基于带内频谱感知的认知网络累加干扰模型分析

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认知网络中频谱感知技术研究

２ＰＡ９ＦｒｅＬａｎｎｈｎａｇ１３）．Ｌ３ｏｃ，ｉｏｉｇＳｅｙｎ１０１５１０１
摘
要：知网络作为一种能够提高有限频谱资源利用率的颇具应用前景的技术，认可从根本上缓解日益
严重的频谱资源紧张问题，已成为无线通信领域内的一个研究热点，并受到越来越多的关注。本文介绍了认知网络的概念，并从认知网络频谱感知方面综述了现有的研究成果，讨论了目前存在的问题和进一步研究的
方向。
关键词：知网络；认频谱感知；作感知协
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ文章编号：６１７２（０２２０５４１７．９．１）．０８０４２
ＡｂｔａｔＡｓａｗａｏｉｐｏｅｔｅｕｉｚｔｎｏｅｌｔｄｓｅｔｕｒｓｕｃｓＣｏｎｔｅｎｔｒａｈｓｒｃ：ｙｔｍｒｖｈｔｉａｉｆｔｉｅｐｃｒｍｅｏｒｅ，ｇｉｖｅｗｏｋｈｓｔｅｌｏｈｍｉｉ
ｓｅｔｕｓｎｉｇｅａｏａｅｅｃｒｅｔｒｂｅｎｒｅｓａｃ．ｐｃｒｍｅｓ，ｌｂｒｔｓｈｕｒｎｏｌｍｓｄｆｔｒｅｅｒｈｎｔｐａｕｈｒＫｅｗｏｄ：ｇｉｖｔｏｋＳｅｔｍｅｓｎ；ｏｅａｉｅＳｎｉｇｙｒｓＣｏｔｅＮｅｎｉｗｒ；ｐｃｒｕＳｎｉｇＣｏｐｒｔｅｓｖｎ

认知无线电安全关键技术研究

认知无线电安全关键技术研究一、综述随着无线通信技术的快速发展，认知无线电技术应运而生。

认知无线电是一种能够在动态环境中感知并利用空闲频谱的智能无线通信技术，它能够提高频谱利用率，减少干扰和节约成本。

认知无线电技术在提高频谱利用率的也带来了许多安全问题。

本文将对认知无线电安全的关键技术进行综述，包括频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等方面。

在频谱感知方面，认知无线电需要能够准确地检测和识别主用户信号和其他非授权用户的信号。

常用的频谱感知方法有匹配滤波器、循环平稳特征分析、小波变换等。

这些方法在复杂多变的无线环境中，往往会出现误判或漏检的情况，影响认知无线电的安全性能。

频谱分配是认知无线电系统的核心任务之一，其目标是在保证主用户服务质量的前提下，最大化非授权用户的收益。

频谱分配策略的选择直接影响到认知无线电系统的性能。

常见的频谱分配方法有固定频率分配、动态频率分配、比例公平分配等。

这些方法在面对快速变化的网络环境和用户需求时，往往难以实现最优的频谱分配。

接入控制是认知无线电系统中保证主用户权益的重要手段。

接入控制策略的选择直接影响到认知无线电系统的稳定性和可靠性。

常见的接入控制方法有基于规则的方法、基于博弈论的方法、基于机器学习的方法等。

这些方法在面对复杂的无线环境和用户行为时，往往难以实现有效的接入控制。

隐私保护是认知无线电技术中亟待解决的问题之一。

由于认知无线电系统需要收集和处理大量的用户信息，因此存在泄漏用户隐私的风险。

常用的隐私保护方法有匿名化技术、加密技术、差分隐私等。

这些方法在面对复杂多变的无线环境和用户需求时，往往难以实现完全的隐私保护。

认知无线电安全关键技术的研究仍然面临着许多挑战。

未来的研究需要综合考虑频谱感知、频谱分配、接入控制、隐私保护等多个方面，以实现更高性能、更可靠、更安全的认知无线电系统。

1. 认知无线电技术的快速发展及其在军事和民用领域的广泛应用随着无线通信技术的不断进步，认知无线电技术（Cognitive Radio Technology）应运而生。

