电力无线通信异构多网络共存环境中网络识别方法
【专利摘要】本发明提供的一种电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，包括如下步骤：S1.侦听网络信号，由改进的滑动窗口能量检测法识别网络信号的MAC协议特征，且对于基于帧传输的网络，识别该网络信号的帧长；S2.对步骤S1中所侦听的网络信号，根据多周期加权循环平稳特征检测法获取网络信号的循环相关谱，并由循环相关谱的谱峰分布识别网络信号的时频特征；S3.将被侦听网络信号的MAC协议特征和时频特征与已知网络信号特征对比，识别被侦听网络信号类别；能够在识别过程中无需先验信息，且识别准确率高，对电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别具有极强的适应性。
【专利说明】电力无线通信异构多网络共存环境中网络识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力通信领域，尤其涉及一种电力无线通信异构多网络共存环境中网 络识别方法。
【背景技术】
[0002] 智能电网通过对基础信息流分层、分级，实现海量信息的纵向贯通与横向集成， 需要利用电力通信网对发电、输变电、配用电和管理等各环节实施全方位、动态化、智能化 监测、分析和调控，要求电力通信网能支持电力业务的灵活接入；电力无线通信网支撑用 户量大面广、业务高并发、运行环境复杂，任何单一通信体制均无法满足全部需求，表现为 TD-LTE无线通信专网、WiMAX无线通信专网、智能电网邻域网和230MHz电力无线专网等异 构多网混合共存，覆盖不同区域，互为补充。
[0003] 现有的网络发现与识别方法，如基于MAC层协议的网络识别方案，依据不同传输 模式下系统容量变化规律执行网络识别，仅能识别基于不同传输模式的网络，但对于以相 同模式传输的网络并不能够识别；利用不同网络的频域特性，通过判断网络带宽识别网络， 但是对于相同带宽的网络该种方法则无法实现；针对IEEE802.X无线网络发现与识别，结 合能量检测和循环平稳特征检测能在保证基本识别性能的同时降低计算复杂度，但将两组 循环平稳特性直接相乘，但是该种方法对于网络识别的准确率低，往往存在误识别而导致 电力通信网络的误接入，上述方法中，还存在普遍的问题：对于网络的在网状态识别率低。
[0004] 因此，需要提出一种新的应用于电力通信的网络识别方法，能够准确地对处于在 网状态的电力通信网络进行准确识别，识别准确率高，并且能够准确识别网络的在网状态。
【发明内容】
[0005] 有鉴于此，本发明的目的是提供一种电力无线通信异构多网络共存环境中的网络 识别方法，能够准确地对处于在网状态的电力通信网络进行准确识别，识别准确率高，并且 能够准确识别网络的在网状态。
[0006] 本发明提供的一种电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，包括如 下步骤：
[0007] S1.侦听网络信号，由改进的滑动窗口能量检测法识别网络信号的MAC协议特征， 且对于基于帧传输的网络，识别该网络信号的帧长；
[0008] S2.对步骤S1中所侦听的网络信号，根据多周期加权循环平稳特征检测法获取网 络信号的循环相关谱，并由循环相关谱的谱峰分布识别网络信号的时频特征；
[0009] S3.将被侦听网络信号的MAC协议特征和时频特征与已知网络信号特征对比，识 别被侦听网络信号的类别。
[0010] 进一步，步骤S1中，包括如下步骤：
[0011] S10.设定滑动窗口的长度Li = I\Xfs，检测被侦听网络信号的能量强度，根据能 量强度判断被侦听网络是否处于激活状态；
[0012] S11.设定滑动窗口的长度L2 = T2Xfs，检测被侦听网络信号的能量强度，根据能 量强度判断被侦听网络是否处于激活状态；
[0013] S12.根据激活状态以及滑动窗口判定被侦听网络的MAC层协议特征：
[0014] 若激活持续时间间隔固定，则判断被侦听网络为基于帧传输模式，并且帧长为激 活持续时间；
