基於頻譜數據分析的電磁行為識別和網絡結構挖掘

姚昌華 馬文峰 田輝 王聰 闞常聚

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商品描述

隨著無線通信的快速發展和普及,電磁頻譜空間安全已經成為國家戰略關註的重點問題之一。其中,對於無形的電磁信號的行為識別,是電磁頻譜空間軍事對抗的核心技術,是對電磁空間進行有效管控的基礎保證,也是維護網絡空間安全以及反恐維穩的急需。本書緊密圍繞面向電磁行為識別和網絡結構挖掘展開闡述。全書共8章,首先詳細分析了電磁頻譜空間的戰略意義和電磁行為分析的重要作用、歸納了電磁頻譜數據分析技術基礎與研究現狀,然後分別針對電磁行為識別和網絡結構挖掘相關的重點技術,包括電磁通聯行為識別、電磁輻射源無源定位、網絡結構挖掘等進行了深入探討,詳細介紹相關的問題分析、模型建立、算法設計和實驗結果,系統的歸納梳理了近年來的研究成果,並提出開放性的探討思路。本書適合高等院校網絡空間安全、無線通信及相關專業的本科生、研究生閱讀,也可供從事電磁空間安全、頻譜數據分析等研究的相關科技人員參考。

目錄大綱

目錄

第1章緒論

1.1電磁頻譜空間的戰略

意義

1.1.1軍事領域的重要

意義

1.1.2民用領域的重要

意義

1.1.3電磁空間主權的

激烈爭奪

1.2電磁頻譜數據分析的重要

作用

1.2.1電磁頻譜資源的管理

地位日益凸顯

1.2.2電磁頻譜空間的安全

問題日益突出

1.2.3電磁頻譜空間的態勢

獲取日益重要

1.3電磁行為分析的應用需求

日益迫切

1.3.1軍事領域的需要

1.3.2反恐維穩的需要

1.3.3維護電磁秩序的

需要

1.4基於非內容獲取的電磁行為

分析

1.4.1電磁行為分析面臨

的挑戰

1.4.2電磁行為分析的新

思路

1.4.3本書研究的技術

途徑

參考文獻

第2章電磁頻譜數據分析技術基礎

與研究現狀

2.1研究現狀簡介

2.1.1電磁頻譜感知

研究

2.1.2電磁信號監測

處理研究

2.1.3電磁輻射源定

位研究

2.1.4網絡結構分析

研究

2.1.5電磁通聯行為

分析研究

2.1.6頻譜分析中的

機器學習

2.2本書相關技術基礎

2.2.1頻譜感知技術

2.2.2聚類算法簡介

2.2.3定位技術

2.2.4基於搜索的優化

算法簡介

2.2.5深度學習簡介

參考文獻

第3章基於頻譜數據分析的通聯

行為識別

3.1引言

3.1.1概述

3.1.2本章主要內容

3.2理想頻譜數據條件下的

通聯行為識別

3.2.1問題引入

3.2.2模型建立

3.2.3基於規則的通聯

關系識別方法

3.2.4實驗結果及分析

3.2.5小結

3.3頻譜數據缺失條件下的通

聯行為識別

3.3.1問題引入

3.3.2數據分析與處理

3.3.3基於頻譜數據聚類分析

的通聯行為識別

3.3.4實驗結果及分析

3.3.5小結

3.4基於頻譜特徵信息提取的

通聯行為識別

3.4.1問題引入

3.4.2數據分析與處理

3.4.3基於頻譜數據特徵

分析的通聯行為

識別

3.4.4模擬結果和討論

3.4.5小結

3.5開放性討論

3.6相關算法代碼

3.6.1實驗監測數據部分

代碼

3.6.2密度聚類算法部分

代碼

參考文獻

第4章基於分佈式頻譜監測的電磁

輻射源無源定位

4.1引言

4.1.1概述

4.1.2本章主要內容

4.2電磁輻射源無源定位技術

分析

4.2.1基本原理

4.2.2基於優化理論的時

差定位所面臨的

挑戰

4.2.3機器學習輔助的機遇

與挑戰

4.2.4小結

4.3基於接收信號強度的電磁輻

射源定位

4.3.1簡述

4.3.2無線電波傳播

基礎

4.3.3接收信號強度的乾擾

