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。     

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。     

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。     

基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法

在频谱感知中为了解决不同信誉用户网络节点之间的数据融合问题,提出了一种基于强化学习和共识融合的分布式协作频谱感知方法。该方法将每个感知用户认为是一个智能体(agent), agent通过强化学习算法从相邻节点选择合作用户进行共识融合,采用信誉值作为奖励,确保agent倾向于信誉高的节点进行融合,并同时降低恶意用户的信誉值,使其逐渐退出感知网络,最后采用一致性融合方法使整个网络达成共识,并与判决门限对比,完成协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够有效的识别恶意用户,并通过强化学习提高整个网络的感知性能,使协作频谱感知网络更具智能性和稳定性。     

基于不完美信道估计的闭环MIMO-MRC跨层设计

为提高无线通信网络的频谱效率,提出了一种MIMO-MRC(multiple-input multiple-output-maximal ratio combining)跨层设计方案。该方案是联合物理层的自适应调制技术(adaptive modulation, AM)和数据链路层的自动重传技术(automatic repeat request, ARQ)交互协作,发射端利用估计信道信息反馈,自适应调节调制模式,选择最优发射权矢量和自动重传发射数据。分析了估计误差对MIMO-MRC跨层系统的影响,给出了MIMO-MRC系统在信道估计存在误差时的频谱效率和中断概率的闭合表达式。通过仿真实验证明,对比SISO(single-input single-output)跨层系统和Alamouti’s跨层系统,MIMO-MRC跨层系统的性能有明显提高,可获得约3 dB的分集增益。     

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。     

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。     

考虑企业风险感知的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑企业风险感知的基础上，借鉴传染病模型(SIS)思想，将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型，并进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播存在稳定状态下的解，即风险传播阈值，该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定；考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性；随着企业风险恢复概率的不断增大，风险在R&D网络的传播范围越小；企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。     

联合OFDM技术的协作复数域网络编码算法

提出了一种正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)技术与协作复数域网络编码有机结合的OFDM-协作复数域网络编码(OFDM-cooperative complex field network coding, OFDM-CCFNC) 算法。理论分析了该算法的系统误帧率和频谱利用率,仿真结果表明,该算法能够克服无线信道的频率选择性衰落影响,提高系统频谱利用率。另外,基于最小化系统误帧率给出了该算法下的一种最优系统功率分配策略。     

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。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

巡航导弹协同攻击体系目标仿真优化

针对巡航导弹协同攻击体系目标方案仿真优化效率低下的问题,提出了以数据挖掘技术为基础的基于概率规则的仿真优化方法。该方法的主要思想是通过对仿真数据进行挖掘形成知识,并指导方案演化,从而提高仿真优化的效率。首先构造了协同攻击仿真优化问题;其次提出了优化算法的基本框架;重点研究了通过贝叶斯网络学习构建概率规则以及方案演化两项关键技术;最后,采用实例对所提出的方法的有效性进行了验证。     

基于相关系数的两级盲频谱感知算法

针对盲频谱感知检测概率低下的问题,提出一种多天线系统基于相关系数的两级感知算法。首先,通过多天线系统获得采样协方差矩阵获得相关系数;其次,用最大和最小相关系数作第一级检测的两个检验统计量;最后,对双门限之间的部分重新构造新的检验统计量进行第二级检测。蒙特卡罗仿真的结果表明,在采样次数较少的情况下,尤其是在低信噪比条件下,随着用户的增加,检测性能更优,与传统的双门限检测算法相比,不需要增加采样次数,节省运算成本。     

反辐射导弹对抗低截获概率雷达和诱饵技术

论述了低截获概率(low intercept probability,LIP)雷达降低反辐射导弹(anti-radiation-missile,ARM)的作用距离和诱饵使ARM失效的原理。用小波理论分析方法在噪声中提取信号和用信道化接收机测频,以减小LIP雷达的影响。提出采用窄波束被动雷达导引头或多模复合制导导引头特别是采用超分辨新体制导引头,以提高角分辨力,分辨出雷达和诱饵从而实施攻击。重点分析了空间谱估计测向分辨雷达与诱饵的原理,进行了仿真,仿真结果证明了这种体制的导引头的可行性和抗诱饵系统能力。     

基于能量检测的用户选择协作频谱感知

协作频谱感知(collaborative spectrum sensing,CSS)检测结果的上报尽管能够改善检测性能,但是也可能导致认知用户(secondary users,SU)产生较高的开销,同时引起对授权用户(primary users,PU)的干扰。基于双门限能量检测的用户选择CSS策略,称为双门限最佳选择上报(double threshold best selection reporting,DTBSR)策略,意在减少SU的平均检测时间和提高频谱感知的性能。单门限能量检测在受到噪声干扰后性能会严重下降,采用了基于最大比合并(maximum ratio combining,MRC)的双门限能量检测算法,通过考虑信息上报过程对PU产生的干扰,设计了在瑞利衰落信道下DTBSR策略与传统策略的虚警概率和检测概率表达式。仿真结果表明,与传统策略和最优选择上报策略相比,改进的策略能够提高检测性能并减少平均检测时间,并且还可以通过调节感知时间获得最小化漏检概率。     

控制信道受限的认知无线电联合频谱感知

在多用户认知无线电系统中,针对认知无线电用户合作频谱感知中联合检测性能的提高与控制信道带宽受限的矛盾,提出了一种基于能量检测的合作频谱感知方法。该方法放弃携带信息量较少的感知信息,并将携带信息量较多的感知信息量化后传送至数据融合中心。这种方法在兼顾认知无线电频谱感知性能的前提下,有效降低了控制信道开销。