CN104618909A - 一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法 - Google Patents

一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种航空无线电协作频谱感知方法,具体讲是涉及一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其属于无线电通信领域;其在原有加权序贯检测的基础上改进了信任度的奖惩措施,增加了临近时间内感知稳定度的量化。本方法不仅能够有效的识别恶意节点,而且在感知准确度和感知稳定性上都有一定的提升。在具有频谱感知数据篡改攻击节点存在的环境中,系统的鲁棒性也得到进一步增强。

Description

一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法
技术领域
本发明涉及一种航空无线电协作频谱感知方法,具体讲是涉及一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其属于无线电通信领域。
背景技术
目前,频谱感知的方法可以分为两种,直接频谱感知和间接频谱感知。其中直接频谱感知的技术主要有本地震荡检测(LOD,LocalOscillator Detection),前摄检测(PD,Proactive Detection)。LOD要求获取CR信号的频率及相位信息。PD是采用反馈信息的方式来检测频谱的,通过发送一个特定信号然后观测主接收机(PR,PrimaryReceiver)的反馈效果来判断检测结果。间接频谱感知的技术有匹配滤波器检测(MFD,Matched Filter Detection),能量检测(ED,EnergyDetection),循环平稳检测(CD,Cyclostationary Detection),协方差系数检测(CBD,Covariance Based Detection),多天线检测(SSUMA,Spectrum Sensing Using Multiple Antennas)。MFD的主要优势是检测速度快,在很短的检测时间内可以达到很好的检测效果,但是其对信噪比(SNR,Signal To Noise Ratio)要求比较高,随着SNR的下降其检测效果迅速衰减。ED不能区分信号的种类,且受噪声的不确定性影响很大,但其最大的优势就是不需要被检测环境的先验信息。CD的检测效果不受SNR影响,所以在SNR很低的时候其检测效果依然很好,但是相对于MFD其计算复杂度高了很多。CBD是针对噪声功率,信号循环频率,信号波形等先验知识完全未知的情况下提出的全盲检测算法,所以其在噪声功率不确定的情况下有很好的鲁棒性。
由于无线电信号在传输过程中会有路径损耗,阴影效应等不可避免的衰减及干扰。而仅仅采用单点频谱检测的方法无疑都会遇到上述问题。因此有人提出了多点协作频谱感知的方法。一般来说协作感知方法可以分为分布式和集中式两种。分布式感知要求每个终端都具有独立处理感知信息以及互相可以交流感知信息的能力,对终端的性能要求较高。集中式感知方法要求终端将感知结果统一发送至融合中心,由其对数据融合处理并做出最终的判决。协作频谱感知的最基本融合算法有“K-N”准则、“与”准则、“或”准则。然而以上方法都没有考虑节点的地理环境,距离远近等因素造成的感知可靠性差异。为了解决CR的感知可靠度差异问题,ZhiQuan提出了信誉度量化的方案,Visser则提出基于本地平均信噪比权值和最大似然比的估计信任度权值方案。但是以上方法都是假设各个感知节点都处于正常情况的条件下。若感知节点中存在恶意节点,且节点的攻击方式不仅仅局限于“Always-1”或者“Always-0”,而是SSDF等复杂度比较高的攻击模式时,认知网络的整体感知效果急剧下降,感知结果几乎不可信。
发明内容
鉴于现有技术存在的问题,本发明的目的是要提供一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其在感知节点中存在恶意节点,且节点的攻击方式不仅仅局限于“Always-1”或者“Always-0”,而是SSDF等复杂度比较高的攻击模式时得到的感知结果也可信。
为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案为一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其包括如下步骤:
步骤1、初始化感知参数;
令Wi(i=1,2,3…N)表示每个认知用户的感知权重,初始值为0,常数-g作为感知权重的下限,g为感知权重的上限,系统能量判决的上下限为η0和η1;系统给每个认知用户分配信誉度值Ci(i=1,2,3…N),初始值为0;
步骤2、对环境进行感知;
由每个认知用户获取当前环境频谱信息,然后计算信号子频带的能量值,并与系统所设定的门限能量值η0和η1相对比获得感知结果且全部储存;
步骤3、系统得出最终感知结果;
所有认知用户感知结束以后,系统获取所有节点的感知结果根据如下公式(1)得出整体能量感知结果R
R = Π i = 0 n C i W i × V i - - - ( 1 )
Vi代表某个认知用户的感知稳定度,其计算公式如下:
V i = 2 Σ j = 1 n ( C i ⊕ S ) - n - - - ( 2 )
其中,n为认知用户所需接受检测的最近感知结果历史记录条数;n的大小由感知环境和系统感知间隔时间来确定,其存在的形式即队列,遵循先进先出的原则,队列长度始终保持为n;S表示经过融合中心判定后的协同感知结果;
Wi为每个认知用户的感知权重,其计算方法公式如下;
