本發(fā)明屬于信號(hào)處理，具體而言，涉及對(duì)來(lái)自未知設(shè)備的通信信號(hào)進(jìn)行特征處理與模式識(shí)別，可用于非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的射頻感知。

背景技術(shù)：

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備被廣泛地應(yīng)用于智能家居、工業(yè)生產(chǎn)、智慧物流等領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，極大地方便了人們的生活，同時(shí)賦能了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造了新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

2、盡管物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)了巨大的價(jià)值，但是一些不法分子利用可乘之機(jī)，用技術(shù)作惡，也為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的場(chǎng)景帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的入侵正是其中一項(xiàng)亟待解決的威脅。例如，智慧家庭中的入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可輕易竊取家庭成員的隱私和生活習(xí)慣；智慧商務(wù)場(chǎng)所中的入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠造成商業(yè)機(jī)密的泄露。此類入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常嘗試偽裝自己，不會(huì)主動(dòng)回應(yīng)探測(cè)設(shè)備的感知和通信請(qǐng)求，因此稱為非合作設(shè)備。此類威脅的存在引發(fā)了人們對(duì)非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備感知技術(shù)的迫切需求。

3、針對(duì)此類非合作設(shè)備，基于射頻的感知手段是目前最有效的手段之一。因?yàn)楸M管此類設(shè)備不會(huì)主動(dòng)回應(yīng)感知設(shè)備的請(qǐng)求，但其需要主動(dòng)發(fā)射通信信號(hào)與外界通信，才能向外界傳遞其收集到的信息。一旦此通信信號(hào)能夠被感知并識(shí)別，即可確定入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的存在。現(xiàn)有的此類信號(hào)檢測(cè)方法通?；诮?jīng)典的假設(shè)檢驗(yàn)理論，從背景噪聲中檢測(cè)目標(biāo)信號(hào)的存在與否。然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)際部署的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)日漸復(fù)雜，空間中充斥著各種設(shè)備之間通信的電磁波。復(fù)雜的電磁環(huán)境使得現(xiàn)有的檢測(cè)方法逐漸力不從心，檢出效果不能滿足使用需求；同時(shí)，為了避免場(chǎng)景內(nèi)的合法設(shè)備被當(dāng)作入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備意外檢出，需要從合法設(shè)備的供應(yīng)商處知曉合法設(shè)備的通信協(xié)議或信號(hào)特征，這在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備種類繁多、來(lái)自不同供應(yīng)商且供應(yīng)商普遍不愿透露其商業(yè)機(jī)密的現(xiàn)狀下也并不現(xiàn)實(shí)。

4、綜上所述，引入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，處理非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所發(fā)射的通信信號(hào)，是解決現(xiàn)有入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備檢出所面臨難題的有效方法。通過(guò)發(fā)展此方法，可以有效地應(yīng)對(duì)入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的威脅，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)安全、高效發(fā)展。

5、需要說(shuō)明的是，在上述背景技術(shù)部分公開(kāi)的信息僅用于加強(qiáng)對(duì)本公開(kāi)的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備感知方法中存在的不足，提出一種基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備射頻感知方法。通過(guò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，使其可以在復(fù)雜的電磁環(huán)境中工作；進(jìn)而，通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所發(fā)射的通信信號(hào)特征，并依據(jù)此特征進(jìn)行設(shè)備的合法性判斷，從而實(shí)現(xiàn)無(wú)需從合法設(shè)備的供應(yīng)商處知曉合法設(shè)備的通信協(xié)議或信號(hào)特征；最后，基于語(yǔ)義中心進(jìn)行語(yǔ)義空間分割，從而實(shí)現(xiàn)非合作未知入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的高效檢出，為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的安全、快速發(fā)展提供技術(shù)支撐。

2、本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：一種基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備射頻感知方法，包含以下步驟：

3、(1)通信信號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備的部署：在需要監(jiān)測(cè)入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的場(chǎng)景布置若干通信信號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備，監(jiān)測(cè)到的射頻信號(hào)波形x(t)表達(dá)為：

4、x(t)＝s(t)+n(t)，t＝1，2，…，t

5、其中，t表達(dá)射頻信號(hào)的時(shí)間長(zhǎng)度，s(t)表示監(jiān)測(cè)到的由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)射的通信信號(hào)波形，n(t)表示接收到的噪聲；

6、(2)通信信號(hào)的特征提?。焊鶕?jù)不同場(chǎng)景選擇不同特征提取策略，提取出的通信信號(hào)的所有特征用向量形式表達(dá)為：

7、x＝[x1，x2，…，xg]

