CN107454598B - 一种基于i/q不平衡的主用户仿真攻击检测方法 - Google Patents

一种基于i/q不平衡的主用户仿真攻击检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于I/Q不平衡的主用户仿真攻击检测方法。针对PUEA检测问题，现有研究大都关注从用户位置固定的场景，移动场景下的研究成果较少，且存在着系统开销大和实际场景中应用受限等问题。本发明通过所述的方法得到信号发射机的I/Q不平衡，并根据该特征采用二元假设检测的方法实现主用户仿真攻击的检测。具体是在移动场景下，认知无线电用户利用接收向量构建重组向量，进而计算得到信号发射机的I/Q不平衡，然后构建二元假设检验进行判决。本发明方法运算开销低，识别时间短，所选用特征难以被仿真主用户模仿，且在主用户、从用户与仿真主用户均移动时仍可正常工作。

Description

一种基于I/Q不平衡的主用户仿真攻击检测方法
技术领域
本发明属于认知无线电安全领域，涉及一种在主用户、从用户与仿真主用户均具有移动性场景下，通过零中频架构的I/Q不平衡特征检测主用户仿真攻击的方法。
背景技术
为了满足不断增长频谱资源需求，人们提出了认知无线电技术提高授权频谱的利用率。通过搜索频谱空洞，认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中的从用户(Secondary User，SU)可在不干扰主用户(Primary User，PU)网络正常通信的情况下智能地接入频谱资源。然而，CRN的认知特性引入了新的安全问题，主用户仿真攻击(PrimaryUser Emulation Attack，PUEA)是其中一种典型攻击。在PUEA中，攻击者模仿PU发送信号，使SU错误判断当前频谱已被占用而无法正常接入空闲频谱。
目前已有的PUEA检测方法可分为以下几类：基于定位的PUEA检测方法、基于信号特征的PUEA检测方法、基于信道特征的PUEA检测方法和合作检测。基于定位的PUEA检测方法中，SUs利用接收信号对信号发射机的地理位置进行估计，并将估计结果与所有PU的位置依次进行比较来判断接收信号的来源。这类基于定位的PUEA检测方法受限于地理位置的估计精确度，同时需要调用多个SU参与，系统开销大。基于信号特征的PUEA检测方法通过对接收信号进行特征测量，并将测量结果与PU的信号特征进行比较来识别PUEA，如利用接收信号的能量特征进行PUEA检测。能量检测简单易于实现，但当攻击者能够智能调节自己的发送功率时，该方法将会失效。来自于PU与仿真主用户(Primary User Emulator,PUE)的信号经历不同的信道到达SU，因此可通过信道特征来区分PU与PUE信号，这类方法称为基于信道特征的PUEA检测方法，如对接收信号方差(对数正态阴影衰落信道特征)进行估计，利用方差特征来进行PUEA检测。当SU与PU间信道由于信号收发机的移动而剧烈变化时，基于信道特征的PUEA检测方法的性能将会大幅下降。合作检测中，每个SU都独自使用某一种PUEA检测方法得到本地判决结果，并将各自的判决结果发送给融合中心，融合中心根据融合准则得到最终的全局判决结果。合作检测可以降低单个SU检测的不确定性，提高PUEA抵抗性能。但需要调用多个SU参与检测，需要耗费更多的时间与资源。
针对PUEA检测问题，现有研究大都关注SU位置固定的场景，这些方法并不适用于PU、SU与PUE均移动的场景。移动场景下的PUEA检测的研究成果较少，且存在着系统开销大和实际场景中应用受限等问题，因此需要寻找一种新的检测方法来识别移动场景下的PUEA。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于I/Q不平衡的主用户仿真攻击检测方法。本发明方法是针对PU、SU与PUE均移动场景下的CRN，当已有的通过定位或信道特征等实现PUEA检测的方法失效的情况下，建立了一种系统模型，并提出了一种基于信号发射机指纹特征的PUEA检测方法。
本发明方法通过估计信号发射机I/Q不平衡来识别主用户信号和主用户仿真信号。本发明具有运算开销低，识别时间短和所选用特征难以被PUE模仿的特点，且检测概率高，在移动场景下的认知无线电网络中有良好的应用前景。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案的具体步骤为：
步骤一、认知无线电网络中，在主用户PU工作时，感知用户SU利用接收到的PU信号对信号发射机的I/Q不平衡进行估计，重复估计多次取平均作为PU的I/Q不平衡先验信息，然后根据系统对虚警概率PFP的要求设定最小判决门限值λ，具体过程如下：
(1)构造重组向量
其中rk表示长度为LDFFT+LCP的第k个接收向量，LDFFT为离散傅里叶变换的点数，即正交频分复用中子载波个数，LCP为循环前缀的长度，rk(m:n)表示向量rk的第m至第n个元素，即由rk-1的后LDFFT个元素和rk的前LCP个元素组成；
(2)利用及接收向量rk构造向量yk：
(3)利用yk计算信号发射机的I/Q不平衡
||·||表示欧几里德范数，AT表示矩阵A的转置，M表示接收向量的个数；
(4)重复以上估计过程，计算统计平均值其中表示第i次的信号发射机I/Q不平衡估计值，N为估计次数；
(5)根据预先设定的虚警概率PFP要求，由计算满足PFP的最小判决门限值λ，其中为I/Q不平衡估计值的方差，且Q(x)是标准正态分布的互补累计分布函数(Complementary Cumulative DistributionFunction)，且Q-1(x)表示Q(x)的逆函数；
步骤二、SU在未知用户工作时，通过步骤一中I/Q不平衡估计方法得到信号发射机的I/Q不平衡，重复估计N次取平均得到未知信号发射机的I/Q不平衡估计值
步骤三、SU通过构建二元假设检验，判断接收到的信号来自PU还是仿真主用户PUE；SU构建二元假设检验如下：
根据步骤一得到的判决门限值λ、PU的I/Q不平衡先验信息μPU和步骤二得到的未知信号发射机的I/Q不平衡估计值构建二元假设检验如下：
H0和H1分别表示SU判断接收信号来自于PU或者PUE，通过采用上述二元假设检验，当时，SU判断接收信号来自主用户；当时，判断存在主用户仿真攻击。
本发明是基于I/Q不平衡的主用户仿真攻击检测方法，与现有的PUEA检测方法相比，其优点体现在：
1、现有的PUEA检测方法大多针对固定场景下的PUEA问题，当PU、SU与PUE具有移动性时，检测效果会大幅降低，甚至完全失效。本发明基于信号发射机的指纹特征即I/Q不平衡特征进行识别，可以在PU、SU与PUE均移动场景下正常工作。
2、本发明具有运算开销低，识别时间短的特点，适合在计算能力有限，需要快速识别的移动场景下的CRN中使用。
3、本发明以I/Q不平衡作为检测的特征参数，该特征参数属于信号发射机的固有特征，且即使PU与PUE的信号发射机使用相同的生产与组装过程，他们的I/Q不平衡也会不同，故PUE用户无法通过学习和重配置过程进行模仿，检测概率高。
附图说明
图1为提出的PU、SU与PUE均具有移动性场景下的CRN模型示意图；
图2为本发明方法的流程图；
图3为I/Q不平衡盲估计方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图并举实施例对本发明做进一步详细说明。
本实例工作在移动场景下的CRN，如图1所示，该环境满足以下条件：
(1)网络中存在一个PU，多个SU和多个PUE。
(2)PU、SU与PUE均具有移动性。
如图2，实例具体通过以下步骤实现：
步骤一、SU在PU工作时，通过如图3所示的I/Q不平衡盲估计方法估计得到PU信号发射机的I/Q不平衡，重复估计N次取平均作为PU的I/Q不平衡先验信息，然后根据虚警概率PFP要求设定判决门限值λ，具体过程如下：
(1)构造重组向量
其中LDFFT＝64，LCP＝16。
(2)利用及接收向量rk构造向量yk
(3)利用yk计算信号发射机的I/Q不平衡
其中M＝100。
(4)重复以上估计过程，计算统计平均值并计算得到I/Q不平衡估计值的方差其中N＝100。
(5)设定虚警概率PFP＝0.2，由
求出符合PFP的最小判决门限值λ。
步骤二、SU在未知用户工作时，通过如图3所示的I/Q不平衡盲估计方法估计得到未知信号发射机的I/Q不平衡，重复估计100次取平均作为未知信号发射机的I/Q不平衡
步骤三、SU通过构建二元假设检验，判断接收到的信号来自主用户还是仿真主用户。SU构建二元假设检验如下：
根据步骤一得到的判决门限值λ、PU的I/Q不平衡先验信息μPU和步骤二得到的I/Q不平衡估计值SU通过以下准则做出判决：
H0和H1分别表示SU判断接收信号来自于PU或者PUE，通过采用上述二元假设检验，当时，SU判断接收信号来自主用户；当时，判断存在主用户仿真攻击。

