基于光纤供能的双网融合通信恶意数据识别系统

作     者：陈铭杰 毕凯峰 黄潜 CHEN Mingjie;BI Kaifeng;HUANG Qian

作者机构：广东工业大学广州510006 南方电网大数据服务有限公司广州510800 南方电网数字电网研究院有限公司广州510000 广西电网有限责任公司南宁供电局南宁530000 

基　　金：广东科技攻关项目(No.202045621123) 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2023年第44卷第3期

页      码：170-174页

摘      要：针对双网融合通信恶意数据识别准确率不高、效率缓慢的问题,设计一种基于光纤供能的双网融合通信恶意数据识别系统。由上位机、下位机组成系统硬件,使用光纤供能技术中的基站、光纤链路与远程模块,将光伏能量激光束转换为电能,为系统运行提供充分电能;系统软件包含可视化、数据接收、特征提取、恶意数据识别四个模块,在恶意数据识别模块引入深度学习方法划分数据属性,降序排列个体适应度,采取染色体交叉与变异操作,对比最佳个体和最差个体的适应度差值与预设临界值,小于临界值的数据为恶意识别结果。仿真实验结果表明,所建系统吞吐量高、延时短,可精准识别恶意数据特征,为双网融合通信的可靠应用提供一定现实参考。

主 题 词：光纤供能 融合通信 数据识别 遗传算法 适应度函数 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.jgzz.2023.03.170

馆 藏 号：203121069...