（信号与信息处理专业论文）认知无线电网络安全关键技术研究.pdf

摘要 认知无线电以机会性频谱接入的方式实现了空闲频谱的动态使用，这样不仅 缓解了频谱资源紧张的局面也提高了现有频谱资源的利用率。然而，认知无线电 在引领无线通信未来可能的发展方向的同时，也带来了一些有别于传统无线电的 新的安全威胁。这些潜在的安全隐患主要集中在物理层和m a c 层，本文将分析这 两层中的两个主要问题。 在物理层面，认知无线电所面临的主要安全威胁就是模仿主用户攻击问题； 而m a c 层所面临的安全威胁主要来自于自私行为节点攻击。这两种威胁都极大的 影响了认知无线电技术的正常工作，论文将围绕这两个安全问题进行展开。 在探讨模仿主用户攻击问题时，首先分析了当前提出的一些解决方案，并根 据认知无线电的发展原则以及其最有可能被应用的情景，采用了学者r u i l i a n g c h e n 和j u n g - m i np a r k 提出的基于发射位置认证的解决方案。该方案是通过判 别信号发射的位置是否同主用户的位置相同，来识别是否是模仿主用户攻击，即 通过定位的方式来解决p u e 问题。认知无线电是一种非交互式的无线电，为此， 本文采用了基于r s s i 改进的极大似然抗误差定位算法。该算法改进了传统极大 似然估计的计算原理，并运用坐标校正算法对坐标初始位置估计值作进一步的修 正，使得坐标值更加接近实际值，最后运用抗差似然估计法对修正后的估计值进 行了更进一步的修正。仿真结果表明，该算法可以有效提高节点的定位性能，并 具有一定的抗粗差能力。 对于自私行为攻击威胁，由于其主要发生在频谱协作融合的过程中，本文首 先分析了协作感知过程中的一些常见融合准则和算法。并分析了当有恶意节点存 在时的情景。最后运用了基于权值协作的融合感知算法来解决自私行为节点问 题。该算法基本原理是为每个协作感知节点分配一个信任值，并根据其发送给融 合中心的感知信息与最终判决结果相同与否，运用奖罚机制，不断更新信任值， 进而更新权值，然后将各节点的感知结果进行加权处理后发送融合中心。该算法 原理简单，算法复杂度不高。仿真结果表明，该算法可以有效抵御协作融合感知 过程中的自私节点攻击问题。 关键词：认知无线电：p u e 攻击：节点定位：自私行为攻击：权值协作感知 a b s t r a c t c o g n i t i v er a d i ou s i n go p p o r t u n i s t i cs p e c t r u ma c c e s sr e a l i z e sd y n a m i cu s eo ft h e i d l es p e c t r u m i td o e s n te a s et h et e n s i o no fs p e c t r u mr e s o u r c eb u ta l s oi m p r o v et h e u t i l i z a t i o no fe x i s t i n gs p e c t r t m ar e s o u r c e s a l t h o u g h ，c o g n i t i v er a d i om a yb ea s a p o s s i b l ed e v e l o p m e n td i r e c t i o no fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n i tb r i n g si ns o m en e w s e c u r i t yr i s k s t h e s ep o t e n t i a ls e c u r i t yr i s k sa r em a i n l yc o n c e n t r a t e di nt h ep h y s i c a l l a y e ra n dm a cl a y e r t h i sp a p e rw i l lf o c u so nt w oi s s u e so ft h et w ol a y e r s a tt l l ep h y s i c a ll a y e r , t h em a i ns e c u r i t yt h r e a t t oc o g n i t i v er a d i oi sp r i m a r yu s e r e m u l a t i o na t t a c k m a cl a y e r s e c u r i t yt h r e a ti ss p e c t r u ms e n s i n gd a t af a l s i f i c a t i o n t h et w ot h r e a t sg r e a t l ya f f e c tt h en o r m a lw o r ko f t h ec o g n i t i v er a d i ot e c h n o l o g y , t h e p a p e rw i l lf o c u so nt h e s et w os e c u r i t yp r o b