可防御SSDF攻击的宽带压缩频谱感知

SSDF（Spectrum Sensing Data Falsification）攻击是认知无线网络中对频谱感知性能危害最大的攻击方式之一。基于认知无线网络中信号频域的固有稀疏性,本文结合了压缩感知(CS)技术与平均一致(average consensus)算法,建立了可防御SSDF攻击的分布式宽带压缩频谱感知模型。本文建立了次用户的声望值指标,用以在分布式信息融合的过程中更加准确地排除潜在的恶意次用户影响。在感知阶段,各个CR节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并做出本地频谱估计。在信息融合阶段,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,排除潜在恶意次用户的影响,得到最终的频谱估计结果。仿真结果表明,本文提出的分布式频谱感知模型可以有效地抵御SSDF攻击,提高了频谱感知的性能。      

基于一致优化的分布式宽带合作频谱感知算法

在压缩采样的框架下,提出一种基于一致优化的分布式宽带频谱压缩感知算法。算法思想如下:认知无线电网络中每个认知节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样,并恢复本地的频谱信息,然后在一跳范围内交换频谱信息。认知节点将获取的邻居节点频谱信息进行加权平均,此加权平均作为频谱恢复一致优化问题的约束,以此来降低计算开销,加速算法的收敛。优化问题通过最优交替方向乘子法迭代求解来获取整个认知无线电网络的频谱估计。给出了算法的收敛性证明,并进行了仿真实验以验证算法的有效性。     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法.认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛.理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高.     

基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知算法

针对认知无线电网络共享频谱资源的特征,本文提出一种基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知方法。该算法包含两个工作阶段。在第一个阶段,每个认知用户对观测信号进行压缩感知和独立重构,产生本地频谱估计;在第二阶段,各个认知用户根据扩散机制协作更新频谱估计信息,实现最优估计。仿真结果表明,该算法与一致性分布式压缩频谱感知方法相比,可以快速增强认知无线电网络频谱感知能力,可应用于动态拓扑结构的认知无线电网络。     

认知无线电差分协作压缩频谱估计算法

在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。     

分布式的1 bit压缩频谱感知算法

由于频谱感知中信道稀疏度动态变化,导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁,消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力,提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化,然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合,最后通过BIHT算法重构信号频谱,实现频谱感知。仿真结果表明,在低信噪比和较少的采样数目下,分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能,是一种可实用的频谱感知方法。     

基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法

宽带分布式协作压缩频谱感知不仅降低过高的采样速率,而且改善在低信噪比环境下的频谱感知性能。为进一步提高频谱感知性能,提出一种基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法。该算法根据当前迭代重构出的频谱信号设定下一次迭代重构的权值,促使频谱信号上存在授权用户的子频段产生信号值,降低重构出错的可能性。仿真结果表明,该算法不仅能够增大频谱重构的准确性,而且能够降低感知过程的时间和通信开销,改善频谱感知性能。     

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。      

基于 Gerschgorin 圆盘理论的认知无线电宽带频谱感知

摘 要：提出了基于Gerschgorin圆盘理论的宽带频谱感知算法：Gerschgorin似然估计算法和Gerschgorin圆盘半径迭代算法。通过在宽带频谱感知中引入Gerschgorin圆盘理论,将认知无线电用户频谱观测数据中噪声圆盘空间和信号圆盘空间进行分离,并基于对主用户所占用子频段集合势的估计,实现对宽带授权频谱中多个子频段状态的监测。为了进一步提高感知性能,还提出利用宽带频谱中主用户信号占用子频段的连续性特性改善算法性能。理论推导和仿真结果表明,在信噪比较小时,Gerschgorin似然估计算法较基于信息论准则的宽带感知算法具有更稳定的检测性能;Gerschgorin圆盘半径迭代算法与传统能量检测方法相比,优势在于不依赖任何噪声功率先验信息,且在采样次数较少情况下的感知错误率较小。因此,基于Gerschgorin圆盘理论的频谱感知更适合于实际CR系统,可为宽带频谱感知提供行之有效的算法实施方案。     

