)的意義了。
[0107] 上面已經(jīng)提到了，本發(fā)明算法在具體實(shí)施過(guò)程中處理的數(shù)據(jù)是全部N個(gè)用戶近1 次全部檢測(cè)結(jié)果：
[0108] Y一{Ylik〇Ylik (1 2)，…，Yi，k，Y2，k (1 1)，Y2，k (12)，…，丫2，1<，…，Yna (1 1)，Yna (1 2)，… Yn，iJ。
[0109] 把這N1個(gè)檢測(cè)結(jié)果代入（15)和（16)中能夠獲得對(duì)應(yīng)的N1個(gè)信任度增量1 =
，其中每個(gè) 用戶對(duì)應(yīng)1個(gè)信任度增量。那么就需要對(duì)這些增量進(jìn)行歸一化處理。式（17)和式（18)的 作用就是這個(gè)"歸一化"處理。式（17)是把每個(gè)用戶的1個(gè)信任度增量相加求和，將N個(gè) 用戶共N1個(gè)檢測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)的N1個(gè)信任度增量分類(lèi)，把每個(gè)用戶自己的1個(gè)增量相加，從而 得到N個(gè)增量和\_。式（18)是對(duì)每個(gè)用戶信任度增量和\_，進(jìn)行歸一化處理，使得可靠 用戶的幾#為正值1，而不可靠用戶的△丨A為負(fù)值，并控制Af』的絕對(duì)值的最大值，從而不會(huì) 有某一個(gè)用戶由于某一次檢測(cè)結(jié)果的不可靠，導(dǎo)致永遠(yuǎn)無(wú)法獲得正信任度值。事實(shí)上，如果 1 = 1，式（17)和式（18)的效果等同于式（16)。
[0110]
[0111]
[0112] 其中A_,表示中全部負(fù)值元素。
[0113] 以上就是本發(fā)明方法的第一部分，剔除惡意用戶，而本發(fā)明方法的第二部分就是 為剩余可靠用戶計(jì)算恰當(dāng)權(quán)值并在融合中心處進(jìn)行最終判決。
[0114] 首先，根據(jù)公式式（19)能夠?yàn)樾诺罓顩r較好的單元格分配更大的權(quán)值co(c])。繼 而根據(jù)《 (C])以及公式（20)為"時(shí)間窗"內(nèi)的各個(gè)檢測(cè)結(jié)果計(jì)算對(duì)應(yīng)的權(quán)值coik。最后利 用式（21)給出的計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的方法在融合中心處計(jì)算第k次檢測(cè)后的目標(biāo)函數(shù)RCSS， 并將此目標(biāo)函數(shù)與預(yù)設(shè)門(mén)限A2比較，若f_Ress更大，則判定主用戶存在，否則，判定不存 在。
[0118] 其中：與是第b次檢測(cè)結(jié)果中屬于單元格C]全部可靠用戶的檢測(cè)結(jié)果的總和。 # 咫。而事實(shí)上，R]是"時(shí)間窗"內(nèi)在單元格c沖的全部可靠用戶的檢測(cè)結(jié)果 的總數(shù)。
[0119] 以此方法進(jìn)行頻譜感知的系統(tǒng)檢測(cè)性能參量（檢測(cè)概率以及虛警概率 U為：
[0120]
[0121]
[0122]
[0123]并且,/(迅，盡，…，私)代表思，&,…，^的聯(lián)合概率密度函數(shù)。由于R個(gè)可靠用戶 是獨(dú)立移動(dòng)的，并且具有相同的概率密度函數(shù)，因此，
[0124]
[0125] 本發(fā)明具有以下特點(diǎn)和顯著進(jìn)步：
[0126] 1、本發(fā)明中認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各個(gè)移動(dòng)的認(rèn)知用戶都使用能量檢測(cè)法進(jìn)行本地頻譜 檢測(cè)。能量檢測(cè)法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且無(wú)需任何先驗(yàn)信息。
[0127] 2、本發(fā)明在任何系統(tǒng)中，針對(duì)任何形式的主用戶信號(hào)都有效。即本發(fā)明有著極寬 的適用范圍。
[0128] 3、本發(fā)明能夠適用于任意形狀任意大小的研究區(qū)間，且研究的區(qū)間可以劃分為任 意個(gè)數(shù)任意形狀任意大小的單元格。