l e m w h e ns o l v i n gt h ep u ea t t a c k ，w ef i r s ta n a l y z es o m eo ft h ec u r r e n ts o l u t i o n a n d a c c o r d i n gt ot h ep r i n c i p l eo fd e v e l o p m e n to f c o g n i t i v er a d i oa n dt h em o s tl i k e l vt o b ea p p l i c a t i o ns c e n a r i o a d o p tt h et r a n s m i t t e rl o c a t i o na u t h e n t i c a t i o ns o l u t i o n , w h i c h i sp r o p o s e db ys c h o l a r r u i l i a n gc h e na n dj u n g m i np a r k t h es o l u t i o nd i s t i n g u i s h e s p u ea t t a c ku s i n gc o m p a r i n gt h el o c a t i o no ft h et r a n s m i t t e rt ot h ep r i m e ru s e r ，s w e a d o p tr s s i - b a s e di m p r o v e dr o b u s tm a x i m u ml i k e l i h o o dl o c a l i z a t i o n a l g o r i t h m t h ea l g o r i t h mi m p r o v e st h ec a l c u l a t i o np r i n c i p l eo f t h et r a d i t i o n a lm le s t i m a t i o l l a n du s i n gt h ec o o r d i n a t ec o r r e c t i o na l g o r i t h m sm o d i f y c o o r d i n a t e ，f i n a l l yu s i n gr o b u s t m le s t i m a t i o nt oa m e n dt h er e v i s e di n i t i a le s t i m a t ev a l u e s i m u l a t i o ni l e s u l t s h o 、s t h ea l g o r i t h mc a ni m p r o v et h ep o s i t i o n i n gp e r f o r m a n c ea n dr e d u c eg r o s s e r r o r w h e n s o l v i n gs p e c t r u ms e n s i n gd a t af a l s i f i c a t i o n t h e p a p e ra n a l y z e s c o n v e n t i o n a la l g o r i t h mo fc o o p e r a t i v es p e c t r u ms e n s i n g ，t h e na n a l y z et h es c e n et h a t w i t ht h ep r e s e n c eo fm a l i c i o u sn o d e s f i n a l l y , w ea d o p tt h ew e i g h t b a s e dc o o p e r a t i v e d e t e c t i o nt os o l v et h e s p e c t r u ms e n s i n gd a t af a l s i f i c a t i o n t h ep r i n c i p l eo ft h i s a l g o r i t h mi st oa s s i g nar e p u t a t i o nv a l u et oe a c hn o d eo fc o o p e r a t i v ed e t e c t i o n a m d u p d a t et h er e p u t a t i o nv a l u ea n dw e i g h tv a l u eb yr e w a r da n dp u n i s h m e n tm e c h a n i s m t h e nw e i g h t e dt h e s e n s i n gd a t ao fe a c hn o d e ，a n ds e n di tt of u s i o nc e n t e r t h ea l g o r i t h mi ss i m p l ew i t