认知无线电网络中频谱感知安全的研究进展

第２卷ｌ
２１０１年１２月
第１２期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＩＵＥＲＥＣＩＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬ０ＰＭＥＮＴ
Ｖｏ．１Ｎ．２１２ｏ１Ｄｅ２１ｅ．０１
认知无线电网络中频谱感知安全的研究进展
Hale Waihona Puke 伪装主用户（Ｕ攻击是ＣＮ物理层中将面临ＰＥ）Ｒ
的主要安全问题，对单用户的本地频谱感知以它及多用户的频谱感知协作都具有极大的威胁。如图１ａ所示，这一类攻击中，（）在敌方向网络内发送与主用户信号特征类似的干扰信号，得次用户检测时误使
汪晓睿刘全，
（．１海军计算技术研究所，北京１０４；０８１２海军工程大学通信工程系，．湖北武汉４０３）３０３
摘要：谱感知是认知无线电网络中的核心功能，的引入可使次用户在不干扰主用户的前提下实现对授权频段的伺频它
ｔｍｅｓｇＤｔＦｌｆａｏ，ＳＦ攻击。。ｒＳｎｉａａｉｃｔｎＳＤ）ｕｎａｓｉｉ。
的隐患。一方面，于无线信道的开放性，得由使ＣＮ中同样也存在着许多传统的网络安全问题 ¨ ；Ｒ ’
ＡｂｔａｔＩｓｒｃ：ｎＣＲＮｓｓｅｔｕｓｎｉｇｉｔｅｃｒｕｃｏａｉｙ，ｎｔｅｈｌｆｉ－ｔｅｓｃｎａｙｕｓｒｒｌｗｅｏａｃｓｅａ・－ｐｃｒｍｅｓｎｓｈｏｅｆｎｔｎｌｉｔａｄｗｉｔｅｐｏｈｏｄｒｅｓａｅａｌｄｔｃｅｓｔｕｈｈｔｅｏｈｈｒｚｄｓｅｔｕｂｎｓｉｎｏｐｒｉｔｌｎｒｗｉｕａｓｔｏｉｅｐｃｒｍａｄｎａｐｏｔｎｓｃｎａｎｅ－ｔｏｔｃｕｉｙｉｔｒｅｎｅｔｅｐｍａｙＵｓｒ．ｗｅｅ，ｔｌｏｂｉｇｏｕｉｈｎｇａｎｅｒｃＯｔｒｒｅＳＨｏｖｒｉａｓｒｓｉｓｍｅｎｆｅｈｉｎｎ

基于频谱感知的认知无线网络容量研究

ｉｅｙｃｔｃｌａｄｄｐｎｓｏｈｕｂｒｏｏｐｒｔｅｓｕｄｒＰＰｓｅａｏｗｈｒａｎｒＣＵＳ，ｏｐｒｔｅｓｖｒｒｉａｎｅｅｄｎｔｅｎｍｅｆｃｏｅａｉｕｓｒｎｅＵｃｎｒｅｅｓｕｄｅｉｎｇｉｃｏｅａｉｖ
基于频谱感知的认知无线网络容量研究木
谢先斌李新山
６３）１７１１（电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室，成都摘
要：动态频谱分配是认知无线电网络实现的关键所在，要实现动态频谱分配就必须快速准确的感知主用户的工作状
况，知时间的长短直接影响到认知无线网络的容量和对主用户的干扰程度，在主用户保护模式（Ｕ）固定认知用户频谱感ＰＰ和
关键词：知无线电；频谱感知；容量；最优化认
中图分类号：Ｎ１Ｔ９１文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：１．１５００５５
Ｒｅｅｒｈｏｏｎｔｖａｉｅｗｏｋｓｃｐａｉｙｏｐｃｒｓａｃｆｃｇｉｉｅｒｄｏｎｔｒａｃｔｎｓｅｔｕｍｅｉｓｎｓｎｇ
ｑｅｃａｄｆｔｅｒｎｃｉｅＳｏｓｎｉｇｃｃｅｈｕｄｂｕｙｔｅｓｃｎａｓｒｏａｈｉｖｇｅｈｏｇｕｎｙｂｎｓｉｙａｅｉａｔｖ．ｈｎｅｓｎｙｌｓｓｏｌｅｒｎｂｈｅｏｄｒｕｅｓｔｃｅｅｈｉｈｒｔｒｕｈ— ｈｙｐｔｒｔｓａｌａｏｐｏｄｏｌｖｌｏｅｆｒｎｅｔｈｒｍａｓｒｙｉｕａｅｓｗｅｌｓｔｒｖｉｅｌｗｅｅｆｉｒｅｅｃｏｔｅｐｉｒｕｅｓｂｍｍｅａｅｙｖａａｉｇｔｅｒｃａｎｅｓｎｔｙｄｉｔｌｃｔｎｈｉｈｎｌｏｃｈｙｈｖｅｎｄｔｃｅ．ｎｔｉａｅ，ｈｈｏｇｐｔｓｎｉｇｔｍｅｒｌｔｏｓｉｎｌｃｌｎｏｐｒｔｖｐｅｔｕｎｅｔｅａｅｂｅｅｅｔｄＩｈｓｐｐｒｔｅｔｕｈｕ —ｅｓｎｉｅａｉｎｈｐｉｏａｄｃｏｅａｉｅｓｃｒｍｒａ

频谱感知算法演示版

频谱感知算法演示版频谱感知算法是一种用于无线电通信系统的关键技术，通过对无线电频谱的实时监测与感知，可以有效地提高频谱利用率、减少干扰，为无线通信提供更好的服务。

