第一章绪论
1.1论文背景及意义
在实际通信环境中，由于无线环境是不确定的，信号衰落有多种且比较严重，同时噪声也是不确定的，所以认知用户准确的检测主用户的可用频段是至关重要的。目前，最重要最基本的任务是认知无线电能将处于空闲状态的频谱准确的检测出来，这是认知无线电完成其他功能的基础。通常的频谱检测算法都是基于固定样本数的检测，通常情况下，融合中心并不需要所有节点的数据就能做出最终判决，因此非固定样本的检测受到了关注，第四章介绍一种非固定样本检测，序贯频谱检测。针对恶意用户故意发送篡改后的本地频谱感知结果给融合中心问题，提出一种改进的基于信任度的加权序贯检测算法，有效对抗了恶意用户的干扰，提高了系统的检测性能。
1.2认知无线电中的关键技术
无线频谱是一种非常珍贵的自然资源，在构建无线通信系统中无线频谱是不可缺少的条件。相关检测数据表明，绝大多数得到授权的频段只在很少一段时间内进行通信，而其他大部分时间处于空闲状态。不能灵活地运用频谱资源的分配政策将会导致授权频谱利用率低，有限的频谱成为一种紧张的资源，致使频谱短缺问题，而非真正意义上的短缺。固定频谱是传统无线网络的分配政策，因为对频谱需求的增加和有限频谱资源的可用性，决定频谱政策决定改革，允许越来越多的未经授权用户在授权频带传输信号以便有效利用空闲频带。提出新的方法，与未经授权用户频谱共享的有效技术，其中一个就是认知无线电技术。在无线通信技术中，认知无线电是一个新的范式，它与实时环境相互交互去动态地改变他的操作参数，如发射功率、载频和调制方式，使自己与环境相适应，其唯一目的是对主用户不会产生任何干扰的情况下更好的有效利用频谱。在无线环境中，有限的可用的无线电频谱利用率较低。通过对信号强度的测试，的频谱使用情况如图所示：研究表明，授权频段的平均使用率范围在之间，这显然和当前广泛关注的频谱资源紧缺互相矛盾的。
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第二章认知无线电频谱感知技术频谱感知技术
2.1谱感知技术的概述及其模型
认知无线电系统能够对外界无线环境的时域、频域和空间域进行感知，及时发现授权频段中的空闲频谱以供认知用户使用，实现该功能的就是频谱感知技术，它是实现应用认知无线电技术的基础和前提…。使用认知无线电的基本思想是使用层次模型，主用户和次用户在同一频谱带宽共存，主用户有权访问共同信道并且能够根据交通和服务质量的需求来处理共有信道。主用户希望可以忽视次用户的存在。因此，次用户终端旨在利用主用户的空闲时间，通常称之为频谱空洞。为了能检测到频谱空洞次用户需要随时检测可用频谱。
2.2单用户频谱感知
在此技术中，认知无线电用户需要有足够的主用户的先验知识，从这些数据中认知用户能够感知到主用户的信号是否存在。在平稳高斯噪声中最佳的检测方案是匹配滤波器检测，它通过最大化接收信噪比检测主用户的信号，此滤波器方案需要主用户信号的先验知识，比如调制方法、脉冲结构和数据包格式等特性。如果此信息不准，匹配滤波器将很难实现检测过程，因为大多数无线系统都有一个试用点和同步词或者扩频代码，他们可以用于相干检测。如果没有主用户的授权信号信息，例如只有接收信号的功率是已知的。因此，能量检测器便是最优检测器，为了测量接收信号的能量将输出信号做平方运算，且其检测时间为T，最终，积分器的输出值与门限值比较来决定主用户存在与否。
第三章基于决策融合的协作频谱感知............20
3.1协作频谱感知方案及框架.........................20
3.1.1分布式网络.............................20
第四章基于信任度的加权序贯检测....................30
4.1频谱感知数据篡改攻击SSDF...........................30
4.2加权序贯似然比检测............................33
第五章总结与展望..........................40
5.1总结......................40
5.2工作展望.................41
第四章基于信任度的加权序贯检测
4.1频谱感知数据篡改攻击SSDF
本文第二章介绍了单用户频谱感知，由于无线环境的不确定性，单用户感知不具有稳定性，针对此问题可以用协作感知方法来解决。但无论是单用户感知还是协作感知都采用的是固定样本检测，每个认知用户将自己的感知数据及判决发送给融合中心，融合中心根据合适的融合方法将这用户数据进行融合，然后做出最终判决，而融合中心并不考虑此时是否已满足所需的判决条件。通常情况下，融合中心并不需要所有节点的数据就能做出最终判决，但仍接收所有认知用户的感知数据，这样就大大浪费了控制信道的资源，也容易造成信息拥堵。因此非固定样本的检测受到了关注。本章首先介绍了一种非固定样本的协作频谱感知技术一序贯频谱检测，并且针对恶意用户故意发送篡改后的本地频谱感知结果给融合中心问题，提出一种改进的基于信任度的加权序贯检测算法，有效对抗了恶意用户的干扰，提高了系统的检测性能。
4.2加权序贯似然比检测
有文献从不同的认知无线电中将基于对数似然比的自相关函数相结合，在基站以顺序的方式快速检测主用户。文献中，将序贯检测方法应用于循环平稳特征检测中。序贯似然比检测可以减少检测时间和识别未占用的频段所需的信号样本数量。在该技术中，每个认知用户对本地测量值做对数似然比，基站按顺序累加对数似然统计量，并确定是否终止进行新的测量。由于不确定性引起的衰落和干扰，通常没有关于一些信号参数的确切信息，比如信号强度和噪声方差等。因此序贯概率似然比检测算法足以加强未知参数的不确定性。
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第五章总结与展望
5.1总结
讨论了协作频谱感知中的安全威胁问题，简要描述了两种抵抗攻击的数据融合技术，序贯概率检测技术釆用不固定用户方法大大降低了资源的浪费以及其改进的加权序贯检测更为有效地抵抗了攻击。基于技术的不足，本文提出了一种基于将正确率和有效利用较小信任度的用户数据相结合的改进加权序贯检测算法，记录一段时间内认知用户的判决结果，同时对较小信任度用户反向加权。仿真结果表明，相对于加权序贯检测，本文算法明显降低了系统错误检测概率，有效地抵抗了攻击，提高了系统检测性能。
5.2工作展望
目前认知无线电己受世界各界研究者的广泛关注，在不影响主用户通信下，已有了一定的研究成果。本文对频谱感知算法做了研究并提出了改进算法，但仍然存在不足，还需进一步研究。认知无线电中频谱感知一般情况下都假设的固定的噪声，基本上都是假设的噪声为高斯白噪声，但在实际的无线通信环境中，由于不确定性因素的影响而存在隐藏节点、深衰落和阴影效应等问题，无线信道非常的不稳定，噪声也是不稳定的，那么对主用户的检测依然难度更大。本文研究的加权序贯检测算法都是基于算法，如何在多个门限中寻找最优门限值仍然还有待研究。相比于单用户检测，协作感知方案性能更为突出，但面多无线通信环境的复杂性以及不稳定性，如何在复杂多变的无线环境中保证频谱感知的准确性仍然是认知无线电技术一个不小的难题。基于信任度的加权序贯检测都是应用到能量检测技术中，应用到其他检测方法（如匹配滤波器、循环平稳特征检测）还需要进一步的研究。
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参考文献（略）