8、其中，xg表達(dá)從x(t)中提取出的第g個(gè)特征，g表達(dá)從x(t)中提取出的特征總數(shù)；

9、(3)基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征壓縮表征：采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)通信信號(hào)特征進(jìn)行壓縮表征，具體表達(dá)如下：

10、ri＝relu(wi×ri-1+bi)，i＝1,2，…，i

11、其中，relu()表達(dá)非線性激活函數(shù)，ri表示第i層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，r0＝x，wi表達(dá)第i層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可學(xué)習(xí)權(quán)重，bi表達(dá)第i層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可學(xué)習(xí)偏置，i表達(dá)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)；由最后一層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出ri作為通信信號(hào)特征的壓縮表征；

12、(4)基于語(yǔ)義中心的語(yǔ)義空間分割：在訓(xùn)練階段，使用來(lái)自n個(gè)合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的m條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，引入多種損失函數(shù)對(duì)可學(xué)習(xí)參數(shù)wi、bi進(jìn)行訓(xùn)練；將第m，m＝1,2，...，m條訓(xùn)練數(shù)據(jù)xm經(jīng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出記為第m條訓(xùn)練數(shù)據(jù)所屬的設(shè)備編號(hào)記為nm∈{1，2，...，n}，nm同時(shí)作為第m條訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，語(yǔ)義空間中編號(hào)為n的設(shè)備的中心向量記為cn，n＝1,2，...，n；

13、損失函數(shù)的具體表達(dá)如下：

14、

15、其中：

16、

17、k，r為超參數(shù)；l1為分類損失函數(shù)，softmax()表達(dá)softmax函數(shù)，classifier()表示一個(gè)分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；l2為重建損失函數(shù)，decoder()表示一個(gè)譯碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；損失函數(shù)l3使得在語(yǔ)義空間中，訓(xùn)練集中屬于同一設(shè)備的所有通信信號(hào)的表征之間的距離盡可能近，屬于不同設(shè)備的所有通信信號(hào)表征之間的距離盡可能遠(yuǎn)，且該距離能夠通過(guò)超參數(shù)r控制；損失函數(shù)l3同時(shí)約束語(yǔ)義空間內(nèi)不同類之間表征的差異性和絕對(duì)距離，且這兩種約束之間的權(quán)重能夠通過(guò)超參數(shù)k控制；

18、(5)設(shè)備分類與非合作未知入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別：收集場(chǎng)景內(nèi)所有合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的射頻信號(hào)，計(jì)算語(yǔ)義中心；編號(hào)為n的合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的語(yǔ)義中心計(jì)算公式表示為：

19、

20、其中，δn()為判斷函數(shù)，如果xm為由編號(hào)為n的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)出的射頻信號(hào)提取的特征，則δn(xm)＝1，否則δn(xm)＝0；經(jīng)此步驟，合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所發(fā)射的通信信號(hào)的特征被識(shí)別并歸類；

21、每接收到一段來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的通信信號(hào)波形xu(t)，計(jì)算信號(hào)特征的低維度壓縮表征通過(guò)以下公式確定其是否為未知的入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：

22、

23、其中，distance()表達(dá)向量間的閔可夫斯基距離，φ表達(dá)設(shè)定的距離閾值；當(dāng)yu等于-1時(shí)，判斷信號(hào)波形xu(t)來(lái)自未知的入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，否則判斷信號(hào)波形xu(t)來(lái)自已知的合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，其編號(hào)n＝y(tǒng)u。

24、進(jìn)一步地，所述通信信號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備的部署具體為：在需要監(jiān)測(cè)入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的場(chǎng)景內(nèi)構(gòu)建虛擬的二維坐標(biāo)系；任選一點(diǎn)作為坐標(biāo)原點(diǎn)，任選一方向作為x軸正方向，其垂直方向作為y軸正方向；從坐標(biāo)原點(diǎn)開(kāi)始，沿x、y軸的正負(fù)方向，分別間隔相同的距離d均勻地布置若干通信信號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備；每個(gè)通信信號(hào)監(jiān)測(cè)設(shè)備均能監(jiān)測(cè)以其為中心的一定范圍內(nèi)的射頻信號(hào)波形，并能將其保存、傳輸至計(jì)算機(jī)中，以便進(jìn)行處理、分析。

25、進(jìn)一步地，所述通信信號(hào)的特征提取具體為：直接選擇采集到的所有時(shí)刻t的射頻信號(hào)波形x(t)本身作為信號(hào)特征。