hl o w c o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y , s i m u l a t i o nr e s u i t ss h o w t h a tt h ea l g o r i t h mc a i l e f f e c t i v e l yr e s i s ts p e c t r u ms e n s i n gd a t af a l s i f i c a t i o nd u r i n g t h ec o o p e r a t i v ed e t e c t i o n k e yw o r d ：c o g n i t i v er a d i o ；p u ea t t a c k ；n o d el o c a l i z a t i o n ；s p e c t r u m s e n s i n gd a t a f a l s i f i c a t i o n ；w e i g h t e dc o o p e r a t i v ed e t e c t i o n 武汉理工大学硕士学位论文 第1 章绪论 本章首先介绍论文的研究目的和意义，以及认知无线电相关的理论和技术。 简要论述了认知无线电网络结构以及其所面临的安全威胁，并分析了当前的发 展现状和研究热点。最后给出全文的结构和安排。 1 1 研究目的及意义 随着无线通信业务不断发展，现有的可用无线频谱资源将日趋紧张。然而 美国联邦通信委员会显示，当前的大部分授权频谱并无得到充分的应用。认知 无线电技术的出现，正好可以解决这种无线频谱资源日趋不足但使用效率不高 的局面。认知无线电作为智能无线电中的一种新兴技术，可以通过感知现有授 权频段的使用情况，在不干扰授权主用户的情况下，智能的利用未被主用户使 用的频段，进行无线传输。这样不仅可以大大提高频谱的利用率，也解决了频 谱资源紧张的局面。认知无线电技术自从1 9 9 9 年j o s e p hm i t o l a 博士率先提出 以来，已经得到了较大的关注和较快的发展。频谱感知、功率控制、频谱分配 等领域的研究已经比较深入，相关的研究理论和成果也比较成熟。 近两三年来，随着认知无线电技术的不断走向成熟，人们也逐渐将研究的 目光转向了认知无线电的网络安全方面，因为无论何种新的技术，投入到实际 应用，都必须保证其技术的稳健性和安全性，否则就失去了其实际的应用价值。 虽然是一种新兴的无线电通信技术，认知无线电也具有传统无线电技术所具有 安全问题。比如，无线链路易于遭到截获、干扰和假消息的侵入，节点本身存 在物理安全、路由安全和扩展性问题等。同时认知无线电也引入了有别于传统 无线电问题的新安全隐患。比如模仿饱和公共信道攻击、主用户攻击、自私行 为攻击等，在解决传统的安全性问题的同时，如何解决这些新的安全隐患，是 认知无线电进一步发展所必须面对的挑战，也是认知无线网络发展的一个瓶颈。 总之，对于认知无线电安全的研究是认知无线电研究者所必须面对的一个 课题，深入认知无线网络安全性研究，不仅可以提高认知无线电技术的安全性 和可靠性，也可以加速认知无线电网络体系的建立，使认知无线电能早日投入 到实际的应用。 武汉理工大学硕士学位论文 1 2 认知无线电概述 认知无线电技术是由j o s e p hm i t o l a 博士最先提出的n 1 ，其核心思想是认知 无线电通过自身的观察、学习、与周围环境交互、决策，达到利用空闲频谱的 目的，如图1 - 1 所示。认知无线电自从被提出以来，立刻引起了众多的研究机 构和学者的关注，并从不同的角度给出认知无线电的定义。其中较有代表性是 由f c c ( 美国联邦通信委员会) 和s i m o nh a y k i n 教授给出的定义“1 ，f c c 在2 0 0 3 年1 2 月发布的一则通告中将认知无线电定义成一种能够通过与周围无线环境进 行信息交互，及时调整自身通信模式和参数的无线电。该定义比较精准的囊括 了认知无线电的2 个主要特点：认知和自我配置能力口3 。 、 ( 定向) 图卜1m i t o l a 的认知环 认知能力，是认知无线电可以感知和获取周围无线环境中的信息。这种能 力的获取不是简单地依靠检测一些感兴趣频段的功率，而是通过更加复杂的技 术，及时觉察无线环境中时域和空间域的变化，同时要避免干扰到其他合法用 户。运用这种能力，一些在特定位置和特定时间段上的空闲频谱就会被识别出 来，进而选择合适的频谱和参数。认知能力主要特点是可以和周围无线环境进 行信息交互，及时调整自身的通信参数以满足当前的无线通信环境。这就要求 在动态性频谱接入中自适应性操作。它通常被称作认知循环模型h 1 。认知循环模 型包括3 个主要步骤：感知、分析、决策。 重配置能力，是在通信过程中不改变通信的硬件设施，直接调整运行参数 的能力。主要可重配置以下参数：频谱、调制方式、传输功率、通信技术等。 2 武汉理工大学硕士学位论文 1 2 1 认知无线电网络结构 认知无线网络结构充分考虑了主用户、感知用户、授权频段和非授权频段 的不同情况：从垂直方向看该网络结构包括p r i m a r yn e t w o r k ( 主用户网) 和 x g n e t w o r k ( 感知用户网) 两部分嵋1 ；从水平方向看该网络结构包括授权频段通 信和非授权频段通信两种模式。 