CN113242610A - 基于累积量的通信信号关联方法 - Google Patents

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CN113242610A CN202110521063.1A CN202110521063A CN113242610A CN 113242610 A CN113242610 A CN 113242610A CN 202110521063 A CN202110521063 A CN 202110521063A CN 113242610 A CN113242610 A CN 113242610A
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Abstract

本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种基于累积量的通信信号关联方法。本发明针对Ad‑hoc通信系统的节点关联关系分析，本发明给出了在连续通信假设下利用权重累积量获取长时间跨度关联信息的方法。在设定的情况下，本方法可以从获取的RTS和CTS的TOA流中挖掘出关联关系信息，仿真中，无噪声情况下可以获得90％以上的关联准确度，在存在测量噪声时也具有较强的鲁棒性。

Description

基于累积量的通信信号关联方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种基于累积量的通信信号关联方法。
背景技术
在针对Ad-hoc通信系统的侦察中，作为非合作方，侦收中只能知道信号来自于哪个节点，并不能获知该信号时发给哪个节点的，因此获得对方通信系统节点和节点之间的通信关联关系往往是比较难的，关联关系分析关系求解就变成一个欠定问题。为了求解这样的问题，不仅仅需要TOA和TOE，还需要需要补充新的约束条件。此外，作为非合作方获得侦收到的每个脉冲所对应的确切关联关系是没有必要的，而且也可靠性也不高，更多的是希望获取某段时间内节点和节点的长期通联关系。
发明内容
本发明针对Ad-Hoc通信系统，提出了一种基于累积量的通信信号关联方法。本方法减少了对脉冲间时序关系的依赖，为了解决对多节点同时通信关联关系分析时的模糊问题，补充了更上层的连续通信的假设，从而提出了有效的关联关系分析模型获取长时间内的节点通信关联关系。
本方法需要的先验信息如下：
(1)通信系统存在RTS/CTS机制。Ad-hoc网络中广泛存在RTS/CTS对以解决隐藏节点和暴露节点问题。此外，RTS/CTS帧之间的时间间隔满足一定的概率分布也是一种合理假设，本方法依然利用这些先验进行TOA信息的处理。本方法不需要确切的时序约束信息，只需要能够从脉冲流中分离出RTS帧和CTS帧，并假设对应的RTS帧和CTS帧之间的间隔满足某种概率分布。
(2)连续通信假设。不妨假设在某种通信场景下，通信的节点双方在一次通信中会频繁地互相发送信息，这时，RTS/CTS对可能在某个时间段内频繁出现，这就是本方法需要的连续通信假设。本方法引入新的连续通信的应用层先验以弥补MAC层和物理层的时序先验的不足，从而从更大时间尺度进行关联信息挖掘。
首先基于这两点先验信息，建立方法模型。假设组成的Ad-hoc网络的考虑N个节点集合
Figure BDA0003063978250000011
在一段时间$T$内帧收到来自这些节点的Mr个RTS信号
Figure BDA0003063978250000012
Figure BDA0003063978250000021
以及Mc个CTS信号
Figure BDA0003063978250000022
对应信号的TOA信息用映射算子
Figure BDA0003063978250000023
表示为
Figure BDA0003063978250000024
或者
Figure BDA0003063978250000025
对应信号所对应的节点用映射算子
Figure BDA0003063978250000026
表示为
Figure BDA0003063978250000027
或者
Figure BDA0003063978250000028
且每个RTS和CTS信号之间的时间间隔的概率分布函数为f(t)。模型的目标是获得第m(1≤m≤N)个节点和第n(1≤n≤N)个节点之间在任意时间t(0≤t≤T)的关联关系分析关系
Figure BDA0003063978250000029
其值为0则表示在t时刻节点pm和节点pn无关联关系分析关系，其值为1则表示在t时刻节点pm和节点pn有关联关系分析关系。
具体的信号关联方法包括：
步骤一：提取权值
方法第一件事情利用RTS/CTS的间隔关系，提取局部的关联关系分析信息，信息将包含RTS帧周围所有在可能出现范围内的CTS帧与RTS帧的关联可能性。模型的输入为TOA流
Figure BDA00030639782500000210
以及归属节点流
Figure BDA00030639782500000211
Figure BDA00030639782500000212
设某个RTS信号ri与周围某个CTS信号cj直接的时间间隔
Figure BDA00030639782500000213
对应的
Figure BDA00030639782500000214
越大，表示这两个信号所对应的节点
Figure BDA00030639782500000215
与
Figure BDA00030639782500000216
