[0004] 本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，解决感知节点识别、感知节点先验信息获取以及故障或恶意节点干扰消除等难题，设计一种基于节点识别的协作频谱检测方法。
[0005] 上述目的通过下述技术方案予以实现：
[0006] 在包括一个主用户和N个认知用户的认知无线网络中，所述主用户产生授权频谱的主用户信号s(t)，所述N个认知用户形成N个感知节点，其中第i个感知节点频谱检测时所接收的信号xi(t)，分为网络中授权频谱忙碌的信号H1和频谱空闲的信号H0，该节点的信道增益是hi(t)，信道的加性高斯白噪声是ni(t)，其中i＝1……N，则该节点频谱检测可建模为一个二元假设检验问题
[0007]
[0008] 第i个感知节点对接收到的信号xi(t)进行假设检验，得到本地检测结果“1”或“0”，“1”表示假设H1成立，“0”表示假设H0成立。
[0009] 所述第i个感知节点将本地检测结果发送至融合中心，由融合中心对是否存在主用户进行假设检验的基本步骤包括：
[0010] 1)感知节点识别分类，融合中心根据感知节点的频谱检测准确率及信噪比，将所有感知节点分为可信节点和包括故障和恶意节点的不可信节点，并形成或更新包括所有可信节点的可信节点集合Θ和包括所有不可信节点的不可信节点集合Ω。
[0011] 2)感知节点分类处理，在融合中心，可信节点参与融合中心的数据融合，得到全局判决结果；不可信节点不参加融合中心的本次数据融合，等待下一次的识别分类；故障或恶意节点进入融合中心“黑名单”，融合中心将其踢出协作“名单”，拒绝与之合作。
[0012] 3)更新感知节点的信任度，为了保证可靠性高的节点具有较高的信任度，需要累积更新感知节点的信任度；为了尽可能地减小感知节点本地检测时的偶发性错误对频谱检测的影响，使感知节点当前的信任度与节点的感知历史有关系，第i个感知节点的信任度ri为
[0013]
[0014] 其中，ρ是一个表征感知节点历史关联强度的因子，0<ρ<1，di,m-1是上次即第m-1次协作频谱感知时节点i的本地检测结果，dFC是所述上次协作频谱感知时融合中心的全局判决结果，当融合中心的全局判决结果与节点i的本地检测结果相同时，感知节点i的信任度加“1”；当融合中心的全局判决结果与节点i的本地检测结果不相同时，感知节点i的信任度减“1”，直至为“0”。
[0015] 4)频谱检测，融合中心对可信节点的本地检测结果进行加权融合作出全局判决，判定主用户是否在使用该频段资源。
[0016] 上述频谱检测准确率一个优选表征方式是采用频谱检测的检测概率函数Pdi(m)及虚警概率函数Pfi(m)；所述检测概率函数Pdi(m)定义为：在m次频谱检测中，融合中心判断主用户信号s(t)存在dFC＝H1，感知节点i也判断主用户信号存在di＝H1的概率，即Pdi(m)＝P{di＝H1|dFC＝H1}为感知节点i在第m次频谱检测的检测概率函数；所述虚警概率函数Pfi(m)定义为：在m次频谱检测中，融合中心判断主用户信号不存在dFC＝H0，但感知节点i判断主用户信号存在di＝H1的概率，即Pfi(m)＝P{di＝H1|dFC＝H0}为感知节点i在第m次频谱检测的虚警概率函数。
[0017] 上述融合中心对感知节点的分类识别所采用的一个优选的规则为：对于给定的频谱检测性能门限Td和Tf，若感知节点i的检测概率函数Pdi(m)及虚警概率函数Pfi(m)满足条件{Pdi(m)≥Td,Pfi(m)≤Tf}，则该节点为可信节点；若感知节点i的检测概率函数Pdi(m)及虚警概率函数Pfi(m)不满足条件{Pdi(m)≥Td,Pfi(m)≤Tf}，且节点i的信噪比snri大于节点平均信噪比snrT，则该节点为故障或恶意节点；若感知节点i的检测概率函数Pdi(m)及虚警概率函数Pfi(m)不满足条件{Pdi(m)≥Td,Pfi(m)≤Tf}，同时节点i的信噪比snri不大于节点平均信噪比snrT，则节点为不可信节点。
[0018] 所述节点平均信噪比snrT定义为
[0019]
[0020] 其中，Θ为所述上次的协作频谱感知时产生的可信节点集合，Ω为所述上次的协作频谱感知时产生的不可信节点集合，card(Θ+Ω)表示集合Θ和集合Ω中元素的个数，snri为集合Θ和集合Ω中感知节点i当前的信噪比。
[0021] 进一步的，所述可信节点的加权融合是用与该节点信任度ri相关的加权系数wi表征，其表达式
[0022]
[0023] 进一步的，所述频谱检测步骤中，融合中心加权融合可信节点的本地检测结果，得到全局检测统计量
[0024]
[0025] 进一步的，所述中融合中心根据判决门限λ作出全局判决，得到协作频谱检测结果dFC
[0026]
[0027] 如果dFC＝1，假设H1成立，网络中检测段的频谱忙碌，认知用户不可以使用该频段进行业务通信；如果dFC＝0，假设H0成立，网络中检测段的频谱空闲，认知用户可以使用该频段进行业务通信。
[0028] 本发明方法在不需要感知节点频谱检测率等先验信息情况下，对感知节点进行分类识别分类，选取可信赖的感知节点参与融合中心的频谱全局判决，消除故障或恶意节点对协作频谱感知的影响。具体来说就是通过感知节点的历史感知信息对感知节点进行识别分类，拒绝故障或恶意节点参与协作处理，对不可信节点暂缓其数据融合，同时通过记忆自学习方式度量感知节点可信度，减小感知节点本地检测时的偶发性错误对频谱检测的影响，消除故障或恶意节点对协作频谱感知的干扰。从而产生以下的有益效果：
[0029] (1)感知节点识别分类后，故障或恶意节点进入融合中心“黑名单”，不再参与融合中心的数据融合，消除了故障或恶意节点对频谱全局判决的影响；
[0030] (2)感知节点识别分类后，不可信节点暂缓融合中心本次数据融合，等待下一次节点识别分类，避免了不可信赖节点干扰协作频谱检测，同时减小了感知节点本地检测时的偶发性错误对之后频谱检测的影响；
[0031] (3)感知节点识别分类后，只有可信节点参与融合中心的数据融合，改善了频谱检测性能，减小了系统开销和计算复杂度，提高了系统频谱效率；
[0032] (4)采用记忆自学习的方式度量感知节点的信任度，不需要感知节点频谱检测率等先验信息，提高了多节点协作频谱感知的可靠性和可行性。
