舰载网络中未知协议识别方法研究与仿真

郑 杰

(1．电子科技大学 计算机科学与工程系，四川 成都611731;2．重庆电子工程职业学院 软件学院，重庆401331)

0 引 言

舰载网络通信是采用卫星通信和无线短波通信结合构成的通信网络系统。舰载网络作为物联网的一个重要分支，它的出现是集成了舰载接口设计、无线网络运行、CDMA、TDMA 和GSM 的蜂窝电话和移动数据网络的混合产物，舰载网络通信网络系统构建包括了地面站、路由系统和卫星中转站等3 部分构成。研究舰载网络通信中的未知协议识别算法在实现舰船网络通信信道均衡，提高通信稳定性方面具有重要意义，相关研究受到广大专家的重视［1］。

舰载网络总线通信控制中，对未知协议的识别过程是一个信道均衡控制和抗干扰滤波设计的过程，通过对舰船网络协议的优化，采用信道无偏均衡设计，提高通信信号传输的保真度和信道识别能力。传统方法中，对舰船网络中的未知协议识别方法采用谱分析法、基于IEEE 802. 11p无偏均衡算法和源节点到目的节点信道均衡算法等，传统方法中对舰载网络总线通信控制的信道设计，当功率谱呈现相位失衡时，信道均衡效果不好［2］。对此，相关文献进行改进设计，其中文献［3］提出一种基于VANET 路由协议的舰载网络协议优化设计和路由链路通道均衡算法，通过对舰载网络的分布式处理和组织网络互连，提高舰载网络通信识别和信号处理能力。文献［4］提出一种基于FSR (Fisheye State Routing)的舰载网络最短路径规划算法，实现对舰载网络的未知协议识别和最短路径控制，在舰载通信和无线数据传输定位中发挥着重要的作用。但目前的舰载网络未知协议识别采用的是端口路由分层识别方法，存在通信信号传输的保真度不好，路由开销大等问题［5－7］。针对上述问题，本文提出一种基于高阶谱包络调制的舰载网络中的未知协议识别方法。首先构建舰载网络通信的系统模型，对舰载网络进行路由分簇设计和通信信道模型设计，在此基础上，对舰载网络通信中的未知协议进行多接口多信道的自组织网络分配，采用高阶谱包络调制方法对通信信号进行特征提取和动态融合，实现对舰载网络中的未知协议的优化识别和仿真，最后通过仿真实验进行性能验证，展示本文算法的优越性能，得出有效性结论，展示了较好的应用价值。

1 舰载网络通信系统模型和网络信道分簇设计

1.1 舰载网络通信协议基本知识描述

舰载网络通信采用多功能协议总线 (Multi －functional Vehicle Bus，MVB)控制器，舰载网络协议是舰载网络的核心部件，根据IEC61375 协议，舰载网络TCN 网络功能被划分为7 层，分别为会话层、感知层、网络传输层、应用层、上位机的通信接口层等。在舰载网络通信系统模型设计中，采用IEC61375 协议进行多处理器集群处理。舰载网络是基于固定的无线功率实现通信信道的设计和均衡，采用固定的无线功率不能很好地反映舰载网络的系统稳定性和网络通信能力［8－12］。

基于IEC61375 协议的舰载网络通信系统建立在云平台下多处理器集群处理基础上，基于IEC61375协议的舰载网络通信系统的设计需要主要解决如下问题:

1)基于IEC61375 协议的舰载网络通信系统服务调度和异构特征兼容。计算机硬件技术快速发展下，多处理器集群的发展速度非常快速，在不同时期，不同的多处理器版本层出不穷，由于不同时期多处理器版本的计算能力差异很大，而一个实际的应用系统中，多是由多个不同版本的多处理器不断升级而来的，所以，如何在这些不同版本的多处理器上实现统一的任务调度和分配是其发展中需要解决的首要兼容性问题。

