1绪论
1.1研究背景
能够准确地判断频谱的瞬时状态是认知无线电应用的基础。认知无线电用户持续检测授权用户频谱的使用情况，并进行频谱使用或者退出决策，在没有外来攻击者干扰的理想情况下，现有的检测算法可以较好地检测出授权用户频谱的使用状态。但是在有恶意用户存在的环境中，恶意用户会通过在次用户进行频谱感知时模拟授权用户的信号，并发送该信号，从而影响网络中次用户对于授权频段使用的判断也就是说在授权用户不存在时，通过使次用户认为授权用户存在而操控认知无线电网络的频谱使用策略。通常这种攻击的目的是为了自私地只允许自己占用该时段的可用授权信道。这种攻击可以通过多种手段实现，其中最常用的手段是模仿授权用户的信号特征，包括：授权用户的发射功率、信号特性、授权用户的位置等。这种通过模仿授权用户特征达到干扰认知无线电网络频谱策略的行为称为模拟授权用户攻击（。在授权用户并不存在时，通过欺骗网络中的检测者使认知无线电用户相信授权用户此时是存在的。因为在存在时，次用户可能会将的信号误认为是授权用户信号，从而影响网络的频谱接入策略，进一步造成频谱资源的浪费。为了控制次用户频谱使用时对授权用户造成的可能的干扰，同时又尽可能地利用空闲的授权频谱，次用户必须能够准确地检测出授权用户是否存在，这就要求次用户能够准确地检测出授权用户信号。
1.2研究现状
另一种途径是内置一个专用传感器网络来收集定位信息，无需改造认知设备，但是带来高的基础设施建设投入，而且在攻击者位于授权用户附近时效果比较差。在与定位无关的检测技术中，等人提出首先给出授权用户和信号的分析假设模型，并根据这些模型进行能量检测但是由于这些分析模型的特殊性，他们的使用范围受到限制，尤其是当认知无线电网络中存在多个时，这些方法就不再适用。值得注意的是，在大多数的情况下，授权用户的信号功率是最容易被模拟的，这点也导致了能量检测方法无效。对于认知无线电用户合作检测，己有研究只讨论了在集中式的网络环境中的基于功率的合作检测，而鲜有对分布式的合作检测问题的研究。
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2论文背景技术介绍
2.1PUEA检测算法
已有的统计方法在引入图后可以根据图的种类进行分类。基于新的分类方法，研究者可以发现算法本质，从而把这些算法推广到更一般的场景。因为概率图模型是问题的抽象、框架式的描述，因此可以将问题与算法分离，使算法具有普适性，推广应用到具有相同结构的问题中。
2.2概率图模型及分布式信息传递算法
大多数任务要求一个人或者一个系统自动给出结果：从一些可用信息得到结论，结论可以是什么是正确的以及应该做什么。例如，一个移动机器人需要通过分析声纳、摄像机以及其他传感器返回的信息来确定自己所处的环境以及如何在不碰到任何东西的情况下向目标地点移动。概率图模型给出了一个允许计算机系统回答这种问题的常用的框架。原则上，我们可以为任意一种可能出现的情况和想达到的目的而写一段目标计算机程序。这样来实现因果系统，虽然在某一次执行中非常成功，但是可移植性非常差：如果我们更换了应用，程序将会受到影响。这导致我们很难将一个成功解决方案的经验应用到不同的问题上。因此，我们将注意力放在一种不同的策略上，即基于图的表示方法，构建系统抽象模型。图形表示的主要特点是分离已知信息和原因，与具体的算法是分离的。
3基于信息传递算法的分布式认知无线电网络攻击者合作检测...............28
3.1网络模型..............28
3.2检测算法的设计..........................30
4压縮感知在认知无线电网络检测中的应用.....................................43
4.1问题描述...................43
4.2基于压缩感知的检测算法.............................44
5总结与展望..................54
4压縮感知在认知无线电网络检测中的应用
4.1问题描述
对电视空白频谱的利用是认知无线电的一个重要应用，因此本文考虑认知无线电网络处于电视塔覆盖范围内的情况，每一个周期性地对授权用户频谱进行检测，并动态地接入到空闲的电视频道。与此同时，网络中有一些恶意的认知无线电用户模拟授权用户的特征，受到自身设备的限制，恶意的无线电用户的发射功率和授权用户的发射功率有区别。网络中有潜在的传感器网络来捕捉认知无线电网络的瞬时信号功率。我们的目标是利用尽可能少的传感器信息采集节点准确地定位出信号发射源的位置，并据此判断是是否存在。
4.2基于压缩感知的检测算法
在上述算法中，观测节点数目变化的步长《对结果有以下两方面的影响：第一个方面是算法的收敛速度，步长越大收敛越快，另一方面是计算量，步长大代表信息采集节点增加量大，计算量也随之增大。如何在上述两方面之间权衡确实是需要进一步研究的问题，由于时间有限，并且实际中需要用到的观测节点数量较小，论文后续的仿真中选择步长为。同时，步长选择也是未来研宄的可能方向。在上述算法的执行中，认为节点和控制中心之间存在一跳或者多跳的通信链路的理想情况。考虑到信息采集节点的功耗有限，在利用算法进行节点数目计算时，是否会影响到节点与中心控制器之间的通信，则是日后有待研宄的方向。
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5总结与展望
用户的不同检测对象配置方案会对检测结果产生不同的影响，而且网络的最优检测性能只有在用户的合作下才能得到。针对分布式网络中多用户合作问题，论文通过引入分布式信息传递算法实现网络中所有用户（节点）之间的信息共享以及合作，并找到每个用户的最佳配置，从而寻求网络整体检测最优性能。此外，本文将基于目标定位的检测算法与压缩感知技术相结合，在保证检测准确度要求的同时，解决了基于定位的检测算法存在的信息采集传感器网络配置开销大、汇聚节点信息处理量大的问题。并且针对实际应用中攻击者数目及位置时变时基于的检测算法性能变差的问题，我们提出了基于的检测算法，该算法能够自适应地改变观测值的数目以适应待检测攻击者的实时变化。仿真结果表明该算法在网络中时变的情况下也一直能够保持很好的检测性能。
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参考文献（略）