p r i m a r yn e t w o r k 指现存的网络结构，享有某一频段独自占有权。包括现有 的蜂窝网和电视广播网等，其主要组成有：主用户，即授权用户，拥有对某个 授权频带的独自占有权；主用户基站，是一个拥有频谱授权的固定基础设施网 络成分，通常情况下主用户基站不需具备任何感知能力，但为了c r 用户能融入 主用户网络，主用户基站需包含两种协议：主用户网络协议和感知网络协议。 x g n e t w o r k 没有权利在一个授权频带上操作。因此，频谱只允许以随机的方 式接入，图1 - 2 是x g n e t w o r k 结构。x g n e t w o r k 可以是一个基础设施网络，也可 以是a dh o c 网络。x g n e t w o r k 的组成主要有：感知用户，要求有额外的功能去 共享授权频带；x g n e t w o r k 基站，是一个有感知能力的固定基础设施。x g n e t w o r k 基站在没有频谱接入授权的情况下提供到x g n e t w o r k 用户的单跳连接。通过这 个连接，一个x g n e t w o r k 用户可以接入到其他的网络中；频谱经纪人哺吲，是一 个中心网络实体，它在不同x g n e t w o r k 之间的频谱资源共享中起作用。 x c n e t w o r kx g n e t v o r k ( 无基础设施)( 有基础设施) 图卜2x g n e t w o r k 结构 武汉理工大学硕士学位论文 1 2 2x g n e t w o r k 安全威胁 认知无线电技术作为一种新兴的技术已经引起众多研究人员的普遍关注， 它的引入从根本上解决了无线网络中频谱感知的问题，但同时也带来了许多潜 在的安全问题嘲，而这些潜在威胁主要集中物理层和m a c 层n 副。 在物理层面认知无线电所面临的主要安全隐患就是模仿主用户攻击n 3 1 钔问 题( p u e ，p r i m a r yu s e re m u l a t i o n ) 。该攻击就是通过伪装成主用户信号的方式 进行。由于认知无线电具有软件实现的高灵活性空中接口，因此该种攻击很容 易发生。研究表明，当认知无线网络中存在p u e 攻击时，该网络的频谱感知过 程会受到严重干扰，可用的频谱资源急剧减少。匹配滤波器检测和循环特征频 谱检测n 5 1 6 3 都可以实现频谱感知，通过运用这些检测技术，感知用户可以识别主 用户的基本特征。但仅通过这些检测技术不能够解决p u e 攻击问题。根据目的 和手段的不同，p u e 攻击主要分为自私攻击和恶意攻击。 m a c 层所面临的主要安全威胁之一是自私行为攻击n 7 1 引。自私行为攻击是自 私节点在m a c 层进行信道协商时向其他节点发送虚假信息，使其他节点以为某 一信道不可用，而达到独自占用这一信道的目的。自私行为攻击可以使自私节 点获得最大信道利用率和减小自身能量损耗，但却降低了整个感知网络的吞吐 量、提高了端到端的网络延迟等。 1 3x g n e t w o r k 安全的研究现状 2 0 0 8 年美国弗吉尼亚理工大学率先提出了一个研究项目，该项目的重点在 于保护认知无线电技术( c o g n i t i v er a d i o ，c r ) 用户。该大学的电子工程系教授 j u n g m i np a r k 认为，确保认知无线电安全的计划将致力于三个方面：通过多 用户的协作感知，实现空闲频谱的检测；解决多个感知用户对同一空闲频带的 竞争情况；防止恶意节点违反频谱分配机制。随着弗吉尼亚大学该项目的提出， 认知无线电安全性的研究得到了众多研究者的重视。特别是近两年里，认知无 线电研究者发表了不少相关论文和研究成果。 丹麦奥尔堡大学的p r a s a d ，n r 在( s e c u r ec o g n i t i v en e t w o r k s 一文中探 讨了现有认知无线网络研究中各种安全性挑战n 9 1 。如模仿主用户攻击、自私行 为攻击以及用户的隐私保护等，并提出了一个通过构建具有认证和授权功能的 框架，来确保认知网络的安全。弗吉尼亚理大学的r u i l i a n gc h e n 和j u n g m i n 4 武汉理工大学硕士学位论文 p a r k 在e n s u r i n gt r u s t w o r t h ys p e c t r u ms e n s i n gi nc o g n i t i v er a d i o n e t w o r k s ) 一文中则率先仿真了模仿主用户攻击对于认知无线网络的影响，并 提出了一种能识别出模仿主用户攻击恶意节点的解决方案。该方案是通过对发 射器位置的计算和发射信号功率的强弱来判断该信号是不是从主用户发出的。 学者s a n y a l s 等在2 0 0 9 年计算机设备和通信会议上发表的s e c u r e c o m m u n i c a t i o ni nc o g n i t i v er a d i on e t w o r k s ) 一文瞳们中则第一次提出了将扩 频调制技术和加密算法融入认知无线通信的设想。