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。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社