本文将介绍频谱感知算法的原理和应用，并根据实际情况进行一次演示。

频谱感知算法的原理是基于无线电通信系统中的主动监听和动态频谱分配。

传统的频谱分配方式是静态分配，即将一定频谱范围内的频率资源按照特定规则分配给不同的用户或系统。

但这种分配方式存在很大的浪费和低效问题，因为不同时间和空间上的频率资源利用率会有很大差异。

1.频谱监测：频谱感知设备首先对指定频谱范围内的信号进行采集和分析，获取到该范围内的频率分布和信号强度等信息。

2.频谱解析：通过对采集到的信号进行解调和解码，频谱感知设备可以分析不同信号的频谱占用情况和使用模式，找出频谱资源分配的规律和差异。

3.频谱评估：根据频谱分析的结果，频谱感知设备可以评估当前频谱资源的利用率和可用性，以便进行下一步的频谱分配决策。

4.频谱分配：基于频谱评估的结果，频谱感知设备可以动态分配频谱资源给需要通信的用户或系统，以最大限度地提高频谱利用率和减少干扰。

频谱感知算法的应用非常广泛，可以用于各种无线通信系统中。

例如，在移动通信中，频谱感知算法可以用于智能天线系统，即根据当前的信道状态和负载情况，动态地选择最佳的接收和发送天线，以提高通信质量和容量。

在物联网中，频谱感知算法可以用于协调多种无线设备的频谱使用，避免干扰和冲突。

在无线传感器网络中，频谱感知算法可以用于动态调整节点的通信频率和功率，以实现能耗优化和网络自适应。

下面通过一个演示来说明频谱感知算法的具体应用。

假设有一个无线通信系统，其中包括若干个用户和一个频谱感知设备。

首先，频谱感知设备需要对所有可能的频率资源进行监测，并记录下当前的占用和信号强度信息。

然后，频谱感知设备可以根据这些信息对频谱资源进行评估，找出可用的频率资源。

接下来，频谱感知设备可以根据用户的通信需求和信号质量要求，动态地分配可用的频谱资源给不同的用户。

认知无线电网络中基于信任度的频谱感知技术

１中师范大学电子信息工程系，，华武汉４０７３０９
２．黄石理工学院电子信息工程系，湖北黄石４５０３００
１ＤｅｔｆＥｅｔｏｉｓａｄＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｇ，ａｈｎｒｌＵｎｖｒｉＷｕａ３０９，ｈｎ．ｐ．ｏｌｃｒｎｃｎｎｏｍａｉｇｎｅｉＨｕｚｏｇＮｏｍａｉｅｓｔｏｎｙ，ｈｎ４０７Ｃｉａ
算法能够在控制信道带宽受限条件下，以较少的网络开销获得更好的频谱感知性能。
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｇ日ｄｏｐｔｎｉｅｒｒｎｎ仰ｆ口ｉ邶计算机工程与应用ｆｆｃＤ
２１，６２）００４（７
１３０
认知无线电网络中基于信任度的频谱感知技术
章磊－，－段莉莉 ‘黄光明，
ＺＨＡＮＧＬｅ，ｉＤＵＡＮＬｉｌ， —ｉＨＵＡＮＧＧｕｎｇｍｉｇａ－ｎ
ｗｒ．ｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｏｓ２１，６２）１３１５ｏｋＣｏｕｅｎｉｅｒｎｎｐｉｔｎ，００４（７：０－０．ｃｉ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅｎｗｃｏｅａｉｅｓｅｔｕｏｐｒｔｐｃｒｍｓｎｉｇｖｅｓｍｅｈｄｂｓｄｏｅｕａｉｎｆｒｃｇｉｖｒｄｏｎｅａｄｄｏｓａｎｓｎｔｏａｅｎｒｐｔｔｏｏｎｔｅａｉｓｕｄｒｂｎｗｉｔｃｎｔｉｔｏｉｈｒｉｐｏｏｅ．ｅｙｏｎｔｅｓｒｉｓｌｏｔｉｓｎｂｅｖｔｎｎｄｐｎｅｔａｄｎｙｈｕｅｓｓｒｐｓｄＥｖｒｃｇｉｖｕｅｆｔｉｒｙｂａｎａｏｓｒａｉｉｅｅｄｎｌｎｏｌｔｅｓｒｗｉｒｌｂｅｎｆｒａｉｎｏｙｈｔｅｉｌｉｏｍｔｏａｓｎｔｅｒ１ｃｌｅｉｉｎｔｈｃｍｍｏｅｅｖｒｂｓｄｎｄｕｌｔｒｓｏｄ．ｏｕｅｉｅｉｂｅ，ｎｙｈｃｇｉｖｓｒｅｄｈｉｏａｄｃｓｏｓｏｔｅｏｎｒｃｉｅａｅｏｏｂｅｈｅｈｌｓＩｎｓｒＳｌｌｏｌｔｅｏｔｅｕｅｆｒａｎｉｗｉｅｈｇｅｔｅｕａｉｎｓｅｅｔｄｔｓｎｅｈｓｅｔｍ．ｉｌｔｎｅｕｔｓｏｔａｈｓｅｔｕｔｔｉｈｓｈｈｒｐｔｔｉｏｓｌｃｅｏｅｓｔｅｐｃｒｕＳｍｕａｉｒｓｌｏｓｈＷｈｔｔｅｐｃｒｍｅｓｇｐｒｏｍａｃｓｎｉｅｆｒｎｅｎｕｄｒＡＷＧＮｈｎｅｓｉｉｒｖｄａｄｔｅｃｍｍｕｉａｉｎｔａｃｉｌＯｒｄｃｄａｐｏｅｏｔｅｃｎｅｔｎ１ｍｅｈｄｎｅｃａｎｌＳｍｐｏｅｎｏｈｎｃｔｒｍＳａＳｅｕｅｓｏｐｓｄｔｈｏｖｎｉａｔｏ．ｏｏＫｅｒｓｃｇｉｖａｉ；ｐｃｒｍｅｓｇ；ｅｕａｉｎ；ｏｂｅｔｒｓｏｄｙｗｏｄ：ｏｎｔｅｒｄｏｓｅｔｉｕｓｎｉｒｐｔｔｏｄｕｌｈｅｈｌｎ