w e n k a iw a n g 等四名学者联合 发表的a t t a c k p r o o fc o l l a b o r a t i v es p e c t r u ms e n s i n gi nc o g n i t i v er a d i o n e t w o r k s ) 一文乜，则分析和研究了认知节点在合作感知时，出现自私行为攻 击对于认知网络的影响，并就此提出了基于信任度的防御机制。学者k a i g u ib i a n 和p a r k j m 共同发表的m a c l a y e rm i s b e h a v i o r si nm u l t i h o pc o g n i t i v e r a d i on e t w o r k s ) 一文则研究和分析了自私行为攻击和饱和控制信道攻击等问 题，并就此提出了基于密钥认证机制的解决方案。 国内对于认知无线电网络安全的研究，近两年也引起了众多学者的关注。 其中北京科技大学的周贤伟教授的认知无线电安全关键技术研究项目还得 到国家科学基金的支持。周贤伟教授在认知无线电安全关键技术研究一文1 中首先介绍了认知无线电特有的攻击：模仿主用户攻击、拒绝服务攻击、饱和 公共控制信道攻击、自私行为攻击，并简要概述无线网络的传统攻击手段；然 后综合性分析当前提出的一些认知无线电安全解决方案，并对一些典型的案例 进行了较详细的论述，最后对当前存在的认知无线电安全问题作了一个慨括性 总结瞳3 嗡3 。学者薛楠和周贤伟等联合发表的一种解决认知无线电网络模仿主 用户攻击问题的方案一文啪1 ，则主要是针对认知网络中的p u e 攻击问题。文 中提出了一种具体的解决方案一基于h a s h 匹配技术。该方案具有较高的安全性 和可行性，可以较好地解决认知无线电网络中的p u e 攻击问题。在基于簇的 分布式认知无线电网络安全体系结构一文3 中，学者薛楠则主要是分析诱骗 攻击问题。即通过将认知无线电网络规划成单跳有簇头结构，通过簇头判别恶 意用户。为了能同时解决自私行为攻击和模仿主用户攻击问题，学者薛楠在该 文中，首次将h a s h 匹配技术和簇分布式结构结合在一起，并构造了一种基于簇 分布式认知无线电网络安全体系哺3 。该体系不但能够较好的解决模仿主用户攻 击和自私行为攻击问题，而且进一步提出了构建一套认知无线网络安全防护体 系的设想。 5 武汉理工大学硕士学位论文 1 4 本文研究内容和结构分布 在前文中我们提到认知无线电不仅可以提高频谱的利用率，也可以缓解频 谱资源日益不足的局面。但与此同时，认知无线电也引入了一些有别于传统无 线电的、新的安全威胁。如在1 2 节中提到的模仿主用户攻击问题和自私行为 节点问题。 本文我们将研究重点放在如何解决这两种安全威胁一模仿主用户攻击和自 私行为节点攻击。根据美国联邦通信委员会发布的消息，当前最有可能开放的 频段是电视信号频段。由于电视基站的位置是固定的，因此只要确认发射信号 源的位置，就可以确定该信号是否是主用户信号。在这一背景下，本文将解决 模仿主用户攻击的重点放在如何有效提高节点的定位能力上。为此，本文提出 了基于r s s i 的改进定位算法，该改进算法可以有效提高定位精度。在自私行为 节点问题上，本文提出了稳健的频谱协作感知方案，即通过给各个节点的感知 能力赋予不同的权值，来提高整个网络的感知性能。 全文的内容分布和安排如下 第一章，主要是介绍本文的研究背景、意义以及认知无线电相关理论和技 术，概述认知无线电网络的结构、所面临的安全威胁、研究热点以及当前发展 现状。最后给出全文内容规划。 第二章，本文研究重点是感知节点定位问题和频谱协作感知问题。因此， 本章主要内容就是对节点定位和节点的协作感知的相关理论进行介绍和分析。 第三章，在基于电视信号频段开放使用这一背景下，本章将解决模仿主用 户攻击问题，转换为如何精确定位未知发射节点问题。并因此采用了基于r s s i 改进的抗粗差极大似然估计定位算法，仿真结果表明，该算法可以有效提高定 位精度，并具有降低粗差的作用。 第四章，本章主要是解决自私行为节点的问题，采用了基于权值协作式频 谱感知方案，即在协作感知的过程中，根据每个感知节点感知能力的不同赋予 不同的权值，从而加强整个感知网络的抗自私行为攻击能力，提高网络的感知 性能。 第五章，总结全文的工作内容，探讨下一步研究方向。 6 武汉理工大学硕士学位论文 第2 章x g n e t w o r k 定位和频谱感知 在前一章中提到，本文的研究重点主要有两个：是通过改进当前的一些 无线感知网络的定位技术，来提高节点的定位精度；二是改进现有的一些频谱 协作感知算法，提高频谱协作的抗恶意攻击能力，进而提高整个网络的感知性 能。本章的主要内容就是比较分析当前的一些常见的定位技术和协作感知算法。 2 1 感知节点的定位技术 感知网络的节点定位技术自从上世纪9 0 年代末提出以后，就不断得到发展 和改进。当前已有多种较成熟的算法来解决节点定位问题。根据是否需要测距， 定位算法主要分为两大类： 基于测距的算法和基于非测距算法口2 3 引。基于测距 的算法主要根据节点间距离和节点问的方向角度。