一种基于扰动特征分解和前馈调制网络波动跳变信号抑制算法

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1、一种基于扰动特征分解和前馈调制的网络波动跳变信号抑制算法陈卫军，李敏安阳师范学院，软件学院，河南，安阳 455000摘要：数据通信中，会产生一种时频跳变谐振信号，为提高网络稳定性，需要对这种网络波动跳变信号进行抑制。提出一种基于扰动特征分解和前馈调制的网络波动跳变信号抑制算法，在希尔伯特空间上对网络波动跳变信号进行扰动特征分解。创建前馈调制滤波器以实现对网络波跳变信号的前馈调制抑制。仿真结果表明，该算法数据传输实时性好,能有效抑制网络波动跳变中的谐振信号，信息损失小，对于解决大规模混合组网中启动滞后、服务器负载、颤抖等问题有明显作用。关键词：谐振信号，扰动特征分解；前馈调

2、制中图分类号：TP393文献标识码：A1引言当今，网络用户终端不再是传统意义上的计算机用户，还包括了车载、舰载、机载终端和手持机等网络用户，这些用户共同构成一个混合组合网络。混合组合网络成为网络分布和设计的趋势，组合网络中，由于网络之间的相群特征有差异，在网络切换和数据通信中，会产生一种网络波动跳变谐振信号，这种谐振信号以噪声的形式存在于网络通信系统中，表现为一种跳变脉冲，带来网络波动和信号不稳定，出现启动滞后、服务器负载、颤抖等现象。随着网络安全和网络稳定性发展和应用需求扩大，研究对转网过程中产生的网络波动跳变信号的抑制算法，对提供信息通信和网络系统的安全稳定性具有重要

3、意义。传统方法中，对混合组合网络的波动跳变谐振信号的抑制主要是采用分数间隔均衡调制算法和包络瞬时值统计方法进行信号抑制。采用统计信号处理方法，通过信号检测理论，实现对有用信号的聚焦，抑制谐波振荡信号[1,2]。算法在理论和实践中都取得了一定的成果，其中，文献[3]提出了一种基于包络瞬时值预估和混合蛙跳波特间隔均衡调制的网络谐振信号抑制算法，采用包括包络检波调制方法实现对网络波动跳变信号的检测和估计，提取有用信息特征，实现消波抑制的目的。然而算法需要实现能量检测预处理，实现较为复杂。文献[4]提出一种基于跟踪微分时延误差补偿的失稳网络入侵波动后的稳定与镇定方法，通过时延误差

4、补偿控制方法，实现对网络切换中的失稳信号的抑制，算法没有充分考虑网络入侵后的噪声影响，精度不高。对此文献[5]进行算法改进，提出一种基于能量管理和波特间隔的前置均衡设计的网络切换波动控制算法，但存在网络连接时间短，数据包传输中断率高的问题；文献[6]提出一种基于非平稳时变信号分析的网络波动跳变信号抑制算法，抑制信号跳频的交叉项，提高噪声和波动干扰信号的抑制，但算法需要对信号进行时频分解和相空间重排，计算量大。另外，文献[7]提出了基于Gabor小波变换的网络自组网跳变信号抑制算法；文献[8]采用一种基于分数阶Fourier变换的跳变信号防波动检测算法，实现对网络波动跳变信

5、号的抑制和降噪处理。但综合分析传统算法，都无法有效地实时实现网络波动跳变信号抑制，特别是对大规模混合组合网络的切网产生的波动跳变谐振信号的处理能力欠佳，鲁棒性和实时性不好[9,10]。针对上述问题，本文提出一种基于扰动特征分解和前馈调制的网络波动跳变信号抑制算法，提高对大规模混合组合网络的跳变信号抑制性能，通过信号模型构建，基于扰动特征分解和调制处理实现对算法的改进，提高对网络谐振和跳变的消波抑制能力，网络通信的均衡性提高，丢包率降低，保障网络系统的稳定，提高鲁棒性。通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。2网络波动跳变信号谐振数学模型和信号分析2.1问题描述与网络波动跳

6、变信号谐振数学模型本文研究大规模复杂组合网络的切换和数据通信中的波动跳变谐振信号的抑制算法，首先给出网络信号的谐振数学模型。为信号的生成提供模型基础。大规模组合网络通常依据节点的拓扑结构，构建相应的网络模型，随着网络规模的扩大和网络之间协议差异性变化，由于在网络混合组网过程中的这种差异性特征产生信号波动，导致网络通信传输信道不稳定，甚至给网络攻击者留下漏洞和后门，影响网络系统的稳定和安全。因此需要对波动信号进行消波抑制，构建网络谐振信号模型表达式为：(1)上式中，称为复信号的瞬时幅度，有时也称为包络；称为瞬时相位，可由通过傅立叶变换得到，为网络谐振信号的阶跃式传输函数。分

7、析式（1）可见，网络波动跳变的谐振信号时一组非平稳随机信号，具有时变性和非线性。假设网络在切网过程中的信号跳变节点定义为。网络谐振信号为时域和频域构成窄带回波的复包络形式，可写作：(2)其中,是窄带扩展函数，为各频率分量信号的复包络，为传输时延，为多调频信号的随着时间的变化的频移特性。假设网络在波动跳变过程中，谐振信号随着时间的变化而线性变化的为线性变换，这表现为一个调频信号，可得网络波动跳变信号的窄带扩展函数为时变冲击函数或时变格林函数的傅立叶变换，变换过程为：(3)上式中，为信号的非平稳态瞬时频率估计值，为宽带扩展函数，为