基于区块链技术的安全频谱感知算法

在认知无线电网络中,为提升安全性能和感知效率,提出了一种基于区块链技术的安 全频谱感知算法。该算法先对感知节点的可靠度进行评估,通过评估算法得到节点的初始信 赖值,并以初始信赖值为基数,融合中心会依据环境的变化对节点的信赖值定期更新。更新 后的信赖值存储在区块链的管理中心,区块链的管理中心对节点信息加密,一个节点与其自 身信赖值构成一一映射。认知无线电网络执行频谱感知时,融合中心选择信赖值高的有限个 节点参与协作感知,这可在提升感知准确度的同时降低能量开销,并增强认知无线电网络的 鲁棒性。仿真实验结果表明本文中的感知算法性能远优于传统算法,在相同实验条件下,感 知准确度提升5%,能耗降低了12%,极大增强了认知网络的鲁棒性和 频谱感知的安全性。     

认知无线电中基于感知信息量化的合作频谱感知

针对认知无线电频谱感知性能的提高与传输开销的矛盾,本文提出了一种基于感知信息量化的合作频谱感知方案。该方法对各认知用户的本地检测结果采用3个判决门限进行2比特位的量化,在融合中心处对量化信息加权处理后,得到最终主用户是否存在的判决。本文详细研究了采用该方案的检测概率,虚警概率和吞吐量,理论分析和仿真结果表明,该方法在每个认知用户只增加1bit传输开销的前提下能够极大的改善检测性能,实现了检测性能与传输开销的较好权衡。     

基于SNR比较的认知无线电协作频谱检测

协作频谱检测是认知无线电中的一项关键技术,其检测性能取决于感知节点的本地频谱检测结果的可靠性,而目前已有的方案中对此却很少考虑.对此,认为不同的认知节点信噪比(SNR)导致了各节点本地检测结果的可靠性不同,故在此基础上提出了一种基于融合中心进行SNR比较的认知无线电协作频谱检测算法.在该算法中各认知节点将本地的判决结果和估计的SNR同时发送到融合中心,然后在融合中心对SNR进行比较,按照文中设计的规则来选取有较好SNR的认知节点参与判决融合.数值分析和计算机仿真表明,该方法能有效提高检测概率,并减少参与判决融合的节点数量.     

基于信任度两次分簇过滤的协作感知算法*

为了有效解决授权频段在恶劣环境下利用率低的问题,根据一种新信任度系数提取用可靠性较好的采样值参与本地单门限能量检测,并通过新信任度系数分簇获取可靠性较好的本地感知节点本地判决结果进行量化分类,簇头将本地认知节点量化结果、簇内平均权重系数及个数传至融合中心参与协作判决给出一种新的感知算法最后,实验仿真表明,该算法可以有效消除低可靠性认知节点参与协同判决,有效的缩减感知过程数据传输开销,提高系统感知性能。     

基于分布传感的容迟自组织网络动态融合机制

为保证自组织容迟网络能够可靠并有效传输数据,以更好地实现在传输效率与网络开销之间的均衡,提出了一种基于分布传感的容迟自组织网络动态融合机制.该机制在分析自组织容迟网节点分布特性的基础上,通过分布式节点密度感知,实现快速获知整个网络中热点区域的节点分布,并利用热点区域节点之间的限跳函数实现动态路由,以最大程度减少在热点区域的冗余数据,有效地降低网络整体传输时延与开销.仿真结果表明,该算法在传输效率和时延方面展示具有明显优势,且有效降低网络冗余信息开销.     

集中式双非参量累积和的合作频谱感知技术

针对认知无线电网络频谱感知的检测时延降低问题，提出了一种采用双非参量累积和的合作频谱感知方法。在单主用户认知网络中，本地认知用户执行非参量累积和算法，处理能量观测数据，以缩短检测时延，减少对主用户先验信息的需求，同时为了降低带宽开销，只向融合中心传输1比特的预判决结果。融合中心在噪声干扰下接收融合预判决结果，执行非参量累积和算法，累加判决统计量，对主用户信号是否存在进行最终判决。仿真结果表明，在10%的虚警概率下，相比于传统的非参量合作频谱感知算法，双非参量累积和算法具有较低的检测延迟。      

联合稀疏信号恢复中的分布式路径协同优化算法

基于融合中心的多观测向量联合稀疏信号恢复算法需要将各个传感节点的数据传输到融合中心(融合中心可能远离各个节点),该方法在节点功率受限以及缺少融合中心的传感网络中并不适用。为了克服上述困难,本文提出了一种分布式路径协同优化算法来解决上述问题。由于采用了分布式计算和路径协同优化,各个传感节点只需与其近邻节点进行少量的数据传输,每个节点所消耗的传输数据功率和所承受的计算复杂度较低。实验结果表明,本文提出的算法的性能能够很好的逼近基于融合中心的联合稀疏信号恢复算法的性能。      

WiNoC中无线通信拥塞与故障感知的容错路由算法

在无线片上网络中,无线通信拥塞和故障对整个片上网络的通信效率具有严重影响.为此本文提出了一种针对无线通信拥塞和故障的容错路由算法,首先设计了无线通信拥塞和故障感知模型,该模型能够感知无线节点通信对的拥塞和故障信息,并对其编码发送给子网中的路由器;然后子网中的路由器根据接收到的无线节点通信对状态信息,判断数据包是否使用无线传输.实验表明,本文方案相较于对比对象能够在较小的额外面积、功耗开销下,保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率,并对无线节点通信对的永久性故障具有良好的容错能力.     