而非测距算法则利用节点间 通信跳数和连通性等信息。 2 1 1 基于测距的定位算法 基于测距的定位主要有：t o a ( 到达时间) 、t d o a ( 到达时间差) 、a o a ( 到 达的信号角度) 、r s s i ( 接受信号强度指示) 等几种n 钉。 t o a 原理是利用信号在介质中的传播速度乘以传播时间，计算得到两者间空 间距离。t o a 的特点是对环境变化不敏感、测距精度高，但要求精确地时间同步。 t o a 技术在日常生活中典型应用是g p s ( 全球定位系统) 。 t d o a 技术是通过记录信号到达的时间差值来测量距离的。一般采用在发送 设备和接收设备上同时安装声波和无线电波收发器，根据这两种波形在空气中 传播速度的不同，将声速乘以两种信号传播时间差值就可以得到空间距离。t d o a 计算两节点间的距离不需要信号在两点间传输的绝对时差，因此对时间同步性 要求不高，但计时功能仍需精确。 r s s i 技术是根据信号传输的路径损耗来估算空间距离值。常见的路径传播 损耗模型有：h a t a 模型、自由空间传播模型( 如式2 1 所示) 、对数距离路径 损耗模型( 式2 2 ) 以及对数常态分布模型。r s s i 测距的主要误差源自信号的天 7 武汉理工大学硕士学位论文 线增益、多径传播、反射以及阴影衰落等，其测距精准度与传播模型、信号强 度以及信道模型相关。 l o s s = 3 2 4 4 + 1 0 幸r 幸l g ( d ) + 1 0 r 枣l g ( f )( 2 - 1 ) 式中d 为发射信号距离，f 为频率，7 为路径衰减系数。 r s s i ( d ) = 尺s s i ( d o ) - 1 0 2 1 9 ( d d 。) + 乞 ( 2 - 2 ) 式中r s s i ( d ) 为与发射信号距离为d 处所接收到的信号强度值；r s s i ( d o ) 为距发射源磊处所接收到的强度值；五为路径衰落系数，与当前坏境密切相关； 量表示标准偏差为仃的正态随机变量。 a o a 定位法是利用天线阵列测出信号的入射角度，从而使信号发射器和接收 器形成一条方向线，即测位线，2 个已知用户的测位线相交的交点就是待测用 户的位置。由于两条线相交只有一个交点，因此，a o a 定位法只需要2 个已知 用户的位置信息就可以锁定待测用户位置。 如图2 - i 所示，假定8 和幺分别是待测节点与已知节点1 和已知节点2 所 构成的角度，且节点1 和节点2 坐标位置分别是( 五，m ) 和( 屯，儿) ，则 t a i l 谚= 玉二立，f = 1 ，2 成立，通过求解该方程，可求得待测节点的坐标( 而，) 。 y o y l 已知节点1已知节点2 图2 - 1a o a 定位示意图 8 武汉理工大学硕士学位论文 2 1 2 基于非测距的定位算法 同测距定位算法相比，非测距定位算法则不需要配备额外的设备来获得节 点间的距离或角度。而是通过感知节点间的连通性、已知节点自身的位置信息 等来实现相对精准的定位。当前比较成熟的非测距定位算法主要有：质心法、 d v - h o p 算法等。 质心法是通过网络连通性的进行定位的算法。该算法的原理是：待测节点 依据接收到的位置信息，将连接度超过9 0 的已知节点组成一个连通的节点集 合。所有的与之相连的已知节点组成多边形，并将待测节点作为多边形的质心。 设待测节点与k 个已知节点连通，且( 薯，咒) 为第f 个节点的坐标，则可用公式2 3 计算待测节点的坐标位置估计值( x ，y ) 。该算法的最大特点就是操作简单，易于 扩展。但较之测距定位算法，定位效果不佳，且定位精度与已知节点的分布情 况和分布数量密切相关。 ( w ) ：( 华，型；监) ( 2 3 ) 石咒 d v - h o p 是一种典型非测距算法，其基本原理是通过己知节点的多跳信息进 行定位。整个算法由三个步骤实现。第一步，交换各节点间的通信跳数，使待 测节点获取与所有已知节点之间的通信跳数，该步主要运用距离矢量交换方法 实现；第二步，根据第一步中获得的点间位置信息和通信跳数，运用公式2 4 计算节点间平均单挑距离值。 ( 薯- x j ) 2 + ( 咒一乃) 2 h o p s i z e , = 旦弋l 一 ( 2 - 4 ) 厶h g 式中， ，咒) 和( x ，y ，) 分别是已知节点f 和，的坐标，红，表示节点f 和节点歹 之间的通信跳数。然后将单挑距离值作为校正值发送到网络中。待测节点只将 其所接收到的第一个平均单跳距离值存储，并向其邻居节点发送。这就保证了 大多数节点接收到平均单跳距离值仅来自于与其最近的己知节点。待测节点通 过计算获取的单跳距离值和通信跳数，就可以估算出到每个已知节点间距离。 第三步，运用第二步计算所得的距离值，执行多边测量定位。 该算法操作简单，而且对测距精度要求不高。当感知网络的节点各向同性 好，且分布密集时，所得的单跳距离值就愈合理，从而其定位精度也就愈好。 9 武汉理工大学硕士学位论文 但当网络拓扑结构不规则时，定位精度则大大降低。因此该算法的应用有一定 的局限性。 2 2 节点定位原理分析比较 在二维空间中，当三个或三个以上的已知节点获取与同一待测节点的距离 时，便可以计算出该待测节点的坐标位置信息。