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基于流量结构稳定性的服务器网络行为描述：建模与系统

更新时间：2019-12-30 03:09:36 大小：1M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：服务器网络 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对现有基于异常特征库匹配的流量检测方法难以适应日趋复杂的网络环境需要的问题,对服务器网络流量进行了大量观测和研究,综合正常流量在某些属性上的固有稳定性及特定服务在流量层面表现出的稳定性,提取相应的流量特征,同时提出了流量结构稳定性的概念,并基于此对服务器的正常网络行为轮廓进行刻画,依据当前流量结构偏离正常轮廓的程度对服务器网络异常行为进行检测。针对流量结构差异性的定量刻画问题,提出了一种基于Spie Chart的可视化度量方法,并基于一台邮件服务器流量实现了系统,通过实验验证了系统对常见网络攻击及未知网络异常的检测效果。


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第 46 卷 第 1 期  
2017年1月  
电 子 科 技 大 学 学 报  
Vol.46 No.1  
Jan. 2017  
Journal of University of Electronic Science and Technology of China  
一种降低OFDM误码率及立方度量值的凸优化算法  
张翔引，朱晓东，唐友喜  
(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室 成都 611731)  
【摘要】相比于功率峰均比(PAPR)，立方度量能够更加准确地预测功放的功率回退量，因此被认为是更有效的衡量正交  
频分复用(OFDM)信号包络变化的度量。为了提高功放效率，常用优化方法是直接最小化信号的立方度量值。然而，这样会引  
入严重的带内失真，造成系统误码率性能的恶化。该文提出了一种在立方度量值约束下最小化系统带内失真的凸优化模型，  
并设计了内点法定制方案求解此优化问题。仿真结果显示该算法相比现有优化算法能够显著提高系统误码率及立方度量性能。  
关 键 词 误码率; 凸优化算法; 立方度量; OFDM系统; 功率峰均比  
中图分类号 TN92  
文献标志码  
A
doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2017.01.004  
A Convex Optimization Algorithm for Reducing the  
Ber and Cubic Metric in OFDM Systems  
ZHANG Xiang-yin, ZHU Xiao-dong, and TANG You-xi  
(National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731)  
Abstract Since cubic metric (CM) can more accurately predict the power de-rating of power amplifier (PA),  
it is recognized as a better metric to characterize the envelope fluctuations of orthogonal frequency division  
multiplexing (OFDM) signals than peak-to-average power ratio (PAPR). To improve the PA efficiency, a common  
scheme is minimizing the CM value of signals. However, this aggravates the in-band distortion, resulting in bit  
error ratio (BER) degradation of systems. This paper formulates the problem as an in-band distortion optimization  
subject to CM constraint, and a customized interior-point algorithm is developed to solve the optimization problem.  
Simulation results show that the proposed algorithm provides better BER and CM-reduction performance than  
existing optimization schemes.  
Key words bit error ratio; convex optimization algorithm; cubic metric; OFDM system; peak-to-  
average power ratio  
OFDM技术由于频谱利用率高、能够有效对抗  
频率选择性衰落等优点，已被多种无线通信标准采  
用[1]。然而，OFDM调制信号具有很大的包络变化范  
围，经过非线性功率放大器后会产生严重的带内失  
真和带外辐射，造成误码率(BER)性能恶化和邻道干  
扰。为了满足通信标准中严格限定的性能指标，通  
常需要对功放进行功率回退，但这样会造成功放效  
率低下。  
响信号失真的主要因素——三阶非线性失真[6]。因此  
CM被认为是比PAPR更准确的信号度量方式，并已  
被第三代通信系统标准组织采用作为确定功放功率  
回退量的准则[7]。  
到目前为止，多种技术被提出用来降低OFDM  
信号的PAPR和CM[1-5,8-13]。这些技术大体可以归纳为  
无失真技术和基于失真的技术两大类：无失真技术，  