處理

4.3.4接收信號強度的差分

處理

4.3.5基於分佈式頻譜監測

數據的遺傳算法

定位

4.3.6模擬結果與分析

4.3.7小結

4.4基於頻譜指紋的電磁輻射源

定位

4.4.1問題引入

4.4.2模型建立

4.4.3頻譜指紋被動定位

架構

4.4.4基於相關指紋的定

位計算

4.4.5實驗結果及分析

4.4.6小結

4.5頻譜監測數據缺失條件下的

輻射源定位

4.5.1問題引入

4.5.2模型建立

4.5.3稀疏貝葉斯模型

4.5.4基於稀疏貝葉斯的

指紋定位方法

4.5.5實驗結果及分析

4.6基於缺失數據補全的被動

定位方法

4.6.1問題引入

4.6.2模型建立

4.6.3信號強度的空間相

關性分析

4.6.4基於數據補全的被

動定位方法

4.6.5模擬分析

4.6.6小結

4.7基於異常數據濾除的被動

定位方法

4.7.1問題引入

4.7.2模型建立

4.7.3定位問題中的異常

數據建模

4.7.4基於數據濾除的穩

健定位方法

4.7.5模擬分析

4.7.6小結

4.7.7本節附錄

4.8開放性討論

4.9相關算法代碼

4.9.1稀疏數據定位部分

代碼

4.9.2異常數據濾除定位

部分代碼

參考文獻

第5章基於頻譜數據分析的網絡拓

撲挖掘

5.1引言

5.2基於頻譜信號統計規律的網

絡拓撲挖掘

5.2.1問題分析

5.2.2模型建立

5.2.3網絡通聯拓撲

挖掘

5.2.4實驗結果及分析

5.2.5小結

5.3基於頻譜數據聚類分析的網

絡拓撲挖掘

5.3.1問題分析

5.3.2通信網絡拓撲結構

挖掘算法

5.3.3通信網絡拓撲結構

分析

5.3.4實驗結果及分析

5.3.5小結

5.4開放性討論

參考文獻

第6章非理想環境下的網絡拓撲

挖掘

6.1引言

6.2復雜地形條件下的網絡拓撲

挖掘

6.2.1問題分析

6.2.2模型建立

6.2.3非理想環境下的通聯

關系發現

6.2.4非理想環境下電磁

信號源定位問題的

優化求解

6.2.5實驗結果及分析

6.2.6小結

6.3電磁輻射源動態移動條件下的

網絡拓撲挖掘

6.3.1問題分析

6.3.2模型建立

6.3.3動態通聯拓撲和軌跡

形成

6.3.4實驗結果及分析

6.3.5小結

6.4開放性討論

參考文獻

第7章基於時間特徵的深度學習電磁

通聯行為識別

7.1引言

7.2基於CNN網絡的時間特徵

分類與識別

7.2.1概述

7.2.2模型建立

7.2.3算法設計

7.2.4神經網絡模型

設計

7.2.5實驗結果及分析

7.2.6小結

7.3基於VGG網絡的時間序列

分類與識別

7.3.1概述

7.3.2模型建立

7.3.3算法設計

7.3.4神經網絡模型

設計

7.3.5實驗結果及分析

7.3.6小結

7.4開放性討論

7.5相關算法代碼

7.5.1時間分類識別

部分代碼

7.5.2VGG識別部分

代碼

參考文獻

第8章基於模型壓縮快速學習的

電磁通聯行為識別

8.1引言

8.2面向快速學習的神經網絡模型

壓縮優化

8.2.1捲積核的優化

設計

8.2.2批歸一化算法

8.2.3全局平均池化優化

設計

8.2.4Inception結構網絡

具體實現

8.2.5殘差結構網絡的具

體實現

8.3基於知識蒸餾方法的模型訓練

算法

8.3.1Teacherstudent模型

設計

8.3.2知識蒸餾訓練方法

實現

8.4實驗結果及分析

8.4.1模擬設置

8.4.2網絡模型參數數量

對比分析

8.4.3教師網絡實驗對比

分析

8.4.4知識蒸餾訓練方法

對比分析

8.5本章小結

8.6開放性討論

參考文獻