电讯技术

作者：任瑾璇,麻淑婉,王永华,万频

单位：(广东工业大学 自动化学院)

关键词：协同频谱感知；恶意用户；模糊处理；K means++算法；

基金：国家自然科学基金资助项目（61971147）；广东省研究生教育创新计划项目（2020JGXM040）

恶意用户通过向数据融合中心发送伪造的频谱感知数据，解决自身频谱资源短缺问题，但会极大地降低频谱感知系统的检测概率。为了解决此问题，提出了基于模糊K means++的数据融合算法。该算法首先引入模糊处理机制处理样本的数据特征值，以此来增加样本间的差异性；然后将模糊处理后的数据发送到融合中心，融合中心采用离群点挖掘的方法排除恶意用户，并对保留下来的用户进行融合，使样本向量具有鲁棒性；最后运用K means++算法对样本向量进行聚类。该算法利用轮盘法选择聚类中心，可有效抵御恶意用户的攻击，提高系统感知性能；无需知晓信号与噪声的分布等一些先验信息，也避免了繁杂的门限推导。从仿真结果可以看出，该算法对抵御恶意用户攻击具有突出的效果，有效提升了协同频谱感知系统的稳定性和鲁棒性。?

来源：2022年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

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