认知无线电频谱感知中的物理层安全策略研究

【摘要】：在认知无线电(CR)频谱感知中,各种未知的无线设备都有机会接入到许可频段,从而使得认知用户(SU)特别容易受到恶意用户的攻击,如模仿主用户攻击(PUEA)、频谱感知数据篡改攻击(SSDF)和窃听攻击(EA)。协作频谱感知(CSS)通过SU之间的信息融合或信息分享,可以有效解决无线传输信道中产生的衰落问题,显著提高系统的检测性能,常用于对抗CR频谱感知中的PUEA攻击和SSDF攻击。同时,由于能源的短缺,学术界和工业界越来越关注绿色协作频谱感知技术。在协作频谱感知中,虽然认知用户数目的增加会提高系统的检测性能,但是系统能耗也会显著增大,因此协作频谱感知对能量有效性提出了更高的要求。本文在研究和分析CR频谱感知中的PUEA、SSDF和窃听攻击三类攻击的基础上,以能效为目标函数,提出了抵御三类攻击的策略。即在保证CR系统安全性能的同时,提高系统能效,从而实现系统能效和安全性能的折衷。论文的具体研究工作如下:1)研究了一种能效优先的认知无线电PUEA防御策略并对其进行了性能分析。该策略以PUEA存在时CSS能效作为目标函数,以CSS安全检测性能作为约束条件,从而构建一个安全的CSS系统模型,进而求解该优化问题,实现保障能量有效性的安全频谱检测。在安全CSS中,融合中心以准则作为全局判决准则,在保证能效最大化时获得最佳门限K和最佳认知用户K~-数o N~(ut)。~-o与f最~-N大比合并(MRC)准则下的安全CSS比较,所提PUEA防御策略在保证系统能效的同时提高了CSS的检测性能,即所提PUEA防御策略可以有效折衷能效与检测性能。数值仿真结果表明,所提策略不受PUEA干扰功率影响,对于PUEA攻击具有较高的鲁棒性。2)研究了在Nakagami-m衰落信道下,存在多个攻击者情况的能效优先SSDF攻击防御策略。该策略以安全CSS能效为目标函数,考虑在消息鉴权码(MAC)长度、报告距离和报告错误率的约束下,确定最佳的合法用户数与恶意用户(MU)数。此外,我们还考虑到MU通过窃听融合中心(FC)与合法用户之间的报告信道以获取MAC,进而分析了Nakagami-m衰落信道下的MU截获性能。一方面,所提策略可以实现系统能效与安全性的折衷,系统可达能效几乎不受恶意用户数的影响。仿真结果表明,在相同的MU数量下,所提方案可达能效高,所需报告比特数少(即MAC长度短)。另一方面,当存在较大的主链路与窃听链路信噪比比值(LMR)和信道衰落因子的条件下,所提策略的截获概率低于传统SSDF攻击防御策略的截获概率。论文对认知无线电频谱感知中的物理层安全策略进行了初步的设计与研究,研究成果对于后续工作的开展具有重要的意义。