本發(fā)明屬于頻譜感知技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法。

背景技術(shù)：

微電子、計(jì)算機(jī)通信和無線電技術(shù)的迅速發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，不斷消耗著日益緊缺的頻譜資源。認(rèn)知無線電的出現(xiàn)，有效地緩解了頻譜資源稀缺與日益增長的無線接入需求之間的矛盾，因而得到了頻譜資源管理部門、標(biāo)準(zhǔn)化組織、研究機(jī)構(gòu)及行業(yè)聯(lián)盟的廣泛關(guān)注，成為下一代無線通信發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。

頻譜感知是認(rèn)知無線電技術(shù)的首要環(huán)節(jié)，感知性能的好壞會(huì)影響到整個(gè)認(rèn)知無線電系統(tǒng)的性能。所謂頻譜感知，就是在時(shí)域、頻域和空域多維空間，對(duì)分配給授權(quán)用戶(也稱主用戶)的頻譜不斷進(jìn)行感知，發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”。認(rèn)知用戶可以臨時(shí)使用頻譜空洞，但不能對(duì)主用戶形成干擾，主用戶具有頻譜空洞使用的優(yōu)先權(quán)。由于陰影效應(yīng)和多徑衰落等因素的存在，單個(gè)認(rèn)知用戶得出的頻譜感知結(jié)果往往不可靠，并可能導(dǎo)致所謂的“終端隱藏問題”。于是，一些研究者提出了協(xié)作頻譜感知技術(shù)，通過多個(gè)認(rèn)知用戶感知數(shù)據(jù)的融合來消除單個(gè)用戶感知的不確定性，實(shí)現(xiàn)更好的頻譜感知性能。

協(xié)作頻譜感知的特點(diǎn)是多個(gè)認(rèn)知用戶共同協(xié)商確定頻譜的使用情況，數(shù)據(jù)融合中心通過對(duì)多個(gè)認(rèn)知用戶感知數(shù)據(jù)的協(xié)同處理來提高頻譜感知的精確性。但是，這種特點(diǎn)使協(xié)作頻譜感知技術(shù)收益與風(fēng)險(xiǎn)并存，面臨嚴(yán)重的安全問題。一般來說，惡意用戶可以通過偽造、欺騙、泛洪和團(tuán)伙合作等方式影響頻譜感知過程，使數(shù)據(jù)融合中心得到錯(cuò)誤的感知數(shù)據(jù)和指令。一旦輸入的感知數(shù)據(jù)是偽造的，認(rèn)知無線電系統(tǒng)就不能如實(shí)地根據(jù)外界環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)的頻譜切換，信道分配就會(huì)被攻擊者控制利用。這種將偽造的感知數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)融合中心以干擾數(shù)據(jù)融合中心正常工作的攻擊方式就是頻譜感知數(shù)據(jù)偽造(spectrum sensing datafalsification，SSDF)攻擊。

防御SSDF攻擊，確保協(xié)作頻譜感知的頑健性，是認(rèn)知無線電技術(shù)健康穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵。目前，國內(nèi)外對(duì)SSDF攻擊的研究雖然還處于起步階段，但已有不少文獻(xiàn)分析了SSDF攻擊的類型并提出了有關(guān)SSDF攻擊的防御對(duì)策。本發(fā)明在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步針對(duì)目前相關(guān)研究中存在的問題，明確了一些有待繼續(xù)研究的方向。

在抗SSF算法過程中，主要有異常數(shù)據(jù)檢測(cè)和異常數(shù)據(jù)處理兩個(gè)階段。而目前的技術(shù)在每一個(gè)階段都有些許不足。

