基于节点识别的协作频谱检测算法

发布时间：2018-10-22 19:11

【摘要】：在认知无线网络协作频谱感知过程中,感知节点所处的恶劣信道环境会导致本地频谱检测结果发生偏差,有时一些故障节点或恶意节点发送的误导信息来干扰认证网络融合中心的全局判决。根据认知网络感知节点的历史感知信息,将感知节点分为可信节点、不可信节点和故障或恶意节点,提出了一种基于节点识别的协作频谱检测算法。在该算法中,融合中心舍弃故障或恶意节点,使其不得参与数据融合,同时也不考虑不可信节点当前发送的本地检测结果。这样,一方面消除了故障或恶意节点对全局频谱判决的影响,另一方面降低了融合中心计算复杂度。仿真结果表明,该算法能有效克服故障或恶意节点的干扰,提高认证网络协作频谱检测性能。
[Abstract]:In the process of cooperative spectrum sensing in cognitive wireless networks, the bad channel environment of the sensing nodes will lead to the deviation of the local spectrum detection results. Sometimes some faulty nodes or malicious nodes send misleading information to interfere with the global decision of authentication network fusion center. According to the historical perception information of cognitive network perceptual nodes are divided into trusted nodes untrusted nodes and malevolent or malevolent nodes. A cooperative spectrum detection algorithm based on node identification is proposed. In this algorithm, the fusion center forgets the malevolent or malevolent nodes so that it does not participate in the data fusion, and does not consider the current local detection results sent by the untrusted nodes. In this way, the influence of fault or malicious nodes on global spectrum decision is eliminated, and the computational complexity of fusion center is reduced. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively overcome the fault or malicious node interference and improve the performance of cooperative spectrum detection in authentication networks.
【作者单位】： 南通大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61371112)资助项目 国家大学生创新创业训练计划(201310304050Z)资助项目
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2288054