基于中位数的抗SSDF攻击协作频谱感知方案

给出一种基于中位数的分布式协作频谱感知算法。选取次级用户与其邻居间感知数据差值的中位数作为迭代依据,降低感知数据极端的次级用户可能为恶意用户的影响;对各邻居节点建立信任度指标,进一步降低恶意用户的影响。所给算法无需融合中心,次级用户与相邻节点以局部信息交互方式进行协作感知。仿真结果表明,所给算法相比现有平均一致算法可明显提高频谱感知性能,且可提高收敛率。     

基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法

针对认知无线电中传统的宽带压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的缺点,提出基于分布式压缩感知信道能量观测差值的宽带协作频谱感知算法。该算法无需重构T+1时刻的信号频谱,只需重构T+1时刻与T时刻的信道能量差值,进而得到T+1时刻的信道能量;另外,为减少深衰落、阴影衰落等不利因素的影响,采用多个次用户协作频谱感知。数值分析表明,该算法所需的平均感知时耗为直接重构T+1时刻的信道能量算法的50%左右,且获得了检测概率大于0.95的检测性能。     

基于CDS的分布式协作共识频谱感知方法

针对原有全网络分布式协作共识方法信息交互量大、收敛速度慢、共识收敛结果不稳定的问题,本文在分布式协作共识频谱感知方法的基础上,提出了基于连通支配集的分布式协作共识频谱感知方法。该方法通过网络连通支配子集进行网络频谱感知信息的收集和共识计算,获得稳定的共识结果,再将共识结果分享给网络其他非支配集节点,实现全网络快速共识收敛。与原有分布式协作共识方法相比,降低了网络节点间的信息交互量,并且能快速收敛到稳定、精确的共识结果,仿真结果验证了算法的优良特性。     

单比特协作压缩频谱感知

提出了一种低开销的协作压缩频谱感知方案,其中每个认知用户利用单比特量化获取压缩采样值的符号信息作为测量值. 融合中心收到不同认知用户的符号信息后,利用2种联合感知算法来确定频谱的占用情况. 仿真结果表明,新方案具有较好的感知性能,不仅优于独立感知方案,而且在低信噪比时优于多比特量化感知方案.     

信噪比比较的协作频谱感知算法

针对现实通信中认知无线电频谱感知的各认知节点所处环境差异这一问题,研究了低信噪比节点感知结果不准确而对协作频谱感知性能产生的影响,得出认知用户所处环境信噪比越高,感知性能越好,即在数据融合过程中,较低信噪比节点参与融合反而影响整体感知性能.故提出信噪比比较的协作频谱感知算法,该方法通过调整因子改变参与融合的节点数量,选取较优节点参与最终的数据融合,在信噪比分布不均匀的环境下,采用MATLAB仿真证明其可有效地提高系统检测性能.     

认知无线电网络中压缩协作频谱感知

低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性,为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余,基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明,通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率;在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法,大幅降低了计算难度;同时可以根据认知网络中的频率使用情况,自适应调整认知用户的感知点数,确保整个网络的高效感知.     

认知无线电衰落信道的两步协作频谱感知方案

针对单天线单用户频谱感知性能严重恶化的问题.为了进一步提高频谱检测性能,减小感知数据传输开销,提出了两步协作频谱感知方案.仿真结果表明,提出的基于平方率合并的软合并两步协作频谱感知方案,克服了多径衰落、阴影衰落和接收机不稳定的问题,大大提高了频谱检测可靠性,具有软合并协作和硬合并协作的优点,减小了网络负载,同时提高了检测性能.     

协作频谱感知中的信道搜索机制优化

频谱感知是认知无线电网络中需要解决的首要问题。为了提高频谱感知的整体性能,该文对链路层的协作频谱感知机制进行了研究,针对其中的信道搜索感知场景,提出了一种联合优化信道搜索方案。在该方案中,基站根据各信道的空闲概率大小,选择最优的信道搜索次序,并对不同信道的搜索时长进行一定的加权处理,确保以较长的时间优先搜索空闲概率较大的信道,从而使按需信道搜索过程的切换延迟以及由此造成的QoS损失最小化。仿真实验的结果显示,这种联合优化搜索方案在信道搜索场景下的平均搜索时长始终小于现有的2种搜索方案,这说明其搜索性能具有明显的改善。     