[0015] 若激活持续持剑间隔不固定，则判断被侦听网络为基于突发传输模式；
[0016] 其中，T1 = 10ms，T2 = 5ms，fs 为采样频率。
[0017] 进一步，步骤S10和步骤S11中，通过如下公式检测被侦听网络信号的能量强度：
[0018]
【权利要求】
1. 一种电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，其特征在于：包括如下 步骤：
51. 侦听网络信号，由改进的滑动窗口能量检测法识别网络信号的MAC协议特征，且对 于基于巾贞传输的网络，识别该网络信号的巾贞长；
52. 对步骤S1中所侦听的网络信号，根据多周期加权循环平稳特征检测法获取网络信 号的循环相关谱，并由循环相关谱的谱峰分布识别网络信号的时频特征；
53. 将被侦听网络信号的MAC协议特征和时频特征与已知网络信号特征对比，识别被 侦听网络信号的类别。
2. 根据权利要求1所述电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，其特征 在于：步骤S1中，包括如下步骤：
510. 设定滑动窗口的长度U X fs，检测被侦听网络信号的能量强度，根据能量强 度判断被侦听网络是否处于激活状态；
511. 设定滑动窗口的长度L2 = T2Xfs，检测被侦听网络信号的能量强度，根据能量强 度判断被侦听网络是否处于激活状态；
512. 根据激活状态以及滑动窗口判定被侦听网络的MAC协议特征： 若激活持续时间间隔固定，则判断被侦听网络为基于帧传输模式，并且帧长为激活持 续时间； 若激活持续时间间隔不固定，则判断被侦听网络为基于突发传输模式； 其中，Tl = 10ms，T2 = 5ms，fs为采样频率。
3. 根据权利要求2所述电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，其特征 在于：步骤S10和步骤S11中，通过如下公式检测被侦听网络信号的能量强度：
其中Px[n]为被侦听网络信号的能量强度，x[ ?]为被侦听网络信号的采样序列， LE 0^1^}为滑动窗口长度，当时刻n的能量强度大于预设门限值时，则判定被侦听网络 处于激活状态。
4. 根据权利要求1所述电力无线通信异构多网络共存环境中的网络识别方法，其特征 在于：步骤S2中，还包括如下步骤： S20.对于网络信号中的OFDM信号，确定OFDM信号的循环相关谱为：
其中：N。为数据子载波数；Nm为OFDM信号的FFT点数，1为OFDM信号的FFT点 数决定的时间间隔；Ns为OFDM符号采样总数，且Ns = ^+Ng，Ng为循环前缀长度，
Y k是第m个OFDM符号的第k个子载波上的数据序列，该数据序 列服从独立同分布，循环频率a i满足A = { a i | a i = i/NsT。，i = 0, ±1，±2,…} ,TQ = 1/ f s ；
521. 根据OFDM信号的循环相关谱及其分布特征，将OFDM信号的谱峰分为X组和Y组， 其中X组为循环频率a i = 〇处的谱峰，Y组为循环频率a i尹〇处的谱峰；其中： X组的特征检验公式为
Q为快拍数，
为第q次检测获得的a i = 〇处的循环相关谱； Y组的特征检验公式为：
Q为快拍数，
为第q次检测获得的a i尹〇处的循环相关谱；
522. 将X组和Y组的特征检验公式进行加权求和作为网络信号时频特 征检验统计量，并检验被侦听网络信号的时频特征，时频特征检验统计量为：
其中，％和 ?2为加权因子，并且《片《2 = 1 ;
523. 将被侦听网络信号的时频特征与已知的网络信号的时频特征进行对比，确定该侦 听网络的时频特征所述类别。
【文档编号】H04L12/26GK104283649SQ201410498500
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2014年9月25日 优先权日:2014年9月25日
【发明者】唐夲, 袁杨, 杜海波, 黄天聪, 胡新, 陈柯 申请人:国家电网公司, 国网重庆市电力公司信息通信分公司, 重庆大学