本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)合作頻譜感知中的SSDF攻擊及其防御機制

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【摘要】：隨著無線通信技術(shù)的飛速發(fā)展,日益增長的頻譜需求與有限的頻譜資源之間的矛盾已成為制約無線通信發(fā)展的主要因素之一。由于認(rèn)知無線電(Cognitive radio,CR)技術(shù)可以有效地緩減頻譜資源緊缺問題,使CR得以實現(xiàn)的首要環(huán)節(jié)的頻譜感知已經(jīng)為研究熱點。為了提高感知性能,常由多個認(rèn)知用戶合作完成頻譜感知。而頻譜感知的合作性引入了新的安全問題,其中感知數(shù)據(jù)錯誤化(Spectrum sensing data falsification,SSDF)攻擊問題是典型代表。在SSDF攻擊中,惡意用戶通過發(fā)送錯誤感知結(jié)果給融合中心干擾其決策結(jié)果,導(dǎo)致主用戶受干擾或正常認(rèn)知用戶無法使用空閑頻譜資源。論文以認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)合作頻譜感知中的SSDF攻擊及其防御機制為題展開研究,分別研究了基于軟數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知中的SSDF攻擊問題、基于量化數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知中的SSDF攻擊問題、SSDF攻擊場景下的聯(lián)合頻譜感知與資源分配方法,得到一些有意義的研究結(jié)果。論文主要研究成果如下：(1)針對基于線性數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知下的概率型SSDF攻擊,給出了使融合中心盲化的攻擊策略。針對兩種軟數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知的概率型SSDF攻擊模型,通過使融合中心的修正偏差系數(shù)為零,論文導(dǎo)出了使融合中心盲化的SSDF攻擊策略；還提出了一種針對量化數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知的概率型SSDF攻擊模型,并推導(dǎo)了使融合中心盲化的條件。(2)針對基于軟數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知中的SSDF攻擊問題,提出了一種基于信譽度的SSDF攻擊抵御方法。為降低SSDF攻擊對合作頻譜感知性能的影響,論文提出了一種基于改進(jìn)ROCQ(Reputation, Opinion, Quality, and Credibility)的認(rèn)知用戶信譽度管理方法及其相應(yīng)的基于信譽度的安全合作頻譜感知方案,融合中心根據(jù)認(rèn)知用戶的感知結(jié)果、感知結(jié)果準(zhǔn)確度、感知結(jié)果可信度調(diào)整其信譽度,并采用信譽度加權(quán)的數(shù)據(jù)線性軟融合準(zhǔn)則,降低惡意用戶對合作頻譜感知性能的影響。研究結(jié)果表明,所提出的基于信譽度的合作頻譜感知可以有效緩解SSDF攻擊對合作頻譜感知性能的影響。(3)針對基于量化數(shù)據(jù)融合的合作頻譜感知中的SSDF攻擊問題,提出一種量化合作頻譜感知下的SSDF攻擊抵御方法。論文提出了一種利用最大輸出熵量化特性的惡意用戶識別方法,融合中心根據(jù)接收的感知數(shù)據(jù)估計各認(rèn)知用戶量化數(shù)據(jù)的概率質(zhì)量函數(shù),利用最大輸出熵量化方法概率質(zhì)量函數(shù)為常數(shù)這一特性,識別網(wǎng)絡(luò)中的惡意用戶,給出了相應(yīng)的判決門限選擇方法,并證明了方法的可行性與時間收斂性。研究結(jié)果表明,在已知惡意用戶量化方式條件下,所提出的用戶識別方法可有效識別惡意用戶,明顯提高量化合作頻譜感知算法的性能。(4)針對SSDF攻擊能通過頻譜感知環(huán)節(jié)影響資源分配這一問題,提出了SSDF攻擊場景下的聯(lián)合頻譜感知與資源分配方案,通過有效的激勵機制提升合作頻譜感知可靠性。論文將聯(lián)合頻譜感知與資源分配建模為加權(quán)比例公平性資源分配問題,其中加權(quán)系數(shù)為認(rèn)知用戶的可信度。通過優(yōu)化問題解耦與求解,得到頻譜感知時間、參與合作頻譜感知用戶數(shù)與資源分配結(jié)果。然后根據(jù)得到的參與合作頻譜感知用戶數(shù),采用增強學(xué)習(xí)算法(即基于認(rèn)知用戶的歷史表現(xiàn)和信譽度)選擇認(rèn)知用戶參與合作頻譜感知。研究結(jié)果表明,采用有效的感知用戶選擇策略和感知資源分配算法,可提高頻譜感知的可靠性與資源分配的公平性；所提出的聯(lián)合頻譜感知與資源分配方案的系統(tǒng)效用優(yōu)于平均資源分配方案。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925

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本文編號：1292576