认知超宽带通信系统中的频谱协作感知融合策略

给出了认知超宽带无线通信系统(CUWB)中的协作感知的基本流程,分析了CUWB多用户协作频谱感知的数据融合策略中的硬判决算法和软判决算法。通过分析,发现信道条件较好时,接收信噪比较大时,硬判决的可信度较高,但是当接收信噪比较小时,硬判决的误差就很明显,此时需要引入软判决。通过仿真分析了各融合策略的适用条件,从而达到改善系统的检测性能,降低干扰冲突,提高频谱利用率的目的。     

认知无线电网络高能效协作频谱感知技术

提出了一种协作频谱感知方式. 通过对本地观测向量和预设门限的比较,认知用户可以根据本 地感知的可靠性决定是否向基站发送本地判决结果. 在不同控制信道条件下,采用计数准则 和Neyman Pearson准则对所提出的协作频谱感知方式进行了感知性能研究. 理论分析和仿 真结果表明,这种协作频谱感知方式在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销, 提升了感知能效.     

协作频谱感知中基于累积可疑度水平的抗SSDF攻击策略

信息融合式协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing, CSS)极易受到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification, SSDF)攻击的威胁。针对此问题,提出了一种基于累积可疑度水平(Accumulated Suspicious Level, ASL)的抗攻击策略。在该策略中,利用了数据挖掘的思想,信息融合中心不需要任何关于恶意用户攻击策略的先验信息,仅通过各次用户历史决策之间的Hamming距离来计算其可疑度,并通过多个感知周期的信息累积得到每个次用户的ASL。当某些用户的ASL连续出现超过某一特定门限时,融合中心即将它判定为恶意用户并将其从融合过程中剔除,从而达到抵抗SSDF攻击的目的。仿真结果表明,该抵抗策略能够有效检测并剔除各种类型的SSDF攻击,对于一般算法无法检测的智能型攻击也具有较好的抵抗效果,并可改善不同形式SSDF攻击场景下的协作频谱感知性能。     

认知无线电网络中基于演化博弈的协作频谱感知技术

 提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法．对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法．理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量．     

基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中频谱感知所需采样率过高以及频谱感知性能容易受到模仿主用户攻击威胁的问题,提出了基于迭代攻击检测的联合压缩频谱感知算法。认知无线电用户利用压缩感知理论降低信号的采样率,并将感知结果报告给融合中心。融合中心利用来自各认知无线电用户的感知报告估计主用户发射信号功率和路径损失参数,根据估计误差得到测量剩余值。在迭代攻击检测中,通过比较测量剩余值发现和去除受到模仿主用户攻击影响的异常感知报告,合并剩余报告得到可靠的联合频谱感知结果。仿真表明,该算法能够有效抵抗模仿主用户攻击,并且能够以低于奈奎斯特准则的采样率实现准确可靠的频谱感知。     

认知无线电网络中合作频谱感知参数优化

为提高频谱感知的效率,提出了一种在资源受限的认知无线电网络中合作频谱感知参数优化算法,在保证对授权用户的干扰不超过指定门限时,对信道利用效率与系统资源利用效率进行选择性加权,使认知无线电网络的感知效率最大化. 针对不同使用特征的授权信道,该算法均可求解出相应的最优感知参数组合. 仿真结果表明,在避免干扰授权用户的前提下,最优感知参数组合系统能最大化感知效率.     

一种基于Goertzel算法的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的首要任务,传统的扫描式宽带频谱感知方法效率不高,因为对于具有高占用率的频率信道不需要经常感知。文章提出一种基于Goertzel算法的频谱感知方法,适于针对宽带频谱内具有高可用性的频率信道进行监控和检测。介绍了该方法的工作原理和实现结构。通过仿真实验可看出,该方法可以有效实现对频带内某些指定频率进行感知。     

认知无线电网络频谱检测研究

为解决认知无线电中空闲频谱的识别问题,综述了近期世界范围内的频谱检测方法。分析了基于信道衰落、噪声特性等因素对频谱检测性能的影响,指出了物理层检测、MAC（Media Access Control）层自适应检测以及多用户合作检测的关键技术问题及其分析处理方法,并对检测性能进行了定性和定量的分析和探讨。     

认知无线电网络中安全的合作频谱感知

在建立认知无线电网络威胁模型的基础上,分析了恶意攻击下传统合作频谱感知算法性能的下降程度. 为了对抗恶意用户对频谱感知协议的攻击,提出了一种基于信誉的加权合作频谱感知算法. 该算法根据每个认知用户的历史行为更新其信誉值,再利用信誉值为每个认知用户分配加权因子,最后进行加权融合及判决. 仿真结果表明,在威胁环境下新算法优于传统合作频谱感知算法.