在異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)算法中，主要采取的是數(shù)據(jù)挖掘中的離群值檢測(cè)算法。大概思路是根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)感知數(shù)據(jù)的相似性，通過各種估值算法(比如MCD,MVD,SDE等)計(jì)算出數(shù)據(jù)集U＝{u_i||i＝1，2，...n}的均值μ和方差σ²。其中，u_i表示感知節(jié)點(diǎn)發(fā)送給融合中心的具體數(shù)據(jù)，n表示感知節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。然后通過偏離程度來判定異常數(shù)據(jù)。

以上判斷異常數(shù)據(jù)的思路固然可行，但是在異常數(shù)據(jù)較多以及異常數(shù)據(jù)偏離程度足夠大的情況下。不論再好的估值算法，都難以保證其算法具有更好的魯棒性。而且，以上的估值算法本身就具有足夠高的算法復(fù)雜度。這對(duì)傳感器硬件方面來說，又是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。

在異常數(shù)據(jù)處理方面，以往文獻(xiàn)提到的異常數(shù)據(jù)處理方法一般有三種。第一種就是直接將數(shù)據(jù)刪除。這種方法最簡單，但是由于缺少了部分節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，勢(shì)必影響整個(gè)感知結(jié)果的判斷。第二種則是將異常數(shù)據(jù)去掉，然后采用整個(gè)數(shù)據(jù)集的平均值去代替。這種方法雖然比第一種更好，但是同樣抹掉了不同節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的差異性，也同樣影響結(jié)果的判斷。第三種則是按照某種方法，給不同數(shù)據(jù)賦予不同的權(quán)值，以達(dá)到“中和”異常數(shù)據(jù)的效果。這種方法在抗SSDF攻擊中比較常見。但是，在加權(quán)的過程中也同樣保留了異常數(shù)據(jù)的部分屬性。而且加權(quán)后的數(shù)據(jù)大小也不一定和和正常數(shù)據(jù)大小差不多。不僅如此，在異常數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏離平均值的情況下，加權(quán)的效果就要脆弱很多。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法，能夠提高異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)效率并且能夠精確地對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法，所述方法包括：

根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)集以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的第二數(shù)據(jù)集，檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)；

計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，并根據(jù)所述變化趨勢(shì)參數(shù)對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正；

根據(jù)正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)以及糾正后的數(shù)據(jù)，通過檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到的采樣信號(hào)以及輸出的能量大小，探測(cè)預(yù)設(shè)信道是否存在主用戶。

進(jìn)一步地，檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)具體包括：

根據(jù)下述公式計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)，t表示所述第一預(yù)設(shè)時(shí)刻，t+1表示所述第二預(yù)設(shè)時(shí)刻，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，η表示預(yù)設(shè)閾值；

當(dāng)大于1時(shí)，判定為異常數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，按照下述公式計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)：

其中，L_t表示在t時(shí)刻正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，表示在t時(shí)刻第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)的變化趨勢(shì)參數(shù)，Z表示正常節(jié)點(diǎn)的集合，z表示正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

進(jìn)一步地，按照下述公式確定在t時(shí)刻第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)的變化趨勢(shì)參數(shù)：

其中，表示第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)在t+1時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，按照下述公式對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻糾正后的數(shù)據(jù)。

進(jìn)一步地，按照下述模型探測(cè)預(yù)設(shè)信道是否存在主用戶：

其中，r(t)是認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)，P₀(t)是主用戶傳輸?shù)男盘?hào)，n(t)是加性高斯白噪聲，h(t)是主用戶和次用戶之間的信道增益；H₀是未被占用的假設(shè)，表明目前在頻段上沒有主用戶；H₁是被占用的假設(shè)，表明目前在所述頻段上存在主用戶。

進(jìn)一步地，所述未被占用的假設(shè)和被占用的假設(shè)根據(jù)下述公式確定：

其中，y表示單個(gè)節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻輸出的能量大小，N表示時(shí)間帶寬積，η表示預(yù)設(shè)閾值，D表示探測(cè)結(jié)果；上式表明：當(dāng)輸出的能量大小大于或者等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，探測(cè)結(jié)果為被占用，當(dāng)輸出的能量大小小于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，探測(cè)結(jié)果為未被占用。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：