Claims (1)

1.一种基于I/Q不平衡的主用户仿真攻击检测方法，该方法通过利用接收信号估计信号发射机的I/Q不平衡来识别主用户和仿真主用户；其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤一、认知无线电网络中，在主用户PU工作时，感知用户SU利用接收到的PU信号对信号发射机的I/Q不平衡进行估计，重复估计多次取平均作为PU的I/Q不平衡先验信息，然后根据系统对虚警概率PFP的要求设定最小判决门限值λ，具体过程如下：
(1)构造重组向量
其中rk表示长度为LDFFT+LCP的第k个接收向量，LDFFT为离散傅里叶变换的点数，即正交频分复用中子载波个数，LCP为循环前缀的长度，rk(m:n)表示向量rk的第m至第n个元素，即由rk-1的后LDFFT个元素和rk的前LCP个元素组成；
(2)利用及接收向量rk构造向量yk：
(3)利用yk计算信号发射机的I/Q不平衡
||·||表示欧几里德范数，AT表示矩阵A的转置，M表示接收向量的个数；
(4)重复以上估计过程，计算统计平均值其中表示第i次的信号发射机I/Q不平衡估计值，N为估计次数；
(5)根据预先设定的虚警概率PFP要求，由计算满足PFP的最小判决门限值λ，其中为I/Q不平衡估计值的方差，且Q(x)是标准正态分布的互补累计分布函数，且Q-1(x)表示Q(x)的逆函数；
步骤二、SU在未知用户工作时，通过步骤一中I/Q不平衡估计方法得到信号发射机的I/Q不平衡，重复估计N次取平均得到未知信号发射机的I/Q不平衡估计值
步骤三、SU通过构建二元假设检验，判断接收到的信号来自PU还是仿真主用户PUE；SU构建二元假设检验如下：
根据步骤一得到的判决门限值λ、PU的I/Q不平衡先验信息μPU和步骤二得到的未知信号发射机的I/Q不平衡估计值构建二元假设检验如下：
H0和H1分别表示SU判断接收信号来自于PU或者PUE，通过采用上述二元假设检验，当时，SU判断接收信号来自主用户；当时，判断存在主用户仿真攻击。
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