利用组稀疏特性的宽带压缩频谱感知

基于认知无线电的动态频谱接入需对宽带信道进行频谱感知,而越来越高的采样速率日益成为宽带频谱感知的瓶颈。压缩感知作为一种新的信号获取技术为亚奈奎斯特采样速率下的宽带频谱感知提供了一种可行方案。在相关应用场景中,如果能够挖掘相关先验信息并在重构算法中整合这些信息,将大幅提高压缩感知的性能。本文基于压缩感知技术,利用信道的划分信息及宽带信号的组稀疏特性,提出了一种组稀疏贪婪算法GOMP。该方法在成熟的贪婪算法基础上,利用子信道内多频点的组测量信息,根据组测量的概率分布特性来识别宽带信道的活动子信道。这种组测量识别方式使算法能以较少的观测数据实现对宽带信道的快速准确感知,极大地降低了宽带频谱感知所需的采样速率。实验结果表明:该算法比传统的OMP算法及BP算法不仅具有更好的重构效果及频谱检测性能,而且具有更好的压缩性能及实时性能。      

Distributed Cooperative Wideband Spectrum Sensing Algorithm Based on Subspace Methods

We present a novel distributed cooperative spectrum sensing algorithm from compressive sampling in wideband cognitive radio (CR) networks. Each CR utilizes compressive sampling to reduce data acquisition costs. A subspace method is then adopted to directly detect occupied channels without reconstructing the sparse spectrum. To obtain the spatial diversity gain, global signal subspace is estimated by the distributed projection approximation subspace tracking (DPAST) algorithm in which the CRs exchange information locally and cooperate without the need for a fusion center. Then, the orthogonality property of the signal subspace and noise subspace can be exploited to find spectral support to complete the spectrum sensing. We study the convergence behavior of the DPAST algorithm and evaluate the performance of spectrum sensing. Simulation results indicate that the DPAST can effectively estimate the global signal subspace, and the proposed compressed wideband spectrum sensing scheme performs better than spectrum sensing at a single CR.     

A novel signal separation algorithm based on compressed sensing for wideband spectrum sensing in cognitive radio networks

In cognitive radio networks, since cognitive terminals use a shared wideband frequency spectrum for data transmissions, they are susceptible to malicious denial‐of‐service attacks, where adversaries try to corrupt communication by actively transmitting interference signals. To address this issue, in this paper, we propose a novel signal separation algorithm based on compressed sensing, which can not only recover the entire spectrum but also separate mixed occupying signals. Specifically, the proposed algorithm is executed following three steps: (i) each cognitive terminal attempts to recover all signals over an entire wideband spectrum employing the compressed sensing technique; (ii) all cognitive terminals send their recovered signals to the fusion center where a wavelet edge detection method is adopted to locate the spectrum edges of these signals and then divide the entire spectrum into several sub‐bands; (iii) the fusion center separates its received signals on each spectrum sub‐band into different categories according to their features. Both analytical and simulation results indicate that this novel compressed‐sensing‐based algorithm can effectively separate wideband signals at a low cost and combat interference of the malicious terminals in cognitive radio networks as well. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法

针对传统宽带频谱感知算法速度慢、设备复杂度高、对实际信号适用性不强等问题,提出了一种基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法,根据信号带宽等因素选择合适尺度下的小波变换结果进行信号检测,能够准确估计频带范围内信号个数、载频、带宽、信噪比等参数.实际信号测试证明了这一算法的有效性.该算法对频谱监测、认知无线电(CR)频...     

采用支持向量机的宽带频谱感知算法

认知无线电系统中,压缩感知理论已广泛运用于宽带频谱检测。但是,压缩感知中的重构问题造成频谱检测算法计算复杂度高,且在低信噪比下检测效果不佳。本文提出了采用支持向量机的宽带频谱感知算法,该算法利用支持向量机建立频谱检测分类器,代替信号的重构与检测过程。根据系统对实时性的要求,分别设计了多级二元分类器感知算法和单级多元分类器感知算法。前者适用于分级数有限且实时性要求不高的场景,后者可大幅降低系统的算法复杂度,降低感知时间,适用于实时检测系统。仿真结果表明,与基于重构的能量检测算法相比,本文提出的两种算法均可以有效改善系统对噪声的鲁棒性,提高在较小信噪比下的检测性能。      

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

基于压缩采样和DWPT的认知无线电频谱感知方案

认知无线电频谱感知技术要求能够快速、准确地对高达上千兆赫兹的带宽进行频谱感知,它需要很高速率的模数转换器（A/D）,这对传统的工作在Nyquist采样率下的频谱估计方法提出了很大的挑战。利用实际信号频谱在开放式频谱接入环境中的稀巯性,提出了基于压缩采样和小波包分解的宽带频谱感知方案。通过SIMULINK仿真表明,该方法对宽带信号能以远远低于Nyquist采样率的速率采样,并且能够精确地估计出可用信道列表。