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针对认知用户感知行为的二元性,提出一种基于贝叶斯动态信任加权的可信序贯概率比检测算法(BSPRT),对抗恶意用户间歇性的频谱感知数据伪造攻击行为。该算法捕捉到间歇性攻击的两个核心阶段(恢复和潜伏),分别引入加性惩罚因子和乘性衰减因子进行认知用户的动态信任度量,用于消除恶意用户参与软判决数据融合的权重,帮助融合中心提高频谱感知决策的准确性。仿真结果表明,新算法性能优于传统SPRT软判决算法,即使恶意用户比例超过网络用户总数一半时,仍能有效进行协作频谱感知,具有较好的检测率。