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化

认知无线电频谱感知技术性能分析及优化认知无线电频谱感知技术性能分析及优化摘要：随着无线通信技术的迅猛发展，频谱资源已经成为一种紧缺资源。

认知无线电技术可以有效地提高频谱利用效率，其中频谱感知技术是认知无线电的核心。

本文通过对频谱感知技术的性能进行分析与优化，旨在提高认知无线电系统的性能，优化频谱资源利用效率。

一、引言随着移动通信、物联网、卫星通信等无线应用的迅猛发展，对频谱资源的需求越来越大。

然而，可用的频谱资源是有限的，频谱资源的短缺已经成为限制无线通信发展的主要瓶颈之一。

因此，如何提高频谱利用效率成为一个重要的问题。

二、认知无线电技术概述认知无线电技术是指无线电设备能够感知和理解周围的无线电环境，并根据环境的变化做出相应的调整。

它基于频谱感知技术，可以利用未被使用的频谱资源进行通信，提高频谱的利用效率。

认知无线电技术可以通过对频谱的感知、推理和决策来实现智能的频谱管理。

三、频谱感知技术性能分析1. 频谱感知的基本原理频谱感知是指无线电设备通过感知和监测周围的频谱环境，获取可用频谱资源的状态信息。

它可以通过不同的感知方法实现，如能量检测、周期性检测、协作感知等。

2. 频谱感知的性能评估指标频谱感知的性能可以通过以下指标进行评估：感知准确率、感知时间、感知能耗等。

感知准确率是评估频谱感知的重要指标，它可以反映无线设备对频谱环境的感知能力。

3. 频谱感知技术存在的问题频谱感知技术在实际应用中存在一些问题，主要包括感知准确率不高、感知时间过长、感知能耗大等。

这些问题限制了认知无线电系统的性能和频谱利用效率。

四、频谱感知技术性能优化1. 多参数优化算法通过使用多参数优化算法，可以有效地优化频谱感知技术的性能。

例如，可以使用遗传算法、粒子群算法等优化算法来优化感知准确率、感知时间等指标。

2. 机器学习算法机器学习算法在频谱感知技术中的应用也可以提高性能。

通过训练模型，可以提高感知准确率，并减少感知时间。

认知无线电网络中频谱感知性能分析

第３７卷
第３期
计
算
机科
学
２１００年３月
ＣｏｐｅＳｃｅｅｍｕｔｒｉｎｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ３１３．Ｍａ０１ｒ２０
认知无线电网络中频谱感知性能分析
丁汉清杨家玮赵志远。（安电子科技大学综合业务网国家重点实验室信息科学研究所西安７０７）西１０１
（郑州轻工业学院计算机与通信工程来自院郑州４００）５０２。
摘要分析了认知无线电网络中使用能量检测器进行频谱检测的性能。仿真结果表明，衰落会使认知无线电用户
检测性能下降，采用硬合并协作方案的合作频谱检测可以提高认知无线电系统的检测概率，但认知无线电系统的虚警概率也会随着参与协作的用户数的增多而上升，特别是控制信道不理想时，协作检测会导致虚警概率下限的出现，造
成频谱利用率达不到预期的目标。关键词认知无线电，谱空穴，谱感知频频ＴＮ９１２１．３文献标识码Ａ中图法分类号
ＰｅｆｒａｃｒｏｍｎｅＡｎａｙｉｆＳｃｒｍｅｓｎｎＣｏｎｉｉｅＲａｏＮｅｗｏｋｌｓｓｏｐｅｔｕＳｎｉｇｉｇｔｖｄｉｔｒ
ＤＩＮＧｎｑｎＹＡＮＧｉ－ｉＺＨａ－ｉｇ・ＪａｗｅＨＡＯｈ－ｕｎＺｉａｙ
（ｅＳｔｔｙＬ．ＴｈａｅＫｅａｂＩＳＮ。ｎｆｒｔｏｉｎｃｎｔｕｅＸｉｉｎＵｎｉｅｓｔＸｉａ１０１，ｉａＩｏｍａｉｎＳｃｅｅＩｓｉｔ，ｄａｔｖｒｉｙ， ’ｎ７０７Ｃｈｎ）（ｃｏｆＣｏＳｈｏｌｏｍｐｕｅｎｍｍｕｃｔｏｇｉｅｒｎＺｈｎｚｏｎｔｔｔｆＬｉｈｎｄｓｒＺｈｎｚｏ５０２，ｔｒａｄＣｏｎｉａｉｎＥｎｎｅｉｇ，ｅｇｈｕＩｓｉｕｅｏｇｔＩｕｔｙ，ｅｇｈｕ４００Ｃｈｉａ。ｎ）