2)基于IEC61375 协议的舰载网络通信系统服务调度和数字化信息服务资源整合系统中具有处理器集群的可伸缩能力。在许多实际的多处理器应用系统中，通常需要对多处理器系统进行不断的扩展，在动态扩展时，有时候需要减少系统构成，降低成本和组成，有时候需要加大系统组成，不断升级，所以需要多处理器集群具有强大的可伸缩能力。

1.2 舰载网络通信系统模型和信道分配结构

本文假定舰载网络进行短距离通信，系统中主从式无线主动脉冲信号的码鉴相调制宽度p∈［- 1，1］，舰载网络扩频通信的脉冲响应为:

式中:ai(t)为通信各路径的归一化幅度;τi(t)为时间延迟;Nm为通信信道路径的条数。无线传输信道的脉冲信号x(t)经过量纲归一化处理，实现多径分量的重构，得到舰载网络通信的OFDM 信号为:

式中:N 为码元数;Cn为脉冲响应。舰载网络扩频通信中多径信道模型采用BPSK 调制码元的分布设计，采用AODV (Ad Hoc on Demand Distance Vector)进行链路状态信息分配，舰载网络通信协议传输流程和信道分配结构如图1 所示。

图1 舰载网络通信协议传输流程和信道分配结构Fig.1 Carrier network communication protocol transmission flow and channel assignment structure

2 舰载网络通信的分簇路由设计

舰载网络通信的分簇路由设计中，使用FPGA和ARM 处理器进行软硬件协同处理，兼顾性能和扩展性需求，构建舰载网络通信系统，主控模块负责控制整个MVB 总线控制器的工作。开发了PC/104、VME 等与上位机的通信接口电路，实现MVB 总线控制器与上位机的通信。舰载网络通信的分簇路由转发流程如图2 所示。

在舰载网络通信的未知协议识别中，可以通过多个进程的并发执行来提高系统运行效率和资源利用率，当多个进程并发访问同一资源时，由于模式决定进程对资源的操作范围，采用v(t)表示舰载网络通信的未知协议节点在时刻t ≥0 的传输拓扑功率增益，a(t)表示节点在时刻t ≥0 的邻阶均衡加速度，在舰船编队组网过程中，构建通信网络拓扑结构有:

图2 舰载网络通信的分簇路由转发流程Fig.2 Clustering routing forwarding process of ship borne network communication

该表达式满足舰船行驶速度不大于vmax，且不存在负速度时的射频接口。假设舰船节点的射频接口是半双工，节点初始速度为v(0)，则有表达式:

节点i 和节点j 为通信双方都可使用的信道。此时t 时刻的舰船加速度、速度和行驶距离分别为ai(t)，vi(t)，si(t)和aj(t)，vj(t)，sj(t)，表达式为:

综上分析得到了舰载网络通信模型与分簇设计，为构建分簇可变步长滤波接收/发射信道无偏均衡设计奠定基础。

3 通信信号的高阶谱包络调制特征提取及未知协议识别改进实现

3.1 信号特征提取和动态融合

目前舰载网络未知协议识别采用的是端口路由分层识别方法，存在通信信号传输的保真度不好、路由开销大等问题，为了克服传统法方法的弊端，本文提出一种基于高阶谱包络调制的舰载网络中的未知协议识别方法。在上述路由分簇设计的基础上，对舰载网络通信中的未知协议进行多接口多信道的自组织网络分配，采用高阶谱包络调制方法对通信信号进行特征提取和动态融合，为确定了舰船节点的射频接口状态，构建舰载网络扩频通信系统模型，把通信信号采用FFT 方法分解为实信号分解为:

经过FFT 处理实现信号的时频分解，通过高阶谱包络调制动态的跟踪信号功率的变化，得到高阶谱包络调制下的信道无偏均衡模型，迭代步长应选取:

式中:ns(t)为舰载网络通信码间;h′i(t)为S(t)的等待时间响应函数。为了实现未知协议识别，提高舰载网络的自动测试性能，采用逻辑分析仪对舰载网络特征进行均匀采样，得到均匀矩形阵列:

在此基础上，对通信信号进行特征提取和动态融合，实现对舰载网络中的未知协议的优化识别。

3.2 舰船网络未知协议识别算法改进实现

采用高阶谱包络调制方法对通信信号进行特征提取和动态融合，进行未知协议识别算法改进实现，舰船与舰船间的拓扑变化很快，当a(x)为t = x 时的瞬时加速度，舰船节点在选择射频接口与信道时，则有表达式:

舰载网络的网络节点作为一个随机阵元分布在均匀矩形网格中，阵列的边界是矩形，得到的阵列信号输出对应于m 条线列阵的流行向量满足:

建立逻辑分析仪的自动测试系统，得到舰载网络信息呈现一种均匀分布，均匀分布矩形阵列最小方差为矩阵Q1(θ)，可定义［0，t］时间内的节点行驶距离s(t)为:

在对未知协议识别中，检测出的全部压缩码通过多端口捆绑网络发送到监控指挥中心，监控指挥中心对接收的压缩码进行解码读取并对用户舰载使用端外的实际数据进行分析。此时，由此实现对舰载网络中未知协议的识别。

4 仿真实验与结果分析

为了测试本文算法在实现舰载网络未知协议识别，提高舰载通信性能稳定性和准确性方面的性能，进行仿真实验。在舰载网络仿真网络构建中，需要实现RTP 协议栈的监视数据、过程数据和消息数据的功能，在舰载网络通信的软件设计中，开发了PC/104、VME 等与上位机的通信接口，在电气和功能特性上完全满足IECE61375 协议的要求。在网络协议构建中，通过调用函数hpe1432 _ set TriggerMode(ViSession vi，ViInt32 group，ViInt32 trigMode)设置触发通道的触发方式，在块模式下，HP E1433A 触发后采集一块的数据，通过上述处理，实现对舰载网络通信的分簇路由设计及信道模型构建。以此为仿真环境，进行舰载网络通信，通信发射信号采用BPSK 调制，载波主振频率为20 kHz，采样率为100 kHz，比特率为4 000 bit/s，通信节点数为500 ～1000，网络协议为IEEE 802.11，得到舰载网络的通信数据采集样本如图3 所示。

图3 舰载网络的通信数据采集样本Fig.3 Shipboard network communication data samples

以上述样本数据为依据面进行数据动态融合和通信信号的特征提取，采用高阶谱包络调制，得到舰载网络中的未知协议的空间谱阵元分布估计结果如图4所示。由图可见，采用本文算法，进行舰载网络的未知协议识别，通过对舰载网络通信信号高阶谱包络调制，有效提取了信息特征，提高了对通信协议识别的准确性能，从而降低舰载网络通信的误码率。

图4 舰载网络中的未知协议的空间谱阵元分布估计结果Fig.4 Unknown protocol in shipboard network，the spatial spectral distribution estimation results

为对比算法性能，以通信链路存活时间为测试指标，得到仿真结果如图5 所示，由图可见，采用本文算法进行未知协议识别，提高了通信链路的平均存活时间，在舰船节点快速行驶过程中，能保持较好的通信性能，误码率较低。

图5 舰载网络中平均链路存活时间对比Fig.5 The shipboard network average survival time of link in contrast

5 结 语

本文提出一种基于高阶谱包络调制的舰载网络中的未知协议识别方法。首先构建舰载网络通信的系统模型，对舰载网络进行路由分簇设计和通信信道模型设计。在此基础上，对舰载网络通信中的未知协议进行多接口多信道的自组织网络分配，采用高阶谱包络调制方法对通信信号进行特征提取和动态融合，实现对舰载网络中未知协议的优化识别和仿真。仿真结果表明，采用本文算法能有效实现舰载网络中的未知协议的特征提取和识别，提高对通信协议识别的准确性，降低舰载网络通信的误码率，展示了较好的性能。

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