認(rèn)知無(wú)線電(cognitive radio,CR)采用動(dòng)態(tài)頻譜接入方式實(shí)現(xiàn)次用戶對(duì)空閑頻譜的二次利用,極大地提高了頻譜利用率,有效緩解長(zhǎng)期以來(lái)頻譜資源緊張的問題。其中,認(rèn)知用戶之間進(jìn)行協(xié)作頻譜感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)能夠有效克服多徑效應(yīng)、陰影衰落以及傳輸損耗等制約因素的影響,極大提高了頻譜利用率。然而,當(dāng)認(rèn)知用戶中存在惡意用戶時(shí),惡意用戶將向鄰居用戶傳輸虛假的感知值,誤導(dǎo)鄰居用戶作出錯(cuò)誤的判決,進(jìn)而破壞整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的性能。因此,惡意用戶的檢測(cè)與防御變得尤為重要。本文主要針對(duì)拜占庭攻擊(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)提出相關(guān)的防御方案,具體如下:首先,介紹在集中式以及分布式場(chǎng)景下協(xié)作頻譜感知的相關(guān)理論知識(shí),如常采用的融合算法,融合準(zhǔn)則等,此外詳細(xì)介紹在認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的拜占庭攻擊以及現(xiàn)有的防御措施。然后,針對(duì)不同類型的拜占庭攻擊,側(cè)重研究惡意用戶之間存在協(xié)作攻擊的場(chǎng)景,提出一種基于信譽(yù)與共識(shí)的分布式智能入侵防御方案。在該方案中,每一次迭代過(guò)程中,通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制對(duì)認(rèn)知用戶進(jìn)行信譽(yù)值的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,并將認(rèn)知用戶的信譽(yù)值與一致性融合過(guò)程中的融合因子相結(jié)合,并共同作用于一致性融合過(guò)程。最終惡意用戶在融合過(guò)程中的比重越來(lái)越小,誠(chéng)實(shí)用戶的比重越來(lái)越大,智能的惡意用戶最終主動(dòng)放棄惡意攻擊,開始發(fā)送正確的感知值,達(dá)到全網(wǎng)共識(shí)。經(jīng)過(guò)仿真分析,該方案能夠有效抵御多個(gè)惡意用戶(有協(xié)作/無(wú)協(xié)作)攻擊,極大提高整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的健壯性與穩(wěn)定性。最后,提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式智能入侵防御方案,將強(qiáng)化模型與信譽(yù)模型相結(jié)合,認(rèn)知用戶通過(guò)不斷的強(qiáng)化學(xué)習(xí),選取最優(yōu)的鄰居用戶進(jìn)行合作,對(duì)應(yīng)的獲得一個(gè)瞬時(shí)回報(bào)和累計(jì)回報(bào),然后進(jìn)行對(duì)應(yīng)的Q矩陣更新計(jì)算。同時(shí)進(jìn)行信譽(yù)值的更新計(jì)算,當(dāng)信譽(yù)值小于一定閥值的鄰居用戶視為潛在的惡意用戶,最終智能的惡意用戶放棄惡意攻擊,發(fā)送正確的感知值,最終實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)共識(shí)。經(jīng)過(guò)仿真分析,該方案能夠有效抵御多個(gè)惡意用戶攻擊的場(chǎng)景,極大提高了整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN925
【部分圖文】：

學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第一章 對(duì)多個(gè)惡意用戶以及之間存在協(xié)作行為場(chǎng)景下，也將是未來(lái)的研究熱點(diǎn)，受到廣泛關(guān)注。無(wú)線電概述有效地提高頻譜利用率，Joseph Mitola 博士于 1998年 8 月首度提出認(rèn)知無(wú)線電電是一種智能無(wú)線通信技術(shù)，其中，最為重要的是認(rèn)知，所謂認(rèn)知就是認(rèn)知用觀察與學(xué)習(xí)周圍環(huán)境，智能地做出選擇，充分體現(xiàn)了認(rèn)知用戶的智能性。認(rèn)知今仍是較多學(xué)者的關(guān)注要點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者也取得了較多令人矚目的研究成果。J出的認(rèn)知循環(huán)圖較好的表示了認(rèn)知無(wú)線電的技術(shù)架構(gòu)，具體如圖 1.1 所示。

圖 1.2 Haykin 認(rèn)知循環(huán)圖上述的理論分析可知，Joseph Mitola 博士所提出的認(rèn)知模型過(guò)于抽象，并且相是很清晰，實(shí)現(xiàn)起來(lái)相對(duì)困難，Simon Haykin 所提出的認(rèn)知模型主要對(duì)于物理要求過(guò)高。隨著認(rèn)知無(wú)線電的日益發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)認(rèn)知無(wú)線電進(jìn)行更加深今后的研究方向中，人們可以從以下兩個(gè)方向?qū)φJ(rèn)知循環(huán)進(jìn)行相應(yīng)的擴(kuò)展與完 考慮協(xié)作與資源競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)化：多個(gè)系統(tǒng)間的網(wǎng)絡(luò)資源共享以及對(duì)應(yīng)的優(yōu)化策略頻譜資源共享等。 引入分層聯(lián)動(dòng)和跨層設(shè)計(jì)等概念，目前認(rèn)知無(wú)線電研究較多的主要集中在層，網(wǎng)絡(luò)層，以及 MAC 層。未來(lái)不僅要突破物理層的設(shè)計(jì)研究，同時(shí)可以其他網(wǎng)絡(luò)層如傳輸層，鏈路層等進(jìn)行跨層設(shè)計(jì)，整體優(yōu)化。無(wú)線電智能性研究現(xiàn)狀

圖 2.1 單用戶頻譜感知算法分類用戶頻譜感知主要分為發(fā)射機(jī)檢測(cè)與接收機(jī)檢測(cè)，其檢測(cè)[26]、循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)[27]、匹配濾波檢測(cè)[28]，本節(jié)主通常被視為一個(gè)二元假設(shè)檢測(cè)模型，其優(yōu)點(diǎn)是只需要少場(chǎng)景中使用較多。能量檢測(cè)算法的核心是：當(dāng)發(fā)射機(jī)信號(hào)加上一定的噪聲，當(dāng)發(fā)射機(jī)信號(hào)不存在時(shí)，檢測(cè)到的公式（2.1）所示。010( ),( )( ) ( ) ( )z t Hy tH t h t z t H
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本文編號(hào)：2872950