26、進(jìn)一步地，所述通信信號(hào)的特征提取具體為：在一些場(chǎng)景中，如果已知合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和入侵物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的特點(diǎn)，利用這些特點(diǎn)從x(t)中提取更加高效的特征，包括：對(duì)于射頻信號(hào)電平存在平穩(wěn)偏置的設(shè)備，計(jì)算x(t)的一階統(tǒng)計(jì)量均值x1的無(wú)偏估計(jì)量作為特征；對(duì)于射頻信號(hào)的交流功率與其它設(shè)備顯著不同的設(shè)備，計(jì)算x(t)的二階統(tǒng)計(jì)量方差x2的無(wú)偏估計(jì)量作為特征。

27、進(jìn)一步地，所述通信信號(hào)的特征提取具體為：考慮非合作物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備感知場(chǎng)景中，由于大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采用mqtt協(xié)議或遵從opc-ua標(biāo)準(zhǔn)，使得設(shè)備的通信數(shù)據(jù)包的包結(jié)構(gòu)、通信時(shí)序具有特殊性，進(jìn)而通信信號(hào)也具有特殊性，從中提取專有特征作為通信信號(hào)特征；所述專有特征的表達(dá)式為：

28、

29、其中，x表達(dá)計(jì)算得到的專有特征，elemax[·]表達(dá)取向量或矩陣中所有元素的最大值，⊙表達(dá)向量或矩陣按元素相乘；l(t)為根據(jù)opc-ua標(biāo)準(zhǔn)或mqtt協(xié)議設(shè)計(jì)的波形。

30、進(jìn)一步地，所述l(t)的具體設(shè)計(jì)方法為：

31、取opc-ua標(biāo)準(zhǔn)或mqtt協(xié)議中規(guī)定的固定內(nèi)容，按照互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議棧處理這些內(nèi)容后得到對(duì)應(yīng)的基帶信號(hào)，再對(duì)基帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)制得到調(diào)制后的波形l′(t)，接著，為了使得l′(t)的維度與x(t)相同，滿足向量按元素相乘的運(yùn)算規(guī)則，將l′(t)復(fù)制為列向量l′(t)，此時(shí)得到的l′(t)即可作為l(t)；

32、對(duì)于合法物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，直接通過(guò)測(cè)量的方法，在合法設(shè)備發(fā)射遵從opc-ua標(biāo)準(zhǔn)或mqtt協(xié)議的通信信號(hào)時(shí)測(cè)量通信信號(hào)，將其作為l(t)。

33、進(jìn)一步地，所述分類損失函數(shù)使得輸入xmm能夠被正確歸類到它所屬的設(shè)備nm，保障分類順利進(jìn)行；所述重建損失函數(shù)使得前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出能夠被還原為其輸入xm，從而保證保留了足夠的有關(guān)xm的特征信息。損失函數(shù)l3中，約束了語(yǔ)義空間內(nèi)不同類之間表征的差異性，使得同類表征盡可能聚集，異類表征盡可能疏遠(yuǎn)；在人類難以理解和想象的高維空間中，針對(duì)表征之間的距離，是一種符合數(shù)據(jù)特點(diǎn)的約束方式；則是對(duì)語(yǔ)義空間內(nèi)表征之間距離的直接約束，使得同類表征之間的距離均小于r，異類表征之間的距離均大于r；直接作用于絕對(duì)距離，是一種更符合人類直覺(jué)的約束方式；函數(shù)起到平滑作用，使訓(xùn)練過(guò)程中的梯度計(jì)算結(jié)果保持在合理范圍內(nèi)。

34、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：

35、(1)本發(fā)明專注于非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所發(fā)射的通信信號(hào)。由于此類設(shè)備一旦向外界傳遞其收集到的信息，必然需要發(fā)射通信信號(hào)，因此通過(guò)捕獲其通信信號(hào)，能夠有效提高其檢出概率。此外，本發(fā)明通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取其通信信號(hào)的特征，無(wú)需從設(shè)備供應(yīng)商處獲取此特征，有效提升了本發(fā)明部署的可行性和便捷性。

36、(2)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最為精簡(jiǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一，其表征能力相對(duì)較弱，一般難以完成復(fù)雜任務(wù)。本發(fā)明采用特定的損失函數(shù)，使得訓(xùn)練得到的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有識(shí)別非合作未知物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的能力，因此使得本發(fā)明具有在同類方法中，對(duì)硬件性能要求較低的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)而提升了本發(fā)明的部署潛力，降低了部署成本。