按照下述公式確定單個(gè)認(rèn)知用戶的探測(cè)概率和虛警概率：

其中，

其中，γ是信噪比，I_u-1(.)是u-1階第一類修正的Bessel函數(shù)，Γ(.)和Γ(.，.)分別是完整和不完整的Gamma函數(shù)，Q_m(.)是普遍MarcumQ函數(shù)，P_d表示單個(gè)認(rèn)知用戶的探測(cè)概率，P_f表示單個(gè)探測(cè)用戶的虛警概率。

本發(fā)明還提供了一種抗SSDF的協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

異常數(shù)據(jù)檢測(cè)單元，用于根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)集以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的第二數(shù)據(jù)集，檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)糾正單元，用于計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，并根據(jù)所述變化趨勢(shì)參數(shù)對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正；

主用戶探測(cè)單元，用于根據(jù)正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)以及糾正后的數(shù)據(jù)，通過檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到的采樣信號(hào)以及輸出的能量大小，探測(cè)預(yù)設(shè)信道是否存在主用戶。

進(jìn)一步地，所述異常數(shù)據(jù)檢測(cè)單元具體包括：

判定系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)下述公式計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)，t表示所述第一預(yù)設(shè)時(shí)刻，t+1表示所述第二預(yù)設(shè)時(shí)刻，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，η表示預(yù)設(shè)閾值；

判定模塊，用于當(dāng)大于1時(shí)，判定為異常數(shù)據(jù)。

本發(fā)明的有益效果在于：

本發(fā)明提供的抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法，相比以往通過估計(jì)均值來判別異常數(shù)據(jù)的方式更加簡便、高效。而且算法復(fù)雜度低，對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件要求也很低，降低了硬件成本。

本發(fā)明完全摒棄了以往通過加權(quán)來處理異常數(shù)據(jù)的方法。本發(fā)明為異常數(shù)據(jù)的處理方法提供了一個(gè)的良好思路。

在應(yīng)對(duì)的攻擊模型上，本發(fā)明適應(yīng)實(shí)際生活普遍遇到的攻擊模型。該算法更具有實(shí)際意義。

附圖說明

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚，本發(fā)明提供如下附圖進(jìn)行說明：

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施方式中抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法流程圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施方式中抗SSDF的協(xié)作頻譜感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)的描述。

請(qǐng)參閱圖1，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法，所述方法包括：

S1：根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)集以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的第二數(shù)據(jù)集，檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)；

S2：計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，并根據(jù)所述變化趨勢(shì)參數(shù)對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正；

S3：根據(jù)正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)以及糾正后的數(shù)據(jù)，通過檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到的采樣信號(hào)以及輸出的能量大小，探測(cè)預(yù)設(shè)信道是否存在主用戶。

在本實(shí)施方式中，頻譜感知技術(shù)主要用來探測(cè)某個(gè)信道是否被主用戶采用。檢測(cè)模型可以采用二元假設(shè)的問題來描述：

其中，r(t)是認(rèn)知用戶接收到的信號(hào)，P₀(t)是主用戶傳輸?shù)男盘?hào)，n(t)是加性高斯白噪聲，h(t)是主用戶和次用戶之間的信道增益；H₀是未被占用的假設(shè)，表明目前在頻段上沒有主用戶；H₁是被占用的假設(shè)，表明目前在所述頻段上存在主用戶。

在單個(gè)節(jié)點(diǎn)的頻譜感知方面，目前主要有三種感知技術(shù)：匹配濾波檢測(cè)技術(shù)，周期特征檢測(cè)技術(shù)，能量檢測(cè)技術(shù)。相比其他技術(shù)，能量檢測(cè)技術(shù)不需要主信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)，而且計(jì)算復(fù)雜度低，因此應(yīng)用最廣泛。所述未被占用的假設(shè)和被占用的假設(shè)根據(jù)下述公式確定：

