CN111314261B - 一种集中插入式帧同步快速盲识别方法 - Google Patents

一种集中插入式帧同步快速盲识别方法 Download PDF

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CN111314261B CN202010112059.5A CN202010112059A CN111314261B CN 111314261 B CN111314261 B CN 111314261B CN 202010112059 A CN202010112059 A CN 202010112059A CN 111314261 B CN111314261 B CN 111314261B
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    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明公开了一种集中插入式帧同步快速盲识别方法。该方法为：首先按照设置的序列分割长度
Figure DDA0002390359960000011
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure DDA0002390359960000012
行、
Figure DDA0002390359960000013
列的矩阵Z；然后将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure DDA0002390359960000014
并取其中最小的一个值
Figure DDA0002390359960000015
作为同步序列的最小
Figure DDA0002390359960000016
值；接着令
Figure DDA0002390359960000017
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1～2，得到b‑a+1个最小的相对离散度值；最后选取其中最小的值，最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure DDA0002390359960000018
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分。本发明能够快速获取帧同步，提高同步性能，对不同码型的同步码、不同起始位的同步码的识别率高，识别速度快。

Description

一种集中插入式帧同步快速盲识别方法
技术领域
本发明涉及网络协议识别、通信信息获取和通信干扰应用技术领域，特别是一种集中插入式帧同步快速盲识别方法。
背景技术
通信协议分析是军事通信领域不可或缺的重要部分，在非合作的军事对抗领域，协议分析是获取敌方通信信息和进行灵巧干扰的前提。通信时，发送方会选择将数据打包成帧后在物理层进行传输，接收机要理解接收到的数据的含义就必须与数据流的帧结构保持同步，为了确保收发端顺利传输信息，接收机需要帧同步码作为帧结构划分的依据。根据协议类型的不同，帧同步序列长度不定码型不定，通信合作方已知同步序列，可以通过比对处理对接收到的数据进行准确分组，完成信息的传送，而作为非合作方缺少同步序列的先验信息，因此，非合作通信中的协议识别就面临着对帧同步盲识别的问题且难度较大。
由于数字数据流具有一定的帧结构，接收机要理解接收到的数据的含义就必须与数据流的帧结构保持同步。一般来说，接收机需要帧同步码作为比特群划分的依据。帧同步码的插入方法有两种：集中插入和分散插入，前者是将一段具有特殊性质的码组插入物理帧的前面，多用于对建立同步要求高或信息间断传输的通信；后者是将一种特殊的周期性同步码元分散插入信息码元序列中，多用于信息间断传输的通信。多数军事信号具有的实时性、防抗截获性和隐蔽性等特点，而集中插入式帧同步方式具有实时性高、可间断传输等优点，因此集中插入式帧同步方式在军事通信领域应用广泛。
从集中插入式帧同步盲识别方法的研究现状和发展趋势可以看出，除了个别只针对某一类同步码(如m序列)的识别方法外，其他大多数识别方法都是以同步码在帧与帧之间的相关性为识别基础的，这些识别方法需要多帧的数据，但是多数采用集中插入式帧同步方式的军事信号具有突发性的特点，如武器制导数据链信号，传统的帧同步识别方法只能做到事先识别，无法进行实时识别。若要进行触发式实时识别，就需要具备从极少量帧数据中识别出帧同步的能力，但是在全盲的条件下无法事先获取通信方同步码的类型，所以只针对某一类同步码(如m序列)的识别方法在实际应用时存在着较大的局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够快速获取帧同步，提高同步性能，对不同码型的同步码、不同起始位的同步码的识别率高，识别速度快的协议类型未知条件下集中插入式帧同步的盲识别方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种集中插入式帧同步快速盲识别方法，包括以下步骤：
步骤1、按照设置的序列分割长度
Figure BDA0002390359940000021
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure BDA0002390359940000022
行、
Figure BDA0002390359940000023
列的矩阵Z；
步骤2、将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure BDA0002390359940000024
并取其中最小的一个值
Figure BDA0002390359940000025
作为同步序列的最小
Figure BDA0002390359940000026
值；
步骤3、令
