针对认知无线电网络（CRN）通信可能会因为恶意次级用户（SU）的存在或信道损伤而遭到破坏等问题，提出了一种广义鲁棒的协作频谱感知（CSS）框架，频谱感知和恶意用户识别问题联合构成一种优化问题。提出的方案通过利用节点位置信息获得了性能的提升，利用在线异常感进行实时识别和跟踪，不仅能识别恶意用户和频谱机会，而且能处理不准确或丢失的距离测量和噪声SU报告。仿真实验使用蜂窝场景，在一个特定半径内包含一个主用户（PU）和多个SU。实验结果表明，提出的方案在协作感知中能够有效克服感知数据错误化（SSDF）攻击。此外，与基于主成分分析法（PCA）的鲁棒CSS相比，对距离估计误差不敏感，对攻击强度和恶意用户数的鲁棒性更强，同时可以灵活抵御多种网络攻击。
2022-03-21 09:14:02
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