[发明专利]移动场景中基于信任度的协作频谱感知方法

摘要

移动场景中基于信任度的协作频谱感知方法，涉及信息与通信技术领域。是为解决认知用户移动的场景中网络内可能存在恶意用户攻击的问题提出的。本方法利用信任度的概念，先将整个研究区域划分为若干小的单元格，然后在每个单元格中通过比较其中各认知用户上传检测结果，独立更新这些认知用户的信任度并以此为依据剔除其中的恶意用户，进而计算每个单元格的加权系数。经过仿真验证，确定本发明的方法能够得到良好的系统检测性能。在存在50个认知用户且其中15个为恶意用户的网络中，系统虚警概率为0.1时，本发明能够获得0.99的系统检测概率。本发明针对认知用户移动而主用户静止的场景，用于克服系统内恶意用户的恶意攻击。

主权项

移动场景中基于信任度的协作频谱感知方法，其特征是：它由以下步骤实现：步骤一、将整个移动场景划分为若干个单元格，设各认知用户的信任度初值ri＝0，任一单元格cj加权系数初值ω0(cj)＝1，任一单元格cj累积可靠认知用户初值e0(cj)＝0，以及各任一单元格cj累计可靠用户检测结果的平均值E0(cj)＝0；步骤二、各个认知用户独立进行能量检测，并将各自检测到的能量值以及其当前所属单元格序号发送至融合中心；步骤三、利用公式：δk(ui)=|Yi,kj-avg(Yi,kj)i=1N′|std{Yi,kj}i=1N′---(1)]]>计算在第k次检测后认知用户ui对应的偏差函数δk(ui)；其中：avg(·)和std(·)分别代表求均值和求标准差；N′代表在第k次检测时与认知用户ui同在一个单元格cj中的认知用户的个数；表示在单元格cj中的认知用户ui在第k次检测到的能量值；K为正整数；步骤四、根据公式：Δk(ui)=4·tan(-δk(ui)max(δk(ui))·π3),δk(ui)≥max(δk(ui)2)1,δk(ui)<max(δk(ui)2)---(2)]]>计算在第k次检测后认知用户ui相应的信任度增量Δk(ui)；步骤五、根据步骤四计算出的认知用户ui的信任度增量Δk(ui)，利用公式：ri＝ri+Δk(ui)  (3)更新各认知用户信任度ri；步骤六、通过公式：ri=rmax,ri>rmaxri,rmin≤ri≤rmaxrmin,ri<rmin---(4)]]>更新认知用户ui的信任度ri；其中：rmax是信任度设置上限，rmin是信任度设置下限，且rmin<0；设|rmin|>>|rmax|；步骤七、根据步骤六计算出的各认知用户更新后的信任度ri，将信任度低于预设门限λ1的认知用户判定为恶意用户，并将其检测结果从融合中心剔除；λ1<0；步骤八、融合中心利用步骤二中的第k次检测结果，根据式(5)和式(6)更新ek(cj)和Ek(cj)；ek(cj)＝ek‑1(cj)+ej  (5)Ek(cj)=Ek-1(cj)×ek-1(cj)+Σi=1ejYi,kjek(cj)---(6)]]>其中：ej代表在第k次检测时单元格cj中的可靠认知用户个数；ek(cj)表示k次检测过后单元格cj中的累计可靠认知用户的个数；Ek(cj)则代表k次检测过后单元格cj中累计可靠用户检测结果的平均值；步骤九、根据公式：ωk(cj)=L×Ek(cj)ΣjEk(cj)---(7)]]>计算单元格cj在第k次检测后的加权系数ωk(cj)；其中：L代表单元格的总个数；步骤十、根据公式：U=H1(k)(Σi=1N′′ωk(cj)·ui′′)≥λ2H0(k)(Σi=1N′′ωk(cj)·ui′′)<λ2---(8)]]>计算加权目标函数并判定主用户信号是否存在；完成移动场景中基于信任度的协作频谱感知；其中，U表示最终判决结果；H1(k)和H0(k)分别代表在第k次检测时主用户信号存在或不存在；λ2是融合中心预设的判决门限；ui″代表全部可靠用户的检测结果；N″为可靠用户的总个数。