协作频谱感知安全问题研究

针对认知无线电网络中协作频谱感知中安全问题,分析了模拟"主用户"PUE和篡改感知数据SSDF两种攻击方式,重点研究了SSDF攻击下的协作频谱感知安全方案。在比较现有抗SSDF攻击方案协作感知性能的基础上,提出了基于四门限决策的改进型WSPRT。结果表明,改进型WSPRT方案相比于传统方案,具有更好的协作感知性能。     

协作频谱感知及SSDF攻击研究

认知无线电网络中,协作频谱感知技术利用多个认知用户的本地感知,克服了多径效应、阴影效应等问题的制约,提高了系统的检测性能。介绍了典型的协作感知系统模型,对本地感知和融合判决这两个关键要素进行了分析,给出了单节点检测与协作感知时的ROC曲线及性能比较。介绍了频谱感知数据篡改攻击、分类以及目前对该攻击的研究现状,针对可能出现的攻击情况,进行了理论分析和仿真,仿真结果表明遭受SSDF攻击后系统性能明显下降。最后总结了全文。     

基于信号可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下,基于信号可信度的协作频谱检测算法。该算法根据不同认知用户接收信号的优劣判定用户感知结果的可信度,并利用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况。仿真结果表明,该算法在不同信噪比范围下其检测性能均优于传统算法,以较小的复杂度代价改善了检测性能。     

一种基于信誉度的协作频谱感知方法

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度,但是在具有频谱感知数据篡改（SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification）节点的环境下,系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题,本文提出了一种基于加权序贯检测（WSPRT,Weighted Sequential Probability Ratio Test）的频谱感知融合算法,通过给每个节点赋予信誉度权值,设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点,从而优化系统感知性能。仿真实验表明,本文所提出的算法减小了SSDF节点带来的影响提高了系统的检测准确率和稳定性。     

认知无线电网络中的一种新型协作频谱感知方法

提出一种能够应用于认知无线电网络中的新型协作频谱感知方法--双阚值能量检测,该方法同时利用了次要用户的接收信号能量和局部判决结果两种信息,由判决中心结合次要用户的局部判决结果和接收信号能量,做出最终判决从而确定主要用户存在与否.该方法在通信流量增加不多的情况下能够充分提升检测性能.仿真结果表明当接收信号能量落入延迟判决区间的概率较大时,该算法能够显著地改善认知无线电网络的协作频谱感知能力.     

基于认知用户移动性的协作频谱感知研究

协作频谱感知能在一定程度上消除多径和阴影的影响,然而现有协作频谱感知方案均假设各认知用户处于静止状态,未考虑认知用户在协作感知期间的移动对检测性能的影响。针对上述问题,在集中式频谱检测方法的基础上,提出一种认知用户移动状态下的协作检测模型,使主用户处于静止状态,认知用户以一定速度作匀速直线运动。仿真及分析结果表明,随着移动认知用户速度的增大,运用线性融合规则的移动认知用户与静止认知用户协作检测性能均逐渐降低,因此需选择移动速度较小的认知用户作为协作对象以提高频谱感知的整体检测性能。     

基于OFDM的双门限协作频谱感知仿真

针对频谱感知中单门限能量检测的不足,研究了双门限能量检测,结合OFDM频谱利用率较高的特点,提出了将双门限能量检测与OFDM系统相结合的方法.以OFDM系统为基础,将系统中的子信道作为待感知用户,根据可用子载波数量确定实际感知用户,在子信道中进行双门限能量检测,数据融合中心采用“or”准则进行判决.仿真结果表明,该方法能够较好地识别出主用户,从而控制OFDM系统的数据传输,随着可用子载波个数的增加,可以得到更好的识别性能.     

基于改进型能量检测的加权协作频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协作频谱感知算法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种基于改进型能量检测的自适应加权协作频谱感知算法。该算法通过对单节点能量检测方法的改进,在单节点检测错误概率最小的条件下,导出了信噪比与判决门限的关系式,利用二分法求得不同信噪比下的动态门限值,得到相应的虚警概率和检测概率,以虚警概率和检测概率的函数作为加权因子进行数据融合。仿真结果表明,所提算法使协作感知系统在低信噪比条件下也能获得可靠的检测性能。     

认知无线电系统协作频谱感知机制优化

为使干扰受限情况下的频谱感知效率达到最大,提出一种认知无线电系统协作频谱感知机制的优化方案。定义系统模型,运用协作频谱感知对系统目标进行联合优化,包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数在内的感知参数优化。仿真结果证明,采用该优化方案,能在满足干扰受限的条件下最大化频谱感知效率。     

基于分布式估计扩散机制的协作频谱感知方法

研究网络通信频谱优化问题,在分布式网络中,多节点联合估计未知参数.为了满足实时性要求,提出了一种扩散机制的协作频谱感知算法.算法采用扩散矩阵作为加权因子协作更新目标状态估计值,且以较小的均方误差快速实现对信号能量的最优估计.传统的协作感知方法快速性差.提出的算法不需要融合中心,能很好适应拓扑结构动态变化的随机网络.仿真结果表明,改进算法与分布式平均一致性估计算法相比,能够提高实时性并显著改善认知无线电网络的频谱感知性能.     

