协作频谱感知

摘要： 为了解决频谱资源利用率低的问题,引入了认知无线网络的概念。在认知无线网络中,次要用户可以在不影响主要用户正常工作的前提下机会性地接入授权频段,故精确地感知频谱的状态并快速准确地接入授权频段就显得尤为重要。由于网络中存在干扰和阴影衰落等因素,传统的频谱感知效果不理想。本文引入了协作频谱感知技术,通过强化学习算法选择参与协作的次要用户,综合各协作用户的感知信息来最小化信道中的干扰,同时也减少次要用户的信令损耗,最后通过深度神经网络对感知结果的分类问题进行改进;提出了一种基于协作频谱感知的深度强化学习算法。仿真结果表明,该算法相比传统的SVM、K-out-of-N和深度学习算法具有更好的感知性能。

摘要： 针对频谱感知中单循环频率检测不能充分利用信号循环谱信息的缺点,本文提出一种基于无线环境图(radio environment map,REM)信息辅助的多循环频率协作频谱感知方法.本文方法第1步在多个认知用户处分别选取多个相同的循环频率进行循环平稳检测,选取谱相关函数幅度作为检测统计量,根据推导的判决门限公式设定恒虚警概率时的门限值,经判决融合得出单个认知用户处的检测结果;第2步根据REM提供的授权用户与认知用户之间的距离信息计算各认知节点处的权值系数,并通过与对应节点处的检测结果加权融合来提高检测结果的可信度.仿真结果表明,改进方法能有效检测到授权用户,在低信噪比条件下有更好的检测性能且具有更强的实用性.

摘要： 认知无线电是解决无线通信能量有效性问题的关键技术,其中频谱感知对于提高频谱的利用效率有着重要意义.针对基于共识的分布式协作频谱感知算法易受到恶意节点数据注入攻击,影响认知网络性能的问题,本文提出了两种基于神经网络的恶意节点检测和定位方法抵制网络内的恶意攻击行为,并采用基于Gossip Learning的联合学习策略进一步增强训练邻域检测和定位模型的鲁棒性.本文在9个认知节点的曼哈顿网络上模拟了分布式频谱感知的过程,并验证所提出方法的有效性.结果表明,所提方法具有良好的恶意节点检测和定位性能,联合学习策略能够使神经网络在样本局部有限的情况下学习到更多的攻击特征,提高本地检测和定位模型的可靠性.

摘要： 认知无线电是一种智能技术,它可以根据周围无线环境的改变而自动快速调整频谱参数。在认知无线电中需要采用频谱感知技术来快速探测频谱空穴。分析了一种基于能量检测法进行频谱感知的优化算法,该算法起到了优化代价函数的目的。在此基础上提出一种复杂网络结构下快速频谱感知的方法,该算法在满足给定临界代价函数的情况下,减少了所需的协作认知用户数,改善了漏检率性能。

摘要： 《数据采集与处理》2022年第2期346-358页发表的“基于深度强化学习的认知无线电协作频谱感知”一文(作者:彭艺,朱桢以,魏翔,谢钊萍,单位:昆明理工大学信息工程与自动化学院),因论文内容问题应作者要求在本刊及相关数据库中撤稿,请广大读者注意,勿再引用。特此告知并向读者诚挚致歉。

摘要： 在实际的无线环境中,阴影和衰落的影响会导致传感节点接收到的信号具有不同的特征。因此,深度衰落中的一些协作节点会出现严重的漏检,这将影响融合操作的最终结果。针对上述问题,提出一种基于熵权法的认知无线传感网(cognitive radio sensor network,CRSN)软决策协作频谱感知方法。该方法将传感器节点组织成逻辑组,以获得能源效率和传感性能的提高,在接收到来自所有成员节点的软传感信息后,簇头采用等增益的软融合来进行簇间融合,然后将局部决策转发给融合中心,在最终决策过程中,采用熵权法为相应的聚类局部决策分配最优权值。仿真结果表明,该方法检测概率和总误差概率方面均优于典型的协作频谱感知分簇方案。

摘要： 本文研究了一类Laplace非高斯背景噪声下的频谱检测问题,提出一种基于采样信号相关性的多用户协作频谱感知算法.此算法利用接收信号的统计相关性,设计了一种将协作用户统计协方差之和作为检测统计量的频谱检测算法,推导了该检测算法的统计门限、检测概率和虚警概率的闭式表达式.通过蒙特卡罗仿真,分析比较了Laplace非高斯噪声背景下新算法与已有算法在不同信噪比下的感知性能,理论分析与仿真结果验证了所提算法的有效性.