6G车联网络面向多源感知的数据融合技术

为满足未来自动驾驶车辆全方位、高可靠的感知性能需求，6G需要对不同维度、来源、颗粒度的多源感知数据进行实时传输与全局融合处理。然而，由于激光雷达、摄像机易受环境影响，毫米波雷达分辨率有限，不同车辆多视角点云姿态估计不准确等问题，分布在车联网络中的多源感知数据难以实现精确融合，同时有限通信带宽难以支撑海量感知数据的协同共享。为此，基于通信-感知-计算融合(通感算融合)的思想，提出了一种6G车联网络面向多源感知的数据分级融合处理方法。首先车侧借助于激光雷达、毫米波雷达与摄像机之间的空间校准，实现多传感器优势互补的深度融合，之后多车自组织成簇，采用ICP算法融合多车感知数据，并通过压缩去冗处理降低通信上传开销，最后路侧在无线感知辅助下，通过两步配准方法实现多源感知数据的全局融合。通过搭建仿真平台对所提方法进行性能验证，仿真结果表明所提多源感知数据分级融合方法可在通信开销较小的前提下保证感知精度，扩展车联网络感知范围和感知维度，并能保证恶劣天气下感知可靠性。     

面向无人机网络的通信感知一体化的高效能波形选择方法

将感知功能集成入通信设备实现通信感知一体化功能，正在成为无人机通信网络的一个关键特征。现有通信感知融合方案集中于单一波形下的设计，缺乏对无人机飞行场景和波形的适配性研究；此外，无人机感知方式集中于雷达主动探测感知，无人机网络内存在较大的感知信息共享开销。基于此，首先梳理了典型通感融合波形的算法复杂度、载荷能力以及在高动态场景下的误码率性能等指标，引入综合效能指标以表征不同波形的综合能效特征，提出了一种基于感知信息驱动的通感融合波形选择机制，并针对该选择机制中所需决策算法进行了讨论分析，设计了一种“基于先验信息辅助的Q-Learning”波形决策算法，通过结合无人机事先已训练所得“感知信息-波形”先验信息映射与应用“Q-Learning”方法对实际飞行场景进行动态学习，实现在不同场景下无人机所采取通信方案的综合效能提升。为进一步降低主动感知无人机间系统开销，基于所提波形选择机制又提出了一种信号发送端主动感知与信号接收端被动感知相结合的主被动融合感知方案。最后通过仿真证明所提波形选择机制可以显著提高综合效能，验证了“基于先验信息辅助的Q-Learning”波形决策算法性能近似于理想判决，同...     

协作频谱感知中基于可靠度原则的节点选择方法研究

多节点协作频谱感知通过融合不同地理位置节点的检测信息,提高了对主用户使用 状态的感知性能。但感知性能与感知节点数目之间是非线性关系,感知节点的增加导致能量 消耗的增加,而信息量少的节点参与协作感知不利于提高感知性能,反而增加了额外的能量 消耗。为提高感知效率,降低能量消耗,提出一种节点选择算法,该算法只调度可信度高的 节点参与协作感知,排除性能差的节点参与协作感知,融合中心通过机器学习机制与外部环 境不断交互信息,对节点性能进行实时评,及时剔除可靠性下降的节点,动态选择高可靠性 的节点参与协作感知,维持高可靠性感知的动态平衡,提高认知网络的鲁棒性。实验结果表 明,本文中的算法在6个能耗单位下检测概率可达到99%,在有效降低 能量消耗的同时显著提高了感知性能,远优于传统感知方法。     

Cooperative Spectrum Sensing with Adaptive Node Selection for Cognitive Radio Networks

In cooperative spectrum sensing, secondary users can cooperate based on their local sensing observations so as to detect primary signals in a more reliable manner. However, because of the low strength of received primary signals, observations from some secondary users may contribute little to global decisions at the fusion center. To reduce energy consumption and sensing overhead, cooperation is recommended only with a subset of nodes receiving high-strength primary signals. This paper proposes a selection probability based cooperative spectrum sensing scheme that exploits historical observations to exclude nodes receiving low-strength primary signals. The selection probability is maintained based on local sensing information and global decisions. Simulation results demonstrate that the proposed scheme can exploit location advantages and shows almost the same detection performance as cooperative spectrum sensing with accurate node selection.     

