基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究

李麗

摘? 要： 針對移動通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中異常信號的識別控制較為困難，而傳統(tǒng)的異常信號識別方法，僅針對信號樣本訓(xùn)練與測試，存在無法復(fù)現(xiàn)、維護(hù)難度大等問題。文中提出一種通信信號多特征提取與支持向量機(jī)算法融合相的識別控制優(yōu)化算法。在對異常信號的比對過程中，根據(jù)移動通信的特性建立準(zhǔn)確的信號模型，并使用支持向量機(jī)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并實(shí)現(xiàn)識別控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與兩種傳統(tǒng)方法的相比，所提算法對信號有較強(qiáng)的識別能力，從而達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化; 信號識別; 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 通信建模; 多特征提取; 信號控制; 數(shù)據(jù)分類

中圖分類號： TN926?34; TP393? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）10?0083?03

Mobile communication network optimization based on deep neural network

LI Li1，2

（1. College of Information Science and Engineering， Hunan University， Changsha 410082， China;

2. Hunan Posts and Telecommunications College， Changsha 410015， China）

Abstract： In the process of mobile communication network optimization， it is difficult to identify and control the abnormal signals. However， the traditional abnormal signal identification method only aims at the training and testing of signal samples， and is unable to reproduce and difficult to maintain. A recognition control optimization algorithm based on the fusion of multi?feature extraction of communication signals and support vector machine algorithm is proposed. In the process of comparing abnormal signals， the accurate signal model is established according to the characteristics of mobile communication， and the support vector machine is used to classify large?scale data and realize the recognition control. The experimental results show that， in comparison with the two traditional methods， the algorithm has a strong ability to recognize signals， so as to achieve the expected target.

Keywords： network optimization; signal recognition; deep neural network; communication modeling; multi?feature extraction; signal control; data classification

隨著通信技術(shù)從4G向5G過渡，移動通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大，數(shù)據(jù)流量呈指數(shù)上升，這為用戶帶來了較大的科技紅利。但網(wǎng)絡(luò)入侵、服務(wù)器數(shù)據(jù)泄漏、病毒廣泛傳播等異常通信活動嚴(yán)重影響了用戶的切身利益，甚至影響國家安全。因此，上述異常通信活動成為了現(xiàn)階段急需解決的重要難點(diǎn)問題。對于移動通信異常信號優(yōu)化識別，傳統(tǒng)解決思路有如下幾種：基于混合特征的異常信號識別控制[1];基于過抽樣的異常信號優(yōu)化[2];使用遺傳算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別算法[3]。這些方法對于已知類型的數(shù)據(jù)有較好的處理能力，但當(dāng)前通信網(wǎng)絡(luò)中的異常信號特征具有隱蔽性[4]，有限集識別優(yōu)化處理思路難以應(yīng)對。本文針對傳統(tǒng)信號優(yōu)化思路的缺點(diǎn)與不足，提出多特征信號數(shù)據(jù)集與支持向量機(jī)算法相融合的識別控制優(yōu)化算法。

1? 移動通信建模

正常通信時移動網(wǎng)絡(luò)的信號可分為MPSK信號、MQAM信號及FSK信號。MPSK信號[5]（多進(jìn)制數(shù)字相位調(diào)制信號）在相位意義上將調(diào)制信號搭載至載波。

[sMPSK（t）=ng（t-nT）ej2πft+?（n）] （1）

式中：f為載波頻率;T為碼元周期;[?（n）∈{?}]，[?i=2πiM+θ，i=0，1，2，…M-1]，[θ]為信號初始相位，g（t）為脈沖函數(shù)。MQAM（多進(jìn)制正交幅度調(diào)制信號）基于幅相混合調(diào)制，具有頻率利用率高的特點(diǎn)，從而被廣泛應(yīng)用，可建模為：

[s（t）=rmejθmej2πfst] （2）

由式（2）可以看出，多進(jìn)制正交調(diào)制信號為幅度[rm]與相位[θm]聯(lián)合調(diào)制。常規(guī)FSK信號具有無記憶性、相位不連續(xù)的特點(diǎn)[6]，可表示為：

[sMFSK（t）=mg（t-nT）ej2πftΔωm] （3）

式中：f為載波頻率;T為碼元周期;[Δωm]為偏頻，與調(diào)制序列相對應(yīng)，可表示為：

[Δωm∈-2（M-1）πhT，-2（M-3）πhT…? ? ? ? ? ? ? ?2（M-3）πhT，2（M-1）πhT] （4）

式中：h為調(diào)制參數(shù)，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測定應(yīng)取0.5～1.5;[Δωm]共有m個取值。

2? 異常數(shù)據(jù)特征提取

通信信號在傳輸層中可以使用不同的流行為特征，選取合適的特征，使特征子集的分類效果大幅提升[6]。主流分類特征包括：塔方校驗(yàn)、信息度量、歐氏距離、相關(guān)性與錯誤率[7?8]。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)天然的分類與聚類屬性[9]，故使用通信數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征構(gòu)造分類器。

將數(shù)據(jù)集輸入支持向量機(jī)[10]，生成最佳分類面與控制識別模型，以實(shí)現(xiàn)對異常信號的識別。

2.1? 移動信號分類

將訓(xùn)練集中信號數(shù)據(jù)分為兩類：通信網(wǎng)絡(luò)流和非移動網(wǎng)絡(luò)流[11]。在二值分類的基礎(chǔ)上，對多值分類及不同類別的信號進(jìn)行歸一化處理。SVM將本次數(shù)據(jù)通過非線性轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換至高維空間[12]，然后使用高維空間求解信號的最佳分類面。設(shè)信號數(shù)據(jù)樣本，[yi]為特征標(biāo)記，[xi]為數(shù)據(jù)樣本。

