基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知

为了提高认知Ad hoc网络频谱感知的准确率,并抵抗可能存在的SSDF攻击,提出一种基于信誉机制的认知Ad hoc网络分簇协作频谱感知方法。首先,引入检测因子来描述节点的感知能力,采用基于公平性的分簇方法将SU分为不同的簇;然后,对簇内SU设定初始信誉值,并根据感知结果对信誉值进行更新;最后,采用检测因子判决机制对感知数据进行融合,并计算得出漏检概率与虚警概率上界。仿真结果表明,所提方法能有效识别恶意次用户和抵御频谱感知数据伪造攻击,同时具有较小的虚警概率、漏检概率和较好的容错能力。     

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。     

认知无线电中基于分簇的能量序贯协作检测算法

在认知无线电系统中,频谱感知技术是保证频谱资源分配以及重构网络参数的前提条件。针对复杂信道环境低信噪比下传统频谱感知技术感知性能恶化、感知时间变长和对授权用户位置不固定适应性差的问题,提出基于分簇的并行能量序贯检测的方法。该方法按照地理位置信息划分簇,按照减少传输误差和节省传输功率原则选取簇头,各簇分段并行计算似然比统计量的方法进行序贯检测,任一簇内判决成功即可结束检测。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法相较现有的多节点分段序贯检测和单节点序贯检测可以有效缩短检测时间。分析分簇数对所提算法系统综合性能的影响,结果表明信噪比越低,选择分簇数越大,越能降低检测时间。     

集中式认知网络分簇算法研究

认知网络按照一定的准则划分为若干个簇,簇内共享一条信道用于交换控制信息,这种以分簇的方式实现按区域共享信道是认知无线电频谱共享问题的解决方法之一。针对认知网络空闲信道的特性,提出了一种考虑可用信道、地理位置以及数据库统计值的新的分簇算法,该算法以最大化簇内吞吐量和维持簇结构稳定为设计目的;讨论了几个关键的簇维护和管理问题。仿真结果表明,提出的分簇算法在产生的簇总数量以及簇的重构次数上可以获得一个较好的综合性能。     

基于Ad hoc网络的分簇算法研究与改进

Ad hoc网络是一种无基础设施支持的动态、自组织、多跳无线移动网络.该文在分析Ad hoc网络特性及应用需求的基础上,提出了一种改进的基于能量的分簇算法,该算法主要依靠簇首结点本身所携带的能量多少来确定簇的大小而进行分簇.理论分析表明,该算法具有路由请求时延低,控制开销少等特点.     

基于近邻传播的认知Ad-hoc网络分簇算法

针对认知Ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点,提出了一种基于限制消息交互次数的近部传播模型(Affinity Propagation, AP)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新,在相部节点最多的信道上以可用信道最多的节点为簇首建立簇结构。为适应认知Ad-ho。网络环境的变化,降低分簇开销,算法限制AP消息的交互次数,实现了分簇算法的分布式快速收敛。仿真分析表明,算法降低了网络中的簇数目,提高了簇内平均可用信道和公共信道数目,从而为分布式频谱协作提供了高效的网络拓扑环境。     

基于能耗的分簇频谱感知方法

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.     

Ad hoc网络中一种基于权值的分簇算法

ad hoc网络是一种多跳、自组织网络．网络中的无线节点无规律的移动,使得网络的路由选择、QoS保障等问题面临新的难题．网络分层管理体系为解决这些难题提供了一种有效的手段．Ad hoc网络逐渐呈现分级化的趋势．本文提出了一种基于权值的分蔟算法，并通过仿真测试证明了这种方法的有效性．     

无线认知网络中基于竞争的频谱感知预测算法

无线认知网络已成为无线网络的研究热点,其中频谱感知和接入算法研究一直是无线认知网络的研究重点。本文针对一定的无线认知网络,给定多个竞争业务流之间的拓扑关系,提出了一种集中式的频谱感知和接入算法。该算法利用一种新的最小团覆盖算法对竞争关系进行建模,并通过最大匹配算法进行频谱分配。仿真结果证明,该算法能使全网期望的吞吐量至少提高30%。     

认知无线电中合作频谱感知的分簇优化研究

认知无线电中,合作感知可以大大提高感知性能,但是节点之间互相交换感知信息会占用系统资源并产生传输时延,节点数较大时,在性能提高的同时带来通信开销过大的问题,某些感知性能不佳的节点加入反而会降低整体的检测性能。针对这个问题,可使用分簇技术,选取合适节点作为簇头,优化簇内感知节点数量。仿真结果表明,在满足一定目标检测概率的条件下,可以找到存在一个最优的簇内节点数,使系统获得有效信息吞吐量的最大化。     