Figure BDA0002390359940000027
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值；
步骤4、最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure BDA0002390359940000028
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分。
进一步地，步骤1所述的按照设置的序列分割长度
Figure BDA0002390359940000029
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure BDA00023903599400000210
行、
Figure BDA00023903599400000211
列的矩阵Z，具体如下：
在无需遍历起始位的情况下，按照设置的分割长度
Figure BDA00023903599400000212
对待识别序列y进行分割，设定待识别序列y的长度为L，L等于一个物理帧的长度；
待识别序列y中同步码长为s，信息段长度为q，按照分割长度
Figure BDA00023903599400000213
分割待识别序列y，共产生
Figure BDA00023903599400000214
个分割段，设定包含同步码的分割段个数为
Figure BDA00023903599400000215
则包含信息段的分割段个数为
Figure BDA00023903599400000216
因此包含同步码的分割段所占比例为：
Figure BDA00023903599400000217
化简后为：
Figure BDA00023903599400000218
由于同步码在待识别序列y中所占比例很小，即q＞＞s，所以分割长度
Figure BDA0002390359940000031
的取值范围远小于待识别数据的长度L。
进一步地，步骤2所述的将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure BDA0002390359940000032
并取其中最小的一个值
Figure BDA0002390359940000033
作为同步序列的最小
Figure BDA0002390359940000034
值，具体如下：
步骤2.1、设定数字序列的值为±1，则待识别序列的相关函数R(j)为：
Figure BDA0002390359940000035
1≤i≤n,j＝整数
式中，yi代表待识别序列y中的第i个元素，n为待识别序列的长度；
步骤2.2、对相关函数R(j)进行离散度分析：
Figure BDA0002390359940000036
式中σ表示关键字段互相关函数值相对0值的波动程度；
步骤2.3、计算每个子序列的相对离散度值μn：
Figure BDA0002390359940000037
步骤2.4、在设定范围内取k个m值，m不大于同步码长度，k根据经验设定，重复步骤2.1～步骤2.3，取k个相对离散度值的平均值：
Figure BDA0002390359940000038
步骤2.5、选取最小的
Figure BDA0002390359940000039
值作为同步序列的最小
Figure BDA00023903599400000310
值。
进一步地，步骤3所述的令
Figure BDA00023903599400000311
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值，具体如下：
步骤3.1、按照分割长度
Figure BDA00023903599400000312
对识别数据进行切割，产生
Figure BDA00023903599400000313
个分割段；
步骤3.2、分别计算每个分割段的相对离散度值，取其中最小相对离散度值；
步骤3.3、在取
Figure BDA00023903599400000314
的取值区间[a，b]上对
Figure BDA00023903599400000315
遍历取值，产生b-a+1种切分方案；
步骤3.4、分别计算每个方案的最小相对离散度值，进行对比，选取最小的相对离散度值对应的分割段即为同步码或同步码的一部分。
进一步地，步骤4所述最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure BDA0002390359940000041
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分，具体如下：
若在输入数据的第1位为同步码的第1位，则识别结果为同步码；
其余情况下，当目标数据的帧长为同步码长的整数倍时，识别结果为同步码；若帧长不是同步码长的整数倍时，识别结果为同步码的一部分。
本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)对于通过离散度分析法识别未知协议数据中的帧同步，通过合理设置切分值，产生待识别序列子序列，有效保证分割过程向着完整切分同步码的方向收敛；(2)采用相对离散度值，计算相关旁瓣的相对波动程度，在考虑相关旁瓣的特性时兼顾了自相关值的特性；(3)通过对相对离散度值取均值，防止了噪声对识别结果产生的影响，提高了集中插入式帧的同步性能；(4)对不同码型的同步码、不同起始位的同步码均能保证较高的识别率，且不受数据量影响，提高了帧同步的识别速度。
附图说明
图1是本发明集中插入式帧同步快速盲识别方法中集中插入式帧同步的结构图。
图2是本发明中物理帧的结构示意图。
图3是本发明实施例中物理帧的统计特性图。
图4是本发明实施例中物理帧1同步码识别结果示意图，其中(a)是同步码长度识别结果图，(b)是同步码起始位识别结果图。
图5是本发明实施例中物理帧2同步码识别结果示意图，其中(a)是同步码长度识别结果图，(b)是同步码起始位识别结果图。
