本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電頻譜感知關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了解決無線頻譜資源日益稀缺和頻譜利用率不高之間的供需矛盾,認(rèn)知無線電作為一種基于動(dòng)態(tài)頻譜接入的技術(shù)被廣泛研究。認(rèn)知無線電技術(shù)從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用的基石就是頻譜感知,即判定授權(quán)頻段內(nèi)有無授權(quán)用戶信號(hào)存在。只有在選定授權(quán)頻段內(nèi)沒有授權(quán)用戶信號(hào)的情況下,認(rèn)知無線電終端設(shè)備才能進(jìn)行認(rèn)知通信。本論文分析了認(rèn)知無線電協(xié)作頻譜感知的性能、抗干擾策略,研究了針對(duì)不同類型偽造頻譜感知數(shù)據(jù)(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻擊的協(xié)作感知方法。主要工作和貢獻(xiàn)如下:1.分析了協(xié)作頻譜感知中硬判決和軟判決的工作模式,推導(dǎo)出在感知性能方面使得軟判決優(yōu)于硬判決的量化比特?cái)?shù)的臨界值,在運(yùn)用軟判決進(jìn)行協(xié)作頻譜感知時(shí)只有以此臨界值作為標(biāo)準(zhǔn)才能夠取得優(yōu)于硬判決的感知性能;以最小化全局錯(cuò)誤概率為目的,在報(bào)告信道有誤的情況下,分析并選取了衰落信道條件下硬判決中最優(yōu)的融合準(zhǔn)則,為運(yùn)用硬判決進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)最優(yōu)準(zhǔn)則的快速選取提供了依據(jù)。2.在惡意節(jié)點(diǎn)發(fā)動(dòng)均勻性偽造頻譜感知數(shù)據(jù)攻擊的情況下,針對(duì)采用硬判決和軟判決兩種融合準(zhǔn)則進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò),研究了進(jìn)行協(xié)作頻譜感知的抗干擾措施:第一,考慮一種較為理想的情況,即認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中有信任節(jié)點(diǎn)存在。當(dāng)融合中心采用硬判決進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí),通過對(duì)融合中心正確識(shí)別、錯(cuò)誤識(shí)別正常次用戶的概率進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種能夠抵御惡意用戶獨(dú)立(聯(lián)合)發(fā)動(dòng)攻擊的協(xié)作感知算法。第二,考慮到實(shí)際無線通信過程中,在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)遭到來自于惡意用戶發(fā)動(dòng)的更加智能化的攻擊(如基于信用度累積)且無法確定信任節(jié)點(diǎn)的情況下,提出了一種基于信用度的感知算法。該算法采用軟判決進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,針對(duì)不同信用度范圍內(nèi)的次用戶采用不同的計(jì)算規(guī)則更新其信用度的數(shù)值,結(jié)合OGK(Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring)算法削弱了網(wǎng)絡(luò)中惡意節(jié)點(diǎn)對(duì)全局感知性能的影響,保證了協(xié)作感知的魯棒性。第三,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)采用的本地感知方法存在不確定性因素時(shí),分析了證據(jù)理論本身作為軟判決準(zhǔn)則應(yīng)用于協(xié)作頻譜感知可能存在的缺陷,提出了一種基于次用戶彼此之間證據(jù)相似度的感知算法。該算法在計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)中所有次用戶之間證據(jù)相似度的基礎(chǔ)上,運(yùn)用相似度矩陣得到每個(gè)次用戶從其它次用戶那里獲取的證據(jù)支持度,然后利用局外人檢測方法將疑似惡意節(jié)點(diǎn)排除在數(shù)據(jù)融合過程之外。3.當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)向認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)發(fā)動(dòng)非均勻性攻擊的時(shí)候,分析了靜態(tài)非均勻性攻擊和動(dòng)態(tài)非均勻性攻擊的模型。通過比較網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)本地判決結(jié)果與融合中心全局判決結(jié)果不一致的次數(shù),針對(duì)兩種非均勻性攻擊模式分別提出了基于節(jié)點(diǎn)自信息量以及基于k-medoids聚類算法的協(xié)作頻譜感知算法,提高了協(xié)作頻譜感知的感知性能;同時(shí)保證了當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中所占比例逐漸增大時(shí),協(xié)作感知的性能仍能維持在較高水平。4.針對(duì)不具備融合中心的分布式認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò),分析了基于收斂的協(xié)作感知算法在網(wǎng)絡(luò)中混入惡意節(jié)點(diǎn)時(shí)存在的安全問題,提出了一種基于可信鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收斂的分布式協(xié)作感知算法。通過分析節(jié)點(diǎn)在最近三次數(shù)據(jù)循環(huán)中的變化趨勢,有效降低了惡意節(jié)點(diǎn)攻擊成功的概率,取得了良好的收斂效果。