摘要： 针对无人机(UAV)通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱.提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率(EE).分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率.

摘要： 针对传统基于DS证据理论的协作频谱感知方法中,由于信道环境的复杂性和DS合成公式的弊端,导致的证据悖论问题,本文提出了基于证据预处理的协作频谱感知方法.该方法对证据值预处理,利用静态权重提高自身可靠性,并利用动态权重确定冲突数据并修正,提出的合成公式对预处理后的证据值进行融合并判决.仿真结果表明:该方法能有效解决证据悖论问题,提高检测性能,鲁棒性强,适用于故障感知用户少于正常感知用户的情况.

摘要： 针对单节点频谱感知容易受到多径效应、隐蔽终端、路径损耗等因素影响,提出了一种基于证据理论的特征值之比协作频谱感知算法.该算法以特征值之比检测法作为本地感知结果,通过基础概率分配(BPA)函数计算出可信度发送给融合中心,融合中心根据D-S证据理论融合规则进行数据融合与判决.仿真结果表明,该算法对比于相关算法,在一定程度上抵抗恶意攻击性能,具有较高的安全性,在低信噪比的环境下或者虚警概率高于0.6的环境下时,该算法的检测概率更加突出,并且该算法还具有较高能效.

摘要： 针对认知用户感知行为的二元性,提出一种基于贝叶斯动态信任加权的可信序贯概率比检测算法(BSPRT),对抗恶意用户间歇性的频谱感知数据伪造攻击行为.该算法捕捉到间歇性攻击的两个核心阶段(恢复和潜伏),分别引入加性惩罚因子和乘性衰减因子进行认知用户的动态信任度量,用于消除恶意用户参与软判决数据融合的权重,帮助融合中心提高频谱感知决策的准确性.仿真结果表明,新算法性能优于传统SPRT软判决算法,即使恶意用户比例超过网络用户总数一半时,仍能有效进行协作频谱感知,具有较好的检测率.

摘要： 作为智能体,认知无线电应具有智能学习和智能判决的能力.为充分发掘认知用户的智能体特性,本文提出一种基于支持向量机和模糊积分的智能协作频谱感知机制.该机制将协作频谱感知模型转化成基于模糊积分的多分类器融合模型,其中每个认知用户均被看作一个独立的支持向量机分类器,单个感知周期内得到的采样数据作为分类器的输入,分类器的概率输出将被发送至融合中心,融合中心采用模糊积分算法将各分类器得到的结果进行融合并判决.该机制充分挖掘了认知用户在频谱感知阶段的"智能学习"能力和信息融合阶段的"智能判决"能力,仿真结果进一步表明,与单一的分类模型相比,本文提出的智能协作频谱感知机制具有更高的检测概率和更低的虚警概率.

摘要： 提出基于压缩采样的协作频谱感知算法,次级用户利用压缩采样技术对接收信号进行处理,在不重构原始信号的情况下,直接对采样值进行感知结果的判别,融合中心采用"K秩"融合准则,对次级用户的判决结果进行融合处理,并推导出融合中心处感知性能的闭解表达式.仿真给出算法在不同压缩比、信噪比、虚警概率、次级用户数下的感知性能,通过分析可知,算法在压缩比大于0.4时,在低信噪比时仍保持较高的检测概率.

摘要： 分布式认知网络具有独立组网能力,抗毁性强,与集中式网络相比更具实用性.简要描述了分布式认知网络的体系结构;分析了不同融合准则下传统协作频谱感知方法的检测性能;在分簇思想的基础上,讨论基于能量节省的协作频谱感知机制,并比较分簇的协作频谱感知与传统方法的检测性能.仿真结果表明,前者的检测性能明显优于后者.

摘要： 由于协作频谱感知能够更准确的确定主用户的存在与否,因此,它被认为是认知无线电技术中的一个重要研究分支.在协作频谱感知中,各认知用户需要通过报告信道发送其本地检测结果(0或1)到中心接入点(AP),然而,在实际中,报告信道通常是受衰落影响的,这将降低频谱感知算法的检测性能.针对这个问题,提出了一种基于信道可靠性的协作频谱感知算法.该算法通过减小由衰落信道引进的误码概率来提高协作频谱感知的检测性能.其基本思想为:只有具有较好瞬时信道增益报告信道的认知用户才将其本地二进制判决结果发送到AP,否则,该认知用户不发送其本地检测结果到AP.最后,对提出的基于信道可靠性的协作频谱感知算法的检测性能进行理论分析研究,并对其进行了数值仿真.仿真结果表明:相比于传统的协作频谱感知,提出的这种协作频谱感知算法能够大大提高对主用户的检测性能.