图6是本发明实施例中物理帧3同步码识别结果示意图，其中(a)是同步码长度识别结果图，(b)是同步码起始位识别结果图。
图7是本发明实施例中物理帧4同步码识别结果示意图，其中(a)是同步码长度识别结果图，(b)是同步码起始位识别结果图。
图8是本发明实施例中物理帧5同步码识别结果示意图，其中(a)是同步码长度识别结果图，(b)是同步码起始位识别结果图。
具体实施方式
本发明集中插入式帧同步快速盲识别方法，包括以下步骤：
步骤1、按照设置的序列分割长度
Figure BDA0002390359940000051
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure BDA0002390359940000052
行、
Figure BDA0002390359940000053
列的矩阵Z；
步骤2、将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure BDA0002390359940000054
并取其中最小的一个值
Figure BDA0002390359940000055
作为同步序列的最小
Figure BDA0002390359940000056
值；
步骤3、令
Figure BDA0002390359940000057
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值；
步骤4、最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure BDA0002390359940000058
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分。
进一步地，步骤1所述的按照设置的序列分割长度
Figure BDA0002390359940000059
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure BDA00023903599400000510
行、
Figure BDA00023903599400000511
列的矩阵Z，具体如下：
在无需遍历起始位的情况下，按照设置的分割长度
Figure BDA00023903599400000512
对待识别序列y进行分割，设定待识别序列y的长度为L，L等于一个物理帧的长度；
待识别序列y中同步码长为s，信息段长度为q，按照分割长度
Figure BDA00023903599400000513
分割待识别序列y，共产生
Figure BDA00023903599400000514
个分割段，设定包含同步码的分割段个数为
Figure BDA00023903599400000515
则包含信息段的分割段个数为
Figure BDA00023903599400000516
因此包含同步码的分割段所占比例为：
Figure BDA00023903599400000517
化简后为：
Figure BDA00023903599400000518
由于同步码在待识别序列y中所占比例很小，即q＞＞s，所以分割长度
Figure BDA00023903599400000519
的取值范围远小于待识别数据的长度L。
进一步地，步骤2所述的将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure BDA00023903599400000520
并取其中最小的一个值
Figure BDA00023903599400000521
作为同步序列的最小
Figure BDA00023903599400000522
值，具体如下：
步骤2.1、设定数字序列的值为±1，则待识别序列的相关函数R(j)为：
Figure BDA0002390359940000061
1≤i≤n,j＝整数
式中，yi代表待识别序列y中的第i个元素，n为待识别序列的长度；
步骤2.2、对相关函数R(j)进行离散度分析：
Figure BDA0002390359940000062
式中σ表示关键字段互相关函数值相对0值的波动程度；
步骤2.3、计算每个子序列的相对离散度值μn：
Figure BDA0002390359940000063
步骤2.4、在设定范围内取k个m值，m不大于同步码长度，k根据经验设定，重复步骤2.1～步骤2.3，取k个相对离散度值的平均值：
Figure BDA0002390359940000064
步骤2.5、选取最小的
Figure BDA0002390359940000065
值作为同步序列的最小
Figure BDA0002390359940000066
值。
进一步地，步骤3所述的令
Figure BDA0002390359940000067
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值，具体如下：
步骤3.1、按照分割长度
Figure BDA0002390359940000068
对识别数据进行切割，产生
Figure BDA0002390359940000069
个分割段；
步骤3.2、分别计算每个分割段的相对离散度值，取其中最小相对离散度值；
步骤3.3、在取
Figure BDA00023903599400000610
的取值区间[a，b]上对
Figure BDA00023903599400000611
遍历取值，产生b-a+1种切分方案；
步骤3.4、分别计算每个方案的最小相对离散度值，进行对比，选取最小的相对离散度值对应的分割段即为同步码或同步码的一部分。
进一步地，步骤4所述最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure BDA00023903599400000612
