[发明专利]抗御智能SSDF攻击的宽带加权协作频谱感知算法

说明书

一种抗御智能SSDF攻击的宽带加权协作频谱感知算法，首先通过分析恶意用户智能攻击的特点，结合能量预处理与主成分分析来识别出恶意用户；其次，中心节点根据滑动时间窗内各邻居节点的历史与当前频谱判决结果来建立信誉模型，实时更新它的信誉值；最后，利用识别后的观测向量集进行基于先验条件的组稀疏联合重构，准确地获得各子信道频谱占用情况。仿真结果表明：对比传统的R‑WCCSS算法，本文算法在智能SSDF攻击下频谱检测概率提高了16.7％，显著改善了认知网络的协作频谱感知性能，实现了高效的频谱共享。

技术领域

本技术方案属于认知无线电技术领域，具体是一种抗御智能SSDF攻击的宽带加权协作频谱感知算法。

背景技术

认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术采用动态接入的方式实现次用户(Secondary User,SU)对空闲频谱的二次利用，能够有效地解决频谱资源日益匮乏、使用效率低的问题。频谱感知是认知无线电的关键技术，因为它是实现信道接入、频谱共享的前提和基础^[1]。简单易行的能量检测法是窄带频谱感知最常用的方法，但是宽带频谱往往高达数GHz，SU很难实现高速奈奎斯特采样率下的主用户(Primary User,PU) 信号采样及能量检测，因此宽带频谱感知面临着巨大的技术挑战。根据认知无线电网络中主用户信号频域的固有稀疏性，压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论为实现欠奈奎斯特采样率下的宽带频谱感知提供了新方案。

受阴影、多径衰弱及人为干扰等问题的影响，常导致单个SU的频谱判决结果不准确。现有技术中，多个SU的协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)能够克服上述问题，有效地提高单个SU频谱感知的效率与可靠性，获得分集增益。传统的宽带协作频谱感知方法使用集中式信息融合，即所有SU将感知信息发送给融合中心。现有技术提出了多节点宽带协作频谱感知方法，采用能量检测法对采样信号进行集中式融合判决，实现对宽频段范围内主用户信号的谱定位和能量判断。但是当融合中心出现问题时，该方法对融合中心的强依赖性会导致认知网络无法运行。因此，现有技术提出了分布式宽带协作压缩频谱感知 (Wideband Cooperative Compression Spectrum Sensing,WCCSS)方法，通过SU与其邻居节点的信息交互实现局部的频谱检测，从而有效地减弱了各SU对融合中心的依赖性，且更低的数据传输量可缓解过多的网络资源消耗。为了减少资源的消耗，现有技术提出了双门限最佳选择上报的策略，即在中心节点没有检测到主用户的状况下，只选择具有最佳信噪比的SU进行本地感知信息上报，从而减少了平均感知时间并提高了检测概率。但是，上述技术方案未考虑恶意用户(Malicious User,MU)的存在，一旦MU对开放的信道发起攻击，则会导致认知无线电网络在获得协作增益的同时面临新的安全威胁。

宽带协作频谱感知中存在着潜在的安全隐患，主要有模拟主用户攻击(PrimaryUser Emulation Attack, PUEA)和频谱感知数据伪造(Spectrum Sensing DataFalsification,SSDF)攻击，其中SSDF攻击是主要安全威胁。在协作频谱感知过程中，MU向融合中心或其他正常用户发送篡改的感知信息，误导它们做出错误的判决，以达到影响最终频谱判决结果的目的。由此可见，认知无线电网络中防御SSDF攻击变得尤为重要。