认知中继网络中认知用户基于频谱感知机会中继的中断性能分析

没有直接参与中继而只是对发端信号进行侦听，也能使发射端获得协同分集增益的好处。文献［］出９提
一
种中继节点基于频谱感知参与中继的无线通信网络模型，将中继分为完美频谱感知和非完美频谱感知中继，并对这两种情况下的中断概率和分集性能进行了分析。但是文献［］９的模型中源节点并不是一
认知中继网络中认知用户基于频谱感知机会中继的
中断性能分析
袁福，郑林华，袁继兵
（防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）国１０３
摘要；知无线电中继网络中，知用户需要成功感知到其所在簇内的主用户频谱空穴后才能成为认知中继节点，认认
中图分类号ｔＮ２．Ｔ９９５
文献标识码ｔＡ
１
Байду номын сангаас
引言
无线网络中随着无线终端数量的增加，无线频谱资源逐渐变得稀缺。然而调查发现这些终端的频
谱资源在某些时间段并没有被占用，这导致其频谱利用率不高。为了充分利用日益稀缺的频谱资源，提高无线频谱资源的利用率，１９９９年Ｍｉｌ软件无线电基础上首先提出了认知无线电（ｏｎｔｅｔａ在ｏＣｇｉｖｉ

认知无线电中的频谱感知技术的研究

认知无线电中的频谱感知技术的研究频谱感知技术（Spectrum Sensing Technology）是无线通信领域中的一项关键技术，用于实时监测和掌握无线电频谱利用状况。

在实际应用中，频谱感知技术可以帮助无线通信系统在频谱资源有限的情况下更高效地利用频谱，提高通信质量和吞吐量。

频谱感知技术主要包括两个方面的内容，即频谱监测（Spectrum Monitoring）和频谱分析（Spectrum Analysis）。

频谱监测主要用于监测和探测频谱中的信号活动，通过收集并分析频谱中的信号信息，获取频谱利用的实际情况和空闲频段的位置。

频谱分析则是对收集到的频谱信息进行分析，从而获得更为详细的频谱利用情况，包括信号类型、功率水平等参数。

频谱感知技术的研究主要包括以下几个方面：1.频谱探测算法的研究：频谱探测算法是频谱感知技术的核心，主要用于对频谱进行探测和监测。

目前常用的探测算法包括能量检测、周期性检测、协方差检测等。

研究者通过改进和创新算法，提高频谱探测的灵敏度和准确性，从而更好地感知频谱环境。

2.频谱数据库的构建和管理：频谱感知技术需要依赖频谱数据库来存储、管理和查询频谱信息。

研究者需要设计合理的数据库结构，确保频谱信息的高效存储和查询。

此外，频谱数据库还需要支持实时更新，保持频谱信息的时效性。

3.多传感器协同感知：通过多个传感器的协同感知，可以提高频谱感知的全局性和鲁棒性。

多传感器协同感知可以通过传感器部署优化、传感器选择算法优化等方式实现，研究者需要探索合适的方法和算法，提高系统的感知性能。

4.频谱共享与动态频谱分配：频谱感知技术可以帮助实现频谱资源的共享与动态分配。

研究者需要借助频谱感知技术，实现对频谱的实时监控和调度，从而实现频谱资源的高效利用。

此外，研究者还需考虑频谱共享和动态频谱分配对无线通信系统性能的影响，并提出相应的优化策略。

5.频谱感知技术在无线电认知网络中的应用：无线电认知网络是基于频谱感知技术的一种新型无线通信网络，可以通过感知频谱，智能地分配和共享频谱资源。

基于多传感器融合的无线通信干扰检测与抑制技术研究

基于多传感器融合的无线通信干扰检测与抑制技术研究无线通信技术在现代社会中扮演着重要的角色，然而，由于无线信号的无形性和易受干扰的特点，干扰问题一直是限制无线通信性能的主要障碍之一。

本文将围绕任务名称中提到的基于多传感器融合的无线通信干扰检测与抑制技术展开研究。

首先，了解无线通信干扰检测与抑制技术的背景是必要的。

当今的无线通信系统中，由于频带资源有限，大量的用户和设备需要共享有限的频谱资源。

然而，频谱资源的有限性引发了不同用户和设备之间的干扰，从而降低了通信质量和性能。

因此，如何准确地检测和抑制无线通信中的干扰成为了研究重点。

多传感器融合是一种应对无线通信干扰的有效技术。

传统的单一传感器仅能提供有限的信息，而多传感器融合则结合了多个传感器的信息，提供了更全面、准确的感知能力。

在无线通信系统中，多传感器融合能够通过同时利用多个传感器的信息，提高干扰检测的准确性和可靠性。

在多传感器融合的无线通信干扰检测中，首先要明确的是各种干扰类型的特点和传感器的功能。

干扰类型可以分为内部干扰和外部干扰。

内部干扰主要是指通信系统自身产生的干扰，如同频干扰、多径干扰等。

外部干扰则来自于其他设备或环境，如电磁辐射干扰、天气影响等。

而传感器的功能则可包括频谱感知、能量检测、信号识别等。

其次，多传感器融合的无线通信干扰检测涉及到的关键技术包括传感器选择、信息融合和分类器设计。

传感器选择是指根据特定干扰类型和通信系统特点选择合适的传感器。

不同的传感器具有不同的感知能力和特性，因此必须根据实际情况选择最适合的传感器。

信息融合是多传感器融合的核心技术，其目标是将不同传感器获得的信息进行整合，提高干扰检测的准确性和可靠性。

信息融合的过程可以包括数据融合、特征融合和决策融合。

数据融合是指将原始数据进行整合，以提高检测的灵敏度和准确性。

特征融合则是在特征提取过程中整合不同传感器的特征，以获取更全面的信息。

决策融合则是综合多个传感器的决策结果，得出最终的干扰判决。

认知无线电网络中基于HMM的频谱感知技术研究

认知无线电网络中基于HMM的频谱感知技术研究认知无线电网络（Cognitive Radio Network，CRN）是一种新兴的无线通信技术，其具有频谱效率高、频谱资源利用率高、灵活性强等优点，被广泛应用于无线通信领域。

