基于信任簇的协作压缩频谱感知新算法

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1、基于信任簇的协作压缩频谱感知新算法　　摘要：频谱感知是实施认知无线电CR的关键问题。一些恶意用户篡改数据，降低了频谱感知性能。为此，提出面向恶意用户环境的基于信任簇的压缩频谱感知TCCSS算法。先利用最大似然ML估计簇离主级用户的距离，并与预设的门限值比较，寻找到信任簇。然后，依据信任簇提供的信息，使用压缩频谱感知算法对信道状态进行检测。仿真结果表明，提出的TCCSS算法能够有效地应对恶意用户的环境，准确地检测恶意用户，同时保持高的频谱检测率。　　关键词：认知无线电；频谱感知；恶意用户；攻击；最大似然估计　　中图分类号：TN911.23?

2、34；TPT393文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）19?0037?05　　Abstract：Thespectrumsensingisanimportantproblemtoimplementthecognitiveradio（CR）networks.Somemalicioususerstamperthedata，whichwillreducetheperformanceofspectrumsensing.Therefore，thetrustfulcluster?basedcompressedspectrumsensi

3、ng（TCCSS）algorithmorientedtothemalicioususersenvironmentisproposed.Themaximumlikelihood（ML）isusedtoestimatethedistancebetweentheclusterandprimaryuser，andthedistanceiscomparedwiththepresetthresholdtosearchthetrustedcluster.Andthenthecompressedspectrumsensingalgorithm10isus

4、edtodetectthechannelconditionaccordingtotheinformationprovidedbytrustfulcluster.ThesimulationresultsshowthattheproposedTCCSSalgorithmcandealwiththemalicioususerenvironmenteffectively，detectthemalicioususersaccurately，andmaintainthehighspectrumdetectionrate.　　Keywords：cogn

5、itiveratio；spectrumsensing；malicioususer；attack；maximumlikelihoodestimation　　0引言　　随着无线频谱资源日益紧张，认知无线电CR（CognitiveRadio）技术受到广泛关注。频谱感知是CR网络中最关键的技术之一。如果不能正确地感知频谱，将损害主级系统的性能。每个次级用户SU（SecondaryUser）周期地感测频谱，如果信道没有被主级用户PU（PrimaryUser）使用，SU就占用该信道。此外，当PU开始利用信道传输信息时，SU必须释放信道。　　目前，许多

6、研究学者密切关注频谱感知技术。作者提出了在频谱感知过程中估计时空检测性能[1]。文献[2]考虑了认知无线电的休眠模式，提出了频谱感知过程中最小化能量消耗的方案。此外，为了提高检测性能，文献[3]提出了基于相关检测算法。　　然而，阴影衰落和多径影响降低了用户的感知性能。解决此问题的有效方法之一就是多个次级用户SU进行协作感知。目前，协作感知已得到广泛研究[4?5]。但是，目前这些方案并没有考虑到恶意用户的攻击问题，一旦遭遇恶意用户，频谱的检测性能将急剧下降。10目前主要有以下两类攻击：　　（1）恶意用户操纵感测数据，从而误导融合中心作出关于

7、信道是否占用的错误决定。这类攻击称为频谱感测数据SSDA（SpectrumSensingDataAttack）攻击[6?9]。　　文献[6]利用简单的基于能量检测的方案挖掘恶意用户。文献[7]提出一个权值序列概率模型。将误报数据的次级用户SU称为攻击者。误报的数据越多，权值系数越小，文献[8]提出了基于迭代状态估计的鲁棒协作感知模型。先估计用户的状态，然后用迭代算法挖掘恶意用户。此外，文献[9]中将邻近用户划分成簇，将簇内用户的信号RSS发送至同一个基站。　　（2）攻击者伪造主级用户PU的一些重要特性，并把被篡改的数据发送给其他次级用户，

8、这类攻击称为主级用户仿真攻击PUEA（PUEmulationattack）[10?14]。文献[10]提出了NA（NeighborAssisted）频谱感知方案。每个SU先单独地进行频谱感知，