ε-貪婪結(jié)合異常檢測(cè)的認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)協(xié)作頻譜感知方案

賁奧然

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ε-貪婪結(jié)合異常檢測(cè)的認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)協(xié)作頻譜感知方案

賁奧然

南京工程學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 211167

針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Network，CRN）中由惡意次級(jí)用戶（Secondary User，SU）導(dǎo)致的信道破壞問(wèn)題，提出了一種ε-貪婪結(jié)合異常檢測(cè)的協(xié)作頻譜感知方案。首先，利用ε-貪婪算法統(tǒng)計(jì)主用戶（Primary User， PU）的占用情況，合理調(diào)整了SU占用空閑頻譜；然后，利用異常事件和頻譜占用的固有稀疏性，通過(guò)低復(fù)雜性和分布式塊-坐標(biāo)-下降近似求解，提高了頻譜利用率；最后，通過(guò)跟蹤慢速時(shí)變的PU活動(dòng)、SU位置和惡意SU活動(dòng)，校正了不一致性。仿真結(jié)果表明，提出的方案獲得的收斂性均接近理想狀態(tài)，且頻譜利用率高于現(xiàn)有的較為先進(jìn)的頻譜感知方案。

認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)；ε-貪婪；協(xié)作頻譜感知；異常檢測(cè)；惡意次級(jí)用戶

隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)等領(lǐng)域的發(fā)展，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸率和安全性需求越來(lái)越高，使得認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)的地位也顯得越來(lái)越重要[1]。然而，認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Network，CRN）中經(jīng)常遇到信道損傷、節(jié)點(diǎn)故障、惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊等現(xiàn)象，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常[2-3]。因此，找到一種能夠?qū)φJ(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效異常檢測(cè)的方法顯得至關(guān)重要。

學(xué)者們提出了許多利用次級(jí)用戶（Secondary User， SU）等額外信息進(jìn)行異常檢測(cè)的方法，例如，文獻(xiàn)[4]提出了一種統(tǒng)一方法，利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)位置、信號(hào)傳播特性進(jìn)行聯(lián)合頻譜檢測(cè)和異常識(shí)別。文獻(xiàn)[5]對(duì)文獻(xiàn)[4]進(jìn)行了更深層次的擴(kuò)展，利用魯棒主成分分析進(jìn)行主用戶（Primary User， PU）功率和異常位置的聯(lián)合估計(jì)。

現(xiàn)有研究通常使用節(jié)點(diǎn)位置信息來(lái)頻譜感知和規(guī)避攻擊[6-10]，本文提出了一種廣義魯棒的協(xié)作頻譜感知（Cooperative Spectrum Sensing，CSS）框架，不僅能識(shí)別惡意用戶和頻譜機(jī)會(huì)，還能處理不準(zhǔn)確或丟失的距離測(cè)量和噪聲SU報(bào)告，從而提高頻譜利用率。

1 系統(tǒng)模型

考慮一個(gè)包括N個(gè)次級(jí)認(rèn)知無(wú)線電（Cognitive Radio， CR）節(jié)點(diǎn)和單一PU的SU網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示，時(shí)間分成多個(gè)幀，SU試圖在每一幀借機(jī)訪問(wèn)空白頻帶。

圖1 集中式頻譜感知框架

假設(shè)類似于文獻(xiàn)[4-5]中的一個(gè)基本路徑損耗傳播模型，次級(jí)用戶在頻率子頻帶進(jìn)行寬帶感知。由第個(gè)SU接收的第個(gè)頻率子頻帶的功率由下式給出：

2 提出的協(xié)作頻譜感知方案

2.1 ε-貪婪方法

利用ε-貪婪方法來(lái)選定需要感知的頻率子帶。ε-貪婪方法是一個(gè)種具有最小計(jì)算和內(nèi)存需求的簡(jiǎn)單方法。令表示在時(shí)間步長(zhǎng)k時(shí)的操作a的估計(jì)值，表示在時(shí)間步長(zhǎng)k時(shí)選定的操作。ε-貪婪策略是一個(gè)臨時(shí)網(wǎng)絡(luò)方法，通過(guò)使用概率1-來(lái)選定一個(gè)具有最高估計(jì)值的操作，也就是，使得探測(cè)和利用之間達(dá)到平衡[13]。

式（3）中，第一個(gè)條件保證了步長(zhǎng)足夠大，并超過(guò)初始條件。第二個(gè)條件確保了步長(zhǎng)足夠小，來(lái)滿足最終的收斂。設(shè)定步長(zhǎng)大小滿足條件式（3）并產(chǎn)生過(guò)去回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)樣本平均值。當(dāng)時(shí)，估計(jì)過(guò)程將不會(huì)完全收斂，會(huì)根據(jù)最新觀測(cè)的回報(bào)值而持續(xù)變化。時(shí)，所形成的觀測(cè)回報(bào)的加權(quán)平均為：

