考场作弊信号疑似度综合评价方法
【专利摘要】本发明公开了一种考场作弊信号疑似度综合评价方法，包括以下步骤：背景信号学习；背景信号抵消；同时或分时对过滤后的信号进行以下四类特征提取：时域特征提取，频域特征提取，信息域特征提取，空间域特征提取；疑似度综合评价：结合黑白名单对上述各类特征进行评分得到量化数值，再对四类量化数值进行加权平均计算，获得综合量化数值，实现综合评价。本发明通过从时域、频域、信息域和空间域四个维度对作弊信号进行综合评价，充分利用了作弊信号在这四个维度上的特征，具有更强的针对性和更高的准确性，有效解决了传统方法难以准确从复杂的背景环境中提取作弊信号的难题，大大提高了侦测引导阻断体制的作弊防控系统的核心能力。
【专利说明】考场作弊信号疑似度综合评价方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种考场作弊信号评价方法，尤其涉及一种综合性强、准确度高的考场作弊信号疑似度综合评价方法。
【背景技术】
[0002]基于侦测引导的高科技作弊防控系统是当前考场作弊防控发展的主流方向，对该体制而言，如何从纷繁复杂的考场无线信号背景环境中提炼出可能的作弊信号，并加以阻断是决定防控有效性的核心因素。
[0003]现有提炼出可能作弊信号的方法主要是采用背景信号抵消法，该方法在考前通过一定时间的背景信号学习，获取考场环境下背景频谱数据，在考试过程中通过抵消算法过滤常在信号，提取出考试时间内出现的突发信号并判断为作弊信号。该方法仅在时间域上部分利用了作弊信号的特征，虽然简单易于实现，但缺点是仅仅利用了信号在时间上的突发特征，对作弊信号的提取在针对性和准确度上不够高，未能综合性地对作弊信号进行评价。另外，也有采用黑白名单方式评价作弊信号的，但这种方式也仅对黑白名单内的信号有效，对黑白名单以外未知的信号则缺乏指导作用。所以，现有的考场作弊信号的获取和评价方法都比较单一，综合性不够强，准确度不够高。
【发明内容】
[0004]本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种综合性强、准确度高的考场作弊信号疑似度综合评价方法。
[0005]本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
[0006]一种考场作弊信号疑似度综合评价方法，包括以下步骤:
[0007](I)背景信号学习:通过在考前对考场环境的学习，获取考场环境无线电环境的背景信号；
[0008](2)背景信号抵消:在考试进行中，对侦测到的无线信号完成基于考前背景信号的抵消，滤除在时间域上的低可疑信号；
[0009](3)同时或分时对过滤后的信号进行以下四类特征提取:
[0010]①时域特征提取:对信号的出现时段、出现频次和信号强度进行提取；
[0011]②频域特征提取:对信号的频段、信号调制方式、信号带宽和频域参数进行提取；
[0012]③信息域特征提取:对信号解调并对解调后信号的信源和文本内容进行提取；
[0013]④空间域特征提取:对信号的辐射源信息进行提取；
[0014](4)疑似度综合评价:结合黑白名单对上述各类特征进行评分得到量化数值，再对四类特征信息对应的量化数值进行加权平均计算，获得考场作弊信号疑似度的综合量化数值，该数值越大，作弊信号疑似度就越高，完成考场作弊信号疑似度的综合评价。
[0015]具体地，上述步骤(3)中，时域特征提取中，提取以下特征:考试期间以猝发形式出现的信号特征，偶尔在考前出现并在考试过程中出现频次增加的信号特征，信号强度强于背景信号的信号特征；频域特征提取中，提取以下特征:对讲机常用频段或数传设备常用频段的信号特征，调频或FSK (频移键控)信号特征，带宽在几十KHz内的信号特征，数传设备常用频域参数信号特征；信息域特征提取中，提取以下特征:有别于出租车电台的信号特征，具有与考试密切相关的文本内容的信号特征；空间域特征提取中，提取以下特征:辐射源距离考场较近的信号特征。
[0016]本发明的有益效果在于:
