宽带SSDF攻击下的压缩频谱感知

在宽带主用户信号的模型下,提出了一种新型的宽带SSDF(spectrum sensing data falsification)攻击模式,并结合了压缩感知(compressed sensing,CS)技术与平均一致(average consensus)算法,建立了可防御这种宽带SSDF攻击的分布式宽带压缩频谱感知模型.频谱感知分为感知阶段和信息融合阶段.在感知阶段,各个CR(cognitiveradio)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,并作出本地频谱估计.在信息融合阶段,为了更好地排除宽带SSDF攻击节点的影响,建立了子信道声望值指标,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,提出的频谱感知模型可以有效地抵御宽带SSDF攻击,并且利用了恶意次用户节点的有用数据获得了额外的分集增益,提高了频谱感知的性能.     

CRSNs中基于传感器选择的高能效频谱感知算法

协同频谱感知(cooperative spectrum sensing, CSS)是认知无线电传感器网络中解决频谱资源稀缺的主要手段,针对现有频谱感知方法在降低能耗方面存在的不足,考虑一种从主要用户接收的具有不同的信噪比值的传感器所组成的真实网络场景,提出一种基于传感器选择的高能效频谱感知算法。该算法将可被传感器用来传输数据的信道按时间分成相等的框架,每框架中包含3个阶段：频谱感知、报告和数据传输;通过聚类得到所有能够满足CSS所需精度的传感器子集,并计算在每次协同频谱感知中这些传感器的平均能耗;在考虑传感器剩余能量的基础上,将每个框架中使用最少数量的传感器参与CSS过程建模为面向能耗的优化问题,并提出一种启发式算法进行求解。仿真实验结果表明,与现有的其他频谱感知方法相比,提出的算法在能量利用方面具有更好的性能。     

基于自选信任度的簇加权协作频谱感知算法

协作频谱感知技术可以有效地克服多径衰落、阴影及隐蔽终端等问题,但在协作频谱感知中,存在系统控制信道带宽消耗较大,计算复杂等问题。为了解决以上问题,对传统的指数加权和指数信任度函数中的权值系数做了修正,在传统簇加权协作频谱感知算法的基础上,提出了一种基于指数加权和互信任矩阵的自选信任度的簇加权协作频谱感知算法。仿真结果表明,该算法在保证较好检测概率的同时,能够有效地节省控制信道带宽,并保证系统的可靠性和有效性。     

基于异步分布式检测的协作频谱感知研究

构建了一种基于异步分布式检测的协作频谱感知(CSS)模型,推导了此模型在贝叶斯准则下的最优融合方案,并提出了一种不需要主用户先验信息的次优方案——最大后验概率(MAP)检测-K/N规则融合方案.分别对采用这两种方案时,协作频谱检测的虚警概率和检测(漏检)概率性能进行了理论分析和仿真,仿真结果显示两种方案都能有效提高频谱...     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

基于数据融合的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电(CR)网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰.数据融合是协作的频谱感知的关键技术.对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示最大后验概率准则和贝叶斯准则在认知无线电的环境中有优越的感知性能.     

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.     

基于压缩感知的联合协作频谱感知算法

基于压缩感知的联合协作频谱感知方法实现动态频谱感知,通过融合各次用户(SU)采集的感知数据,寻找超参数,并与判决门限值进行比较,以获得最终的频谱判决结果.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法减少了单个SU对压缩感知数据的不确定性,归一化均方误差（MSE）性能较好,并且该算法能够有效利用SU压缩感知数据信息,与其他典型算法相比,能获得更高的正确检测概率和较小的虚警概率.     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

协作感知门限自适应优化

 在频谱感知过程中,采用协作感知的方式对空间内多个节点的感知结果进行融合,可以消除路径阴影和深度衰落情况的影响,有效提高结果的准确性和可靠性。基于加权融合的协作判决准则,为了保证融合结果的检测概率和虚警概率达到标准,需要使每个节点的感知结果均达到相应的标准。因此提出通过对每个感知节点设定合适的感知门限进行优化。首先对各感知节点的进行分析,可以得到每个节点在检测概率和虚警概率一定的条件下,感知门限与节点权值的关系,其次通过遗传算法对权值的优化实现权值优化--感知门限优化的自适应优化过程。最后通过仿真验证该方法可以高效准确地实现感知门限的自适应优化,从而保证了协作频谱感知的实际性能。     

一种新颖的多用户协作频谱检测算法

频谱检测是认知无线电的一项核心技术,其检测性能容易受到信道衰落的影响.与单用户频谱检测相比较,多用户频谱检测能够克服认知无线电中衰落环境对系统检测性能的影响.文章分析了能量检测在高斯信道、瑞利衰落信道和阴影衰落信道下的检测性能,提出了一种新的多用户协作频谱检测数据融合算法.该方法采用1 bit的双极性信号表示单节点认知用户能量检测的判决结果并送至融合中心,融合中心根据每个认知用户的信噪比进行加权融合.仿真结果表明,该算法能够更加有效地克服信道衰落对频谱检测性能的影响,其检测性能明显优于OR准则算法.     