W i = f ( C i ) = 0 , C i < - g C i + g max ( C i ) + g , C i > - g - - - ( 3 )
将R与η0和η1相比较,得出最终的频谱占用判决结果如下表所示;
表1 判决关系与判决结果
步骤4、更新每个认知用户的感知信誉度
系统对每个认证用户的感知信誉度进行更新,其计算公式如下:
C i = C i + 1 S = C i C i = C i - 2 S &NotEqual; C i - - - ( 4 )
步骤5、更新每个认知用户的感知稳定度
系统在每轮感知结束以后将当前网络状态的整体融合结果与每个认知用户的感知结果相比较(异或);若比较结果相同则返回0,不同则返回1;再结合其n次历史记录,得出最终的检测稳定性结果V;归一化以后的结果V越大表示其稳定性越好;
步骤6、本轮感知结束,进入下一轮感知,重复步骤2-5。
所述g值的设定依据感知环境的信噪比以及感知用户个数而定。本发明的优点在于:
其在原有加权序贯检测的基础上改进了信任度的奖惩措施,增加了临近时间内感知稳定度的量化。本方法不仅能够有效的识别恶意节点,而且在感知准确度和感知稳定性上都有一定的提升。在具有频谱感知数据篡改攻击节点存在的环境中,系统的鲁棒性也得到进一步增强。
附图说明
图1为不同恶意用户比例下检测率对比;
图2为不同恶意用户比例下WSPRT与改进算法对比;
图3为同一恶意用户比例下三种算法检测率累计分布图。
具体实施方式
一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其包括如下步骤:
步骤1、初始化感知参数;
令Wi(i=1,2,3…N)表示每个认知用户的感知权重,初始值为0,常数-g作为感知权重的下限,g为感知权重的上限,系统能量判决的上下限为η0和η1;系统给每个认知用户分配信誉度值Ci(i=1,2,3…N),初始值为0;
步骤2、对环境进行感知;
由每个认知用户获取当前环境频谱信息,然后计算信号子频带的能量值,并与系统所设定的门限能量值η0和η1相对比获得感知结果且全部储存;
步骤3、系统得出最终感知结果;
所有认知用户感知结束以后,系统获取所有节点的感知结果根据如下公式(1)得出整体能量感知结果R
R = &Pi; i = 0 n C i W i &times; V i - - - ( 1 )
其中Vi代表某个认知用户的感知稳定度。
Wi为每个认知用户的感知权重,其计算方法公式如下;
W i = f ( C i ) = 0 , C i < - g C i + g max ( C i ) + g , C i > - g - - - ( 2 )
将R与η0和η1相比较,得出最终的频谱占用判决结果;
步骤4、更新每个认知用户的感知信誉度
系统对每个认证用户的感知信誉度进行更新,其计算公式如下:
C i = C i + 1 S = C i C i = C i - 2 S &NotEqual; C i - - - ( 3 )
其中,S表示经过融合中心判定后的协同感知结果;
步骤5、更新每个认知用户的感知稳定度
系统在每轮感知结束以后将当前网络状态的整体融合结果与每个认知用户的感知结果相比较(异或)。若比较结果相同则返回0,不同则返回1;再结合其n次历史记录,得出最终的检测稳定性结果V;归一化以后的结果V越大表示其稳定性越好;其计算公式如下:。
V i = 2 &Sigma; j = 1 n ( C i &CirclePlus; S ) - n - - - ( 4 )
式中n为认知用户所需接受检测的最近感知结果历史记录条数;n的大小由感知环境和系统感知间隔时间来确定,其存在的形式即队列,遵循先进先出的原则,队列长度始终保持为n。
步骤6、本轮感知结束,进入下一轮感知,重复步骤2-5。
假设各CR节点之间没有信息交换,也就是各个检测结果相互独立。信道衰减系数不做设定,以检测率Pd代替。各个节点的初始信任度为1,即每次仿真的开始都认为所有节点的检测结果完全可信。系统设定每个节点的误警率Pf=0.01,检测概率为Pd=0.9,最大可容忍虚警概率Pfa=0.001,最大可容忍漏检概率Pmd=0.001,加权序贯的上下门限值Threshold_up=999,Threshold_down=0.001。每个用户的初始权重cr_weight=1。CR节点的权重最高值和最低值按照仿真经验取得5和-5。CR用户数为50。整个仿真的方案采用蒙特卡洛仿真法,仿真次数设定为500次,以减小偶然因素对于仿真结果的影响。
目前的SSDF攻击方式最具代表性的为全1攻击(Always-1)全0攻击(Always-0)还有就是随机攻击。上述三种方法在不同恶意用户比例下的检测正确率仿真如图1所示。
由图1可以看出不同恶意用户比例下三种攻击手段给系统检测率造成的影响。其中“Always-1”攻击模式随着恶意用户比例上升使得系统检测性能衰减越大。该攻击模式有助于观察不同融合算法下系统的检测性能。因此以下的所有仿真都基于“Always-1”攻击模式来进行的。
图2反映了在Always‘1’攻击下“与”算法,传统WSPRT融合算法和本文改进算法下不同恶意用户比例下系统检测性能。因为在实际网络中正常用户还是占大多数的,所以恶意用户比例选择0到0.3之间。检测正确率则反映了系统的检测性能,正确率越高说明其检测效果越好。由图2可以看出,进算法在检测性能上较传统WSPRT有所提升。
图3则是反映了在“Always-1”攻击下“与”算法,传统WSPRT融合算法和本文改进算法在同一恶意用户比例下检测成功率的累计分布图。这里的恶意用户比例为0.2,每次蒙特卡洛感知实验中有100次连续的感知融合周期。由图3可以看出,改进型算法的稳定性明显优于传统WSPRT,而且感知正确率分布较WSPRT更为集中的分布在大于0.9的区间之内。

