[发明专利]基于支持向量机的MAC协议识别方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的MAC协议识别方法,其特征在于，包括如下步骤：

(10)采集物理层信号：调整采样频率，采集一次空间中的物理层信号，包括接收信号强度，构成时间-信号强度序列；

(20)自适应特征提取：根据时间-信号强度序列，自适应提取信道特征；

(30)支持向量机训练：将信道特征传入支持向量机，利用信道特征对支持向量机进行训练；

(40)MAC协议识别：利用训练过的支持向量机进行MAC协议识别；

所述(20)自适应特征提取步骤包括：

(21)阈值调整：根据物理层接收信号强度，计算其中信号强度最高的信号与信号强度最低的信号的差值，根据该差值动态调整区分有效信号与噪声的离散化阈值；

(22)采样信号数组建立：根据离散化阈值，建立采样信号数组，该一维数组的值由1和0组成，1表示该下标时刻信道繁忙，0表示该下标时刻信道空闲；

(23)信道忙闲持续数组建立：根据采样信号数组，分别建立两个一维数组，信道忙持续时间数组和信道闲持续时间数组，信道忙持续时间数组中的值为采样信号数组中连续出现的1的数目，代表信道繁忙持续时间；信道闲持续时间数组中的值为采样信号数组中连续出现的0的数目，代表信道空闲持续时间；

(24)信道参数计算：根据信道忙持续时间数组和信道闲持续时间数组，分别计算信道忙碌和信道空闲的最小值、最大值和中位数；

(25)流量负载计算：根据忙信道数组和闲信道数组，计算当前网络的流量负载；

(26)根据流量负载，利用忙信道数组，计算长短帧比例和分布；

(27)周期计算：当长短帧比例不大于比例阀值时，利用采样信号数组计算周期；

(28)九元特征组获取：根据信道忙碌的最小值、最大值、中位数，和信道空闲的最小值、最大值、中位数，长短帧比例、长短帧分布、是否具有周期性，得到由这九个特征组成的九元特征组，以表征信道特征；

所述(40)MAC协议识别步骤具体为：

(41)采集物理层信号：对待判别网络进行如步骤(10)的物理层信号采集；

(42)自适应特征提取：按步骤(20)对采集到的待判定网络的物理层信号进行自适应特征提取；

(43)MAC协议识别：将提取的信道特征送入训练过的支持向量机，支持向量机识别出MAC协议。