认知无线电协作频谱感知机制的优化

频谱感知的目标是在尽量避免对主用户造成干扰的条件下为感知用户提供尽可能多的频谱接入机会。由于单用户频谱检测算法的局限性,协作频谱感知被提了出来。在满足对主用户干扰限度的条件下,为了使单个授权信道的频谱感知效率达到最大,引入一种新的协作频谱感知机制,联合优化包括感知时间、传输时间、参与协作的感知用户数目在内的感知参数,并通过穷尽搜索算法得到最优解。在此基础上研究了多个授权信道情况下的频谱感知效率问题,提出了一种授权信道选择分配方案。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种Ad Hoc认知无线电安全频谱管理方案

针对认知无线电频谱管理主要安全威胁,利用零知识证明、群密钥管理、比特承诺和安全多方计算分别解决频谱感知中的主用户识别、频谱决策中的安全信道、频谱共享中信息共享和频谱迁移中的信道协商四个主要安全问题,不仅保证频谱管理的安全性,而且提高了安全管理效率.提供了比传统的物理方法更为灵活和完整的安全频谱管理的方案.     

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.     

认知无线电网络中利用FEC和DE的多节点频谱感知算法

针对认知无线电网络(CRN)中空闲频谱感知困难的问题,提出了利用前向纠错和差分进化算法的多节点频谱感知算法;首先,利用基于差分进化算法的协同检测完成信号感知;然后,研究了信道噪声对频谱感知性能的影响;最后,分析了前向纠错技术在信道存在噪声时对频谱感知性能的影响;仿真实验将纠错和无纠错控制信道的不同信噪比作为依据,采用3种不同的检测方法评估了文章的算法;结果表明,在存在噪声的认知无线电网络中,该算法提高了系统的性能和检测概率,且协同感知算法的性能随着节点数目的增加而提高,该算法适合应用于实时性要求较高的应用程序.     

基于能量检测算法的频谱感知方法分析

简要介绍了认知无线电通信系统中基于能量检测算法的频谱感知方法,分析了能量检测算法的原理和性能,研究了噪声的不确定性对检测性能的影响。仿真实验表明,能量检测法是一种有效的频谱感知方法。     

认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法

为了使认知无线电次用户发现并使用更多的空闲频谱资源,提出了一种多信道频谱感知周期优化算法。针对实际网络中各授权信道使用规律的不同,本文基于交替更新理论建立了多信道状态转移模型,将各信道感知周期的选取建模为一个带约束条件的多目标优化问题,并采用遗传算法对其求解,获得了相对较优的多信道感知周期向量。仿真结果表明,本文提出的目标函数能够有效衡量多信道空闲频谱资源检测率。当目标网络中包含8个授权信道时,所提算法可发现的空闲频谱资源占实际空闲频谱资源的68.23%,相对于以相同周期对各信道进行频谱感知的OFDM机制提高17.68%。     

基于深度强化学习的认知无线电协作频谱感知

为了解决频谱资源利用率低的问题,引入了认知无线网络的概念.在认知无线网络中,次要用户可以在不影响主要用户正常工作的前提下机会性地接入授权频段,故精确地感知频谱的状态并快速准确地接入授权频段就显得尤为重要.由于网络中存在干扰和阴影衰落等因素,传统的频谱感知效果不理想.本文引入了协作频谱感知技术,通过强化学习算法选择参与协...     

An Efficient Optimized Handover in Cognitive Radio Networks Using Cooperative Spectrum Sensing

Cognitive radio systems necessitate the incorporation of cooperative spectrum sensing among cognitive users to increase the reliability of detection. We have found that cooperative spectrum sensing is not only advantageous, but is also essential to avoid interference with any primary users. Interference by licensed users becomes a chief concern and issue, which affects primary as well as secondary users leading to restrictions in spectrum sensing in cognitive radios. When the number of cognitive users increases, the overheads of the systems, which are meant to report the sensing results to the common receiver, which becomes massive. When the spectrum, which is in use becomes unavailable or when the licensed user takes the allocated band, these networks have the capability of changing their operating frequencies. In addition, cognitive radio networks are seen to have the unique capability of sensing the spectrum range and detecting any spectrum, which has been left underutilized. Further this capability of recognizing the spectrum range based on the dimensions detected, allows for determination of the band, which may be utilized. The main objective of this paper is to analyze the cognitive radio’s spectrum sensing ability and evolving a self-configured system with dynamic intelligence networks without causing any interference to the primary user. The paper also brings focus to the quantitative analysis of the two spectrum sensing techniques namely; Energy Detection and Band Limited White Noise Detection. The estimation technique for detecting spectrum noise is based on the detection of probability and probability of false alarms at different Signal-to-Noise Ratio (SNR) levels using Additive White Gaussian Noise signal (AWGN). The efficiency of the proposed Cooperative CUSUM spectrum sensing algorithm performs better than existing optimal rules based on a single observation spectrum sensing techniques under cooperative networks.