[0129] 4、本發(fā)明能夠有效抵抗認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中個(gè)別惡意認(rèn)知用戶的隨機(jī)攻擊行為，可以因此 而大大增強(qiáng)系統(tǒng)的檢測(cè)性能。
[0130] 5、本發(fā)明克服了傳統(tǒng)的基于信任度的能夠剔除系統(tǒng)中惡意用戶的協(xié)作頻譜感知 算法總是將移動(dòng)到深衰落環(huán)境或具有較大路徑損耗的可靠用戶過(guò)度懲罰而造成錯(cuò)誤地將 其判定為惡意用戶導(dǎo)致系統(tǒng)檢測(cè)性能大大損失的缺點(diǎn)。
[0131] 6、本發(fā)明將所研究區(qū)域的接收信道的差異性考慮在內(nèi)，為檢測(cè)到的能量值更大的 單元格分配更大的加權(quán)系數(shù)。從而在系統(tǒng)虛警概率一定情況下提升了系統(tǒng)檢測(cè)概率，即提 高了系統(tǒng)檢測(cè)性能。
[0132] 7、本發(fā)明將認(rèn)知用戶的移動(dòng)性這一無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的固有屬性考慮在內(nèi)。而傳統(tǒng)的剔除 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中惡意用戶的算法總是做出"系統(tǒng)中各個(gè)認(rèn)知用戶固定在某一個(gè)位置不動(dòng)"的不 符合實(shí)際的假設(shè)。
[0133] 8、本發(fā)明用于判定惡意用戶的預(yù)設(shè)門(mén)限Ai被設(shè)置為絕對(duì)值較小的負(fù)數(shù)，從而保 證那些具有絕對(duì)值很小的負(fù)數(shù)信任度的認(rèn)知用戶不會(huì)被馬上剔除。因?yàn)樵跈z測(cè)的初始階 段，一些可靠的用戶可能由于外界干擾等因素短時(shí)間內(nèi)提供不正確的檢測(cè)結(jié)果，其信任度 可能為負(fù)值。
[0134] 9、本發(fā)明方法引入了"時(shí)間窗"的思想，能夠減弱甚至消除由于各個(gè)本地檢測(cè)結(jié)果 不同步或個(gè)別單元格內(nèi)檢測(cè)結(jié)果過(guò)少引起的檢測(cè)性能損失的問(wèn)題。
[0135] 10、本發(fā)明方法可以應(yīng)用到各種認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)論系統(tǒng)中認(rèn)知用戶總數(shù)很多或是 很少，并均能夠保證良好的檢測(cè)性能以及剔除惡意用戶的能力。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中能夠剔除惡意移動(dòng)終端的協(xié)作式頻譜感知方法，其特征是：在 空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中，該方法由以下步驟實(shí)現(xiàn)： 步驟一、設(shè)認(rèn)知用戶U1的信任度初值r 1= O ; 步驟二、各個(gè)認(rèn)知用戶獨(dú)立進(jìn)行能量檢測(cè)，并將各自檢測(cè)到的能量值以及其當(dāng)前所屬 單元格序號(hào)發(fā)送至融合中心； 步驟三、利用步驟二中上傳的全部檢測(cè)結(jié)果，即在第k個(gè)感知周期中獲得的檢測(cè)結(jié)果， 以及儲(chǔ)存在融合中心處的前1-1個(gè)檢測(cè)周期的檢測(cè)結(jié)果，共同構(gòu)成檢測(cè)結(jié)果集合Y，所述集 合Y的表達(dá)式為： Y - {Yl，k (1 1)，Yl，k (1 2)，…，Yl，k, Y2，k (1 1)，Y2，k (1 2)，…，Y2，k,…，Yfik (1 1)，Yfik (1 2)，…Yn，iJ 其中：乜表示在單元格c]中的認(rèn)知用戶u i在第k次檢測(cè)到的能量值；1、k均為正整 數(shù)； 步驟四、根據(jù)公式：計(jì)算集合Y中NX 1個(gè)元素對(duì)應(yīng)的在第k次檢測(cè)后的NX 1距離函數(shù)； 其中avg( ·)和std( ·)分別代表求均值和求標(biāo)準(zhǔn)差；代表在第k次檢測(cè)時(shí)與認(rèn)知 用戶化同在一個(gè)單元格c ,中的認(rèn)知用戶的個(gè)數(shù)；i、j、N均為正整數(shù)； 步驟五、根據(jù)公式：計(jì)算NX 1個(gè)在第k次檢測(cè)后得出的距離函數(shù)對(duì)應(yīng)的NX 