越有可能在
Figure BDA00030639782500000217
时刻存在通信关系。利用这样的RTS和CTS的时间间隔概率分布对输入的TOA流进行关联信息的初步提取，得到如下初步的每个时刻每两个节点之间通信的权重，权重定义如下：
Figure BDA00030639782500000218
进一步，可以获取归一化权重如下：
Figure BDA00030639782500000219
步骤二：累积量提取
前一步提出了初步的关联关系信息，但是当某段时间内多对节点同时通信，这将同时出现这些节点的RTS和CTS信号，这些节点两两配对的权重序列将都会出现有效信号。为了解决这个问题，本方法借鉴信号检测中通过累积从噪声中提取信号的方法。
假设某段时间，节点A和节点B在通信，节点C和节点D在通信，则对于权重序列WAB和WCD，自然会出现有效信号，但是考虑权重序列WAC，这段时间同时存在A的RTS和CTS以及C的RTS和CTS，A和C的信号TOA分布虽然是独立的，在密集通信的情况下，依然会出现A的RTS周围出现C的CTS的情况，从而导致WAC权重序列中出现假信号，干扰关联关系分析。
为了解决这种多对节点同时出现造成的关联关系分析模糊问题，可以利用前面的连续通信的假设。节点A和节点B通信，则节点A和节点B的RTS与CTS信号会有更高的相关性，而此时出现的节点C的信号虽然也会出现，但是和节点A信号的相关性会弱一些。从几个时间点的WAB以及WAC虽然不能很好地分辨出这种模糊的关联关系分析关系，但是可以利用连续通信的假设，这种相关性的差异可以通过一定时间的累积后显现出差异，从而从模糊关联关系分析节点中发现真正关联关系分析的节点对。
RTS和CTS的TOA是在时间上是连续的，为了方法实现的方便，权值的累积量将进行时间离散化，假设将时间窗内分为L段，每一段的时间长度为
Figure BDA0003063978250000031
累积窗半径为Sw，则权值累积量为：
Figure BDA0003063978250000032
步骤三：关联关系分析关系获得
由前面分析可知提取的权值累积量
Figure BDA0003063978250000033
在节点pm和节点pn通信的时间段内将会出现较强的信号，在其他时间段虽然有其他节点的通信造成干扰，累积量值会低一些，据此，可以设置有效的阈值Th进行比较，从而获得最终的关联关系：
Figure BDA0003063978250000034
至此，完成基于累积量的关联关系获得。
本发明的有益效果为，本方法可以从获取的RTS和CTS的TOA流中挖掘出关联关系信息，仿真中，无噪声情况下可以获得90％以上的关联准确度，在存在测量噪声时也具有较强的鲁棒性。
附图说明
图1为5000us时间窗的通信仿真结果，(a)为模型输入的每个节点的RTS帧和CTS帧的TOA信息，(b)4节点系统真实通信关联关系；
图2为模型关联模型的求解过程；
图3为模型在不同测量噪声水平下的最佳性能。
具体实施方式
下面结合附图及实施例，详细描述本发明的技术方案：
实施例
本例中的通信网络采用的参数如下：设节点数N为4，则系统中可以出现
Figure BDA0003063978250000041
一共6种节点通信可能。设置时间窗口为5000us，每次连续通信的间隔时间取值为[128us,1000us]内均匀分布，每次通信出现的RTS/CTS对数取值范围在[30,40]内均匀分布，一次通信内，前后RTS/CTS对间隔范围在[6us，10us]内均匀分布，配对的RTS与CTS的时间间隔服从三角形分布，低限为1us，上限为5us，众数为3us。
设置关联关系分析方法参数，累积量将整个时间窗分隔L＝400段，累积量窗口半径Sw为100us，阈值Th先设为固定值。
模型输出为不同节点对的关联关系，关联关系的挖掘不仅要全，还要准。因此为了评价模型的效果，设置两种指标对方法关联关系分析结果进行评价，假设正确的关联关系结果为
Figure BDA0003063978250000042
首先定义查全指标召回率R：
Figure BDA0003063978250000044
还要定义查准率P，表征关联关系挖掘的准确性：
Figure BDA0003063978250000043
阈值Th提高则查准率P增加，召回率R减小，良好的关联关系分析需要保证两者都处于较高水平，因此定义R(Th)＝P(Th)时，对应的R值或者P值为模型的最佳性能Pm。
图1中给出了根据参数仿真的RTS帧和CTS帧的TOA流以及真实的通信关联关系图，对比两个子图，发现很难直接从RTS和CTS的TOA流中直接获得通信关联关系，说明了方法的价值。
图2中给出了当阈值选择为0.38时的关联模型求解过程。图中可以看到归一化权重已经可以一定程度体现节点间关联关联，经过累积处理后，二值化的权重累积量后获得的关联关系与真实结果重合程度很高，召回率R为91％，查准率P为90％，整体可以到达90％的关联准确率。
图3给出了不同测量噪声下最佳性能Pm的变化。最佳性能衡量了当前环境下模型的关联关系求解能力，如图所示随着测量噪声方差σ的增加，Pm随之下降，但是在较高噪声水平下依然可以保持85％以上的关联准确率，表明模型具有较好的鲁棒性。
针对Ad-hoc通信系统的节点关联关系分析，本发明给出了在连续通信假设下利用权重累积量获取长时间跨度关联信息的方法。在设定的情况下，本方法可以从获取的RTS和CTS的TOA流中挖掘出关联关系信息，仿真中，无噪声情况下可以获得90％以上的关联准确度，在存在测量噪声时也具有较强的鲁棒性。

