基于节点识别的协作频谱检测算法

在认知无线网络协作频谱感知过程中,感知节点所处的恶劣信道环境会导致本地频谱检测结果发生偏差,有时一些故障节点或恶意节点发送的误导信息来干扰认证网络融合中心的全局判决.根据认知网络感知节点的历史感知信息,将感知节点分为可信节点、不可信节点和故障或恶意节点,提出了一种基于节点识别的协作频谱检测算法.在该算法中,融合中心舍弃故障或恶意节点,使其不得参与数据融合,同时也不考虑不可信节点当前发送的本地检测结果.这样,一方面消除了故障或恶意节点对全局频谱判决的影响,另一方面降低了融合中心计算复杂度.仿真结果表明,该算法能有效克服故障或恶意节点的干扰,提高认证网络协作频谱检测性能.     

认知无线电网络中安全的协作频谱检测算法

在认知无线电网络中,当认知用户存在虚假感知信息SSDF时,协作频谱感知的性能会受到巨大影响。为了确保频谱感知的鲁棒性,提出了一种基于信誉度加权序贯频谱检测算法来识别恶意用户并减轻他们造成的影响。该算法通过使用认知用户的近期感知信息计算本地信誉度函数,再综合考虑其信誉值与感知过程中表现的稳定程度以消除恶意用户对主用户的传输效率带来的影响。仿真结果表明,在恶意攻击环境下,新算法优于现有典型协作频谱感知算法。     

基于能量分类器的抗SSDF攻击协作频谱感知算法

频谱感知是认知无线电通信的重要环节,SSDF(Spectrum Sensing Data Falsification)是协作频谱感知面临的严重安全威胁。SSDF攻击方式逐渐呈现动态化的趋势,传统防御算法因假定攻击强度保持不变而难以识别动态的篡改数据。针对动态化的SSDF攻击,提出一种基于能量分类器的抗SSDF攻击协作频谱感知算法。该算法首先通过分析动态SSDF攻击的特性,结合距离判别法将邻居节点能量分类,通过将分类结果与本地结果进行对比来识别恶意邻居节点;然后本地节点在滑动时间窗内根据历史频谱判决信息和当前频谱判决信息建立信誉模型,并由此更新各邻居节点的信誉值;最后,本地节点实施加权协作频谱感知。仿真结果表明:相比LDCSS(Largest Deviation-based distributed Cooperative Spectrum Sensing)算法和RBCSS(Reputation-based Cooperative Spectrum Sensing)算法,所提算法在动态SSDF攻击的攻击强度接近阈值时频谱检测概率分别提高了15%和16%,显著增加了认知网络的协作频谱感知性能,提升了频谱共享的效率。     

一种用于变电站内频谱感知的双门限加权序贯检测方法

频谱资源是限制变电站内的传感终端发展的重要因素,嵌入认知无线电的无线终端可动态检测空闲频谱并进行数据传输。变电站内复杂的无线环境给频谱感知带来麻烦,快速准确的频谱感知意义重大。本文研究恶意节点对协作频谱感知性能的影响,给出一种基于声望值的双门限加权的序贯检测方法,该方法通过对融合数据进行加权来提高感知性能,缩短感知时间,减少判决样本,能够进行恶意节点的判断。仿真结果验证了本方法具有很好的性能。     

一种基于流水线架构的协作式频谱感知方法

协作式频谱感知在提高认知无线电网络频谱感知性能的同时,也带来额外的通信开销.针对此问题,提出了一种基于流水线架构的协作式频谱感知方法,并给出了与之相配合的快速数据融合算法.该方法采用流水线架构来调度各参与感知节点的频谱测量操作和结果回传操作,使得用于感知结果回传的时间开销也可用于频谱测量,从而拓宽了频谱测量的时间窗口.快速数据融合算法通过多线程序贯似然比检测技术消除了在检测过程中由于频谱状态变化而产生的不良影响,进一步提高了协作感知效率.     

Rayleigh信道下双门限协作频谱感知研究

频谱感知是认知无线电系统有效通信的前提,其感知速度和准确性是衡量频谱感知性能的重要指标.现有算法仅考虑理想AWGN信道下双门限协作频谱感知,应用中衰落信道下的频谱感知作深入研究,具有实际意义.为了提高频谱感知在实际应用中的可靠性,将双门限多节点协作方法用于Rayleigh衰落信道仿真检测.仿真实验表明,Rayleigh衰落信道下双门限多节点协作检测方法的可靠性优于高单门限协作检测方法,其检测结果对Rayleigh信道环境下频谱感知系统的设计具有重要参考价值.     

感知无线电网络中改进的恶意用户检测算法

协作式感知可以提升感知精度,但也可能使系统暴露于可能存在的恶意用户的危险之下,甚至会有恶意用户对网络发起拒绝服务攻击．为此给出了一种新的检测算法——恶意用户检测算法（malicious users detection algorithm,MUDA）．首先,通过感知服务器对次要用户进行多种感知测试,根据接收到的被测节点的信号强度估计该节点是否为恶意节点．然后,采取主动传输策略,提高其检测精度并降低其开销．最后,将其与当前算法进行性能对比,对比结果表明MUDA在提高精度的同时将感知操作导致的吞吐量损失降低了65%．     

利用在线异常感知的无线电网络抗SSDF攻击协作频谱感知方案

该文提出了一种时空频率CSS框架,用于检测和跟踪CR网络中的恶意用户和异常测量。联合频谱感知和恶意用户识别问题构成优化问题,且利用固有稀疏到频谱占用和恶意用户发生。提出的方案利用在线异常感进行实时识别和跟踪,通过节点位置信息获得了改进的性能,可有效处理错过或不正确的位置信息,以及PU功率级噪声SU测量。实验结果表明,提出的方案在协作感知中能够有效克服感知数据错误化(SSDF)攻击。此外,提出的方案优于现有的较为先进的基于PCA方法,具有足够的灵活性来抵御SU网络中的各种攻击。     

联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法

为提高认知无线电的频谱感知性能,提出一种联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法。该算法通过信噪比估计和信噪比比较获取各认知用户的初始信任度值,自适应地调整信任度、参与度、判决门限等参数以实现算法最优,并采用周期性初始化策略以满足时变信道的要求。仿真结果表明,与传统K秩协作频谱感知算法和自适应合作频谱检测算法相比,该算法不仅提高了协作检测性能和稳定性,而且具有更好的实时性和抗恶意用户性能。     

认知无线传感器网络的吞吐量分析

为了实现认知无线传感器网络(CRSN)在授权频段的连续可靠通信,结合协作感知和宽带感知策略,提出了一种CRSN架构.通过在网络中部署专门负责频谱感知的认知节点,将频谱感知与数据传输功能进行了合理分配.在最大化感知和传输时间的同时,实现了频谱的实时感知和数据的连续传输,进而提高了频谱检测率和网络吞吐量.同时,由认知节点协作对宽带进行多信道联合检测,除了可以提高检测的可靠性,还有利于实现CRSN对授权频段的连续接入,进一步保证网络数据传输的连续性.通过仿真对不同硬融合准则下的平均网络吞吐量进行了分析和比较,结果表明该网络架构可以获得更高的吞吐量.