基于信息融合度传递的频域徙动入侵特征挖掘算法

在功率自激混合组合网络中,路由之间的相群特征相异性会产生谐振信号,因此需要有效挖掘入侵信号的频域徙动特征来实现对入侵信号的拦截。传统方法采用混合蛙跳算法挖掘入侵特征并且聚类中心矢量向模糊边缘贴近,因此搜索和挖掘精度不高。提出了一种基于混合蛙跳最优模因组信息融合度传递的频域徙动入侵特征挖掘算法。构建功率自激组合网络的系统模型和入侵信号数学模型,基于频域谐振慢变衰落幅度均衡原理,得到多源网络攻击源信号在相干点积功率累积尺度坐标,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,计算入侵信号的多普勒频移状态空间固有模态函数,得到入侵信号的频域特征包络幅度估计值。采用iir滤波算法,对信号进行降噪滤波处理,提高信号的纯度,提出基于信息融合度传递的混合蛙跳入侵信号检测算法,优化特征挖掘结果,完成入侵信号的频域徙动特征挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能准确挖掘入侵信号的频域徙动特征,特征的波脊亮点明显,在低信噪比下提高了入侵信号的检测性能。