[D=x1，y1，x2，y2，…，xm，ym，yi∈{-1，1}] （5）

可使用超平面[w·x+b=0]正確識別兩類樣本[13]，分類問題可簡化為：

[yiw·xi+b-1≥0，? i=1，2，…，n] （6）

可得域分類函數(shù)：

[Q（α）=γiw·xi+b-1] （7）

閾值為A時，[Q（α）]A，對應(yīng)為非移動信號。

2.2? 異常信號特征提取

SVM移動通信網(wǎng)絡(luò)控制識別模型如圖1所示。

在圖1所示的模型中，處理模糊移動信號并轉(zhuǎn)換為向量形式。使用SVM分類函數(shù)[14]對信號向量分類，并將分類結(jié)果傳輸至信號識別與控制模塊。在數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊中，對數(shù)據(jù)包中異常信號進(jìn)行特征提取，識別全部源Src與目的Dist。若此時固定連接IP數(shù)與固定連接端口數(shù)目一致，則信號正常;否則，信號異常。

2.3? 異常信號模式識別

對異常信號對應(yīng)的特征向量[xi，yi， i=1，2，…，n，yi∈{-1，1}]建立訓(xùn)練模型。將處理后的訓(xùn)練向量組成數(shù)據(jù)集，輸入SVM，調(diào)整參數(shù)以達(dá)到最佳性能。獲得Vapnik意義下的移動信號最優(yōu)分類面f（x）=0，使用f（x）=0作為實(shí)際決策函數(shù)[15]。使用實(shí)際決策函數(shù)來預(yù)處理移動通信網(wǎng)絡(luò)中的異常信號。經(jīng)決策樹判斷，若某向量在已標(biāo)記識別的移動通信網(wǎng)絡(luò)列表中，則將其視為正常網(wǎng)絡(luò)信號;若不在，則標(biāo)記為異常信號。算法代碼如下：

In signal set：

If（signal is abnormal）{

[xi，yi]=>absignal; }

In SVM：

absignal=>SVM;

For（！prime performence）{

Keep Adjusting f（x）=0;}

In f（x）=0：

If （signal in Markedset）{

Mark as Normal;}

Else{Mark as Abnormal;}

3? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

將200萬組移動通信信號數(shù)據(jù)分為5組，選取1組作為SVM的控制識別數(shù)據(jù)集;將約160萬組網(wǎng)絡(luò)連接信號數(shù)據(jù)標(biāo)記為1～4組識別控制數(shù)據(jù)。使用本文算法與傳統(tǒng)檢測異常信號算法[16]對移動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行識別控制實(shí)驗(yàn)。在不同環(huán)境下，對兩種方法的識別率、誤檢率、漏檢率進(jìn)行對比。

1） 識別率：正確分類數(shù)量與全部樣本數(shù)量的比值;

2） 誤檢率：非移動通信信號被誤認(rèn)為移動通信網(wǎng)絡(luò)樣本信號所占的比例;

3） 漏檢率：被錯分為非移動信號的移動通信網(wǎng)絡(luò)信號占非移動信號的比例。

利用上述指標(biāo)驗(yàn)證本文算法，結(jié)果如圖2所示。由圖2可知，基于本文算法對于異常通信信號的處理識別綜合性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。在處理通信異常信號時，文中利用DFI技術(shù)識別移動通信數(shù)據(jù)中的異常信號，融合使用SVM算法，將傳統(tǒng)的異常信號檢測問題轉(zhuǎn)換為SVM的分類問題，從而大幅提高識別異常信號的效率與魯棒性，可以據(jù)此獲得大規(guī)模移動信號數(shù)據(jù)集的相關(guān)特性。

分別對網(wǎng)絡(luò)異常信號，使用多相濾波器法、時幅關(guān)聯(lián)法及本文算法進(jìn)行異常信號控制實(shí)驗(yàn)。隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的增加，3種算法對通信異常信號的控制精確度與誤檢率如圖3所示。

從圖3可看出，基于本文算法的移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號控制的性能優(yōu)于兩種異常信號控制方法。隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)的增多，本文算法對異常信號的控制性能變優(yōu)，并逐漸趨于穩(wěn)定。在圖3b）中，實(shí)驗(yàn)次數(shù)在20次左右時，本文算法對異常信號的控制誤檢率出現(xiàn)極大值。因此，在后續(xù)的異常信號檢測控制實(shí)驗(yàn)中，需對本算法進(jìn)行預(yù)熱處理，以保證算法的準(zhǔn)確性。

4? 結(jié)? 語

本文通過對傳統(tǒng)移動通信網(wǎng)絡(luò)中異常信號檢測優(yōu)化算法的分析與提煉，將多特征數(shù)據(jù)集與支持向量機(jī)算法進(jìn)行融合，建立移動信號的異常檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并使用大?guī)模信號數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練支持向量機(jī)，通過檢驗(yàn)?zāi)Ｐ团c支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)對移動信號的高效識別與控制。實(shí)驗(yàn)與測試結(jié)果表明，本文方法對信號的異常檢測精度等指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

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