[发明专利]基于信誉机制和动态博弈的安全协作频谱感知方法有效
申请号: | 201510410921.X | 申请日: | 2015-07-14 |
公开(公告)号: | CN104993890B | 公开(公告)日: | 2018-04-13 |
发明(设计)人: | 林晖;许力;周赵斌;黄毅杰 | 申请(专利权)人: | 福建师范大学 |
主分类号: | H04B17/382 | 分类号: | H04B17/382 |
代理公司: | 福州元创专利商标代理有限公司35100 | 代理人: | 蔡学俊 |
地址: | 350007 *** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 信誉 机制 动态 博弈 安全 协作 频谱 感知 方法 | ||
技术领域
本发明涉及无线通信技术的安全领域,特别是一种基于信誉机制和动态博弈的安全协作频谱感知方法。
背景技术
认知无线网络(cognitive radio network,CRN)的提出,主要是为了缓解更多通信设备对频谱资源使用紧张,同时能够克服固定频谱分配而带来的频谱资源利用率不高的情况。当授权用户或主用户(Primary user,PU)没有使用授权频段,次用户(second user,SU)通过感知操作得知频段的状态为空闲时,能共享该频段,并实时感知,只要主用户出现便自动让出该频段。所以,频谱感知是认知无线网络的关键技术。
经研究表明协作频谱感知能有效解决单个次用户因为阴影效应和信道衰弱等因素造成感知不到主用户是否出现的问题。可是,次用户都是理性的,要令次用户积极参与协作成了一个问题,同时次用户回复结果的可信度也要进行分析,从而引发许多的安全问题。为了解决这些问题,提高频谱利用率又不对主用户造成干扰成为近年来研究的热点。
为了解决以上问题,目前的方案主要有:改进动态信誉模型,提出信誉矩阵用于快收集信誉,同时监督者应能自适应地移动并靠近信誉收集者较多的区域,以便能更快的汇报信誉情况,对抵御拦截和数据篡改攻击比较有效。还有一种基于簇的防御信任模型,针对协作频谱感知中存在的信任威胁,利用该模型通过对接收到信号强度进行分析,从而大大减少威胁程度。
上述现有的方案还存在的问题是:协作感知中对协作者的信誉值不能及时收敛;无法激励协作次用户给出真实的报告信息;对于分布式和次用户移动对协作感知的准确性及安全性缺乏考虑。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种基于信誉机制和动态博弈的安全协作频谱感知方法,该方法的特点是如果次用户发生位置移动,可借助邻居次用户让信誉进行传递,使得信誉的计算更加快,并结合动态博弈分析,激励次用户参与协作频谱感知的积极性,对协作频谱感知的准确性和安全性有重要作用。
本发明采用以下方案实现:一种基于信誉机制和动态博弈的安全协作频谱感知方法,具体包括以下步骤:
步骤S1:定义网络模型:在分布式的认知无线网络环境中,次用户采用频谱感知技术感知环境中频段中空闲的频谱资源;任意次用户都可以对发起协作频谱感知请求作为请求者,其邻居次用户接收到协作频谱感知请求可进行协作频谱感知作为协作次用户;网络中的次用户只能在一跳范围内通信,作为邻居次用户,并且能进行移动;
步骤S2:在次用户对频谱有需求时,请求者可以查询本地数据库的邻居次用户集合,并进行协作频谱感知请求判断与发送;
步骤S3:邻居次用户接收到请求者发送的协作请求,并依据建立好的信誉值参与效用函数计算,结合信誉值传递方法并利用基于信誉机制的动态博弈分析达到纳什均衡,具体为:当邻居次用户发生位置移动时,其之前所建立的信誉值会通过一跳通信范围的次用户进行广播,使得信誉值能跟随着该发生移动的次用户,加快了当该发生移动的次用户参与协作时请求者对该次用户信誉值的获取速度,请求者收集协作感知报告,遍历所有协作者的交互记录和计算综合信誉值,通过动态博弈分析采取何种策略从而达到均衡;
步骤S4:根据所述步骤S3分析到达纳什均衡后,请求者利用综合信誉值和感知报告的计算做出安全协作感知决策,并记录相应的交互情况。
进一步地,所述步骤S2中协作频谱感知请求判断与发送具体为:若请求者周围存在邻居次用户,即邻居次用户集合不为空时,向邻居次用户发起协作频谱感知请求,并启动监听回复感知报告状态;若请求者周围不存在邻居次用户,则进行单用户频谱感知。
进一步地,所述步骤S3中信誉传递方法,用以加快请求者计算协作次用户的综合信誉值,所述信誉传递方法具体为:每个次用户每隔30秒通过公共控制信道向邻居次用户发送存在连接报告,当次用户发生位置移动导致邻居次用户没收到时,邻居次用户向其一跳通信范围内的次用户传递该次用户的信誉值,使得信誉值会随着次用户位置移动被邻居次用户进行传递,能加快协作频谱感知时获取次用户信誉值的收敛速度。
进一步地,所述步骤S3中计算综合信誉值的具体过程为:
在时间Tn时,请求者d对协作次用户a∈Ωd的综合信誉值的计算,包括直接信誉的计算和推荐信誉的计算:
其中β是对间接信誉值在计算综合信誉值的权重;如果请求者与协作次用户交互次数超过可信交互次数阈值X,则将直接信誉值作为最后的综合信誉值R。
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