目前常用的计算节点坐标的方 法有：三边测量法、多边测量法( 极大似然估计法) 、a p i t ( a p p r o x i m a t ep i t ) 算法等。 三边测量法的基本思想是以三个不同位置的点作圆心，以它们到同一待测 点的距离为半径分别画圆，此三圆必将交于一点。在三边测量法中这三圆相交 的交点就是待测节点的位置坐标，如图2 2 a 所示。但在实际定位过程中，由于 节点问路径损耗、环境因素等影响，半径的测量值会存在一定误差，如图2 2 b 所示，三个圆可能没有一个共同的交点，所以常常使用极大似然估计法来估算 待测节点的坐标。 a 已知节点 未知节点 图2 2 三边测量法示意图 b 多边测量法也称极大似然估计法，其原理是寻找一个使测量距离与估算距 离之间的误差达到最小的点。图2 3 显示了某一待测节点x 与甩( 刀3 ) 个已 知节点的距离分布，假设其距离值为d ，其中( 薯，m ) 为第f 个已知节点的坐标。z 为待测节点与第f 个已知节点距离值，则可以列出如下方程组 l o 武汉理工大学硕士学位论文 ( 五一x ) 2 + ( 乃- y ) 2 = 匾2 ( - x ) 2 + ( 咒- y ) 2 = 吐2 ( 矗一x ) 2 + ( 一y ) 2 = 反2 ( 2 - 5 ) 其中( x ，y ) 为节点x 的坐标。为了求解这个方程组，把公式2 5 转换成关于 ( 而y ) 的线性方程。即将前一1 ) 个方程式分别与最后一个方程式相减，则方程 组2 - 5 就可转换为a x = b 形式。其中 4 = 熙， 4 = l ；i l l 2 ( 矗一l 一矗) 2 ( 以一l 一) a x = 6ja7 a x = a7 bjx = ( 么，彳) 。1 a7 b 上述方程可用极大似然估计法x = ( a r 彳) _ a7 b 解得。从而得到位置估计值x 。 已知节点 待测节点 图2 - 3 极大似然测量法示意图 a p i t 主要是利用区域估算的思想进行定位。其基本思路是待测节点先评估 节点的分布，并将其所有邻居节点任意3 个进行一次组合，每个组合构成一个 三角形，三个节点即为三角形的顶点。待测节点对每个组合进行测试，判断其 是否位于其三角形内部( 该算法的理论基础是三角形内的点测试法) 。最后，计 算所有包含待测节点的三角形的质心， 2 - 4 是a p i t 的定位算法示意图，其中， 以此确定待测节点的大致坐标位置，图 三角形的顶点为已知节点。该算法对于 2 i 、 2 i 砰 乜 叫 2 2 行 砰 噱 “ - 2 一 订 协 2 1 开 w 毗 2 _ + o 吖 2 - 一 x ，l = l 7 武汉理工大学硕士学位论文 硬件要求低，操作简单，但易受节点数量和分布情况影响。 图2 - 4a p i t 定位算法示意图 未知节点 为了比较这几种定位原理的性能，本文进行了简单的仿真。图2 5 是极大 似然估计的定位误差图。从图中可以看出，随着参与定位节点的数目增多，节 点的定位精度有所提高。 褪 裂 椭 账 靛 积 图2 - 5 极大似然估计定位误差图 图2 - 6 是使用蒙特卡洛对极大似然估计和a p i t 算法进行的仿真实验，从图 1 2 武汉理工大学硕士学位论文 中的比较可以看出，极大似然估计的定位性能比较稳定，而a p i t 算法定位性能 有较大的波动，极大似然法整体优于a p i t 算法。 图2 - 6 极大似然估计和a p i t 定位比较 2 3 频谱感知技术 频谱感知作为认知无线电的核心技术之一，其工作流程就是对其周围的无 线信息环境不断进行感知检测，并根据检测的结果，判断是否有空闲频谱出现， 进而调整自己的运行参数。频谱感知的准确与否直接关系到认知无线电的是够 可以正常运行。 2 3 1 频谱检测技术 认知无线电系统具有识别哪些频段处于空闲状态和哪些频段处于忙碌状态 的能力。其工作原理是：感知用户通过分析侦听到的信号信息，判断该信号中 是否存在主用户信号，从而确定主用户的工作状态，进而推断出其感兴趣的频 段是否空闲，这是一种接收端位置未知情况下的检测。 其模型定义汹1 如下 m ，= 州，等 p 6 ， 武汉理1 = 大学硕士学位论文 式中：y ( f ) 为感知用户接受到的实际信号；s ( r ) 为主用户发射信号；疗o ) 为 高斯噪声，h 为信道增益；风主用户信号不存在；目为主用户信号存在时的 情形。 该模型简化了频谱检测问题，将其转换为信号处理问题，即只需判断接收 的信号中是否存在主用户信号。结合该模型，常见的检测方法m 1 有匹配滤波器 检测、能量检测和循环平稳特征检测。 匹配滤波器检测，当主用户信号的先验信息( 如脉冲整形、调制类型、帧 格式等) 已知时，在平稳高斯噪声背景下，是匹配滤波器检测算法的频谱感知 性能是最优的。原因在于他可以最大化接收到的信号信噪比；同时所需达到较 高的处理增益时间比较少。图2 7 是匹配滤波器检测框图，将检测统计量与预先 设定的门限值力进行比较( x ( n ) 假定已知) ，大于a 时表示主用户信号处于工作 状态，反之，则表示主用户处于空闲状态。 匹配滤波器检测的主要特点就是通过相干处理，在短时间内使处理增益达 到最大。