通信受限条件下的多节点信号快速关联算法

多节点采集信号关联是多无人机协同信号处理的关键前置步骤。为了解决通信受限条件下多节点信号快速关联问题,提出了一种基于抽取互相关检测的信号快速关联算法,各无人机节点将抽取后的信号传输至数据处理节点进行互相关判决,从而实现信号的快速关联。为了在保证关联性能的同时提升关联速度,基于方差伽马分布推导了抽取互相关检测的性能描述模型,基于该模型实现了对算法参数的优化配置。仿真结果表明,与高斯近似性能描述模型相比,所提性能描述模型更加精确,采用该模型优化的算法在满足关联性能的前提下能够有效降低通信流量需求,提升关联速度。     

分布式压缩感知实现宽带频谱感知的方法

频谱感知的第一步就是采集无线信号进行分析,越来越高的采样率成为宽带频谱感知研究中的难点。实际通信中主用户占用频谱具有稀疏特性,符合压缩感知理论的前提条件。因此,本文利用分布式压缩感知实现宽带频谱感知,提出基于差分信号分布式压缩感知（DS_DCS）的加权宽带频谱感知算法。该算法针对宽带频谱采样率高的问题,利用压缩感知技术降低采样率,同时引入差分处理方法降低计算复杂度;又针对单点检测带来的深衰落、隐节点以及抗噪声能力差等问题,采用分布式感知系统进行多节点协同检测并利用信噪比的估计对信号进行加权处理。仿真证明,该算法能有效降低各节点采样率,大幅提高系统检测概率,显著改善系统对噪声的鲁棒性。      

A selective decision–fusion rule for cooperative spectrum sensing using energy detection

Increasing the number of terminals in a cognitive radio network is known to improve the accuracy of cooperative spectrum sensing at the cost of reducing the useful communication time. This downside can be partially mitigated using decision‐based fusion and/or sequential reporting. This paper proposes a novel selective decision‐based cooperative spectrum sensing strategy that limits the reporting time to a single reporting slot with a possibility for retransmissions using automatic repeat request. The terminal with the highest energy estimate sends its local decision to the fusion center to make a final decision. Potential decoding errors are mitigated using threshold‐based automatic repeat request. The performance of the proposed strategy is studied using rigorous mathematical analysis and intensive computer simulations. Results show observable performance enhancements compared with some benchmark strategies in terms of detection accuracy and agility. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于感知信任度的加权协作感知算法

基于非协作感知的不确定性,协作频谱感知方法具有更高的可靠性.在传统的加权数据融合的基础上,根据无线电通信环境次用户(Secondary User,SU)的信任度不同,引入信任度函数及其信任度因子,提出了一种基于次用户信任度的自适应数据融合算法.仿真结果表明,该算法可以提高主用户(Primary User,PU)的检测概率,具有一定的可靠性和有效性,其检测性能优于传统的加权数据融合准则,同时还适应感知用户的拓扑变化.     

An intelligent cooperative sensing strategy with low overhead for cognitive radios

As is well known, cooperative sensing can remarkably improve the sensing accuracy by exploiting the spatial diversity of different secondary users. However, a large number of cooperative secondary users reporting their local decisions would induce great detection delay and traffic burden, which degrades the performance of secondary spectrum access. This paper proposes an intelligent cooperative sensing (ICS) strategy with selective reporting and sequential detection to enhance the sensing reliability as well as reduce the sensing overhead for cognitive radios. The tradeoff in the sensing time allocation is studied for ICS and then two novel fusion rules are developed to efficiently obtain the optimum sensing time allocation with different objectives. The performance of ICS is analyzed in terms of miss detection probability and average sensing time, where their closed‐form expressions are derived over Rayleigh fading channels. Simulation results reveal that ICS achieves higher sensing reliability with less sensing overhead than the traditional strategy. It is also shown that the miss detection probability and average sensing time of ICS can be minimized by optimizing the sensing time allocation. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

认知无线电网络中基于最大似然准则的协同频谱检测算法研究

提出一种集中式频谱协同检测算法。各认知节点采用能量检测算法,然后使用最大似然准则进行本地判决,且把似然比作为本地判决可靠性的度量;中心节点基于可信度对接收到的认知节点本地检测数据进行数据融合。仿真结果显示,文中提出的认知节点协同频谱检测方案能够减少误检概率。特别是当信道处于深衰落时,少量节点参与协同就能获得较好的检测性能。     

Delay QoS Guaranteed Cooperative Double-Threshold Sensing Scheme in Cognitive Radio Networks

In cognitive radio networks, cooperation can greatly improve the performance of spectrum sensing. This paper proposes a delay (QoS) quality-of-service guaranteed cooperative spectrum sensing frame structure in which secondary users (SUs) conduct spectrum sensing and data transmission concurrently over two different parts of the primary user spectrum band. A double-threshold sensing scheme is employed in the local sensing step, only the SUs with reliable sensing information are allowed to transmit their “one bit” local decisions to the fusion center. The sensing performance and the SU transmission delay are analyzed in detail in this paper. Computer simulations show that the delay QoS guaranteed cooperative double-threshold sensing scheme could not only decrease the SU transmission delay but also save the reporting overhead of the SUs compared with the conventional detection method with one threshold.