频谱感知作为CRN的核心技术之一，是指网络中的终端设备通过对周围电磁环境的感知，获取可用频谱信息的过程。

频谱感知技术的研究对于提高CRN的性能具有重要的意义。

HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）作为一种对随机过程进行建模的方法，被广泛应用于语音识别、基因序列分析等领域。

近年来，越来越多的学者将HMM模型引入到频谱感知技术的研究中，提出了基于HMM的频谱感知算法。

首先，HMM模型将频谱感知问题建模成一个随机过程。

在CRN中，频谱状态是随时变化的，因此可以将频谱状态看作一个隐含的马尔可夫链。

HMM模型可以描述这种由离散状态和观测状态组成的随机过程。

通过对频谱感知过程建立HMM模型，可以从观测到的频谱数据中恢复出隐藏的频谱状态，实现对可用频谱资源的感知。

其次，基于HMM的频谱感知技术还可以通过学习过程来提高感知的准确性。

利用已知的频谱感知数据，可以通过训练HMM模型，得到频谱状态转移概率、观测状态概率等参数，从而提高对未知频谱数据的感知能力。

通过不断迭代优化HMM模型的参数，可以逐步提高感知算法的性能。

此外，HMM模型还可以用于频谱预测。

在CRN中，由于频谱状态的随机性，往往难以准确预测未来的频谱状态。

通过建立HMM模型，可以利用过去的频谱观测数据，对未来的频谱状态进行预测。

这为CRN的资源分配、干扰协调等问题提供了重要的参考依据。

尽管基于HMM的频谱感知技术在CRN中具有广泛的应用前景，但仍然存在一些挑战。

首先，HMM模型的参数估计需要大量的观测数据和计算资源，对系统的要求较高。

其次，HMM模型在表示复杂的频谱状态转移和观测状态分布时存在局限性，难以处理非线性、非高斯的频谱数据。

无线通信网络中的频谱感知技术研究与应用

无线通信网络中的频谱感知技术研究与应用概述:随着移动通信的迅速发展，无线通信网络中的频谱资源日益紧张。

为了更好地利用有限的频谱资源，频谱感知技术应运而生。

频谱感知技术是一种通过监测和分析无线电频谱，以获取频谱利用信息的技术。

本文将介绍无线通信网络中频谱感知技术的研究与应用。

一、频谱感知技术的原理频谱感知技术基于认知无线电（Cognitive Radio，CR）的理念，通过监测工作频段的信号强度、频谱占用情况、可用频谱等信息，实现对频谱状态的感知。

