由于认知无线电网络中,无线信道的开放性和无线传输的广播特性,使得感知报告在传输的过程中很容易遭受篡改、伪造、窃听以及拒绝服务等攻击。因此如何保证认知无线电网络中感知报告的安全成为近年研究的热点。然而,基于传统密码学的认证机制不能完全解决基于合法身份的内部攻击,且其实现大大增加了网络开销。物理层认证方案利用信道特性进行认证,更加轻量级,更高效。本文在认知无线电网络的场景下,设计了3种高效的物理层认证方案:认知无线电网络中高效的物理层认证、认知无线电网络中基于Rollout算法的高效物理层认证和认知无线电网络中基于PCA的多属性高效物理层认证。首先,针对传统密码学认证方案不能完全解决基于合法身份的内部攻击和网络开销大等问题,提出了第一个方案,认知无线电网络中高效的物理层认证:采用改进的归一化统计量,使得门限的计算变得更为简单,有效地降低了计算复杂度,减少了用户的认证等待时延。并采用了基于哈希链的认证方法,保证了在丢包情况下仍能实现连续的认证。然后,针对上一方案需要事先假定非法数据包的频率,而且必须基于一个固定的门限值进行认证的不足,提出了第二个方案,认知无线电网络中基于Rollout算法的高效物理层认证:基于信道频率响应的假设检验检测是否存在确定当前和先前的通信尝试是否来自同一终端,进而检测到欺诈攻击。其中利用-SV回归来预测非法数据包出现的概率。且通过POMDP模型来计算假设检验的门限值。该方案相比现有基于机器学习的算法,算法复杂度更小,且具有更高的欺诈攻击的检测度。最后,针对真实的信道环境中存在的信号、噪声等干扰,使得上述基于单属性的认证方案提取到的信道属性不稳定等问题,提出了第三个方案,认知无线网络中基于PCA的多属性的高效物理层认证:该方案通过在每一轮认证提取多个物理属性进行认证,解决了在真实信道环境中,信道属性提取不稳定的问题。对物理层属性的各种组合进行认证,提高了欺诈者的攻击成本,从而保护了合法用户的身份。同时,利用PCA算法对物理层属性的选取进行降维处理,从而避免用户区分度不高的问题。并且使用信道矩阵方法来提高认证的准确性。