（4）

2.2 異常檢測(cè)

接著進(jìn)行異常檢測(cè)[13]。許多CR網(wǎng)絡(luò)中，PU和SU的時(shí)間尺度遠(yuǎn)大于單個(gè)幀的長(zhǎng)度。這種情況下，SU可利用歷史測(cè)量來(lái)更好的估計(jì)和跟蹤系統(tǒng)變量。傳統(tǒng)時(shí)變參數(shù)包括SU位置和PU活動(dòng)，兩者必須受監(jiān)控，且惡意SU可能試圖隱藏他們的存在，通過(guò)間歇性停止攻擊，產(chǎn)生支持中的變化，也必須跟蹤它[14]。目的在于在每個(gè)時(shí)刻求解下列問(wèn)題：

（7）

（8）

（10）

（11）

2.3 不一致校正

盡管這樣的觀察很難從理論上測(cè)試手頭上的問(wèn)題，但是仿真中確實(shí)觀察到了不一致。當(dāng)改變時(shí)，的不一致。觀察到，盡管歸一化異常估計(jì)誤差對(duì)于收斂于0，但針對(duì)這些值，誤差中異常點(diǎn)數(shù)永不為0。此外，異常點(diǎn)支持的值趨向于0，而不趨向于0。

為了校正該不一致，文獻(xiàn)[15]提出了一種時(shí)間和范式加權(quán)拉索，需要使用范式。運(yùn)用目前情況中一種類似的改進(jìn)，每個(gè)時(shí)刻瞬間問(wèn)題由式（13）給出：

在進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)施工時(shí)，管理人員往往具有較低的專業(yè)質(zhì)量問(wèn)題，并且沒(méi)有接受過(guò)現(xiàn)場(chǎng)管理方面的培訓(xùn)。施工現(xiàn)場(chǎng)的管理本質(zhì)上不科學(xué)和有意義。在目前的情況下，即使建設(shè)項(xiàng)目資金充足，當(dāng)?shù)貓?chǎng)地建設(shè)管理的職業(yè)經(jīng)理人仍然在市政工程行業(yè)供不應(yīng)求，現(xiàn)場(chǎng)管理質(zhì)量普遍較差。安全技術(shù)和知識(shí)不僅缺乏安全性和法律意識(shí)，而且由于上述原因，中國(guó)市政工程工地施工現(xiàn)場(chǎng)人員的素質(zhì)還有待提高。

（14）

3 仿真結(jié)果與分析

仿真設(shè)置包括特定半徑內(nèi)的一個(gè)PU和多個(gè)SU，為了便于比較，使用文獻(xiàn)[16]中考慮的蜂窩場(chǎng)景，同時(shí)保持大部分參數(shù)相同，多個(gè)SU位于距PU1000-10000米距離處。對(duì)于不同場(chǎng)景，網(wǎng)絡(luò)包括10～80個(gè)節(jié)點(diǎn)，在參考距離下感知10～100個(gè)子帶。

3.1 仿真結(jié)果

圖2所示為錯(cuò)失率的收斂性，虛線為理想狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)為利用提出方案得到的結(jié)果。從圖2可以看出，經(jīng)過(guò)有限次迭代后，提出方案可快速收斂，且與理想狀態(tài)接近，表明提出的方案具有很好的收斂性。[17]

圖2 錯(cuò)失率的收斂性

3.2 比較及分析

將提出的方案與文獻(xiàn)[5]方案進(jìn)行比較。圖3所示為兩種方案的信道負(fù)載不均衡率（Load Imbalance Rate，LIR）。從圖3可以看出，提出的方案LIR總是低于或等于文獻(xiàn)[5]方案。當(dāng)發(fā)生故障，且時(shí)，提出的方案利用確定出，可保持接近發(fā)生故障前的LIR大小。

圖4所示為兩種方案的頻譜利用率比較，從圖中可以看出，隨著負(fù)載的增加，頻譜利用率均呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，而在各種應(yīng)用請(qǐng)求速率下，本文提出的方案頻譜利用率高于文獻(xiàn)[5]提出的方案，因?yàn)楸疚奶岢龅姆桨咐卯惓Ｊ录皖l譜占用的固有稀疏性，通過(guò)低復(fù)雜性和分布式BCD近似求解，從而提高了頻譜利用率。[18]

圖3 負(fù)載不均衡比例

圖4 頻譜利用率

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種ε-貪婪結(jié)合異常檢測(cè)的頻譜感知框架，能檢測(cè)和跟蹤認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中的惡意用戶和異常測(cè)量。仿真結(jié)果表明，提出的方案獲得的收斂性均接近理想狀態(tài)，且優(yōu)于現(xiàn)有最先進(jìn)的頻譜感知方案。

未來(lái)會(huì)將提出的頻譜感知方案擴(kuò)展為在線方案，從而更好地應(yīng)用于時(shí)變PU和惡意用戶活動(dòng)。

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