在协作频谱感知网络中,设备故障、信道阴影衰落和噪声等会导致频谱感知器(如手机、平板等)发送的信息不可靠,而恶意用户在协作频谱感知网络中,也会发送错误的感知信息以混淆视听,干扰诚实用户的判决结果。不可靠消息在邻居用户间的传递必将导致感知结果产生偏差和错误,大大降低了协作频谱感知的效率。为解决上述问题,本文将置信传播算法和信誉模型相结合,提出一种基于次用户分组的频谱感知数据伪造(SSDF,Spectrum Sensing Data Falsification)攻击防御方案。该方案分两个阶段对不可靠信息进行过滤:首先,在频谱感知阶段,通过置信传播算法对次用户进行分组,过滤掉因设备故障等因素产生的不可靠用户,剩余用户则视为正常工作用户进行数据融合。然后,在数据融合阶段,根据以信誉值作为权重因子的置信传播算法来计算最终的判决值。本文所提方案分别在感知阶段和融合阶段采取了防御措施,可有效地过滤网络中的不可靠信息,减小恶劣的频谱环境对次用户感知结果的影响。仿真结果表明,本文所提方案迭代次数少、收敛快,有效地减弱了SSDF攻击带来的损害,提高了感知结果的准确性、增强了认知无线网络的安全性。
基于迫零准则(Zero Forcing,ZF)的波束成形和基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的波束成形是应用广泛的两种波束成形预编码方式。但是,在大规模MIMO场景下,发送端和接收端的天线数量较大,在应用ZF和MMSE两种预编码方法...
详细信息
基于迫零准则(Zero Forcing,ZF)的波束成形和基于最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的波束成形是应用广泛的两种波束成形预编码方式。但是,在大规模MIMO场景下,发送端和接收端的天线数量较大,在应用ZF和MMSE两种预编码方法时,对矩阵的求逆计算变得尤为复杂。文中提出了一种基于波束域降维的波束成形方法来降低预编码计算的复杂度,通过引入波束域信道矩阵的概念,对维度较大的全维信道矩阵进行等效分解,再对分解后的降维矩阵分别做预编码,降低了波束成形预编码计算的复杂度。最后通过仿真验证了该方案的可行性。
暂无评论