针对存在主用户模拟攻击(primary user emulation attack,PUEA)下的频谱感知问题,提出了一种基于攻击强度阈值(attack-aware threshold,ART)的协作频谱感知方法。该方法首先建立了存在PUEA的网络模型,然后分析4种状态下协作频谱感知的特...
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针对存在主用户模拟攻击(primary user emulation attack,PUEA)下的频谱感知问题,提出了一种基于攻击强度阈值(attack-aware threshold,ART)的协作频谱感知方法。该方法首先建立了存在PUEA的网络模型,然后分析4种状态下协作频谱感知的特点,采用检测统计量的一阶和二阶矩估计出PUEA攻击的概率,最后以总误差概率为目标函数,求出不同攻击强度下的最佳门限阈值,并通过ART方法完成在不同攻击强度下的协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够估计恶意信号出现的概率,有效减少频谱感知总误差概率,提高整个网络的频谱感知性能。
随着无线通信技术的快速发展,频谱需求急剧增长,有限的频谱资源不能满足越来越多的用户需求。与此同时,授权频谱的利用率并不高,频谱稀缺与低利用率共存。认知无线电提出的动态频谱接入技术可以在不影响主用户使用的前提下,使次用户可以利用空闲的授权的频段进行通信。该技术提高了频谱利用率,成为解决频谱稀缺的一项重要技术。频谱感知是动态频谱接入技术的前提,协作频谱感知技术与单节点感知比较,更是解决了阴影效应和多径衰落等问题,但是安全问题却成为协作频谱感知技术面临的重要问题。论文研究了认知无线电中恶意环境下的协作频谱感知问题,通过对抗攻击算法的优化以及对网络中参数的调整,可以提高系统性能,并研究了M2M(Machine to Machine)系统中的安全检测机制。本文的主要工作如下:1、研究了恶意环境对协作频谱感知的影响。先后建立了协作频谱感知阶段模拟主用户攻击和数据融合阶段的数据篡改攻击的模型,然后经过理论分析了对系统的影响,又通过仿真验证了结果。2、研究了抗主用户模拟攻击(PUEA,Primary User Emulation Attack)的协作频谱感知技术。对基于能量检测的协作频谱感知算法进行了优化,并在此优化算法的基础上进一步对融合准则和检测阈值进行了优化分析。通过对PUEA存在情况下基于能量检测的协作频谱感知的优化,降低了总误差概率,提高了系统性能。且在大数融合准则下,建立了以最大化平均吞吐量为目标,协作次用户数、感知时间以及感知门限为优化变量的联合优化问题,并进行了仿真。仿真结果表明,通过联合优化,能够有效地提高平均吞吐量。3、研究了抗频谱感知数据篡改攻击(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)的协作频谱感知技术。研究了个体攻击和协作攻击,并对一种利用消息验证码对感知数据进行验证的密码机制进行了探讨。然后对恶意用户数、次用户数和加密信息量进行优化,可以最大化的提高能效。仿真结果表明,通过优化可以有效提高系统性能。4、研究了M2M系统中的安全检测机制。采用认知传感器网络技术构建了智能家庭网络模型,提出一种双权重差异因子的方法来处理感知的能量数据。这种方法提高了系统的准确性,降低了系统的虚警概率,而且使系统的平均吞吐量和能效得到提升。
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