一种抗SSDF的协作频谱感知方法与流程

文档序号:12698345阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,所述方法包括:

根据各个节点在第一预设时刻的第一数据集以及各个节点在第二预设时刻的第二数据集,检测各个节点中存在的异常数据;

计算正常节点中数据的变化趋势参数,并根据所述变化趋势参数对存在异常数据的节点进行数据纠正;

根据正常节点的数据以及纠正后的数据,通过检测各个节点接收到的采样信号以及输出的能量大小,探测预设信道是否存在主用户。

2.根据权利要求1所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,检测各个节点中存在的异常数据具体包括:

根据下述公式计算各个节点中的数据对应的判定系数:

<mrow> <msub> <mi>&sigma;</mi> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>m</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </msub> <mo>|</mo> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>m</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> <mo>-</mo> <mi>&eta;</mi> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>n</mi> </mrow>

其中,表示第m个节点在第二预设时刻的数据对应的判定系数,t表示所述第一预设时刻,t+1表示所述第二预设时刻,表示第m个节点在第一预设时刻的数据,表示第m个节点在第二预设时刻的数据,η表示预设阈值;

大于1时,判定为异常数据。

3.根据权利要求2所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,按照下述公式计算正常节点中数据的变化趋势参数:

<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>z</mi> </mfrac> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>&Element;</mo> <mi>Z</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>k</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> </mrow>

其中,Lt表示在t时刻正常节点中数据的变化趋势参数,表示在t时刻第k个正常节点的变化趋势参数,Z表示正常节点的集合,z表示正常节点的数量。

4.根据权利要求3所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,按照下述公式确定在t时刻第k个正常节点的变化趋势参数:

<mrow> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>k</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </msub> <mo>|</mo> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>k</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mrow>

其中,表示第k个正常节点在t+1时刻的数据,表示第k个正常节点在t时刻的数据。

5.根据权利要求4所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,按照下述公式对存在异常数据的节点进行数据纠正:

<mrow> <msub> <msup> <mi>u</mi> <mo>&prime;</mo> </msup> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>u</mi> <msub> <mi>m</mi> <mi>t</mi> </msub> </msub> <msub> <mi>gL</mi> <mi>t</mi> </msub> </mrow>

其中,表示第m个节点在第二预设时刻纠正后的数据。

6.根据权利要求1所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,按照下述模型探测预设信道是否存在主用户:

<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>H</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>:</mo> <mi>r</mi> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>=</mo> <mi>n</mi> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>,</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>H</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>:</mo> <mi>r</mi> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>=</mo> <mi>h</mi> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>P</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>+</mo> <mi>n</mi> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>,</mo> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>

其中,r(t)是认知用户接收到的信号,P0(t)是主用户传输的信号,n(t)是加性高斯白噪声,h(t)是主用户和次用户之间的信道增益;H0是未被占用的假设,表明目前在频段上没有主用户;H1是被占用的假设,表明目前在所述频段上存在主用户。

7.根据权利要求6所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,所述未被占用的假设和被占用的假设根据下述公式确定:

其中,y表示单个节点在t时刻输出的能量大小,N表示时间带宽积,η表示预设阈值,D表示探测结果;上式表明:当输出的能量大小大于或者等于所述预设阈值时,探测结果为被占用,当输出的能量大小小于所述预设阈值时,探测结果为未被占用。

8.根据权利要求7所述的抗SSDF的协作频谱感知方法,其特征在于,所述方法还包括:

按照下述公式确定单个认知用户的探测概率和虚警概率:

<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>d</mi> </msub> <mo>=</mo> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>y</mi> <mo>&gt;</mo> <mi>&eta;</mi> <mo>|</mo> <msub> <mi>H</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>u</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msqrt> <mrow> <mn>2</mn> <mi>&gamma;</mi> </mrow> </msqrt> <mo>,</mo> <msqrt> <mi>&eta;</mi> </msqrt> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>

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其中,

<mrow> <mi>&Gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>&eta;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Integral;</mo> <mrow> <mi>&eta;</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>&infin;</mi> </munderover> <msup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>&CenterDot;</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mi>d</mi> <mi>t</mi> </mrow>

<mrow> <mi>&Gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>u</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Integral;</mo> <mn>0</mn> <mi>&infin;</mi> </munderover> <msup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <mo>&CenterDot;</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msup> <mi>d</mi> <mi>t</mi> </mrow>

其中,γ是信噪比,Iu-1(.)是u-1阶第一类修正的Bessel函数,Γ(.)和Γ(.,.)分别是完整和不完整的Gamma函数,Qm(.)是普遍MarcumQ函数,Pd表示单个认知用户的探测概率,Pf表示单个探测用户的虚警概率。

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