一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法

传统的航空无线电协作频谱感知算法无法区分节点的性质(普通/恶意),而新的加权序贯检测(weighted sequential probability ratio test,WSPRT)算法虽然解决了这个问题,但在具有频谱感知数据篡改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击节点的环境中,无法保持高的感知正确率。提出了一种改进型WSPRT算法,在传统的WSPRT算法基础上改进了信誉度奖惩方案,增加了临近时间内感知稳定度的量化。从实验仿真结果看,改进后的算法不仅时间复杂度更低,而且能够有效地识别恶意节点,对于恶意用户的判定更准确。

一种基于改进加权序贯检测的协作频谱感知算法

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度,但是在具有频谱感知数据窜改(spectrum sensing data falsification,SSDF)节点的环境下,系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题,提出了一种基于加权序贯检测(weighted sequential probability ratio test,WSPRT)的频谱感知融合算法。通过给每个节点赋予信誉度权值,设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点,从而优化系统感知性能。仿真实验表明,所提出的算法减少了SSDF节点带来的影响,提高了系统的检测准确率和稳定性。

基于增强信誉度的联合频谱感知算法研究

在认知无线电多节点联合频谱感知中,当感知节点中存在恶意用户发起频谱感知数据窜改(spectrum sensing data falsification,SSDF)攻击时,联合频谱感知的性能将受到严重影响。针对上述问题,研究并建立一种具有潜伏期的攻击模型。该模型在信誉值偏低时将停止攻击并累积信誉值,并在此基础上提出基于信誉机制的加权序贯检测(weighted sequential probability ratio test,WSPRT)算法,在计算权值时,综合考虑单节点表现的可信度和稳定度。仿真比较了传统检测算法与该算法在不同攻击模式下的关键性能。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法检测性能提升,适用于有大量恶意节点存在的环境,并可以有效抵御更加灵活的SSDF攻击。

一种基于信任度的频谱感知数据融合算法

为了在有恶意节点的情况下提高频谱的检测概率,并用更少的样本数来达到判决门限,提出一种基于正确判断能力的改进加权序贯频谱检测算法。该方法通过节点的正确判断能力对各个节点的似然比加权一个更优的系数,能够识别恶意节点并且利用恶意节点发送的数据。仿真结果表明,新算法能够在较少样本数的情况下获取较高的检测概率。

基于信誉度的频谱感知数据融合算法

频谱感知数据融合算法对认知无线网络性能起到重要作用,目前各频谱感知算法在检测恶意节点及适应认知用户环境变化上的性能有待加强,为此,提出了一种基于认知用户过往判决记录的改进加权序贯概率比检测算法。该方法通过融合中心记录认知用户过往判决结果的符合次数,改变其信誉度,从而得到该认知用户判决结果在融合结果中所占有的加权,最终得到更为理想的判决结果。