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面向鲁棒频谱感知的模糊K-means++算法
引用本文:任瑾璇,麻淑婉,王永华,万 频.面向鲁棒频谱感知的模糊K-means++算法[J].电讯技术,2022,62(11).
作者姓名:任瑾璇  麻淑婉  王永华  万 频
作者单位:广东工业大学 自动化学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61971147);广东省研究生教育创新计划项目(2020JGXM040)
摘    要:恶意用户通过向数据融合中心发送伪造的频谱感知数据,解决自身频谱资源短缺问题,但会极大地降低频谱感知系统的检测概率。为了解决此问题,提出了基于模糊K means++的数据融合算法。该算法首先引入模糊处理机制处理样本的数据特征值,以此来增加样本间的差异性;然后将模糊处理后的数据发送到融合中心,融合中心采用离群点挖掘的方法排除恶意用户,并对保留下来的用户进行融合,使样本向量具有鲁棒性;最后运用K means++算法对样本向量进行聚类。该算法利用轮盘法选择聚类中心,可有效抵御恶意用户的攻击,提高系统感知性能;无需知晓信号与噪声的分布等一些先验信息,也避免了繁杂的门限推导。从仿真结果可以看出,该算法对抵御恶意用户攻击具有突出的效果,有效提升了协同频谱感知系统的稳定性和鲁棒性。

关 键 词:协同频谱感知  恶意用户  模糊处理  K  means++算法

A fuzzy K-means++ algorithm for robust spectrum sensing
REN Jinxuan,MA Shuwan,WANG Yonghu,WAN Pin.A fuzzy K-means++ algorithm for robust spectrum sensing[J].Telecommunication Engineering,2022,62(11).
Authors:REN Jinxuan  MA Shuwan  WANG Yonghu  WAN Pin
Affiliation:School of Automation,Guangdong University of Technology
Abstract:
Keywords:cooperative spectrum sensing  malicious user  fuzzy processing  K means++ algorithm
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