摘要： 认知无线电能够灵敏感知周围环境的变化,通过频谱感知功能发现频谱空洞,使得认知无线电能够与周围通信环境相适应.在认知无线电网络中,认知用户(次用户)必须连续地监控频谱,检测主用户是否存在.如果主用户存在,次用户必须尽快地退出该频段,从而不影响主用户.在本文中,我们采用一种协作机制,即三用户进行协作频谱感知,从而提高主用户的检测率,减少了检测时间,并且得到捷变增益.我们用Matlab给出仿真结果.文中的三用户协作是在原来的两用户协作的基础上,将同一个次用户在不同时隙作为不同的中继者,从而提高整体检测率.

摘要： 协作频谱感知是认知无线电中实现频谱有效利用的关键环节.但是,协作频谱感知由于其聚集感知数据的特点,为恶意用户提供了可乘之机.一些恶意用户可以伪造感知数据,通过实施频谱感知数据伪造攻击的方式,使认知无线电系统不能如实的根据外界环境进行动态的频谱切换.为深入理解频谱感知数据伪造攻击,掌握其防御方法的研究现状及发展趋势,本文从攻击手段、攻击形式和攻击策略三个角度归纳出具体的频谱感知数据伪造攻击类型,总结了目前频谱感知数据伪造攻击的典型防御方法.同时,针对目前相关研究中所存在的问题,明确了一些有待继续研究的方向.

摘要： 本发明公开了频谱感知中一种多节点协作干扰及安全频谱感知方法。在多节点协作干扰方法中，通过节点学习当前感知环境及干扰目的，而选择最优干扰策略，并实时监控干扰策略的执行，进行实时的调整，充分利用于PUEA与SSDF的协作干扰，使得干扰成功的概率增加。同时，本发明还公开了一种能用于PUEA与SSDF的协作干扰环境的安全频谱感知方法，其通过身份标识值区分信任和非信任SU，基于信任SU对PU信号的上一感知时隙的感知结果，实时的调制下一感知时隙的SU的身份标识值，从而确定能进入FC的合并状态的SU。本发明的安全频谱感知方法在PUEA以及SSDF共存的综合、复杂的感知环境中，能够同时降低甚至消除PUEA与SSDF的影响，使得整个感知网络保持较好的感知性能。

摘要： 本发明公开了频谱感知中一种多节点协作干扰及安全频谱感知方法。在多节点协作干扰方法中，通过节点学习当前感知环境及干扰目的，而选择最优干扰策略，并实时监控干扰策略的执行，进行实时的调整，充分利用于PUEA与SSDF的协作干扰，使得干扰成功的概率增加。同时，本发明还公开了一种能用于PUEA与SSDF的协作干扰环境的安全频谱感知方法，其通过身份标识值区分信任和非信任SU，基于信任SU对PU信号的上一感知时隙的感知结果，实时的调制下一感知时隙的SU的身份标识值，从而确定能进入FC的合并状态的SU。本发明的安全频谱感知方法在PUEA以及SSDF共存的综合、复杂的感知环境中，能够同时降低甚至消除PUEA与SSDF的影响，使得整个感知网络保持较好的感知性能。

摘要： 本发明的实施方式提供感知无线网络的协作频谱感知方法和感知节点。根据本发明，每个本地感知节点，在感知测量后产生一个感知自信度并将感知自信度与一个自信度门限进行比较，如果感知自信度大于自信度门限，本地感知节点将感知信息发送回汇聚中心；如果感知自信度小于自信度门限，本地感知节点放弃本轮的感知，不发送感知结果给汇聚中心。也就是说，低自信度的感知节点不发送其测量结果到汇聚中心，这样可以减少反馈开销，增加频谱效率，并且维持感知精度。

摘要： 本发明的实施方式提供感知无线网络的共享协作频谱感知方法、本地感知节点和汇聚中心。根据本发明，在共享的协作频谱感知中，共享从不同感知无线网络的感知节点收集来的感知信息。在汇聚中心，做出频谱判决不仅仅基于其自身的感知节点的感知信息，而且还基于共享其感知信息的相邻的感知节点的感知信息。在共址的感知无线网络之间共享感知信息相当于扩展了协作感知节点数，但不会增加额外的感知开销。因此，整体的感知性能可得到显著提高。

