56090字硕士毕业论文认知无线电网络中虚拟授权用户入侵检测的探讨
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：56090字
论点：用户,检测,算法
论文概述：
本文是无线电论文，主要论述了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。
论文正文：
简介
1.1研究背景
准确确定频谱瞬时状态的能力是认知无线电应用的基础。认知无线电用户不断检测授权用户的频谱使用情况，并做出频谱使用或退出决定。在不受外部攻击者干扰的理想条件下，现有检测算法能够更好地检测授权用户的频谱使用情况。然而，在存在恶意用户的环境中，恶意用户会模拟授权用户的信号，并在二级用户感知频谱时发送信号，从而影响二级用户对网络中授权频带使用的判断，即当授权用户不存在时，二级用户会通过让二级用户认为授权用户存在来控制认知无线电网络的频谱使用策略。通常，这种攻击的目的是自私地只允许自己在这段时间内占用可用的授权频道。这种攻击可以通过各种手段实现，其中最常见的手段是模仿授权用户的信号特征，包括:授权用户的传输功率、信号特征、授权用户的位置等。这种模仿授权用户特征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。当授权用户不存在时，认知无线电用户通过欺骗网络中的检测器确信授权用户此时存在。因为当它存在时，次级用户可能将信号误认为授权用户信号，从而影响网络的频谱接入策略，并进一步造成频谱资源的浪费。为了控制当二级用户使用频谱时对授权用户造成的可能干扰，同时尽可能多地使用自由空授权频谱，二级用户必须能够准确检测授权用户是否存在，这要求二级用户准确检测授权用户信号。
1.2研究现状
另一种方法是构建专用传感器网络来收集位置信息，而无需修改认知设备，但当攻击者位于授权用户附近时，会带来较高的基础设施投资和较差的效果。在位置无关检测技术中，人们建议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。然而，由于这些分析模型的特殊性，它们的应用范围受到限制，特别是当认知无线电网络中存在多个时，这些方法不再适用。值得注意的是，在大多数情况下，最容易模拟授权用户的信号功率，这也导致能量检测方法无效。对于认知无线电用户的协同检测，现有研究仅讨论集中式网络环境下基于功率的协同检测，而对分布式协同检测的研究很少。
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2背景技术介绍
2.1 UEA检测算法
现有统计方法在介绍后可根据地图类型进行分类。基于新的分类方法，研究人员可以发现算法的本质，从而将这些算法扩展到更一般的场景。由于概率图模型是对问题的抽象和框架描述，所以问题可以从算法中分离出来，这使得算法具有通用性，可以应用于具有相同结构的问题。
2.2概率图模型和分布式信息传输算法
大多数任务需要一个人或一个系统自动给出结果:从一些可用的信息中得出结论，哪些结论是正确的，应该做什么。例如，移动机器人需要分析声纳、摄像机和其他传感器返回的信息，以确定其环境以及如何在不接触任何东西的情况下移动到目标位置。概率图模型提供了一个允许计算机系统回答这些问题的通用框架。原则上，我们可以为任何可能的情况和期望的目的编写一个目标计算机程序。用这种方式实现因果系统在一次执行中非常成功，但是可移植性非常差:如果我们改变应用程序，程序将受到影响。这使得我们很难将成功解决方案的经验应用于不同的问题。因此，我们关注于一种不同的策略，即基于图形表示构建系统的抽象模型。图形表示的主要特征是将已知信息和原因与特定算法分开。基于信息传输算法协同检测的
3分布式认知无线电网络攻击者……28
3.1网络模型...................28
3.2检测算法的设计................................30
4压缩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总结和展望..............................54
4认知无线电网络检测中的压缩感知
4.1问题描述
电视空白色频谱的使用是认知无线电的重要应用。因此，本文考虑了认知无线电网络在电视塔覆盖范围内的情况，每个授权用户频谱被周期性地检测并动态地接入空空闲电视频道。与此同时，网络中存在一些模拟授权用户特征的恶意认知无线电用户，这些用户受到自身设备的限制。恶意无线电用户的传输功率不同于授权用户的传输功率。网络中有潜在的传感器网络来捕获认知无线电网络的瞬时信号功率。我们的目标是使用尽可能少的传感器信息收集节点来准确定位信号发射源的位置并判断它是否存在。
4.2基于压缩感知的检测算法
在上述算法中，观察节点数量变化的步长对结果有以下两个影响:第一方面是算法的收敛速度，步长越大，收敛越快；另一方面，计算量。步长表示信息收集节点数量的大幅增加，并且计算量也增加。如何平衡上述两个方面的确是一个需要进一步研究的问题。由于时间有限，实际中需要使用的观察节点数量较少，因此在以下模拟中选择步长。同时，步长选择也是未来研究的一个可能方向。在上述算法的实现中，认为在节点和控制中心之间存在一跳或多跳通信链路的理想情况。考虑到信息采集节点的功耗有限，使用该算法计算节点数时，节点与中央控制器之间的通信是否会受到影响是未来研究的方向。
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5摘要和展望
用户不同的检测对象配置方案会对检测结果产生不同的影响，网络的最佳检测性能只有在用户的配合下才能获得。为了解决分布式网络中的多用户协作问题，引入分布式信息传输算法，实现网络中所有用户(节点)之间的信息共享和协作，找到每个用户的最优配置，从而寻求整体网络检测的最优性能。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，既能保证检测的准确性，又能解决基于定位的检测算法存在的汇聚节点配置开销大、信息处理能力大的问题。此外，针对基于攻击者时变数量和位置的检测算法在实际应用中性能较差的问题，提出了一种基于观测值数量自适应变化以适应待检测攻击者实时变化的检测算法。仿真结果表明，即使网络是时变的，该算法也能保持良好的检测性能。
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参考文献(省略)