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分，具体如下：
若在输入数据的第1位为同步码的第1位，则识别结果为同步码；
其余情况下，当目标数据的帧长为同步码长的整数倍时，识别结果为同步码；若帧长不是同步码长的整数倍时，识别结果为同步码的一部分。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
实施例
结合图1、图2，本实施例一种集中插入式帧同步快速盲识别方法，包括以下步骤：
步骤1、按照设置的序列分割长度
Figure BDA0002390359940000071
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure BDA0002390359940000072
行、
Figure BDA0002390359940000073
列的矩阵Z，具体如下：
对集中插入式帧同步码来说，其长度一般不会小于7bit，一般来说同步码的长度与信息字段的长度成正比，传输数据量越大的物理帧其同步码也相对较长，在无需遍历起始位的情况下，按照设置的分割长度
Figure BDA0002390359940000074
对待识别数据y进行分割，设定待识别数据y的长度为L，L等于一个物理帧的长度；待识别序列y中同步字长度为s，信息段长度为q，按照分割长度
Figure BDA0002390359940000075
分割待识别序列y，共产生
Figure BDA0002390359940000076
个分割段，设定包含同步码的分割段个数为
Figure BDA0002390359940000077
则包含信息段的分割段个数为
Figure BDA0002390359940000078
因此包含同步码的分割段所占比例为：
Figure BDA0002390359940000079
化简后为：
Figure BDA00023903599400000710
同步码的分割段个数
Figure BDA00023903599400000711
已知由于同步码在待识别序列y中所占比例很小，即q＞＞s，对待识别数据进行切割是为了从中完整地提取出同步码，因此所以分割长度
Figure BDA00023903599400000712
的取值范围远小于待识别数据的长度L。
步骤2、将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure BDA00023903599400000713
并取其中最小的一个值
Figure BDA00023903599400000714
作为同步序列的最小
Figure BDA00023903599400000715
值，具体如下：
步骤2.1、设定数字序列的值为±1，则待识别序列的相关函数R(j)为：
Figure BDA00023903599400000716
1≤i≤n,j＝整数
式中，yi代表序列y中的第i个元素，n为序列的长度。
步骤2.2、对相关函数R(j)进行离散度分析：
Figure BDA00023903599400000717
式中σ表示关键字段互相关函数值相对0值的波动程度。
步骤2.3、计算每个子序列的相对离散度值μn：
Figure BDA0002390359940000081
步骤2.4、在设定范围内(该范围根据估计的同步码长度确定，m不大于同步码长度即可)取k个m值，重复步骤2.1～步骤2.3，取k个相对离散度值的平均值，其中k根据经验设定。
Figure BDA0002390359940000082
步骤2.5、选取最小的
Figure BDA0002390359940000083
值作为同步序列的最小
Figure BDA0002390359940000084
值。
步骤3、令
Figure BDA0002390359940000085
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，并比较它们的大小，取其中最小的值，具体如下：
步骤3.1、按照分割长度
Figure BDA0002390359940000086
对识别数据进行切割，产生
Figure BDA0002390359940000087
个分割段；
步骤3.2、分别计算每个分割段的相对离散度值，取其中最小相对离散度值；
步骤3.3、在取
Figure BDA0002390359940000088
的取值区间[a，b]上对
Figure BDA0002390359940000089
遍历取值，产生b-a+1种切分方案；
步骤3.4、分别计算每个方案的最小相对离散度值，进行对比，选取最小的相对离散度值对应的分割段即为同步码或同步码的一部分。
步骤4、最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure BDA00023903599400000810
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分，完成同步码的识别。
本实施例以相关旁瓣为识别依据，通过离散度分析法识别未知协议数据中的帧同步，在第一步中，通过合理设置切分值，产生待识别序列子序列，有效保证分割过程向着完整切分同步码的方向收敛。在第二步中，引入相对离散度值，计算相关旁瓣的相对波动程度，在考虑相关旁瓣的特性时兼顾了自相关值的特性；通过对相对离散度值取均值，防止了噪声对识别结果产生的影响。
结合图3、图4(a)～(b)、图5(a)～(b)、图6(a)～(b)、图7(a)～(b)、图8(a)～(b)，选取5种集中插入式帧同步数据，物理帧1的同步码为13bit的巴克码，物理帧2和物理帧3的同步码分别为127bit和255bit的m-序列，物理帧4和物理帧5的同步码选取的是作为应用在实际通信系统中的一种相关性好的同步序列，物理帧的信息段是由随机产生的0、1序列经过加扰、编码、交织后形成的。实验结果表明，本发明当误码率达到4％时识别率保持在80％以上，对不同码型的同步码、不同起始位的同步码均能保证较高的识别率，且由于方法不受数据量影响因此在实际装备上能达到几十毫秒的识别速度。