基于信誉度的合作式频谱感知

认知无线电网络中存在阴影和多径衰落效应等问题,从而导致单认知用户感知结果不准确。为此,提出一种基于二重双向信誉度的合作频谱感知算法。每个次用户有自己的自私信誉度,用于判定次用户是否为恶意用户。不同地区的次用户又有不同的位置信誉度,可反映出该地域是否受阴影和多径衰落的影响。基于用户之间的互动反馈,实时更新2种信誉度,并根据不同的信誉度给出不同的权重以用于合作式频谱感知。仿真结果表明,该算法在恶意用户存在的情况下仍能取得较高检测率。     

基于可信度的加权协作频谱检测算法

协作频谱检测技术可以有效解决认知无线网络本地检测存在的信道衰落、隐藏终端等问题。论文研究了加权协作频谱检测技术,提出一种基于可信度的协作频谱检测算法。每个感知节点基于最大最小值特征值检测完成本地频谱检测,并与融合中心的全局检测结果进行比较估计各自感知节点的频谱检测可信度;融合中心利用切尾平均法计算参与频谱协作检测的可信度门限,并选择可信度大于门限的感知节点参与协作频谱检测。该算法有效降低了认知网络协作检测的复杂性,提高了频谱检测性能,在噪声波动环境下具有良好的鲁棒性。仿真结果表明,算法频谱检测性能要优于其它加权算法1~3 dB,节省系统开销43.75%左右。     

动态阈值的双门限协作感知方法

随着通信技术的提高和通信应用的增多,无线频谱资源越来越匮乏.许多分配到资源的主用户利用率很低,认知无线电技术希望没有分配到资源的次用户合理使用主用户频谱来提高频谱的利用率.频谱感知技术关系到认知无线电中次用户对空闲频谱的使用机会,是认知无线电的关键技术之一.就是在已有的感知技术的基础上,提出了新的感知手段.在认知无线电网络中,不同的次用户由于与主用户距离以及自身所处环境的噪声影响不同,它们的信噪比一般是不一样的.这里采用的动态阈值的双门限协作感知方法,是对传统双门限能量感知方法的改进,通过充分考虑次用户之间的差异性来提高感知的性能.首先,根据对检测和虚警概率的要求,过滤掉一部分检测能力不满足条件的次用户.同时,每个次用户的用于能量感知的双门限会根据它们各自信噪比的不同而动态变化.通过与单门限能量感知以及传统双门限能量感知方法进行比较,可以看出本文提出的感知方法一定程度上提高了系统整体感知的性能.     

基于协作频谱感知的智能电网通信网性能研究

将认知无线电频谱感知技术应用于智能电网的通信网中,可以有效提高频谱资源的利用率。现有研究仅考虑单用户单供电商,但是对需求响应管理性能与感知能耗权衡问题却没有给出理想的解决方案。建立基于多节点协作频谱感知的多用户单供电商智能电网通信网模型。在此基础上,为求解该模型需求响应管理和能耗感知性能权衡问题,提出基于多目标粒子群(MOPSO)的求解方法。仿真结果表明,所提协作频谱感知模型可以显著提高系统需求响应管理性能;MOPSO算法可实现系统需求响应管理性能和感知能耗的最佳权衡,有利于决策者根据实际要求灵活选择最优方案。     

基于辅助节点的安全协作频谱感知

在认知无线电网络中,恶意用户会占用授权频段,模仿主用户的信号特征发送信号,导致其他认知用户误认为主用户存在。针对该问题,提出一种基于辅助节点的安全感知机制,在网络中部署若干辅助节点,利用链路特征和加密机制对主用户的活动情况进行识别。设计适用于该机制的融合判决算法,不对授权网络做任何形式的改动即能有效识别恶意用户,并在融合时采用信任节点的感知数据,从而提高融合结果的鲁棒性。仿真结果表明,与K秩、And和Or算法相比,在恶意环境下该算法具有较好的检测性能。     

基于分簇协作频谱感知的认知无线网能量效率研究

针对认知无线网能量消耗引起的能量效率较低问题,在研究认知无线网分簇协作频谱感知能量效率的基础上,提出了一种最优功率分配算法来最大化次用户系统的能量效率。通过建立基于次用户能量效率最大化传输优化模型,在考虑传输功率、感知时间以及干扰限制的情况下,利用拉格朗日函数及KKT条件,得到最优次用户发射功率分配算法,以达到系统能量效率最大化的目的,同时分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,本文所提算法能有效提高次用户系统的能量效率、减少系统开销。     

基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法

为了改善低信噪比情况下认知用户的频谱感知性能,提出了一种基于截断型序贯检测的协作频谱感知算法。协作认知用户首先对接收到的信号序列进行分段处理,然后统计各自段内采样点能量值大于预设门限值的个数,并将其作为本地检测统计量上传至融合中心,从而有效地减少了控制信道的传输开销。利用棣莫弗 拉普拉斯定理和中心极限定理的近似结论得出段内检测统计量服从高斯分布,大大简化了后续似然比函数的理论推导和计算过程。仿真结果表明,在认知用户平均信噪比〖AKγ-〗=－15dB且目标检测性能相同的条件下,相比现有的能量检测算法,所提算法在H0和H1两种情况下分别减少了55.86%和37.51%的平均样本数。