认知无线电频谱感知关键技术研究

发布时间：2017-05-09 15:16

  本文关键词：认知无线电频谱感知关键技术研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了解决无线频谱资源日益稀缺和频谱利用率不高之间的供需矛盾,认知无线电作为一种基于动态频谱接入的技术被广泛研究。认知无线电技术从理论走向实际应用的基石就是频谱感知,即判定授权频段内有无授权用户信号存在。只有在选定授权频段内没有授权用户信号的情况下,认知无线电终端设备才能进行认知通信。本论文分析了认知无线电协作频谱感知的性能、抗干扰策略,研究了针对不同类型伪造频谱感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击的协作感知方法。主要工作和贡献如下:1.分析了协作频谱感知中硬判决和软判决的工作模式,推导出在感知性能方面使得软判决优于硬判决的量化比特数的临界值,在运用软判决进行协作频谱感知时只有以此临界值作为标准才能够取得优于硬判决的感知性能;以最小化全局错误概率为目的,在报告信道有误的情况下,分析并选取了衰落信道条件下硬判决中最优的融合准则,为运用硬判决进行数据融合时最优准则的快速选取提供了依据。2.在恶意节点发动均匀性伪造频谱感知数据攻击的情况下,针对采用硬判决和软判决两种融合准则进行数据融合的认知无线电网络,研究了进行协作频谱感知的抗干扰措施:第一,考虑一种较为理想的情况,即认知无线电网络中有信任节点存在。当融合中心采用硬判决进行数据融合时,通过对融合中心正确识别、错误识别正常次用户的概率进行优化,提出了一种能够抵御恶意用户独立(联合)发动攻击的协作感知算法。第二,考虑到实际无线通信过程中,在认知无线电网络遭到来自于恶意用户发动的更加智能化的攻击(如基于信用度累积)且无法确定信任节点的情况下,提出了一种基于信用度的感知算法。该算法采用软判决进行数据融合,针对不同信用度范围内的次用户采用不同的计算规则更新其信用度的数值,结合OGK(Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring)算法削弱了网络中恶意节点对全局感知性能的影响,保证了协作感知的鲁棒性。第三,当网络中节点采用的本地感知方法存在不确定性因素时,分析了证据理论本身作为软判决准则应用于协作频谱感知可能存在的缺陷,提出了一种基于次用户彼此之间证据相似度的感知算法。该算法在计算得到网络中所有次用户之间证据相似度的基础上,运用相似度矩阵得到每个次用户从其它次用户那里获取的证据支持度,然后利用局外人检测方法将疑似恶意节点排除在数据融合过程之外。3.当恶意节点向认知无线电网络发动非均匀性攻击的时候,分析了静态非均匀性攻击和动态非均匀性攻击的模型。通过比较网络中每个节点本地判决结果与融合中心全局判决结果不一致的次数,针对两种非均匀性攻击模式分别提出了基于节点自信息量以及基于k-medoids聚类算法的协作频谱感知算法,提高了协作频谱感知的感知性能;同时保证了当恶意节点在认知无线电网络中所占比例逐渐增大时,协作感知的性能仍能维持在较高水平。4.针对不具备融合中心的分布式认知无线电网络,分析了基于收敛的协作感知算法在网络中混入恶意节点时存在的安全问题,提出了一种基于可信邻节点数据收敛的分布式协作感知算法。通过分析节点在最近三次数据循环中的变化趋势,有效降低了恶意节点攻击成功的概率,取得了良好的收敛效果。5.本文研究了当认知无线电网络中的次用户存在自私性时,每个次用户都为了尽可能节约能量用于数据传输而减少自身参与协作感知概率的问题。针对认知无线电网络面对多个主用户时,需要对多个授权频段进行感知的情况,运用演化博弈论进行多次循环更新。首先确定参与协作频谱感知的次用户,然后利用信息熵的相关性质找出最适合次用户进行频谱感知的授权频段,使得网络中所有次用户通过感知博弈得到的收益最大化。该研究保证了当网络中次用户存在自私性时,通信系统的全局感知性能仍能够达到较高水准。