Claims (1)

1.基于累积量的通信信号关联方法，用于Ad-hoc通信系统，假设Ad-hoc通信系统包括N个节点集合
Figure FDA0003063978240000011
在一段时间$T$内帧收到来自这些节点的Mr个RTS信号
Figure FDA0003063978240000012
以及Mc个CTS信号
Figure FDA0003063978240000013
对应信号的TOA信息用映射算子
Figure FDA0003063978240000014
表示为
Figure FDA0003063978240000015
或者
Figure FDA0003063978240000016
对应信号所对应的节点用映射算子
Figure FDA0003063978240000017
表示为
Figure FDA0003063978240000018
或者
Figure FDA0003063978240000019
且每个RTS和CTS信号之间的时间间隔的概率分布函数为f(t)，其特征在于，信号关联方法包括：
设某个RTS信号ri与周围某个CTS信号cj直接的时间间隔
Figure FDA00030639782400000110
对应的f(tricj)越大，表示这两个信号所对应的节点
Figure FDA00030639782400000111
与
Figure FDA00030639782400000112
越有可能在
Figure FDA00030639782400000113
时刻存在通信关系，由此得到t时刻两个节点pm和节点pn之间通信的权重Wpmpn(t)为：
Figure FDA00030639782400000114
归一化权重如下：
Figure FDA00030639782400000115
假设RTS和CTS的TOA是在时间上是连续的，将时间窗内分为L段，每一段的时间长度为
Figure FDA00030639782400000116
累积窗半径为Sw，则权值累积量为：
Figure FDA00030639782400000117
通过设置阈值Th，获得节点pm和节点pn之间的关联关系：
Figure FDA00030639782400000118
其中，
Figure FDA00030639782400000119
值为0则表示在t时刻节点pm和节点pn无关联关系，值为1则表示在t时刻节点pm和节点pn有关联关系。
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