引入偏移量递阶控制的网络入侵HHT检测算法

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在强干扰背景低信噪比下对网络潜质入侵信号的准确检测是决定网络安全的关键.传统的Hilbert-Huang变换(HHT)入侵信号检测算法在求解入侵信号的瞬时频率特征时,因包络线失真引起的边界控制误差,会造成频谱泄漏,从而导致检测性能较差.提出了一种基于时间-频率联合分布特征和偏移量递阶控制HHT匹配的网络入侵信号检测算法,即构建网络潜质入侵数学演化模型,把复杂的入侵信号分解成IMF单频信号,得到入侵检测系统的状态转移方程,基于Hilbert变换对入侵信号进行离散解析化处理,构建入侵信号解析模型.对每个入侵信
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