其中，y表示單個(gè)節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻輸出的能量大小，N表示時(shí)間帶寬積，η表示預(yù)設(shè)閾值，D表示探測(cè)結(jié)果；上式表明：當(dāng)輸出的能量大小大于或者等于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，探測(cè)結(jié)果為被占用，當(dāng)輸出的能量大小小于所述預(yù)設(shè)閾值時(shí)，探測(cè)結(jié)果為未被占用。

能量檢測(cè)在非衰落環(huán)境中，單認(rèn)知用戶探測(cè)概率和虛警概率分別為：

其中，

其中，γ是信噪比，I_u-1(.)是u-1階第一類修正的Bessel函數(shù)，Γ(.)和Γ(.，.)分別是完整和不完整的Gamma函數(shù)，Q_m(.)是普遍MarcumQ函數(shù)，P_d表示單個(gè)認(rèn)知用戶的探測(cè)概率，P_f表示單個(gè)探測(cè)用戶的虛警概率。

探測(cè)概率P_d表示授權(quán)用戶在使用頻譜時(shí)被次級(jí)用戶正確檢測(cè)到的概率，虛警概率P_f表示授權(quán)用戶不在使用此頻譜而次級(jí)用戶卻感知到授權(quán)用戶在使用此頻段的概率。一般來說，低的虛警概率和高的探測(cè)概率是頻譜感知所追求的目標(biāo)。虛警報(bào)能夠保證頻譜空洞不被次級(jí)用戶占用，但是也因此降低了頻譜的利用率。而高的主信號(hào)檢測(cè)率能夠保證主信號(hào)不被干擾。

在本實(shí)施方式中，可以考慮集中式協(xié)作頻譜感知模型。在感知節(jié)點(diǎn)中，有一小部分的攻擊節(jié)點(diǎn)獨(dú)立地以一定概率發(fā)送錯(cuò)誤信息。

惡意用戶偽造感知數(shù)據(jù)的具體操作和手段，包括以下5種。

1、全“1”攻擊：在協(xié)作頻譜感知中，“1”表示感知數(shù)據(jù)中的主用戶信號(hào)存在，“0”表示主用戶信號(hào)不存在。惡意用戶偽造全“1”形式的感知數(shù)據(jù)，使認(rèn)知無線電系統(tǒng)認(rèn)為主用戶一直處于“繁忙”狀態(tài)。

2、全“0”攻擊：惡意用戶偽造全“0”形式的感知數(shù)據(jù)，使認(rèn)知無線電系統(tǒng)認(rèn)為主用戶一直處于“空閑”狀態(tài)。

3、取反攻擊：惡意用戶偽造與主用戶實(shí)際頻譜使用狀態(tài)相反的感知數(shù)據(jù)。

4、隨機(jī)攻擊：惡意用戶不經(jīng)過對(duì)主用戶頻譜使用狀態(tài)的感知，隨機(jī)偽造一個(gè)感知數(shù)據(jù)提交給數(shù)據(jù)融合中心。

5、拒絕感知攻擊：惡意用戶煽動(dòng)參與協(xié)作感知的認(rèn)知用戶拒絕提交感知數(shù)據(jù)。

本發(fā)明不僅僅能適應(yīng)普遍論文假設(shè)的全“1”攻擊、全“0”攻擊、取反攻擊，更能適應(yīng)比較復(fù)雜且更貼近現(xiàn)實(shí)的隨機(jī)攻擊。

盡管不同節(jié)點(diǎn)感知到的數(shù)據(jù)因?yàn)榄h(huán)境等原因會(huì)有所不同，但是由于感知信道的狀態(tài)在感知時(shí)間內(nèi)沒有變化。所以各個(gè)感知節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)在感知過程中的變化趨勢(shì)都不會(huì)有太大的差異，而如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)相對(duì)其他節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯不同的變化趨勢(shì)，則說明該節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)。

在檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)時(shí)，可以根據(jù)下述公式計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)，t表示所述第一預(yù)設(shè)時(shí)刻，t+1表示所述第二預(yù)設(shè)時(shí)刻，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，η表示預(yù)設(shè)閾值；

當(dāng)大于1時(shí)，判定為異常數(shù)據(jù)。

在本實(shí)施方式中，根據(jù)空間相關(guān)性，各個(gè)感知節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)都具有相似的變化趨勢(shì)。可以通過計(jì)算得出正常節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，再通過此趨勢(shì)推斷出攻擊節(jié)點(diǎn)應(yīng)該發(fā)送的正常數(shù)據(jù)，以此來達(dá)到融合判決的要求。具體地，可以按照下述公式計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)：

其中，L_t表示在t時(shí)刻正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，表示在t時(shí)刻第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)的變化趨勢(shì)參數(shù)，Z表示正常節(jié)點(diǎn)的集合，z表示正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

其中，可以按照下述公式確定在t時(shí)刻第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)的變化趨勢(shì)參數(shù)：

其中，表示第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)在t+1時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第k個(gè)正常節(jié)點(diǎn)在t時(shí)刻的數(shù)據(jù)。

在本實(shí)施方式中，可以按照下述公式對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻糾正后的數(shù)據(jù)。

最后，根據(jù)正常節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集和糾正后數(shù)據(jù)，可以判定主用戶是否存在。

請(qǐng)參閱圖2，本申請(qǐng)實(shí)施方式還提供一種抗SSDF的協(xié)作頻譜感知裝置，所述裝置包括：

異常數(shù)據(jù)檢測(cè)單元100，用于根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的第一數(shù)據(jù)集以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的第二數(shù)據(jù)集，檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在的異常數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)糾正單元200，用于計(jì)算正常節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)參數(shù)，并根據(jù)所述變化趨勢(shì)參數(shù)對(duì)存在異常數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正；

主用戶探測(cè)單元300，用于根據(jù)正常節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)以及糾正后的數(shù)據(jù)，通過檢測(cè)各個(gè)節(jié)點(diǎn)接收到的采樣信號(hào)以及輸出的能量大小，探測(cè)預(yù)設(shè)信道是否存在主用戶。

進(jìn)一步地，所述異常數(shù)據(jù)檢測(cè)單元100具體包括：

判定系數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)下述公式計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)：

其中，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的判定系數(shù)，t表示所述第一預(yù)設(shè)時(shí)刻，t+1表示所述第二預(yù)設(shè)時(shí)刻，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，表示第m個(gè)節(jié)點(diǎn)在第二預(yù)設(shè)時(shí)刻的數(shù)據(jù)，η表示預(yù)設(shè)閾值；

判定模塊，用于當(dāng)大于1時(shí)，判定為異常數(shù)據(jù)。

本發(fā)明的有益效果在于：

本發(fā)明提供的抗SSDF的協(xié)作頻譜感知方法及裝置，相比以往通過估計(jì)均值來判別異常數(shù)據(jù)的方式更加簡便、高效。而且算法復(fù)雜度低，對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件要求也很低，降低了硬件成本。

本發(fā)明完全摒棄了以往通過加權(quán)來處理異常數(shù)據(jù)的方法。本發(fā)明為異常數(shù)據(jù)的處理方法提供了一個(gè)的良好思路。

在應(yīng)對(duì)的攻擊模型上，本發(fā)明適應(yīng)實(shí)際生活普遍遇到的攻擊模型。該算法更具有實(shí)際意義。

最后說明的是，以上優(yōu)選實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管通過上述優(yōu)選實(shí)施例已經(jīng)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的描述，但本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對(duì)其作出各種各樣的改變，而不偏離本發(fā)明權(quán)利要求書所限定的范圍。