基于信誉与共识的分布式智能入侵防御方案

当认知用户中存在恶意用户,特别是恶意用户间存在协作行为时,将给协作频谱感知带来极大危害。为有效抵御恶意行为,提出将信誉模型与一致性融合相结合的分布式智能入侵防御方案。每一次迭代过程,需要依据奖惩机制对认知用户的信誉值进行奖励或惩罚,进而将信誉值与一致性融合中的融合因子相结合,并共同作用于一致性融合过程。该方案下,智能的恶意用户将最终选择放弃恶意攻击。仿真结果表明,所提方案能有效抵御多个恶意用户(有协作/无协作)的攻击。与现有的3种防御机制相比,该方案具有更好的检测与防御性能。     

认知无线电网络抗恶意用户节能协作频谱感知策略

针对当前认知无线电网络协作频谱感知策略存在能量消耗过大且未考虑恶意用户存在及通信链路中断的问题,提出一种基于信誉管理系统的节能协作频谱感知策略。首先对系统信誉值和感知报告总数的表达式进行推导分析,建立感知策略模型,对恶意用户进行有效抑制。进一步提出策略对应的虚警和漏检概率估计方法及其闭合表达式,深入分析通信链路中断带来的影响。最后仿真结果表明,在达到相同检测目标情况下,提出的节能策略所需感知报告数量较传统策略更少,有效降低了能量消耗。感知性能在通信链路存在中断情况下受到的影响更小。     

主用户模拟攻击下的协作频谱感知方法

针对存在主用户模拟攻击(primary user emulation attack, PUEA)下的频谱感知问题,提出了一种基于攻击强度阈值(attack-aware threshold, ART)的协作频谱感知方法。该方法首先建立了存在PUEA的网络模型,然后分析4种状态下协作频谱感知的特点,采用检测统计量的一阶和二阶矩估计出PUEA攻击的概率,最后以总误差概率为目标函数,求出不同攻击强度下的最佳门限阈值,并通过ART方法完成在不同攻击强度下的协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够估计恶意信号出现的概率,有效减少频谱感知总误差概率,提高整个网络的频谱感知性能。     

基于复合熵和证据理论的抗SSDF攻击协作频谱感知方法

针对协作频谱感知中，频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification, SSDF)攻击导致的感知性能恶化问题，在次级用户中恶意用户占比小于一半的情况下，提出一种基于复合熵和证据理论的抗SSDF攻击协作频谱感知方法。首先，次级用户根据本地感知统计量计算基本概率分配(basic probability assignment, BPA)信息。然后，融合中心根据BPA计算距离值并进行熵处理得到复合熵，再以复合熵为权重对BPA信息进行调整，降低恶意用户的权重。最后，针对证据理论中Dempster融合公式的弊端，采用加权求和法代替传统的融合公式。仿真结果表明，和已有方法相比，在不同类型的SSDF攻击下，所提算法具有较好的感知性能。     

针对认知无线网络大规模入侵的双重防御方案

协作频谱感知(cooperative spectrum sensing,CSS)可有效提高频谱检测的准确性,然而,当次用户中恶意用户占比较大且同时发动大规模攻击时,将严重影响CSS的准确性。文中将用户选择和置信传播有机结合,提出一种针对大规模入侵的双重防御方案。基于本地感知结果通过用户选择机制挑选可靠次用户,挑选出的可靠次用户包括诚实用户和伪装成诚实用户的恶意用户。然后以可信度为权重计算置信值均值并将其和预设门限比较,进一步滤除伪装成诚实用户的恶意用户。仿真结果表明,与已有的简单的基于信誉的方案、基于均值的方案、基于克隆节点的攻击检测算法相比,所提方案具有更好的检测性能,且置信值收敛更快。     

认知无线网络中基于联盟博弈的分布式协作频谱感知方法

针对认知无线网络中感知用户(sensing user, SU)之间协作效用低的问题,将联盟博弈论应用到频谱感知中,提出了一种基于联盟博弈的分布式协作频谱感知方法。该方法首先通过SU进行本地频谱感知,然后利用联盟形成规则将SU分成若干联盟,在单用户优先准则下进行联盟间信息交换,经过迭代形成稳定的联盟分区结构,最后融合联盟内的感知信息完成频谱感知。仿真结果表明,采取的单用户优先准则较传统合并分裂准则,灵活性更高,形成的联盟效用值更大,在协作频谱感知中提高检测概率的同时降低了虚警概率,具有更好的频谱感知性能。     

基于压缩感知的认知无线网络协作频谱感知技术

针对传统频谱感知算法受A/D器件物理瓶颈,硬件计算能力等限制难以实现宽频段授权用户实时检测的问题,将压缩感知技术应用于宽带频谱感知,建立了一个基于Xampling前端的新型协作频谱感知模型,在此模型基础上提出一种基于认知用户分组,纽内利用压缩感知技术进行信息融合,组间对各组检测结果进行判决融合,两者结合实现授权用户检测的新算法,并给出了认知用户的分组原则.与传统宽带频谱感知算法相比,该方法无需高速A/D,也不需要恢复原始信号,可有效降低宽带频谱感知的硬件复杂度,缩短频谱感知时间,仿真结果证实了新算法的有效性.     

