基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于认知无线网络技术领域，具体涉及一种基于模糊算法的认知无线网络 安全中继选择方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信的快速发展，无线频谱资源供需日益紧张，认知无线电技术将空闲 授权频谱资源二次利用以提高频谱资源的利用率，认知无线网络因而成为未来无线网络的 发展趋势。
[0003] 认知无线电是认知无线网络中提高频谱利用率的一项关键技术，它通过检测空闲 频谱，为认知无线网络提供基本的频谱信息，使发送端的发射参数能够根据环境的变化进 行自适应调整；并可以在不影响主用户通信的前提下，智能地利用大量空闲频谱满足次用 户的传输需求，从而实现频谱资源共享，有效地提高了无线频谱的利用率。
[0004] 认知无线网络能够充分利用空闲频谱满足更多用户的需求，因而能够缓解无线频 谱资源短缺的危机，但是因为无线信道具有广播特性并且认知无线网络的结构是开放的， 所以认知频谱共享系统极易受到窃听攻击，导致认知无线网络安全问题面临诸多挑战。在 网络层以上，主要使用基于密钥加密的方法解决无线网络安全问题，这种方法通过在网络 协议栈的上层采用各种加密算法来保证数据的安全性。从物理层来看，协同中继传输不仅 能提高认知用户的传输可靠性，而且也能增强认知用户物理层安全性。
[0005] 目前针对多中继认知无线网络的研宄中，协同中继传输技术通过用户协同能够获 得分集增益、提高传输性能、增加通信距离。物理层安全传输方案主要利用了中继选择来增 强认知用户的物理层安全性能。目前多数利用中继选择增强认知用户的物理层安全性能的 方法都把问题转化为凸优化问题来求解，该方法要进行多次迭代，复杂度高。本发明中提出 使用模糊逻辑算法来做出基于物理层安全的中继选择。
[0006] 模糊逻辑推理是建立在模糊逻辑基础上的，它是一种不确定性推理方法，是通过 模糊规则将给定输入元素转化为输出元素的过程。模糊逻辑包含模糊化、模糊规则和去模 糊化。图1所示是本发明中的模糊逻辑控制器，输入元素通过模糊化模块，在模糊处理系统 中与模糊规则进行对应，通过去模糊化模块后得到输出元素。模糊推理就是将输入元素的 模糊集通过模糊化模块的模糊逻辑方法对应到特定输出模糊集的计算过程。模糊规则就是 在进行模糊推理时依赖的规则，通常可以用自然语言表述。通过模糊推理得到的结果是一 个模糊集合或者隶属函数。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的 单值的过程就称为解模糊或模糊判决。模糊判决可以采用不同的方法，用不同的方法所得 到的结果也是不同的。去模糊化就是将模糊结论转化为具体的、精确的输出的过程。本发 明米用的是面积中心去模糊化。
[0007] 在参考文献[1](HuiMa，PimingMa，BeamformingDesignof Decode-and-ForwardCooperationforImprovingWirelessPhysical LayerSecurity,ICACTTransactionsonAdvancedCommunications Technology(TACT)，vol. 1，issue2,pp. 41_49Sep. 2012.)中，为提高物理层安全性能，中继 采用解调转发模式，在每个协作的中继上设计波束成形因子，采用凸优化和一维搜索的方 法求解，以实现安全合速率最大。目前在无线通信系统中，协作的波束成形和干扰噪声是两 个有效的提高物理层安全性能的方案，将两者联合起来优化安全合速率能更好地提高系统 性能。
[0008] 在参考文献[2](Hui-MingWang,Xiang-GenXia,QinyeYin,ToSecure Amplify-and-ForwardRelaySystemsviaJointCooperativeBeamformingand Jamming,SignalandInformationProcessing(ChinaSIP)，2013.)中，作者提出一个将发 送协作人工干扰噪声和波束成形相结合的安全策略，在满足单个中继功率受限的情况下优 化安全合速率，在这种安全策略中波束成形因子和功率分配通过二阶凸锥规划和线性规划 相结合的方法求解。虽然文章提出了波束成形和干扰噪声联合的方案，但使用的仍然是需 多次搜索，复杂度高的凸优化方法。
