非安全环境下分布式dlms算法研究与应用

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2、单位代码１化６４学号１３０１２１００１６ＴＴ１１分类号！９密级—５西安邮电大学硕±研究生学位论文题（中、巧文）目非患全巧墳了分也或口著法巧茫与度巧８６＾巧？－哈马曲巧中今＿５姐辟的９＿９巧＾＿的？—心搜句＿＾＾＿咕妈ｙ単－學畔岛ｙ—的嘿啤作者姓名壬凡指导教师姓名、职务片龙孩教授＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿学科口类王学学科（专业）＿＿＿．＿逼偉与億葛＿奏绿提交论文日期…－三。Ｔ：女年为月？摘要随着传感器时代的来临，分布式自适应网络已经成为具有挑战性的热点研究领域，化及为自

3、然界中的各种自组织。自适应网络擅长分布式信息的处理和优化问题复杂行为建模。本文研究分布式自适应网络中应用广泛的分布式估计问题。分布式一网络是由，レ义及数据传输能力的节点组成群具有数据处理学习，这些节点多样一化的拓扑结构连接在起形成互联网络，网络中的节点可与各自的邻居节点进行信息交互，通过相互协作完成对共同目标参数的估计。分布式算法是分布式估计的核屯、。技术，是由自适应估计算法和协作策略共同组成本文研巧重点是基于ＬＭＳ的分布式估计算法。首先，本文简要概述了分布式估计所面临的问题和挑战，Ｗ及分布式估计算法一的应用和国内外发展现状，并且介绍了

4、种基本的单节点自适应估计算法，即最小均方（ＬＭＳ）算法，然后在单节点估计的基础上，研究多节点协作估计算法，详细描述了分布式协作策略中的扩散策略，引出了扩散最小均方（ＤＬＭＳ）算法，并且对单节点ＬＭＳ估计算法和多节点ＤＬＭＳ估计算法进行了仿真比较。仿真结果表明，多节点合作估计的性能要优于单节点估计，说明信息的交互可Ｗ带来性能的提高。，，恶意节点的存在会篡改自身的数据其次实际的网络环境并不是绝对安全的，，恶意节点的攻击方式多样化并且通过扩散进而影响整个网络的估计性能。而且，其攻击行为难预测，为此，本文对多种攻击行为进行了分析，将常见的攻击概括

5、为同向攻击和高斯攻击，针对同向攻击提出了基于中值滤波的分布式扩散最小均方－过对接收到的邻居节点的估计值进行排序（ＭＦＤＬＭＳ）算法，然后进，该算法通行中值滤波处理，，弃用排在邻居集合两端的恶意攻击值有效抑制恶意节点带来的－ＭＦＤＬＭＳＭＦ－ＤＬＭＳ影响，而且。但是算法对高斯攻击的效果不理想算法自身受，导致其应用性有限拓扑结构和恶意节点数量影响因素较大。为了寻找鲁痒性更强一的算法，本文在扩散融合阶段提出种异常数据检测方法和恶意节点评价Ｗ及预警机制，并将其应用于ＤＬＭＳ估计算法中作为改进，得到基于异常数据检测的分布式ＯＤＤ－ＤＬＭＳ）扩散最小

6、均方，此方法能够使正常节点在每次迭代过程中准确（算法一识别出恶意节点的数据并拒绝其进入下步运算，其评价和预警机制能够有效给出恶意节点的安全指标并且及时做出安全预警。仿真结果表明，相比ＤＬＭＳ算法，在攻击情况下两种算法都能够大幅度提髙整个网络的估计性能，有效降低恶意节点的－－影响，但ＯＤＤＤＬＭＳ算法比ＭＦＤＬＭＳ算法的鲁棒性更强，效果更好。一最后，利用分布式估计解决不同领域的问题也是本文研究的个重点。本文将分布式估计与频谱感知相结合，利用自适应ＬＭＳ算法对原始发送信号的幅度进行Ｉ，单节点实时估计，并ｗ其估计值作为检验统计量判断主用户是否

7、存在，实现频谱感知。理论和仿真结果均表明，此方法对微弱信号检测能力较强，且性能明湿优于能量检测算法，而且有效克服噪声不确定度的影响。关键词；自适应网络；分布式估计；分布式ＤＬＭＳ算法；恶意攻击；频谱感知ＩＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＤｉｉｉｉｓ化化ｕｔｅｄａｄａｐｔａｔｏｎｏｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓｈａｓｅｍｅｒｇｅｄａｓａｎａｔｔｒａｃｔｖｅａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｎｇ＊ｉｅ化ａｒｃｈａｒｅａｗｉｔｈ化ｅａｄｖｅｎｔｏｆｍｕｌｔｉａｅｎｔｎｅｔｗｏｒｋｓＤｉｒｉｂ山ａｄｔｉｇ