作者：杨震; 齐兴斌认知无线电网络感知数据错误化攻击在线异常感知协作频谱感知恶意次级用户联合优化
摘要：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。
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