一种新颖的多用户协作频谱检测算法

频谱检测是认知无线电的一项核心技术,其检测性能容易受到信道衰落的影响.与单用户频谱检测相比较,多用户频谱检测能够克服认知无线电中衰落环境对系统检测性能的影响.文章分析了能量检测在高斯信道、瑞利衰落信道和阴影衰落信道下的检测性能,提出了一种新的多用户协作频谱检测数据融合算法.该方法采用1 bit的双极性信号表示单节点认知用户能量检测的判决结果并送至融合中心,融合中心根据每个认知用户的信噪比进行加权融合.仿真结果表明,该算法能够更加有效地克服信道衰落对频谱检测性能的影响,其检测性能明显优于OR准则算法.     

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明：该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.     

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing(CSS) among multiple users can greatly improve detection performance.However,when the number of secondary users(SUs;i.e.,spectrum sensors) is large,the sensing overheads(e.g.,time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS.In this paper,we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology.Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors,the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner.These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes.For comparison,we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination(OSC) scheme.Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme.Meanwhile,compared with the OSC scheme,the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

基于K-out-of-N融合准则的认知无线电网络优化

在认知无线电网络中,单个用户的感知很容易受到环境的影响,导致对目标频谱状态检测的误判。为提高系统频谱感知的准确性,引入了协作频谱感知机制。协作感知有效地降低了多径和阴影效应的影响,提高了系统检测精度。为了使协作频谱感知发挥出最优的性能,本文主要研究协作频谱感知中的数据融合方式,对K-out-of-N准则进行优化,考虑在漏检概率约束下,通过最小化错误概率从而求得K-out-of-N准则中的最优K值,降低协作遍历搜索K值所耗时间与能量,并在不同信道下进行仿真对比,验证优化后K-out-of-N准则的有效性。仿真结果表明,优化后的K-out-of-N准则可有效改善系统感知性能。     

宽带认知无线电中高效协作频谱压缩感知方案

文中将压缩感知、协作频谱感知、数据融合方法结合在一起,提出了一种新型高效协作频谱感知方案.除采用协作检测概率、协作虚警概率来衡量单个子信道的频谱感知性能外,还提出了系统无空率、系统误阻率两个概念以衡量整个宽带认知系统的频谱感知性能.仿真结果表明压缩感知理论可在近乎完美地重建信号的情况下有效地减少处理的数据量.     

采用空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知方案

针对认知无线电网络中存在的非理想反馈信道与用户间信道使合作频谱感知算法难以有效提高频谱检测性能的问题,提出了一种基于空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知(DCWCSS)方案。首先将所有未分组认知用户中具有最高用户间信道平均信噪比的两个用户分为一组,并依此将剩余用户进行两两分组,然后根据各认知用户检测结果对系统检测性能的贡献对认知用户进行加权,赋予不同权重,最后采用空时分组编码(STBC)方案将用户检测结果传输给基站进行判决。DC-WCSS方案可依据用户间信道平均信噪比进行动态分组,并根据认知用户检测结果的可靠性设置用户权重,能有效降低反馈阶段的误码率,从而提高系统检测性能。仿真结果表明,与基于传输分集的合作频谱感知方案相比,在虚警概率为0.3时,DC-WCSS方案的一次加权和二次加权后的系统检测概率可分别提升至少20%和30%。     

基于改进杂草优化算法的最优线性协作频谱感知

线性加权协作频谱感知模型下,针对虚警概率最大化检测概率的问题,提出了一种基于改进入侵性杂草优化算法的协作频谱感知方案。算法中的可行解与频谱协作感知模型中的权重向量相对应,通过寻求最优权重向量,来达到最大化检测概率的目的。同时将改进后的杂草算法与传统的杂草算法及基于修正偏差因子方法性能进行对比。结果表明,改进后的杂草算法可根据当前噪声环境合理分配系统的权重系数,以较小的迭代次数找到更优的权重向量,在虚警概率一定的前提下,获得高的检测概率,其性能优于原始MDC算法。     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.