[发明专利]一种从频谱数据中挖掘电台通信网络拓扑结构的方法

权利要求书

1.一种从频谱数据中挖掘电台通信网络拓扑结构的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：从频谱监测数据中提取特征得到频谱数据集Y，特征包括信号功率P、信号监测时间t以及信号方向θ；

S2：基于上述提取的特征标识每一个频谱信号，引入柱坐标系和极坐标系用于表示频谱数据集Y中数据的分布情况；

S3：基于改进的OPTICS算法对分布在柱坐标系中的频谱监测数据Y进行聚类，聚类集分别对应不同电台在不同通信过程中产生的频谱信号集；

所述改进的OPTICS算法的改进之处在于：

1)根据频谱数据的特点重新定义数据之间的距离dist(y_i,y_j)：

其中ε为邻域半径，2h为柱状领域的高度；

2)算法中球形ε-邻域改为柱状(ε,h)-邻域：

y_j的(ε,h)-邻域表示为：

N_ε(y_j)＝{y_i∈Y|dist(y_i,y_j)≤ε}

3)估计ε的范围：

设某一个接收电台产生的频谱信号集为R＝{θ_i,P_i,t_i}，其中i＝1,2,…,m；将数据集R通过公式转换到三维直角坐标系中，得到R′＝{a_i,b_i,t_i}；

数据集R′在空间中所占据的范围用体积表示为V_R；设R″是与数据集R′维数和数据范围相同，但是服从均匀分布的数据集，R″中每个对象所占据的平均范围可表示为则有：

其中，MinPts表示y_j是核心对象时，y_j的(ε,h)-邻域至少包含的样本数量，2hπε²表示柱状(ε,h)-邻域所占据范围的体积，表示每个对象邻域内有MinPts个点对应的平均范围的体积；基于给定的MinPts，式(1)、式(2)确定h和ε的关系以及柱状(ε,h)-邻域的范围；

S4：依据聚类集内数据的时间分布，将具有相近时间范围的聚类集匹配在一起，聚类集的匹配关系对应着电台之间的通联关系；

S5：将柱坐标系中的数据集Y投影到极坐标系得到数据集Z，用DBSCAN算法对极坐标系内的数据进行聚类，用聚类集代替电台，聚类集的质心邻域作为电台在极坐标系中的相对位置即网络节点；

S6：将S5发现的聚类集的质心领域作为网络节点，依据S4中发现的电台之间的通联关系连接网络节点，作为网络的边，从而构建通信网络拓扑结构。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：S1中所述频谱数据集表示为Y＝{y₁,y₂,…,y_i,…,y_n}^T,其中y_i＝{θ_i,P_i,t_i}，θ_i表示信号方向，P_i表示信号功率，t_i表示信号监测时间。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：S2中所述柱坐标系的三个维度分别为信号功率P、信号方向θ以及信号监测时间t。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：S2中所述极坐标系是该柱坐标系在时间t方向上的投影；数据集表示为Z＝{z₁,z₂,…,z_i,…,z_n}^T,其中z_i＝{θ_i,P_i}。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：S5中所述聚类集的质心邻域表征聚类集在极坐标系中的相对位置，用于代替信源在极坐标的相对位置，极坐标原点表示监测设备的位置。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，S6中所述通信网络拓扑结构的构建过程是将S4中在柱坐标系中发现的具有通联关系的聚类集投影到极坐标表示网络拓扑结构；以投影后聚类集的质心邻域作为网络节点，以通联关系作为网络的边。