Claims (1)

1.一种集中插入式帧同步快速盲识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、按照设置的序列分割长度
Figure FDA0003582634040000011
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure FDA0003582634040000012
行、
Figure FDA0003582634040000013
列的矩阵Z；
步骤2、将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure FDA0003582634040000014
并取其中最小的一个值
Figure FDA0003582634040000015
作为同步序列的最小
Figure FDA0003582634040000016
值；
步骤3、令
Figure FDA0003582634040000017
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值；
步骤4、最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure FDA0003582634040000018
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分；
步骤1所述的按照设置的序列分割长度
Figure FDA0003582634040000019
将长度为L的待识别序列y划分成
Figure FDA00035826340400000110
行、
Figure FDA00035826340400000111
列的矩阵Z，具体如下：
在无需遍历起始位的情况下，按照设置的分割长度
Figure FDA00035826340400000112
对待识别序列y进行分割，设定待识别序列y的长度为L，L等于一个物理帧的长度；
待识别序列y中同步码长为s，信息段长度为q，按照分割长度
Figure FDA00035826340400000113
分割待识别序列y，共产生
Figure FDA00035826340400000114
个分割段，设定包含同步码的分割段个数为
Figure FDA00035826340400000115
则包含信息段的分割段个数为
Figure FDA00035826340400000116
因此包含同步码的分割段所占比例为：
Figure FDA00035826340400000117
化简后为：
Figure FDA00035826340400000118
由于同步码在待识别序列y中所占比例很小，即q＞＞s，所以分割长度
Figure FDA00035826340400000119
的取值范围远小于待识别数据的长度L；
步骤2所述的将矩阵Z的每行数据作为一个待识别子序列，分别计算每个子序列的相对离散度值
Figure FDA00035826340400000120
并取其中最小的一个值
Figure FDA00035826340400000121
作为同步序列的最小
Figure FDA00035826340400000122
值，具体如下：
步骤2.1、设定数字序列的值为±1，则待识别序列的相关函数R(j)为：
Figure FDA0003582634040000021
1≤i≤n,j＝整数
式中，yi代表待识别序列y中的第i个元素，n为待识别序列的长度；
步骤2.2、对相关函数R(j)进行离散度分析：
Figure FDA0003582634040000022
式中σ表示关键字段互相关函数值相对0值的波动程度；
步骤2.3、计算每个子序列的相对离散度值μn：
Figure FDA0003582634040000023
步骤2.4、在设定范围内取k个m值，m不大于同步码长度，k根据经验设定，重复步骤2.1～步骤2.3，取k个相对离散度值的平均值：
Figure FDA0003582634040000024
步骤2.5、选取最小的
Figure FDA0003582634040000025
值作为同步序列的最小
Figure FDA0003582634040000026
值；
步骤3所述的令
Figure FDA0003582634040000027
在设定区间[a，b]上依次取值，重复步骤1和步骤2，得到b-a+1个最小的相对离散度值，取其中最小的值，具体如下：
步骤3.1、按照分割长度
Figure FDA0003582634040000028
对识别数据进行切割，产生
Figure FDA0003582634040000029
个分割段；
步骤3.2、分别计算每个分割段的相对离散度值，取其中最小相对离散度值；
步骤3.3、在取
Figure FDA00035826340400000210
的取值区间[a，b]上对
Figure FDA00035826340400000211
遍历取值，产生b-a+1种切分方案；
步骤3.4、分别计算每个方案的最小相对离散度值，进行对比，选取最小的相对离散度值对应的分割段即为同步码或同步码的一部分；
步骤4所述最小的相对离散度值对应的分割长度
Figure FDA00035826340400000212
即为同步码长s，该段子序列即为同步码或同步码的一部分，具体如下：
若在输入数据的第1位为同步码的第1位，则识别结果为同步码；
其余情况下，当目标数据的帧长为同步码长的整数倍时，识别结果为同步码；若帧长不是同步码长的整数倍时，识别结果为同步码的一部分。
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