[0017]本发明通过从时域、频域、信息域和空间域四个维度对作弊信号进行综合评价，充分利用了作弊信号在这四个维度上的特征，具有更强的针对性和更高的准确性，有效解决了传统方法难以准确从复杂的背景环境中提取作弊信号的难题，大大提高了侦测引导阻断体制的作弊防控系统的核心能力。
【专利附图】
【附图说明】
[0018]图1是本发明所述考场作弊信号疑似度综合评价方法的流程图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图对本发明作进一步说明:
[0020]如图1所示，本发明所述考场作弊信号疑似度综合评价方法，包括以下步骤:
[0021](I)背景信号学习:通过在考前对考场环境的学习，获取考场环境无线电环境的背景信号；
[0022](2)背景信号抵消:在考试进行中，对侦测到的无线信号完成基于考前背景信号的抵消，滤除在时间域上的低可疑信号；
[0023](3)同时或分时对过滤后的信号进行以下四类特征提取:
[0024]①时域特征提取:对信号的出现时段、出现频次和信号强度进行提取；具体提取以下特征:考试期间以猝发形式出现的信号特征，偶尔在考前出现并在考试过程中出现频次增加的信号特征，信号强度强于背景信号的信号特征；
[0025]②频域特征提取:对信号的频段、信号调制方式、信号带宽和频域参数进行提取；具体提取以下特征:对讲机常用频段或数传设备常用频段的信号特征，调频或FSK信号特征，带宽在几十KHz内的信号特征，数传设备常用频域参数信号特征；
[0026]③信息域特征提取:对信号解调并对解调后信号的信源和文本内容进行提取；具体提取以下特征:有别于出租车电台的信号特征，具有与考试密切相关的文本内容的信号特征；
[0027]④空间域特征提取:对信号的辐射源信息进行提取；具体提取以下特征:辐射源距离考场较近的信号特征；
[0028](4)疑似度综合评价:结合黑白名单对上述各类特征进行评分得到量化数值(如100以内的数值)，再对四类特征信息对应的量化数值进行加权平均计算，获得考场作弊信号疑似度的综合量化数值，该数值越大，作弊信号疑似度就越高，完成考场作弊信号疑似度的综合评价。
[0029]上述实施例只是本发明的较佳实施例，并不是对本发明技术方案的限制，只要是不经过创造性劳动即可在上述实施例的基础上实现的技术方案，均应视为落入本发明专利的权利保护范围内。
【权利要求】
1.一种考场作弊信号疑似度综合评价方法，其特征在于:包括以下步骤: (1)背景信号学习:通过在考前对考场环境的学习，获取考场环境无线电环境的背景信号; (2)背景信号抵消:在考试进行中，对侦测到的无线信号完成基于考前背景信号的抵消，滤除在时间域上的低可疑信号； (3)同时或分时对过滤后的信号进行以下四类特征提取: ①时域特征提取:对信号的出现时段、出现频次和信号强度进行提取； ②频域特征提取:对信号的频段、信号调制方式、信号带宽和频域参数进行提取； ③信息域特征提取:对信号解调并对解调后信号的信源和文本内容进行提取； ④空间域特征提取:对信号的辐射源信息进行提取； (4)疑似度综合评价:结合黑白名单对上述各类特征进行评分得到量化数值，再对四类特征信息对应的量化数值进行加权平均计算，获得考场作弊信号疑似度的综合量化数值，该数值越大，作弊信号疑似度就越高，完成考场作弊信号疑似度的综合评价。
2.根据权利要求1所述的考场作弊信号疑似度综合评价方法，其特征在于:上述步骤(3)中，时域特征提取中，提取以下特征:考试期间以猝发形式出现的信号特征，偶尔在考前出现并在考试过程中出现频次增加的信号特征，信号强度强于背景信号的信号特征；频域特征提取中，提取以下特征:对讲机常用频段或数传设备常用频段的信号特征，调频或FSK信号特征，带宽在几十KHz内的信号特征，数传设备常用频域参数信号特征；信息域特征提取中，提取以下特征:有别于出租车电台的信号特征，具有与考试密切相关的文本内容的信号特征；空间域特征提取中，提取以下特征:辐射源距离考场较近的信号特征。
【文档编号】G06F19/00GK103986537SQ201410236047
【公开日】2014年8月13日 申请日期:2014年5月30日 优先权日:2014年5月30日
【发明者】覃勉, 范小星 申请人:成都佳发安泰科技股份有限公司