基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计
发布时间:2022-01-24 03:44
为解决数据在传输和信道转发中,光纤网络易因节点同台扰动的影响而被攻击,导致网络异常,为提高光纤网络安全性,提出基于异常图谱特征和嵌入式ARM的光纤网络异常监测系统设计。该系统硬件由组件控制模块、数据调度模块、检测滤波模块和人机交互模块共同构成,通过对存储器调度的设计实现网络监测程度的加载和自适应数据的读取。基于异常图谱特征提取技术构建光纤网络异常数据传输模型,结合链路均衡配置方法进行光纤网络传输信道均衡设计,提取光纤网络传输数据的异常图谱特征,采用模糊特征聚类方法进行异常波束聚能处理,根据异常信息的输出指向差异性实现异常监测。实验表明,采用该系统进行光纤网络异常监测时误码率低至0. 031,对异常信息的检测准确性高达97. 6%。
【文章来源】:激光杂志. 2020,41(03)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
光纤网络监测模块总体构架
根据图1设计的光纤网络监测模块总体框架,进行光纤网络异常监测模块的硬件集成设计,得到设计结果如图2所示。根据上述分析,下面对光纤网络异常监测模块进行深入分析。
检测滤波模块由开关部分、滤波部分、驱动部分和电源部分组成。电流经光纤网络异常监测模块电源部分,将外部电压转换为检测滤波模块需要的内部电压,以供驱动部分和单片机使用。当外部低频控制数据传入单片机后,在单片机进行翻译再传输至驱动部分使用[12]。滤波模块工作原理图如图3所示。监测滤波模块信号输入的功率最大为0.5 W,且滤波各波段较为接近,使用滤波器进行信号隔离较为困难,因此,设立开关进行滤波信号的有效隔离,以提高隔离效果、降低损耗。本开关部分选取SKY-WORKS公司的APD0805-000型号的PIN二极管。为了给PIN二极管提供截止电压和驱动电流,将单片机中的11个低电平脚和1个高电平脚作为6个GM8056F驱动芯片的输入供给,根据输入引脚高低电平的不同,驱动芯片GM8056F输出不同电压[13]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多特征融合的云平台异常检测方法[J]. 张晶,任永功. 模式识别与人工智能. 2018(11)
[2]基于信号分解和统计假设检验的稳态检测方法[J]. 贾昊,董泽,闫来清. 仪器仪表学报. 2018(10)
[3]微电网数据通信无线传感器网络性能的跨层控制方法研究[J]. 薛雪,王建平,孙伟. 电子测量与仪器学报. 2018(10)
[4]基于多元节点属性分类的光纤网络入侵中未感染节点检测[J]. 孟彩霞,叶海琴. 科学技术与工程. 2018(14)
[5]基于信息量的工控网络异常检测技术[J]. 程相,周安民,郑荣锋,刘嘉勇. 计算机工程与设计. 2018(05)
[6]光纤传感网络入侵中未感染节点检测方法[J]. 彭兆军. 科技通报. 2018(04)
[7]基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法[J]. 彭能松,张维纬,张育钊,黄焯,郑力新. 传感技术学报. 2018(04)
[8]网络维护过程异常干扰信号优化检测仿真[J]. 章勇,柳斌. 计算机仿真. 2018(03)
[9]Web网络下的异常路由数据监测技术研究[J]. 马强. 现代电子技术. 2018(02)
[10]基于信息熵技术的网络流量异常监测研究[J]. 邓小清. 信息与电脑(理论版). 2017(23)
本文编号:3605778
【文章来源】:激光杂志. 2020,41(03)北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
光纤网络监测模块总体构架
根据图1设计的光纤网络监测模块总体框架,进行光纤网络异常监测模块的硬件集成设计,得到设计结果如图2所示。根据上述分析,下面对光纤网络异常监测模块进行深入分析。
检测滤波模块由开关部分、滤波部分、驱动部分和电源部分组成。电流经光纤网络异常监测模块电源部分,将外部电压转换为检测滤波模块需要的内部电压,以供驱动部分和单片机使用。当外部低频控制数据传入单片机后,在单片机进行翻译再传输至驱动部分使用[12]。滤波模块工作原理图如图3所示。监测滤波模块信号输入的功率最大为0.5 W,且滤波各波段较为接近,使用滤波器进行信号隔离较为困难,因此,设立开关进行滤波信号的有效隔离,以提高隔离效果、降低损耗。本开关部分选取SKY-WORKS公司的APD0805-000型号的PIN二极管。为了给PIN二极管提供截止电压和驱动电流,将单片机中的11个低电平脚和1个高电平脚作为6个GM8056F驱动芯片的输入供给,根据输入引脚高低电平的不同,驱动芯片GM8056F输出不同电压[13]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于多特征融合的云平台异常检测方法[J]. 张晶,任永功. 模式识别与人工智能. 2018(11)
[2]基于信号分解和统计假设检验的稳态检测方法[J]. 贾昊,董泽,闫来清. 仪器仪表学报. 2018(10)
[3]微电网数据通信无线传感器网络性能的跨层控制方法研究[J]. 薛雪,王建平,孙伟. 电子测量与仪器学报. 2018(10)
[4]基于多元节点属性分类的光纤网络入侵中未感染节点检测[J]. 孟彩霞,叶海琴. 科学技术与工程. 2018(14)
[5]基于信息量的工控网络异常检测技术[J]. 程相,周安民,郑荣锋,刘嘉勇. 计算机工程与设计. 2018(05)
[6]光纤传感网络入侵中未感染节点检测方法[J]. 彭兆军. 科技通报. 2018(04)
[7]基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法[J]. 彭能松,张维纬,张育钊,黄焯,郑力新. 传感技术学报. 2018(04)
[8]网络维护过程异常干扰信号优化检测仿真[J]. 章勇,柳斌. 计算机仿真. 2018(03)
[9]Web网络下的异常路由数据监测技术研究[J]. 马强. 现代电子技术. 2018(02)
[10]基于信息熵技术的网络流量异常监测研究[J]. 邓小清. 信息与电脑(理论版). 2017(23)
本文编号:3605778
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3605778.html