模拟主用户攻击下协作频谱感知最佳融合准则

认知无线电网络中,协作频谱感知技术利用多个认知用户的本地感知,克服了多径效应、阴影效应等问题的制约,提高了系统的检测性能。认知无线电提出的动态频谱接入方法在有效解决频谱稀缺问题的同时也给网络带来了威胁。其中之一就是主用户模拟攻击(PUEA),即一些恶意用户试图模仿主用户信号来欺骗次级用户,从而阻止次级用户访问空闲频段。考虑一个能根据自己的感知并判决主用户是否存在的智能攻击者,它在主用户不存在时发送伪造信号;在此基础上推导了基于能量检测的协作频谱感知检测概率,并进一步对融合准则进行了优化,从而得到了总误差概率最小时的最佳融合准则;对PUEA存在情况下基于能量检测的协作频谱感知的最佳融合准则进行了仿真,进一步验证了推导结果。

语言辨识系统中最佳线性融合技术的研究

本文利用不同参数提取方法对语言辨识系统中的线性融合技术进行了研究。融合系数的获取通过三个准则进行实现,CFM准则、MSE准则和CE准则。实验系统采用了区分性高斯混合模型,利用OGI-TS多语种电话语音语料库,对决策级融合性能进行了评估。实验表明,利用决策级融合技术,选择最佳融合系数,可以很好地改善语言辨识率。