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悪意のあるノードを含むコグニティブ無線システムにおける判定比較法を用いた協調スペクトルセンシング技術

机译:在包含恶意节点的认知无线电系统中使用判断比较方法的协调频谱感知技术

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摘要

本稿では,エネルギー検出に基づく協調スペクトルセンシングについて検討する.一般に,悪意のあるノードが存在する環境では,協調スペクトルセンシングの精度は大幅に劣化する.悪意のあるノードの影響を低減可能な方法として,センシングデータのプレフィルタリングと重み付けを行う方法がある.その際,悪意のあるノードとして,閾値から乖離が大きな偽りの値を規則的に送信する3種類のノードが検討されている.しかし,それら3種類以外の悪意のあるノードは考慮されていない.また,閾値からの乖離が小さな偽りの値を送信する悪意のあるノードの影響は低減することができない.本稿では,閾値からの乖離が大きな値を送信する悪意のあるノードだけではなく,閾値からの乖離が小さな値やランダムな値を送信する悪意のあるノードも識別し,それらが協調スペクトルセンシングに及ぼす影響を低減するアルゴリズムを提案する.計算機シミュレーションにより,提琴アルゴリズムがそれらすべての悪意のあるノードを識別し,それらの影響を低減できることを示す.
机译:在本文中,我们研究了基于能量检测的协作频谱感知。通常,在具有恶意节点的环境中,协调频谱感知的准确性会大大降低。作为一种可以减少恶意节点影响的方法,有一种预过滤和加权传感数据的方法。当时,作为恶意节点,正在考虑定期发送与阈值有较大偏差的错误值的三种类型的节点。但是,未考虑这三种类型以外的恶意节点。另外,不能减小发送与阈值有较小偏差的错误值的恶意节点的影响。在本文中,我们不仅识别传输与阈值有较大偏差的值的恶意节点,而且识别传输与阈值或随机值有较小偏差的值的恶意节点,它们会影响协作频谱感知。我们提出了一种减少影响的算法。计算机仿真表明,Koto算法可以识别所有这些恶意节点并减少其影响。

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