短包隐蔽通信下抗检测-干扰式攻击策略

为应对潜在的检测-干扰式恶意攻击,提出了一种基于短包隐蔽通信的抗检测-干扰攻击策略,通过隐藏无线传输行为的存在来实现抗干扰。考虑到干扰机采用Shewhart变点检测实时判断源节点的传输行为,当判决源节点正在传输数据包后启动人工干扰。为隐藏无线传输行为,源节点随机选择一个起始时刻以低功率、低速率传输有限长编码数据包。数据包发送功率越小、编码长度越短,隐蔽性越强,抗检测-干扰式攻击性能越好,但发送功率小和编码长度短使得接收端数据包译码错误概率较大。以有效传输速率最大为目标对数据包发送功率和编码长度进行优化设计。结果表明,存在最优的发送功率和编码长度使系统在传输隐蔽性和可靠性之间取得最优折衷。数值仿真结果验证了理论分析,证明了所提方案的有效性以及优化数据包编码长度和发送功率的必要性。     

超密集6G网络中的高效频谱资源共享方法

面对6G网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战,提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先,根据6G网络太赫兹通信特点,设计了多维超图干扰模型,包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰,通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策,将问题建模为超图博弈,并证明该博弈为势能博弈,至少存在一个纳什均衡点。然后,设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法,求解频谱分配策略。仿真表明,所提的多维超图博弈实现了6G环境下分布式的频谱共享,与传统超图博弈方法相比,进一步降低了用户间的干扰水平,网络吞吐量大幅提升。     

超密集6G 网络中的高效频谱资源共享方法

面对6G网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战，提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先，根据6G网络太赫兹通信特点，设计了多维超图干扰模型，包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰，通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策，将问题建模为超图博弈，并证明该博弈为势能博弈，至少存在一个纳什均衡点。然后，设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法，求解频谱分配策略。仿真表明，所提的多维超图博弈实现了6G环境下分布式的频谱共享，与传统超图博弈方法相比，进一步降低了用户间的干扰水平，网络吞吐量大幅提升。