主要有以下几个方面的核心技术：1. 信号监测与检测：频谱感知技术的第一步是对目标频段的信号进行监测与检测。

通过接收和分析周围环境中的信号，得到有关频谱利用情况的信息，包括信号的类型、频谱占用状况等。

2. 频谱动态访问：频谱感知技术还需要能够实时获取可用的频谱，以实现频谱的动态访问。

当发现某个频段未被有效利用时，CR可以通过频谱共享协议将其分配给有需求的用户，从而提高频谱利用效率。

3. 频谱拓展与扩容：频谱感知技术还可以通过频谱拓展与扩容的方式来增加频谱资源。

例如，利用空间、时间等维度的频谱复用技术，将频谱分割为多个子频带，使得多个用户可以同时使用。

二、频谱感知技术的研究进展1. 频谱感知算法的研究：频谱感知技术需要高效准确地对频谱进行感知与分析，因此频谱感知算法的研究非常重要。

目前，已经有多种高效的感知算法被提出，包括能量检测法、周期性特征检测法、相关性检测法等。

这些算法能够快速准确地判断频段的占用状况，为后续的频谱分配与管理提供参考。

2. 频谱数据库的建设：频谱数据库是实现频谱感知技术的基础设施，用于存储和管理频谱利用信息。

频谱数据库需要收集并整理各个地区、各个频段的频谱利用情况，并提供给CR设备使用。

目前，已经有一些频谱数据库在实际应用中得到了验证，但仍需要进一步完善和发展。

3. 频谱共享与管理：频谱感知技术可以实现频谱的共享与管理，为不同用户提供可靠的频谱资源。

认知无线电中干扰规避方案的研究

ｔｅｒｄｏａｄｔｅＩＥ８２２ＲｓｎａｄｉａｉｎＥＥ０．２ＷＡＮｔｄｒｒｈａｗｈｃｓｂｉｇｄｖｌｐｄｃｒｅｔ，ｎ￣ｚｓｔｅｉ－ｉｈｉｅｎｅｅｏｅｕｒｎｌＲａｙｅｎｙｈ
种智能的频谱共享技术，可以有效地提高授权频
的人选择无线网络。在国际电信联盟（Ｕ的定义中，Ｉ）Ｔ３０Ｈ以下的电磁波都是无线电波的频谱范围，但实０ｚＧ
际使用较高的频段在几十ＧｚＨ。为了避免不同无线通信技术间的干扰，政府频谱管理部门为不同通信业务或通信系统类型分配不同的频段。对于大多数国家来说，本国的大多可用频谱已经分配完毕。但是依据美国联邦通信委员会的数据可知，有些授权频段却非常空闲，其频谱利用率仅为１％～５５８％。由于非授权频段的频谱资源
比授权频段要少的多，大多工作于非授权频段的无线且局域网、无线个人域网络、无线城域网络技术迅猛发展，非授权频段已趋于饱和。为了缓解频率资源不足的现
状，ｏｅｈＭｉｌ博士在１９Ｊｓｐｔａｏ９９年提出了认知无线电（ＲＣ：
透性，即使用户被部分或者完全遮挡仍然能与基站进行通信，以当基站允许较大的传输功率时，盖所覆
１３频谱决策．
范嗣可以达到ｌ０ｋＯｍ。其网络架构如图２所示。
在完成对所有的频谱空穴分析后，系统根据用户服务质量（ｏ）求决定数据率、接受错误率、ＱＳ需可时延、传输模式以及带宽，为认知用户分配合适频带。当前对于频谱决策的研究主要集中在从决策模

认知无线网络中一种基于匹配和干扰量化的LTE-A上行资源共享机制

认知无线网络中一种基于匹配和干扰量化的LTE-A上行资源共享机制费新伟;王满喜;白铂;陈巍;曹志刚【摘要】In cognitive radio network, the underlay coexistence problem of the OFDMA based Secondary System (SS) with LTE-A systems is more and more important. This paper focuses on the resource allocation and interference mitigation issues in the aforementioned scenario. The difficulty lies in the fact that even the subproblem, or power allocation with interference, is NP-Hard. Therefore, this paper proposes a two-phase Resource Allocation algorithm using maximum weighted Matching in the subcarrier allocation phase and interference Quantizing in the power allocation phase, referred to as the MQRA algorithm. As presented in this paper, the proposed MQRA algorithm has a good balance in performance and complexity, which fulfills the stringent delay requirement of LTE-A systems.%认知无线网络中基于OFDMA的次系统(SS)与LTE-A主系统(PS)以重叠方式共享频谱的问题越来越受到学术界重视，该文关注上述场景中的资源分配和干扰避免问题。

一种面向数据链认知抗干扰的频谱感知算法

一种面向数据链认知抗干扰的频谱感知算法张映霓1，胡军锋1，刁新颖1，齐佩汉2（1.中国电子科技集团公司第二十研究所电子信息网络实验室，陕西西安710068；2.西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西西安 710075）摘要：基于认知的多维跨域抗干扰技术将是提升强对抗环境下数据链抗干扰能力的重要途径。

本文在给出数据链认知抗干扰模型和数据链频谱感知模型的基础上，对多种典型频谱感知算法进行了分析对比，提出一种基于一般分段频谱估计的多次检索频谱感知算法。

该算法可以满足数据链应用对实时宽带多信号频谱感知的要求，并能有效克服电磁干扰不确定度对频谱感知性能的影响，能较好适应战场末端电磁环境的复杂性和动态变化。

关键词：数据链；抗干扰；频谱感知；分段频谱估计A Spectrum Sensing Algorithm for Data Link Anti-Jamming TechnologyZHANG Yingni1, HU Junfeng1, DIAO Xinying1, QI Peihan2（1. Electronic information network laboratory, China Electronic Technology Group Corporation 20th Institute;2. National Key Lab of Theory and Chief Technology on Integrated Services)Abstract：Multi-dimensional cross-domain anti-jamming technology based on cognition is an important method to enhance the anti-jammingability of a data link in strong interference environment. In this paper, typical spectrum sensing algorithms are analyzed based on the data link cognitive anti-jamming model and the data link spectrum sensing model, furthermore, a multi-research spectrum sensing algorithm based ongeneral segmented spectrum estimation is proposed. The algorithmsatisfies wideband multi-signal spectrum sensing of data link applications, it overcomes the interference of the electromagnetic interference uncertainty ,thus guaranteeing a better adaptation to the complex and dynamic electromagnetic environment of the battlefield.keywords: Data link; Anti-Jamming; Spectrum Sensing; Segmented Spectrum Estimation0引言作为支撑一体化联合作战的网络化战术信息系统，数据链基本上是在战场末端使用，所处的战场电磁环境异常复杂，而且是敌方电子攻击的重要对象。

PUEA+SSDF综述

目录第1章主用户仿冒攻击 (2)1.1 发射机地理位置检测 (3)1.1.1 距离比检测(DRT) (4)1.1.2 距离差值检测(DDT) (5)1.1.3 基于AOA的定位算法 (6)1.1.4基于TOA的定位算法 (6)1.1.5基于TDOA的定位技术 (7)1.1.6基于位置指纹定位 (8)1.2能量检测 (12)1.2.1PU发射机固定 (12)1.2.2PU发射机移动 (14)1.3合作检测 (15)1.4指纹检测 (17)1.5博弈论 (19)第2章频谱感知数据篡改 (20)2.1基于信誉度的SSDF 检测方法 (21)2.1.1贝叶斯方法 (22)2.1.2模糊理论 (22)2.1.3二元感知行为 (23)2.1.4信任加权融合 (23)2.2基于权重的SSDF检测方法 (23)2.3基于异常数据处理的SSDF 检测方法 (24)2.4基于博弈论的方法 (25)总结 (27)参考文献 (28)频谱感知干扰与抗干扰认知无线电网络通过认知用户对无线环境的感知，获得频谱空洞信息，在不干扰主用户的前提下，伺机接入空闲频谱，从而满足更多用户的频谱需求，提高频谱资源的利用率。