基于SNR和谱熵的协作式频谱感知算法仿真研究

目前的频谱感知算法大多受到信道衰落、噪声不确定性等因素的影响,针对此问题,提出了一种基于SNR和谱熵的协作式频谱感知算法CSSE.1)CSSE算法选择具有最大SNR的节点作为中继节点转发信号进行协作频谱感知,有效的解决信道衰落带来的影响.2)CSSE算法采用谱熵检测主用户信号,有效的解决噪声不确定性带来的影响.提出的CSSE算法在不需要知道主用户信号先验知识的情况下,不但能够有效的缓解信道衰落、噪声不确定性带来的影响,而且具有较低的频谱感知时间,具有很好的实际应用价值.仿真结果表明,相比已有的频谱感知算法,不仅检测性能得到了比较大的提高,而且频谱感知的时间也减少了近40％.     

基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型

针对微网群碳权分配机制不合理、碳权交易效率低以及节点参与度不高等问题，提出了基于区块链的微网群碳权交易优化决策模型。结合区块链的信息透明、去中心化、安全可信的特性，建立微网群碳权交易架构。采用微网群违约惩罚机制，对微电网节点的信誉值进行定量计算，实现信誉值与微电网节点交易优先级的深度融合。利用改进的PBFT共识机制，将联盟链内节点进行等级划分，达到约束节点共识权限的目的。在此基础上，设计基于违约惩罚机制的碳权交易流程和算法，实现微网群内部多对多交易的自动执行，保障了碳权交易的高效性。根据微电网节点碳排放量阈值，将微电网节点分类，完成微网群碳权分配方案的针对性设计。在买方市场环境下，依据用户总效用收益最大为目标函数建立碳权交易优化决策模型，使微网群用户参与碳权交易市场的积极性得到大大提高，保障了微电网节点用户的经济利益。算例分析表明，该模型可以保障微网群碳权分配的合理性，在提高碳权交易效率的同时改善了微电网节点用户的效用收益，进一步提高了微电网节点参与市场交易的积极性。     

基于非正交多址技术的协作中继传输方案

针对星地频谱共享网络中深衰落认知用户传输速率低的问题,提出了一种基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)的协作中继传输方案。该方案的源节点采用NOMA技术广播信息并根据信道特性自适应地调节功率分配因子,中继节点通过中继-源节点功率比参数合理设置其传输功率并进行译码转发,在功率受限情况下最大化认知用户的传输速率。数值分析结果表明,功率比在一定范围内时,与正交多址接入的协作中继方案相比,该方案的传输速率提高了13.7%左右;当两种方案传输速率相同时,该方案的功率节约30%左右。     

Femtocell网络中基于PSO的频谱感知技术

在Femtocell和Macrocell构成的两层网络中,干扰问题十分突出,传统的研究主要集中在静态的资源分配上,未能有效地提高频谱资源的利用率。基于认知无线电中的频谱感知技术,检测出空洞的频谱资源分配给Femtocell使用。给出了多用户多天线Femtocell系统的协作频谱感知模型,推导出全局检测概率,在给定虚警概率的前提下,在融合中心基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法优化分配每个Femtocell用户感知信息的权值,最大化系统的全局检测概率,提高频谱资源的利用率。仿真结果表明,所提算法能够有效地改善系统的检测性能,具有较好的实时性,适用于实际的两层网络通信系统。     

基于FFT谱能量检测和互相关检测的快速频谱感知方法及其性能分析

为了解决无人机通信中频谱资源紧张的问题，利用认知无线电技术实现无人机动态共享地面通信的频谱资源。针对单用户频谱感知的遮挡效应问题, 利用单用户移动检测, 提出基于主用户空间范围内的频谱能量检测和互相关检测结合的二次检测方法, 分析并给出所提算法在主用户随机出现情况下的虚警概率和检测概率的解析表示。仿真结果表明, 所提算法在运算量较低情况下获得比已有单用户检测算法更好的检测性能。     

基于卷积神经网络的OFDM频谱感知方法

在认知无线电网络中,高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。针对传统机器学习算法在频谱感知训练慢的难题,提出一种基于卷积神经网络的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)频谱感知方法,将深度学习在图像处理上的优势应用到OFDM信号频谱感知中。该方法首先分析OFDM信号的循环自相关和频谱感知模型,对循环自相关进行归一化灰度处理,形成循环自相关灰度图;然后以LeNet-5网络为基础设计卷积神经网络分层地对训练数据进行学习,提取出更加抽象的特征;最后将测试数据输入到训练好的卷积神经网络模型,完成频谱感知。仿真实验表明,该方法能够完成OFDM信号的频谱感知,在低信噪比条件下具有较高的检测概率。     

认知无线电中的一种频谱盲感知算法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术,它能够通过与其运行环境交互而改变其发射机参数,特别是可让未授权用户使用授权用户的频谱,此外,它还为网络及终端提供更高的灵活性。高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键。在分析了Parthapratim De提出的认知无线电中频谱Blinding Sensing算法的基础上提出了利用数据前、后向线性预测与矩阵QR分解结合的新算法。仿真实验表明,在同样的无线传输环境下,新算法比原算法能更可靠地感知频谱空穴。     

认知无线电网络中协同中继的中断性能分析

认知无线电网络中认知用户可以采用协同中继技术提高通信的可靠性,增加频谱效率。对认知无线电网络中采用分布式空时编码和基于解码转发协议下的认知用户中断性能进行了分析,给出了中断概率的一个上下界,得出中断概率的上下界与认知用户频谱效率、中继数量和检测概率的关系,给出了数值仿真。

Abstract：

To increase the reliability and spectrum efficiency of cognitive user in the cognitive radio networks, cooperative relay technique can be exploited. The outage performance of a cognitive user based on the distributed space-time coded and decoded-forward protocol was analyzed. The upper and lower bounds of outage were given, and then the correlations between the bounds and spectrum efficiency, the number of relays and detection probability of primary users were discussed. The numerical simulation was given, and their results were analyzed.