線可以看出:運(yùn)用粗糙集理論對不能唯一判別節(jié)點(diǎn)類型的記錄進(jìn)行仿真,根據(jù)其條件屬性計算出NC節(jié)點(diǎn)的決策概率為0.5。

同理可得,不確定記錄中LEN節(jié)點(diǎn)的概率也為0.5。此時NC和LEN兩種節(jié)點(diǎn)的正確識別概率都為0.5。

5 結(jié)語

本文以地域通信網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),將粗糙集理論應(yīng)用到干線節(jié)點(diǎn)識別中,得出判別節(jié)點(diǎn)類型的準(zhǔn)則,給出了干線節(jié)點(diǎn)識別仿真,結(jié)果表明,在大部分情況下,該方法能從大量模糊的網(wǎng)絡(luò)偵察數(shù)據(jù)中將干線節(jié)點(diǎn)與入口節(jié)點(diǎn)區(qū)分開來。

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TrunkNodeofAreaCommunicationNetworkIdentificationandSimulationBasedonRoughSetTheory

ZHU Jing1YANG Xiaojing2FAN Xihui1WU Haibing1

(1. Army Officer Academy, Hefei 230031)(2. Electronic Engineer Institute, Heifei 230031)

Area communication network is a hotspot being researched by many information countermeasure personnels at present. The network structure and features of area communication network are analyzed according to the properties of node. The rough set theory is applied to recognize the trunk node, The example proves that the method can classify the trunk node and entrance node from fuzzy data of probing in most cases.

area communication network, topological structure, trunk node, rough set

2013年10月3日,

:2013年11月27日

朱靜,女,碩士,講師,研究方向:通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。楊曉靜,女,碩士,副教授,研究方向:通信對抗與信號處理研究。范希輝,男,博士,講師,研究方向:網(wǎng)絡(luò)仿真技術(shù)研究。吳海兵,男,碩士,研究方向:網(wǎng)絡(luò)仿真技術(shù)研究。

TN915DOI:10.3969/j.issn1672-9730.2014.04.016