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无线认知传感器网络(WCSN)中的协同频谱感知技术能够大大提高检测主用户传输的概率.但是,在当前的协同频语感知方案中,通常假定所有协同次用户都是诚信可靠的,因而恶意次用户可能会通过报告错误检测结果来攻击网络.本文分析了无线认知传感器网络(WCSN )的基本概念和优势,给出了无线认知传感器网络体系结构,提出了协同频谱感知... 相似文献
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针对无线信道环境中低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出了一种基于循环平稳特征主成分分析(PCA)与相关向量机(RVM)的认知网络频谱感知算法。该算法结合了主成分分析算法与相关向量机分类方法,应用于解决认知网络频谱感知问题。首先对信号循环平稳特征参数进行特征提取,通过主成分分析进行降维提取信号主成分,生成训练样本和待测样本,并完成对相关向量机的训练,再采用训练完成的相关向量机算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测,最后获得主用户信号存在性的感知判断。仿真实验表明,与人工神经网络、支持向量机和最大最小特征值算法相比较,所提算法在低信噪比情况下具有较高的分类检测性能,检测率最大可提高61.6%,有效地实现了对主用户信号的感知。 相似文献
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频谱感知是认知无线电中的一项关键技术,能量检测、匹配滤波器检测和周期循环频谱检测是认知无线电中频谱感知技术中传统、经典的算法.基于能量检测的频谱感知算法因实现简单且不需要先验信息而被广泛应用,但低信噪比的情况下检测概率会降低,用户的检测性能不足,从而导致认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数增多.针对以上存在的问题,在基于自适应频谱感知的基础上,利用噪声功率估计,提出了一种瑞利信道下的自适应双门限频谱感知算法.仿真结果表明,在低信噪比噪声不确定的情况下,这种算法能够大大提高检测概率,有效降低了认知用户和主用户之间的冲突碰撞次数,从而提高频谱的利用率. 相似文献
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移动认知网络多主用户(Primary User,PU)信号检测问题是当前认知无线电领域面临的主要问题之一.文中提出将随机集(Random Sets,RS)引入移动认知网络的频谱感知过程中,构建多主用户运动模型及观测模型,通过粒子概率假设密度滤波(Particle Probability Hypothesis Density Filter,P-PHDF)算法实现对主用户数量及主用户状态(位置、速度、使用频率、信号接收角度)的实时检测.较传统感知方法,基于随机集的频谱感知方法不仅能准确跟踪检测活跃主用户的数目,同时还能跟踪检测出主用户的具体位置、使用频率及信号接收角度等信息.仿真结果表明,在移动环境下文中提出的多主用户实时感知方法的检测性能良好,并且能有效地抵抗杂波等的干扰,实现了多维移动认知网络中对检测区域内主用户数量及状态的实时检测跟踪. 相似文献
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频谱感知是认知无线电(CR)的关键技术之一。在该机制中,对主用户(PU)信号的可靠检测是实现CR的前提。提出一种基于自适应决策融合的合作频谱感知算法用于频谱感知,该算法通过估计PU的先验概率与各个CR用户(SU)的漏检及虚警概率,然后运用Chair-Varshney准则对局部判决进行决策融合以得到全局判决。仿真结果表明,采用该方案的全局虚警和漏检概率明显低于单个SU,可有效提高CR系统频谱感知的可靠性。 相似文献
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为了降低认知无线电中次用户对主用户的干扰,提出了次用户通过多个时隙的能量感知联合检测主用户的频谱感知方法。每个传输帧被分成若干个时隙,次用户在每个时隙的开始进行能量感知,通过合并多个时隙的感知结果,提高次用户对主用户的检测性能。为了最大化次用户的频谱效率,将主用户状态建模为二维马尔科夫随机过程,并根据该过程优化单时隙频谱感知时间。仿真结果表明:相比Liang的“先听后传”频谱感知方法,提出方法仅牺牲14%的频谱效率,却使干扰概率降低了28%;随着信噪比增加,提出方法的最大频谱效率逐渐接近“先听后传”频谱感知方法。 相似文献
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针对传统认知车联网(Vehicle to Everything, V2X)频谱感知受主用户频谱活动特性和车辆移动性的影响,感知性能较低的问题,提出了基于Markov的主用户频谱统计模型和认知车辆移动性的频谱感知方法。该方法使用二态马尔可夫链构建主用户频谱统计模型,根据历史统计数据计算主用户频谱状态转移概率,根据认知车辆的移动特性,计算存在频谱机会时的内部概率,最终推导出系统漏检概率的表达式。实验结果表明,该方法在瑞利衰落信道中信噪比为-8 dB时,漏检概率相比传统方法降低了6.5%,具有更好的感知性能。 相似文献
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ad hoc认知网络(CRAHNs)比起传统ad hoc网络有很多优势,如分布式多跳结构及动态变化的网络拓扑等。频谱感知是认知无线电技术的基础,采用压缩感知方法以低于奈奎斯特采样率的速率来获得较好的重构信号,同时可减轻数字处理设备的压力。本文使用多跳模型,每个认知用户感知的频谱不仅包括主用户的主频谱,也包括认知用户自身收到其他认知用户干扰的更新频谱。由于具有动态特性的ad hoc网络缺少融合中心,所以本文中提出一种基于梯度的分布式协作感知算法。该算法基于能量检测,具有可靠的感知性能和较少的能量消耗,并能快速收敛。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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认知无线电技术是建立在授权空闲频谱或非授权频谱基础上,主用户(Licensed user)享有优先频谱使用权,为保护主用户的正常需求,提高探测数据的可靠性,提出了一种新型两人纳什议价合作感知NBS算法,利用两个用户的合作感知信息,根据认知用户(secondary users)与主用户基站的距离和能量的差异,自适应的调节能量检测门限.并将多用户合作感知指派分组为两人纳什合作议价问题,结合"AND"规格融合每组感知数据,在保障主用户通信基础上,提高频谱利用率.仿真结果表明,NBS算法可有效的提高数据可信度,该算法与"AND"数据融合规则相比,感知数据的探测概率显著提高. 相似文献
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合作频谱感知安全技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
频谱感知是认知无线电实现动态频谱接入的前提和关键技术。由于阴影效应和多径衰落等因素,单个认知用户的频谱感知的结果可能不可靠,因此通过多个认知用户检测结果的融合来提高频谱感知的性能,即合作频谱感知。目前,合作频谱感知存在两类安全威胁:主用户假冒攻击(IE,Incumbent Emulation)和频谱感知数据篡改攻击(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)。由于这两种攻击的存在,将会大大降低频谱感知的性能,减少认知用户接入空闲授权频段的机会。因此,有必要对这两类攻击开展相关的防御技术研究。 相似文献
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在机会频谱接入认知无线电系统中,认知用户只有在通过感知确定信道空闲时才可以接入授权信道,因此频谱感知对于系统性能影响非常重要。本文提出了基于新帧结构的四元频谱感知模型,考虑主用户活跃性对认知网络吞吐量的影响,采用可同时最大化感知和数据传输时间的新帧结构模型,不需要考虑感知和吞吐量的均衡。理论分析新模型下感知时间,主用户活跃性,目标检测概率,主用户接收信噪比对系统吞吐量的影响,并与传统模型进行对比。 相似文献