[发明专利]基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法

说明书

本发明公开了一种基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法，属于认知无线网络技术领域。所述方法包括搭建认知无线网络系统模型；为系统建立目标函数和约束条件以及优化问题求解。本发明将模糊逻辑算法与凸优化方法进行了比较，不但两者方法求得的结果相似，而且模糊逻辑算法只是进行简单的线性运算，不需要进行复杂的迭代。从而证实了模糊逻辑的运算量比凸优化的运算量小。表明了模糊逻辑算法在认知中继网络中实现最大安全合速率的可行性和低复杂性。

技术领域

本发明属于认知无线网络技术领域，具体涉及一种基于模糊算法的认知无线网络安全中继选择方法。

背景技术

随着无线通信的快速发展，无线频谱资源供需日益紧张,认知无线电技术将空闲授权频谱资源二次利用以提高频谱资源的利用率，认知无线网络因而成为未来无线网络的发展趋势。

认知无线电是认知无线网络中提高频谱利用率的一项关键技术，它通过检测空闲频谱，为认知无线网络提供基本的频谱信息，使发送端的发射参数能够根据环境的变化进行自适应调整；并可以在不影响主用户通信的前提下，智能地利用大量空闲频谱满足次用户的传输需求，从而实现频谱资源共享，有效地提高了无线频谱的利用率。

认知无线网络能够充分利用空闲频谱满足更多用户的需求，因而能够缓解无线频谱资源短缺的危机，但是因为无线信道具有广播特性并且认知无线网络的结构是开放的，所以认知频谱共享系统极易受到窃听攻击，导致认知无线网络安全问题面临诸多挑战。在网络层以上，主要使用基于密钥加密的方法解决无线网络安全问题，这种方法通过在网络协议栈的上层采用各种加密算法来保证数据的安全性。从物理层来看，协同中继传输不仅能提高认知用户的传输可靠性，而且也能增强认知用户物理层安全性。

目前针对多中继认知无线网络的研究中，协同中继传输技术通过用户协同能够获得分集增益、提高传输性能、增加通信距离。物理层安全传输方案主要利用了中继选择来增强认知用户的物理层安全性能。目前多数利用中继选择增强认知用户的物理层安全性能的方法都把问题转化为凸优化问题来求解，该方法要进行多次迭代，复杂度高。本发明中提出使用模糊逻辑算法来做出基于物理层安全的中继选择。

模糊逻辑推理是建立在模糊逻辑基础上的，它是一种不确定性推理方法，是通过模糊规则将给定输入元素转化为输出元素的过程。模糊逻辑包含模糊化、模糊规则和去模糊化。图1所示是本发明中的模糊逻辑控制器，输入元素通过模糊化模块，在模糊处理系统中与模糊规则进行对应，通过去模糊化模块后得到输出元素。模糊推理就是将输入元素的模糊集通过模糊化模块的模糊逻辑方法对应到特定输出模糊集的计算过程。模糊规则就是在进行模糊推理时依赖的规则，通常可以用自然语言表述。通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为解模糊或模糊判决。模糊判决可以采用不同的方法，用不同的方法所得到的结果也是不同的。去模糊化就是将模糊结论转化为具体的、精确的输出的过程。本发明采用的是面积中心去模糊化。

在参考文献[1](Hui Ma,Piming Ma,Beamforming Design of Decode-and-Forward Cooperation for Improving Wireless Physical Layer Security,ICACTTransactions on Advanced Communications Technology(TACT),vol.1,issue 2,pp.41-49Sep.2012.)中，为提高物理层安全性能，中继采用解调转发模式，在每个协作的中继上设计波束成形因子，采用凸优化和一维搜索的方法求解，以实现安全合速率最大。目前在无线通信系统中，协作的波束成形和干扰噪声是两个有效的提高物理层安全性能的方案，将两者联合起来优化安全合速率能更好地提高系统性能。