如部分传输序列[9]和选择性映射[10]，通常需要发送  
边带信息并在接收端借助边带信息对数据符号进行  
恢复；而基于失真的技术，如限幅滤波[5,11]和压缩扩  
展变换[12]，则不需要发送边带信息，且具有显著的  
包络降低性能。文献[13]和文献[8]分别将降低  
OFDM信号的PAPR和CM建模成凸优化问题，即在  
满足系统最大允许的误差矢量幅度(error vector  
常用的提高功放效率的方法是降低OFDM信号  
的包络起伏以减少功率回退量。PAPR是使用最广泛  
的描述OFDM信号包络变化的度量[2]。PAPR通过信  
号的峰值功率来预测信号经过功放后的非线性失真  
状况。最近，立方度量(CM)引起了广泛关注[3-5]。与  
PAPR只关注信号的峰值功率不同，CM衡量的是影  
收稿日期：2015 06 06；修回日期：2016 0321  
基金项目：国家自然科学基金(61101034, 61271164, 61471108)；国家重大专项(2014ZX03003001-002)；863项目(2014AA01A704)  
作者简介：张翔引(1983 )，男，博士，主要从事通信系统非线性信号处理方面的研究.  
电 子 科 技 大 学 学 报  
第 46 卷  
22  
2   
式中， P E xn 表示信号的平均功率。  
magnitude, EVM)约束下最小化信号的PAPR和CM，  
0
并分别根据优化模型设计内点法定制方案求解相应  
文献[6]提出CM用来预测满足失真要求所需的  
的优化问题。优化后EVM不超过最大允许 EVMmax  
，
功率回退量。对于输入信号 xn ，CM定义为：  
可保证接收端信号满足系统的BER性能要求[13-14]  
然而，为获得最优的包络降低性能(或最大功放效  
率)，文 献 [8]及文献[13]中的算法优化后EVM值总是  
接近 EVMmax ，从而导致系统BER性能得不到进一步  
的改善。另一方面，在实际通信系统中，为满足通  
信标准严格限定的性能要求，功率回退量必须严格  
按照信号的CM值来执行[6-7]。换言之，若要保证功  
率效率不低于某一水平，信号的CM值一定不能超过  
某一门限。  
。
6   
2   
3
20log E xn  
(E xn  
)
RCMref  
CM   
(4)  
H
6   
2   
3
式中，20log E xn  
(E xn  
)
为 xn 的原始立方  
度量(raw cubic metric, RCM)；RCMref 为参考信号的  
RCM； H 为经验因子， RCMref 和 H 均为常数。  
PAPR是通过信号的峰值功率来确定所需的回  
退量。CM值由信号的三阶失真功率决定，与信号经  
过功放后的非线性失真具有更好的相关性。因此，  
CM能够更加准确的预测功率回退量。  
本文提出了一种新的降低OFDM系统BER及  
CM值的优化模型，并设计内点法定制方案对此优化  
问题求解。该算法通过引入失真限制信号CM值不超  
过预先设立的门限来保证功率效率，并优化失真以  
进一步改善系统的BER性能。蒙特卡洛仿真证实了  
算法的有效性。在实际系统中只须根据系统性能需  
求设立适当的CM门限。本算法相比于文献[8]及[13]  
在BER及CM性能上均有显著提高。  
2 优化模型  
通信标准中对带外辐射及带内失真有严格限  
定。优化过程中通常用空闲子载波满足频谱遮罩的  
要求来限制带外辐射，用数据子载波的EVM来量化  
带内失真[8,13-14]。为简化优化模型，本文将带外辐射  
假设为零。但值得一提的是，本文提出的优化算法  
只需加上空载波频谱遮罩的约束条件便能很容易推  
广到需要限制带外失真的情况。  
1 信号度量  
若OFDM系统子载波数为 N ，频域数据符号表  
示为 X X , X ,, X  
T 。则时域OFDM信号可以  
[14]  
N1  
假设优化后数据符号为 X ，则EVM定义为  
：
0
1
表示为[1]：  
2
1
X X  
2πkn  
N 1  
xn   
Xk ei  
n 0,1,, LN 1  
(1)  
N
1
LN  
EVM   
(5)  
N   
P
0
k 0  
式中， 表示Euclidean范数。因为优化后信号的  
EVM直接影响系统的BER性能[13]，本文将最小化优  
化信号EVM值作为目标函数。  
式中， L 是过采样因子。过采样通过补零逆傅里叶  
变换实现[1-3]。式(1)也可用矩阵形式表示为：  
x FX  
(2)  
T
LNN  
为保证功率效率，算法中设立CM门限以确保优  
化后信号的CM值不超过此门限。因为CM定义中  
RCMref 和 H 均为常数，只需限制优化后信号的  
RCM值，即：  
式中， x x , x ,, x  
； F   
是逆傅里叶  
LN1  
0
1
ei2πkn / LN  
变换矩阵且其中的元素 Fnk   
。
N
由中心极限定理可知，当系统子载波数 N 较大  
时，OFDM信号包络服从瑞利分布[1-4]。这说明OFDM  
信号具有很大的波动性，易受功放非线性影响。因  
此，当OFDM信号经过功放时，须回退其功率以减  
小非线性失真。  
3   
6   
2   
20log E xn  
(E xn  
)
≤  
(6)  
式中， 是RCM门限，须根据系统要求设定。  
本文算法思想为：引入失真限制信号的CM值不  
超过设立的门限值，同时最小化信号EVM值以获得  
此失真条件下的最优BER性能。优化模型为：  
PAPR是传统的信号波动性度量方法，经常用来  
确定输入信号的功率回退量。对于输入信号 xn ，  
PAPR定义为[1-3]  
：
min  
(7)  
XN ,   
2
max xn  
0≤n≤LN1   
PAPR 10log  
(3)  
subject to: x= F X  
(8)  
(9)  
P
0
2
|| X X || ≤  

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