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随着5G、物联网等新技术的发展,越来越多的用户甚至是物品之间需要进行数据通信,为了解决当前有限的频谱资源和无限增加的用户之间的矛盾,出现了认知无线电这一技术,通过共享频谱可以在很大程度上提高频谱的使用率,增加用户之间的信息传输速率;同时中继具有增加信号的传输范围、提高信号分级增益的优势,于是将认知无线电网络与中继网络结合起来,形成了认知中继网络。但由于认知中继网络的开放性造成了信号在传递过程中的安全性不能得到保证。基于这一背景,本文将从三个方面来分析认知中继网络的物理层安全性能:
首先,考虑到传输过程中可能存在节点自身能量供应不足的情况,本文在能量受限的认知中继网络中采用了基于时间的分配方法将整个信号传递过程分为了两个时隙分别进行研究,通过分析这两个时隙中目的节点、中继节点和窃听节点的接收信号推导出了主信道和窃听信道的信噪比,并根据这两个信噪比得到了这个网络的中断概率和窃听概率这两个关键的物理层安全指标。通过仿真分析得到,在具有能量收集的认知中继网络模型中,本文提出的方法具有明显提高物理层安全性能的作用,且使用最优中继比最小残留自干扰中继有更好的效果;
其次,假设窃听节点的窃听行为分为仅窃听认知用户和窃听主用户与认知用户两种,根据这两种窃听行为,本文提出了一种根据窃听行为改变传输方式(Change theTransmissionMode according to theEavesdroppingBehavior,CTMEB)的方案,并给出了一种判断窃听行为的方法。主用户和认知用户会根据判断结果采取不同的传输策略,分析了不同传输策略下的主用户、认知用户、窃听用户分别对应的链路信噪比,进而推导出了在两种窃听行为下,使用CTMEB方案时主用户和认知用户的中断概率和窃听概率。仿真结果表明,在窃听用户具有不同的窃听行为的情况下,根据窃听行为选择不同的信号传输方案可以更好的提高物理层安全性能;
最后,有很多研究发现在干扰限制的通信网络中,非对称信号能获得比对称信号更好的效果,因此本文创新性的将非对称信号与认知中继网络相结合,分析了在非完美信道中使用非对称高斯信号时认知中继网络的物理层安全。通过估计的信道系数推导出了各个链路的信干噪比和源节点发送信号的不对称程度,从而得到了主链路和窃听链路的互信息。接着,推导出了主用户和认知用户的中断概率和窃听概率,并进行了仿真验证;仿真结果结果表明:使用非对称信号可以在一定程度上提高系统的安全性能,获得比对称信号更好的效果;而且在非完美信道中,随着圆度系数的增加,中断概率也逐渐增加,而窃听概率却逐渐而减小。
首先,考虑到传输过程中可能存在节点自身能量供应不足的情况,本文在能量受限的认知中继网络中采用了基于时间的分配方法将整个信号传递过程分为了两个时隙分别进行研究,通过分析这两个时隙中目的节点、中继节点和窃听节点的接收信号推导出了主信道和窃听信道的信噪比,并根据这两个信噪比得到了这个网络的中断概率和窃听概率这两个关键的物理层安全指标。通过仿真分析得到,在具有能量收集的认知中继网络模型中,本文提出的方法具有明显提高物理层安全性能的作用,且使用最优中继比最小残留自干扰中继有更好的效果;
其次,假设窃听节点的窃听行为分为仅窃听认知用户和窃听主用户与认知用户两种,根据这两种窃听行为,本文提出了一种根据窃听行为改变传输方式(Change theTransmissionMode according to theEavesdroppingBehavior,CTMEB)的方案,并给出了一种判断窃听行为的方法。主用户和认知用户会根据判断结果采取不同的传输策略,分析了不同传输策略下的主用户、认知用户、窃听用户分别对应的链路信噪比,进而推导出了在两种窃听行为下,使用CTMEB方案时主用户和认知用户的中断概率和窃听概率。仿真结果表明,在窃听用户具有不同的窃听行为的情况下,根据窃听行为选择不同的信号传输方案可以更好的提高物理层安全性能;
最后,有很多研究发现在干扰限制的通信网络中,非对称信号能获得比对称信号更好的效果,因此本文创新性的将非对称信号与认知中继网络相结合,分析了在非完美信道中使用非对称高斯信号时认知中继网络的物理层安全。通过估计的信道系数推导出了各个链路的信干噪比和源节点发送信号的不对称程度,从而得到了主链路和窃听链路的互信息。接着,推导出了主用户和认知用户的中断概率和窃听概率,并进行了仿真验证;仿真结果结果表明:使用非对称信号可以在一定程度上提高系统的安全性能,获得比对称信号更好的效果;而且在非完美信道中,随着圆度系数的增加,中断概率也逐渐增加,而窃听概率却逐渐而减小。