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CR中機(jī)會(huì)頻譜接入與路由安全機(jī)制研究

發(fā)布時(shí)間:2017-11-11 00:13

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【摘要】:認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)相比傳統(tǒng)的無線網(wǎng)絡(luò)具有更大的挑戰(zhàn)。本論文以CRAHNs網(wǎng)絡(luò)中的MAC層機(jī)會(huì)頻譜接入以及路由安全為研究對(duì)象,研究CRAHNs網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)中的關(guān)鍵技術(shù)問題。在CRAHNs中,次用戶完成機(jī)會(huì)頻譜接入的問題可以建模為部分可觀測(cè)的馬爾科夫過程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP),由于POMDP屬于NP完全(NP Complete,NPC)問題,存在 維度災(zāi)難‖效應(yīng)。而Monte Carlo估計(jì)的精度僅與求解問題的方差平方成反比,與維度無關(guān)。本文據(jù)CRAHNs網(wǎng)絡(luò)特性,給出simplified-MCTS方法求解機(jī)會(huì)頻譜接入問題。Simplified-MCTS建立額外存儲(chǔ)矩陣用于替代回溯步驟的節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)信息更新。同時(shí),采用淺仿真樹來完成MCTS中Monte Carlo仿真部分。安全路由方面,本文主要研究攻擊類型為路由黑洞的惡意節(jié)點(diǎn)入侵。本文采用基于特征序列的檢測(cè)方式。網(wǎng)絡(luò)的特征序列由FP-Growth方法對(duì)報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)律提取得到。實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)捕獲到的路由表信息足夠多時(shí),特征序列趨于穩(wěn)定。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)遭受惡意節(jié)點(diǎn)入侵時(shí),統(tǒng)計(jì)序列秩的變化情況,生成可疑節(jié)點(diǎn)集。再對(duì)可疑節(jié)點(diǎn)集內(nèi)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行DE-Cusum檢測(cè),定位惡意節(jié)點(diǎn)。機(jī)會(huì)頻譜接入仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,simplified-MCTS性能表現(xiàn)優(yōu)于隨機(jī)貪婪方法,和Q-learning、MCTS方法性能表現(xiàn)基本一致,但其時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)MCTS大大降低。在路由安全仿真實(shí)驗(yàn)中,本文使用NS2搭建11個(gè)節(jié)點(diǎn)的黑洞攻擊腳本,結(jié)果表明基于序列的檢測(cè)方式能夠有效地以較低采樣次數(shù)檢測(cè)出惡意節(jié)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】:西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TN925

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1168964

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