5.本文研究了當(dāng)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中的次用戶存在自私性時(shí),每個(gè)次用戶都為了盡可能節(jié)約能量用于數(shù)據(jù)傳輸而減少自身參與協(xié)作感知概率的問題。針對(duì)認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)面對(duì)多個(gè)主用戶時(shí),需要對(duì)多個(gè)授權(quán)頻段進(jìn)行感知的情況,運(yùn)用演化博弈論進(jìn)行多次循環(huán)更新。首先確定參與協(xié)作頻譜感知的次用戶,然后利用信息熵的相關(guān)性質(zhì)找出最適合次用戶進(jìn)行頻譜感知的授權(quán)頻段,使得網(wǎng)絡(luò)中所有次用戶通過感知博弈得到的收益最大化。該研究保證了當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中次用戶存在自私性時(shí),通信系統(tǒng)的全局感知性能仍能夠達(dá)到較高水準(zhǔn)。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 協(xié)作頻譜感知 偽造頻譜感知數(shù)據(jù)攻擊 分布式感知 演化博弈論
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-21
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 認(rèn)知無線電頻譜感知15-17
• 1.3 認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)研究現(xiàn)狀17-19
• 1.4 主要研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 多個(gè)認(rèn)知用戶協(xié)作頻譜感知21-43
• 2.1 單用戶本地頻譜感知21-26
• 2.1.1 頻譜感知的分類21-22
• 2.1.2 常見的信號(hào)檢測方法22-24
• 2.1.3 單用戶頻譜感知的不足24-26
• 2.2 多用戶協(xié)作頻譜感知26-41
• 2.2.1 協(xié)作頻譜感知的分類26-28
• 2.2.2 融合中心采用的數(shù)據(jù)融合方法28-35
• 2.2.3 硬判決中最優(yōu)融合準(zhǔn)則的選取35-41
• 2.3 協(xié)作頻譜感知面臨的安全問題41-42
• 2.4 本章小結(jié)42-43
• 第三章 均勻性SSDF攻擊情況下采用硬判決和軟判決的協(xié)作感知43-71
• 3.1 攻擊類型43-45
• 3.2 惡意用戶之間發(fā)動(dòng)攻擊時(shí)的關(guān)系45-46
• 3.3 基于硬判決的抵抗惡意用戶攻擊方法46-55
• 3.3.1 系統(tǒng)模型46-47
• 3.3.2 抵抗惡意用戶攻擊的協(xié)作感知47-50
• 3.3.3 仿真結(jié)果與分析50-55
• 3.4 基于信用度的安全協(xié)作感知55-62
• 3.4.1 系統(tǒng)模型55-56
• 3.4.2 基于信用度的抗干擾方法56-59
• 3.4.3 仿真結(jié)果與分析59-62
• 3.5 基于證據(jù)理論的改進(jìn)感知方法62-70
• 3.5.1 證據(jù)理論的基本概念62-64
• 3.5.2 證據(jù)理論的主要不足64-65
• 3.5.3 基于證據(jù)理論的安全決策方法65-67
• 3.5.4 仿真結(jié)果與分析67-70
• 3.6 本章小結(jié)70-71
• 第四章 非均勻性SSDF攻擊情況下的安全感知71-87
• 4.1 非均勻性攻擊的定義71-73
• 4.1.1 靜態(tài)非均勻性攻擊71-72
• 4.1.2 動(dòng)態(tài)非均勻性攻擊72-73
• 4.2 靜態(tài)非均勻性攻擊狀態(tài)下的緩解策略73-79
• 4.2.1 系統(tǒng)模型73-74
• 4.2.2 基于節(jié)點(diǎn)自信息量的感知方法74-75
• 4.2.3 仿真結(jié)果與分析75-79
• 4.3 動(dòng)態(tài)非均勻性攻擊狀態(tài)下的協(xié)作感知79-85
• 4.3.1 研究動(dòng)機(jī)79-80
• 4.3.2 k-medoids聚類算法的基本概念80
• 4.3.3 基于k-medoids聚類算法的抗干擾方法80-81
• 4.3.4 仿真結(jié)果與分析81-85
• 4.4 本章小結(jié)85-87
• 第五章 基于可信鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收斂的分布式協(xié)作頻譜感知87-100
• 5.1 分布式收斂感知算法87-93
• 5.1.1 基本原理88-89
• 5.1.2 安全性能分析89-93
• 5.2 基于可信鄰節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收斂的感知算法93-97
• 5.2.1 算法收斂條件93-94
• 5.2.2 算法流程94-97
• 5.3 仿真結(jié)果與分析97-99
• 5.4 本章小結(jié)99-100
• 第六章 多個(gè)主用戶條件下基于演化博弈論的頻譜感知方案100-114
• 6.1 納什均衡100-102
• 6.2 演化博弈論102-104
• 6.3 系統(tǒng)模型104-105
• 6.4 基于演化博弈論的感知方案105-109
• 6.5 仿真結(jié)果與分析109-112
• 6.6 本章小結(jié)112-114
• 第七章 總結(jié)與展望114-117
• 7.1 全文工作總結(jié)114-115
• 7.2 后續(xù)工作展望115-117
• 致謝117-118
• 參考文獻(xiàn)118-125
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的成果125-126

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