认知无线电网络的发展能够缓解无线频谱资源短缺的危机，充分利用空闲频谱以满足更多用户的需求。

然而，智能性和认知特性也带来了新的挑战，如频谱感知过程中，恶意用户发出模仿主用户的信号，使认知用户误认为信道被主用户占用等；分析决策过程中，恶意用户通过篡改阻止网络的自适应调节等。

因此，认知环的每一个环节都需要安全机制作保障，才能达到动态频谱接入的可行性。

从感知到通信，过程中的终端设备行为、控制信道和数据信道的信息传递都需要严格的安全保障。

如何保证频谱感知的准确性和实时性，通过学习机制实现自适应频谱分配而不造成对主用户的影响，达到通信性能的安全可靠，是认知无线电网络需要解决的重要问题。

本文主要是对主用户仿冒攻击（Primary User Emulation Attack，PUEA）和频谱感知数据篡改(Spectrum Sensing Data Falsification，SSDF)两种攻击及其对策进行研究。

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０引言
随着新的无线通信技术和应用的兴起，以及人们对认知无线电各种服务需求的日益增长，线频无谱资源的需求量急剧增加。传统的无线频谱分配采用授权方式，可用的频谱资源越来越少；使得同时又
知的方式进行频谱感知，小了频谱与信令开销，减降低应用成本；随后利用二维极坐标图建立了主用户接收机处的
累加干扰模型，并进一步分析主用户接收机处的信干比与认知用户发射机的感知范围、主用户发射机到接收机之间的距离、径损耗衰减指数等之间的关系。通过数值仿真可看出，于累加干扰模型，知用户不仅能充分利用路基认
ＡｎｌｓｓｏｇｅａｉｎＩｔｒｅｅｃｎＣｏｎｔｅＮｅｗｏｋａｙｉｎＡｇｒｇｔｎｅｆｒｎｅｉｇｉｉｔｒｓｏｖ
ＢａｅｎＩｂｎｐｃｒｍｅｓｎｓｄｏｎ－ａｄＳｅｔｕＳｎｉｇ
第３０卷
第６期
南京邮电大
学学报
（自然科学版
）
Ｖｏ．０Ｎｏ．１３６
Ｄｅｃ．２００１
２１００年１２月
ＪｕｎｌｆａｊｇＵｉｒｉｆｏｔａｄＴｌｏｍｎａｉｓＮｔａＳｉｃ）ｏｒａｏｎｉｎｅｓｙｏｓｎｅｃｍｕｉｔｎ（ａｒｌｃｎｅＮｎｖｔＰｓｅｃｏｕｅ
基于带内频谱感知的认知网络累加干扰模型分析
孙培培００）１０３
（南京邮电大学信号处理与传输研究院，江苏南京
要：对认知无线电中机会频谱接入下认知用户对主用户系统造成的累加干扰进行模型分析。首先采用带内感
Ａｂｓｒｔ：ａｙｉｎａｇｅａｉｎｉｔｒｅｅｅｉｏｎｉｖｅｗｏｋａｅｎｉ－ｎｐｅｔｕｓｎｉｇｉｔａｃＡｎｌｓｓｏｇｒｇｔｏｎｅｆｒｎｃｎｃｇｔｅｎｔｒｓｂｓｄｏｎｂａｄｓｃｒｍｅｓｎｓｉｐｅｅｔｄ．ｉｓｌＩｂｎｐｃｒｍｅｓｎｓａｏｔｄｔｅｕｅｔｅｃｓｆｓｅｔｍｅｏｒｅａｄｓｇｒｓｎｅＦｒｔｙ，ｎ－ａｄｓｅｔｕｓｎｉｇｉｄｐｅｏｒｄｃｈｏｔｏｐｃｒｕｒｓｕｃｎｉ—
频谱资源而且可以尽量减小对主用户造成的干扰。关键词：知无线电；认累加干扰分析；干比；信感知范围中图分类号：Ｎ２Ｔ９１７Ｔ９；Ｎ１．文献标识码：Ａ文章编号：６３５３（０００－０５０１７－４９２１）６０２－５－
ＳＵＮｉｐｅ，Ｐｅ— ｉＹＡＮＧｅＴＩＺｈｎ，ＡＮｎＦｅｇ
（ＩｓｔｔｏｉａｒｅｓｇａｄＴａｓｉｉｎＮｊｇＵｉｅｓｙｏＰｓｎｅｃｍｍｎｃｔｎ，ａｎ１０３，ｈｎ）ｎｔｕｅｆｇｌｏｓｎｎｒｎｍｓｏ，ａｉｎｖｒｔｆｏｔａｄＴｌｏｕｉｉｓＮｍｉｇ００ＣｉｉＳｎＰｃｉｓｎｎｉｓｅａｏ２ａ
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