1信任度增量函數(shù)厶k (U1); 這些信任度增量函數(shù)共同構(gòu)成集合：計(jì)算N個(gè)認(rèn)知用戶各自的歸一化信任度增量 其中：中全部負(fù)值元素；步驟七、根據(jù)公式6 +4』更新用戶U1的信任度值r 1; 步驟八、將信任度值小于預(yù)設(shè)門(mén)限λ i的認(rèn)知用戶判定為惡意用戶，并將其從認(rèn)知網(wǎng)絡(luò) 中剔除； 步驟九、根據(jù)公式（5)和公式（6)以及集合Y中的檢測(cè)結(jié)果元素，即"時(shí)間窗"內(nèi)全部 檢測(cè)結(jié)果：計(jì)算認(rèn)知用戶U1在第k次檢測(cè)到的加權(quán)因子ω i k; 其中：/C是第b次檢測(cè)結(jié)果中屬于單元格C]全部可靠用戶的檢測(cè)結(jié)果的總和；是"時(shí)間窗"中單元格(^的所有可靠用戶的檢測(cè)結(jié)果的個(gè)數(shù)； 步驟十、根據(jù)公式：計(jì)算最終的加權(quán)目標(biāo)函數(shù)； 步驟十一、通過(guò)比較步驟十計(jì)算所得結(jié)果Ress與預(yù)設(shè)門(mén)限λ 2的大小關(guān)系，若加權(quán)目 標(biāo)函數(shù)更大，則認(rèn)定主用戶存在；否則，則認(rèn)定主用戶不存在；完成空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中能 夠剔除惡意移動(dòng)終端的協(xié)作式頻譜感知。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中能夠剔除惡意移動(dòng)終端的協(xié)作式頻譜 感知方法，其特征在于在進(jìn)行頻譜感知之前，首先將整個(gè)研究區(qū)域劃分為若干個(gè)單元格；劃 分的依據(jù)是將接收信道狀況相似的地點(diǎn)歸入同一個(gè)單元格。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中能夠剔除惡意移動(dòng)終端的協(xié)作式頻譜 感知方法，其特征在于門(mén)限A1S負(fù)值。
【專(zhuān)利摘要】空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中能夠剔除惡意移動(dòng)終端的協(xié)作式頻譜感知方法，涉及信息與通信技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明是為了解決空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中地面部分可能存在的惡意移動(dòng)終端的惡意攻擊問(wèn)題。本發(fā)明是利用信任度的概念，首先將所研究的網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為若干個(gè)單元格，然后在每個(gè)單元格中比較每個(gè)移動(dòng)認(rèn)知用戶的本地檢測(cè)結(jié)果與該單元格中多數(shù)用戶檢測(cè)結(jié)果差距的大小并以此為據(jù)更新各個(gè)認(rèn)知用戶的信任度值，并利用預(yù)設(shè)門(mén)限判定該用戶是否為惡意用戶，而后將惡意用戶的所有檢測(cè)結(jié)果均剔除掉。最后，僅僅利用各個(gè)認(rèn)知用戶的本地檢測(cè)結(jié)果為每個(gè)檢測(cè)結(jié)果計(jì)算并分配恰當(dāng)?shù)臋?quán)值，使整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)概率增加，虛警概率保持不變。本發(fā)明適用于空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中的頻譜感知。
【IPC分類(lèi)】H04B17/382
【公開(kāi)號(hào)】CN105187144
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510705836
【發(fā)明人】賈敏, 王欣玉, 郭慶, 顧學(xué)邁, 劉曉鋒, 王雪, 朱思宇, 陳子研, 楊健, 史瑤
【申請(qǐng)人】哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年10月27日