Claims (2)

1.一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其包括如下步骤:
步骤1、初始化感知参数;
令Wi(i=1,2,3…N)表示每个认知用户的感知权重,初始值为0,常数-g作为感知权重的下限,g为感知权重的上限,系统能量判决的上下限为η0和η1;系统给每个认知用户分配信誉度值Ci(i=1,2,3…N),初始值为0;
步骤2、对环境进行感知;
由每个认知用户获取当前环境频谱信息,然后计算信号子频带的能量值,并与系统所设定的门限能量值η0和η1相对比获得感知结果且全部储存;
步骤3、系统得出最终感知结果;
所有认知用户感知结束以后,系统获取所有节点的感知结果根据如下公式(1)得出整体能量感知结果R
R = &Pi; i = 0 n C i W i &times; V i - - - ( 1 )
Vi代表某个认知用户的感知稳定度,其计算公式如下:
V i = 2 &Sigma; j = 1 n ( C i &CirclePlus; S ) - n - - - ( 2 )
其中,n为认知用户所需接受检测的最近感知结果历史记录条数;n的大小由感知环境和系统感知间隔时间来确定,其存在的形式即队列,遵循先进先出的原则,队列长度始终保持为n;S表示经过融合中心判定后的协同感知结果;
Wi为每个认知用户的感知权重,其计算方法公式如下;
W i = f ( C i ) = 0 , C i < - g C i + g max ( C i ) + g , C i > - g - - - ( 3 )
将R与η0和η1相比较,得出最终的频谱占用判决结果如下表所示;
表1 判决关系与判决结果
步骤4、更新每个认知用户的感知信誉度
系统对每个认证用户的感知信誉度进行更新,其计算公式如下:
C i = C i + 1 S = C i C i = C i - 2 S &NotEqual; C i - - - ( 4 )
步骤5、更新每个认知用户的感知稳定度
系统在每轮感知结束以后将当前网络状态的整体融合结果与每个认知用户的感知结果相比较(异或);若比较结果相同则返回0,不同则返回1;再结合其n次历史记录,得出最终的检测稳定性结果V;归一化以后的结果V越大表示其稳定性越好;
步骤6、本轮感知结束,进入下一轮感知,重复步骤2-5。
2.根据权利要求1所述的一种基于信誉度的航空无线电协作频谱感知方法,其特征在于:所述g值的设定依据感知环境的信噪比以及感知用户个数而定。
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