分布式协作频谱感知中恶意攻击与智能防御方案研究

发布时间：2020-11-06 09:12

　　 认知无线电(cognitive radio,CR)采用动态频谱接入方式实现次用户对空闲频谱的二次利用,极大地提高了频谱利用率,有效缓解长期以来频谱资源紧张的问题。其中,认知用户之间进行协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)能够有效克服多径效应、阴影衰落以及传输损耗等制约因素的影响,极大提高了频谱利用率。然而,当认知用户中存在恶意用户时,恶意用户将向邻居用户传输虚假的感知值,误导邻居用户作出错误的判决,进而破坏整个认知网络的性能。因此,恶意用户的检测与防御变得尤为重要。本文主要针对拜占庭攻击(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)提出相关的防御方案,具体如下:首先,介绍在集中式以及分布式场景下协作频谱感知的相关理论知识,如常采用的融合算法,融合准则等,此外详细介绍在认知无线网络中的拜占庭攻击以及现有的防御措施。然后,针对不同类型的拜占庭攻击,侧重研究恶意用户之间存在协作攻击的场景,提出一种基于信誉与共识的分布式智能入侵防御方案。在该方案中,每一次迭代过程中,通过奖惩机制对认知用户进行信誉值的奖励或惩罚,并将认知用户的信誉值与一致性融合过程中的融合因子相结合,并共同作用于一致性融合过程。最终恶意用户在融合过程中的比重越来越小,诚实用户的比重越来越大,智能的恶意用户最终主动放弃恶意攻击,开始发送正确的感知值,达到全网共识。经过仿真分析,该方案能够有效抵御多个恶意用户(有协作/无协作)攻击,极大提高整个认知网络的健壮性与稳定性。最后,提出一种基于强化学习的分布式智能入侵防御方案,将强化模型与信誉模型相结合,认知用户通过不断的强化学习,选取最优的邻居用户进行合作,对应的获得一个瞬时回报和累计回报,然后进行对应的Q矩阵更新计算。同时进行信誉值的更新计算,当信誉值小于一定阀值的邻居用户视为潜在的恶意用户,最终智能的恶意用户放弃恶意攻击,发送正确的感知值,最终实现全网共识。经过仿真分析,该方案能够有效抵御多个恶意用户攻击的场景,极大提高了整个认知网络的稳健性。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN925
【部分图文】：

学专业学位硕士研究生学位论文 第一章 对多个恶意用户以及之间存在协作行为场景下，也将是未来的研究热点，受到广泛关注。无线电概述有效地提高频谱利用率，Joseph Mitola 博士于 1998年 8 月首度提出认知无线电电是一种智能无线通信技术，其中，最为重要的是认知，所谓认知就是认知用观察与学习周围环境，智能地做出选择，充分体现了认知用户的智能性。认知今仍是较多学者的关注要点，国内外学者也取得了较多令人瞩目的研究成果。J出的认知循环图较好的表示了认知无线电的技术架构，具体如图 1.1 所示。

图 1.2 Haykin 认知循环图上述的理论分析可知，Joseph Mitola 博士所提出的认知模型过于抽象，并且相是很清晰，实现起来相对困难，Simon Haykin 所提出的认知模型主要对于物理要求过高。随着认知无线电的日益发展，国内外学者对认知无线电进行更加深今后的研究方向中，人们可以从以下两个方向对认知循环进行相应的扩展与完 考虑协作与资源竞争优化：多个系统间的网络资源共享以及对应的优化策略频谱资源共享等。 引入分层联动和跨层设计等概念，目前认知无线电研究较多的主要集中在层，网络层，以及 MAC 层。未来不仅要突破物理层的设计研究，同时可以其他网络层如传输层，链路层等进行跨层设计，整体优化。无线电智能性研究现状

图 2.1 单用户频谱感知算法分类用户频谱感知主要分为发射机检测与接收机检测，其检测[26]、循环平稳检测[27]、匹配滤波检测[28]，本节主通常被视为一个二元假设检测模型，其优点是只需要少场景中使用较多。能量检测算法的核心是：当发射机信号加上一定的噪声，当发射机信号不存在时，检测到的公式（2.1）所示。010( ),( )( ) ( ) ( )z t Hy tH t h t z t H
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本文编号：2872950