【关键词】：认知无线电 协作频谱感知 伪造频谱感知数据攻击 分布式感知 演化博弈论
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN925
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 认知无线电频谱感知15-17
• 1.3 认知无线电频谱感知技术研究现状17-19
• 1.4 主要研究内容与论文结构19-21
• 第二章 多个认知用户协作频谱感知21-43
• 2.1 单用户本地频谱感知21-26
• 2.1.1 频谱感知的分类21-22
• 2.1.2 常见的信号检测方法22-24
• 2.1.3 单用户频谱感知的不足24-26
• 2.2 多用户协作频谱感知26-41
• 2.2.1 协作频谱感知的分类26-28
• 2.2.2 融合中心采用的数据融合方法28-35
• 2.2.3 硬判决中最优融合准则的选取35-41
• 2.3 协作频谱感知面临的安全问题41-42
• 2.4 本章小结42-43
• 第三章 均匀性SSDF攻击情况下采用硬判决和软判决的协作感知43-71
• 3.1 攻击类型43-45
• 3.2 恶意用户之间发动攻击时的关系45-46
• 3.3 基于硬判决的抵抗恶意用户攻击方法46-55
• 3.3.1 系统模型46-47
• 3.3.2 抵抗恶意用户攻击的协作感知47-50
• 3.3.3 仿真结果与分析50-55
• 3.4 基于信用度的安全协作感知55-62
• 3.4.1 系统模型55-56
• 3.4.2 基于信用度的抗干扰方法56-59
• 3.4.3 仿真结果与分析59-62
• 3.5 基于证据理论的改进感知方法62-70
• 3.5.1 证据理论的基本概念62-64
• 3.5.2 证据理论的主要不足64-65
• 3.5.3 基于证据理论的安全决策方法65-67
• 3.5.4 仿真结果与分析67-70
• 3.6 本章小结70-71
• 第四章 非均匀性SSDF攻击情况下的安全感知71-87
• 4.1 非均匀性攻击的定义71-73
• 4.1.1 静态非均匀性攻击71-72
• 4.1.2 动态非均匀性攻击72-73
• 4.2 静态非均匀性攻击状态下的缓解策略73-79
• 4.2.1 系统模型73-74
• 4.2.2 基于节点自信息量的感知方法74-75
• 4.2.3 仿真结果与分析75-79
• 4.3 动态非均匀性攻击状态下的协作感知79-85
• 4.3.1 研究动机79-80
• 4.3.2 k-medoids聚类算法的基本概念80
• 4.3.3 基于k-medoids聚类算法的抗干扰方法80-81
• 4.3.4 仿真结果与分析81-85
• 4.4 本章小结85-87
• 第五章 基于可信邻节点数据收敛的分布式协作频谱感知87-100
• 5.1 分布式收敛感知算法87-93
• 5.1.1 基本原理88-89
• 5.1.2 安全性能分析89-93
• 5.2 基于可信邻节点数据收敛的感知算法93-97
• 5.2.1 算法收敛条件93-94
• 5.2.2 算法流程94-97
• 5.3 仿真结果与分析97-99
• 5.4 本章小结99-100
• 第六章 多个主用户条件下基于演化博弈论的频谱感知方案100-114
• 6.1 纳什均衡100-102
• 6.2 演化博弈论102-104
• 6.3 系统模型104-105
• 6.4 基于演化博弈论的感知方案105-109
• 6.5 仿真结果与分析109-112
• 6.6 本章小结112-114
• 第七章 总结与展望114-117
• 7.1 全文工作总结114-115
• 7.2 后续工作展望115-117
• 致谢117-118
• 参考文献118-125
• 攻读博士学位期间取得的成果125-126

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