[0009] 在参考文献[3](GlauberBrante,GuilhermedeSantiPeron,RichardDemo Souza,andTaufikAbrao,DistributedFuzzyLogic-BasedRelaySelectionAlgorithm forCooperativeWirelessSensorNetworks,IEEESENSORSJOURNAL,VOL. 13,NO. 11,NO VEMBER2013.)中，作者提出了一种新的通过模糊逻辑来实现的中继选择算法来提高网络的 生命时长和端到端的吞吐。该方法是在一个分布式的环境下，将中继和目的端的链路状态 信息以及传感器的电池能量作为模糊参数，通过模糊逻辑算法来提高网络的利用率。
[0010] 综合上述参考文献可以看出，通过中继选择来增强认知用户的物理层安全性能是 一个发展趋势。目前这方面的研宄中，中继选择问题一般被转化为需多次搜索，复杂度高的 凸优化问题来求解，而本发明中引进的模糊逻辑算法在物理层安全中继选择中能显著提高 求解效率，减小计算复杂度。
【发明内容】
[0011] 本发明为了解决现有技术中存在的安全中继选择复杂度高的问题，提出一种基于 模糊逻辑算法的安全中继选择方法，该方法包括了特定认知无线网络系统模型下优化问题 的提出，求解的过程和仿真的结果。在问题求解的过程中确定了模糊集合，建立了中继到 接收端的信道状态信息、中继总的发射功率、接收端最大安全合速率的三个隶属函数，形成 了模糊规则库并使用了离散面积中心法来去模糊化，从而选择一个中继作为干扰源发送噪 声。模糊逻辑算法的求解过程只涉及到简单的线性计算，并无复杂的迭代过程，相比于用凸 优化来求解的方法，复杂度要小很多。
[0012] 本发明提出的基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法，包括如下步骤：
[0013] 一 .在特定的认知无线网络场景下，认知无线网络系统模型包括次用户发送端和 接收端、主用户接收端和窃听者接收端，以及N个中继节点；次用户的发送端发送信息给 N-1个中继节点，第N个中继节点当做干扰源，干扰源广播干扰噪声；其余的N-1个中继节 点采用放大转发模式，对接收到的信息不做处理，直接转发给次用户接收端；不考虑次用户 发送端对主用户接收端的干扰，且窃听者接收端窃听不到次用户发送端的信息；同时考虑 中继节点转发信息对主用户接收端的干扰受限；认知无线网络系统模型中的信道均采用慢 平坦的瑞利衰落信道，信道的表达式如下：
[0014]
(1)
[0015] 其中，d表示某个中继节点到次用户发送端、次用户接收端、主用户接收端或窃听 者接收端之间的距离，a为衰减因子，V为是均值为0、方差为1的复高斯随机变量。
[0016] 二.为该系统模型建立目标函数和约束条件。
[0017] 三.采用模糊逻辑算法求解优化问题。
[0018] 本发明的优点在于：本发明中模糊逻辑算法的求解只涉及简单的线性运算，不需 要复杂的迭代过程。相比于凸优化求解，模糊逻辑算法的运算量小，在认知中继网络中具有 现实最大安全合速率的可行性。
【附图说明】
[0019] 图1为本发明实际应用的认知无线网络场景示意图；
[0020] 图2为本发明中模糊逻辑控制器的结构示意图；
[0021 ] 图3为申旲糊隶属函数不意图；
[0022] 图4为次用户接收端最大合速率vs中继节点总的发射功率仿真示意图；
【具体实施方式】
[0023] 下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
[0024] 本发明提出一种基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法。在认知无线网络场景 下，中继基于放大转发模式，为保证物理层安全，使用模糊逻辑算法选出一个中继作为干 扰，发送干扰噪声。将该干扰对主用户的干扰考虑在内，其余的中继协作转发信息，以实现 最大安全合速率。该模糊逻辑算法需要使用中继到目的端的信道状态信息和中继的总发射 功率作为模糊参数。
[0025] 本发明提出的基于模糊逻辑算法的安全中继选择方法应用