摘要： 本发明公开了一种基于多用户互协作的协作频谱感知决策融合方法，主要解决现有感知技术虚警概率过高、本地检测性能差的问题。其实现步骤为：(1)对接收端接收到的信号进行能量检测得到检测量；(2)将检测量与本地感知判决门限进行比较，得出本地判决结果；(3)将判决结果进行OOK调制得到调制后的信号；(4)感知用户相互交换调制后的信号，并发送给融合中心；(5)融合中心根据接收到的信号利用似然比检测获取检测数据；(6)将检测数据与融合中心的判决门限进行比较，以判定待感知信道是否存在授权用户信号。本发明能有效提高本地感知的可靠性，在低信噪比衰落信道条件下具有良好的检测性能，可应用于各类宽带无线通信系统。

摘要： 本发明涉及一种信号时频特性提取及压缩感知融合的高效协作频谱感知方法，通过以下步骤完成：步骤一，接收信号x(t)，利用短时傅里叶变换(STFT)提取信号时频特性，得到x(t)的时频特性矩阵，分别对矩阵每个元素求模及平方，得到时频图矩阵：步骤二，构造检测统计量，并检测主用户(PU)信号；步骤三，利用压缩感知(CS)压缩SU中的θ(w)，并传输到融合中心，因现实通信中PU信号具有稀疏性；步骤四，融合中心利用正交匹配追踪(OMP)方法，重构和量化θ(w)，再用K秩序准则，实现协作感知；本发明能同时检测多个频段内的PU信号，从而减少了所需滤波器的数量，且利用CS减少数据传输量，及协作感知技术提高频谱感知的检测概率。

摘要： 本发明的实施方式提供感知无线网络的协作频谱感知方法和感知节点。根据本发明，每个本地感知节点，在感知测量后产生一个感知自信度并将感知自信度与一个自信度门限进行比较，如果感知自信度大于自信度门限，本地感知节点将感知信息发送回汇聚中心；如果感知自信度小于自信度门限，本地感知节点放弃本轮的感知，不发送感知结果给汇聚中心。也就是说，低自信度的感知节点不发送其测量结果到汇聚中心，这样可以减少反馈开销，增加频谱效率，并且维持感知精度。

摘要： 本发明的实施方式提供感知无线网络的共享协作频谱感知方法、本地感知节点和汇聚中心。根据本发明，在共享的协作频谱感知中，共享从不同感知无线网络的感知节点收集来的感知信息。在汇聚中心，做出频谱判决不仅仅基于其自身的感知节点的感知信息，而且还基于共享其感知信息的相邻的感知节点的感知信息。在共址的感知无线网络之间共享感知信息相当于扩展了协作感知节点数，但不会增加额外的感知开销。因此，整体的感知性能可得到显著提高。

摘要： 本发明公开了一种基于多用户互协作的协作频谱感知决策融合方法，主要解决现有感知技术虚警概率过高、本地检测性能差的问题。其实现步骤为：(1)对接收端接收到的信号进行能量检测得到检测量；(2)将检测量与本地感知判决门限进行比较，得出本地判决结果；(3)将判决结果进行OOK调制得到调制后的信号；(4)感知用户相互交换调制后的信号，并发送给融合中心；(5)融合中心根据接收到的信号利用似然比检测获取检测数据；(6)将检测数据与融合中心的判决门限进行比较，以判定待感知信道是否存在授权用户信号。本发明能有效提高本地感知的可靠性，在低信噪比衰落信道条件下具有良好的检测性能，可应用于各类宽带无线通信系统。

摘要： 本发明涉及一种信号时频特性提取及压缩感知融合的高效协作频谱感知方法，通过以下步骤完成：步骤一，接收信号x(t)，利用短时傅里叶变换(STFT)提取信号时频特性，得到x(t)的时频特性矩阵，分别对矩阵每个元素求模及平方，得到时频图矩阵：步骤二，构造检测统计量，并检测主用户(PU)信号；步骤三，利用压缩感知(CS)压缩SU中的θ(w)，并传输到融合中心，因现实通信中PU信号具有稀疏性；步骤四，融合中心利用正交匹配追踪(OMP)方法，重构和量化θ(w)，再用K秩序准则，实现协作感知；本发明能同时检测多个频段内的PU信号，从而减少了所需滤波器的数量，且利用CS减少数据传输量，及协作感知技术提高频谱感知的检测概率。