但由于这种方法需要预先知道主用户信号的相关信息，并且需要严格 的时间同步，而这在大多数情况下是不能够满足的。 图2 7 匹配滤波器检测图 循环平稳特征检测，是利用接收信号的频谱相关特性，通过分析信号中循 环频率的特征来判别主用户信号是否存在。由于调制信号一般都经过正弦载波、 跳频序列以及循环前缀等系列处理。从而使得已调信号具有内在的周期性。而 噪声并没有经过上述的处理过程，因此是非相关性信号。运用频谱相关性函数 加以处理，可以检测出这些特征。循环平稳特征检测就是利用接收信号的循环 平稳特征，实现平稳噪声情况下的频谱感知。 循环平稳特征的最大特点是能够将噪声信号和主用户信号区分出来，基本 不受背景噪声的影响。但有较大的计算复杂度，和需要较长的观测时间。 能量检测，是一种相对简单的频谱检测方法，属于非相干检测。其原理是 1 4 武汉理工大学硕士学位论文 对时域信号的采样值直接进行求模，然后平方就；或者用将时域信号转换成频 域信号，再对频域信号求模平方。 能量检测统计量】，为 判决统计量为 】，= 专1 ( w ) 1 2 ( 2 - 7 ) ( 2 - 8 ) 其中，z 邢表示自由度为2 t w 的中心卡方分布，右刑( 2 y ) 表示自由度为 2 t w ，非中心参数2 y 的非中心卡方分布，y 为信噪比，t w 为观测时间与感兴 l ，, m - i e - 詈 加卜劳瓢而h 且o ( 2 - 9 ) 其中，r ( ) 表示完整的g a m m a 函数，l 0 为v 阶第一类修正贝塞尔函数。 由上式可知，在a w g n 信道非衰落时的虚警概率和检测概率分别为 弓= 尸 l ， a i - o = ! 垦竽若兰手型 ( 2 1 。) = p l ， 旯iq ) = q ( 历，4 2 - ) ( 2 1 1 ) 其中，i ( ，) 表示不完整的g a m m a 函数；q o 为一般的m a r c a u mq 函数。 能量检测算法是一个次优的检测方法，它不具有相干信号处理，在信噪比 较低时，检测能力比匹配滤波器差。但算法本身相对简单、易实施。因此，在 认知无线电频谱感知特别是协作感知中还是得到比较广泛应用。 图2 - 8 是在a w g n 信道下用蒙特卡洛进行模拟的能量检测算法仿真值和理论 值的比较。从图中可以看出，模拟算法运用蒙特卡洛实验所得的仿真值同理论 值基本相似，能够反映出理论值的效果。 凰q南撕v 兀 y 武汉理工大学硕士学位论文 0 0 0 - 0 己0 0 0 0 0 一一，。：彬一i 一一一一一 。矽 十 仿真值 。一! i乡篓 理论值 z 夕 ， 彩 影 谚 移j j 季 r 2 3 2 协作式频谱检测 图2 - 8 仿真值和理论值的比较 在实际情况中，单个感知用户进行本地频谱检测时，不可避免的会受到周 围环境因素的影响，而且不同地理位置的干扰、多径衰落、阴影效应等都不尽 相同。在这种情况下，如果仅仅依据一个感知节点的判决结果来判断主用户是 否存在，就很容易产生判决失误，特别是主用户存在时，错误的判决就会对主 用户造成干扰，而这是认知无线电所必须避免的。 图2 - 9 很好的说明了上述的一些情况，图中假设主用户发射机发射范围是 半径为r 的区域，处在这个区域内的次级用户接收机都可以正常接收到发射机 发射的信号。次级用户l 和次级用户3 由于受到各自的阴影的影响，接收不到 或者只能接收到很微弱的信号，这样就可能造成感知误差，发生错误的判断； 次级用户4 由于超出了主用户发射机覆盖区域，因此它也不能检测出主用户此 时是否存在。 当这两类用户因为各自的原因做出错误感知，并在主用户存在的时候，传 输自己的数据，就会在一定范围内影响到主用户的正常工作，对主用户通信产 生干扰。 1 6 武汉理工大学硕士学位论文 图2 - 9 频谱检测示意图 假若图中得几个感知节点间进行信息交互，共享各自的检测结果。感知用 户1 、3 和4 就可以获得正确的主用户信息，避免对主用户产生干扰。各节点间 进行信息交互的检测方式就是协作式检测帆蚓。协作检测就是将几个节点的感知 结果通过一定的融合准则，进行融合汇总，并根据汇总的结果作出最后的判断， 根据感知节点融合的方式不同，协作检测主要分为两类：集中式，各感知节点 首先检测本地的频谱信息，然后将本地的检测结果，通过一定的数据融合方案 汇总到感知融合中心，该中心根据汇总的结果作出最终的判决；分布式，各个 参与协作的感知用户进行信息交流和共享，然后根据交互的信息，作出最终的 判决结果。 假若将某区域中分散的多个感知用户节点看作是分散的传感器节点，那么 就可以运用无线传感器的信息融合技术进行感知网络的协作处理。其工作流程 是：每个感知节点先独自完成本地频谱检测，这种独立的检测结果称之为局域 决策，然后将这些局域决策送到信息融合中心，所有的局域决策组成一个观测 分量集合，融合中心基于这些观测分量做出最终的判决。图2 1 0 是协作检测示 意图。 1 7 白煳 武汉理工大学硕士学位论文 图2 - 1 0 协作检测示意图 其中，”( 1 f 甩) 表示第，个感知用户观测到的频谱使用情况，( 1 ，刀) 表示第f 个感知用户基于y ，而做出的局域决策，材，被送到感知融合中心，利用相 关的融合准则做出最终的判决。研究发现，如何将各感知节点的本地检测数据 进行融合，即基于何