❶ 一種解決認知無線電網路模仿主用戶攻擊問題的方案
摘 要:針對認知無線電網路中出現的模仿主用戶攻擊問題，提出一種基於HASH匹配技術的解決方案。當主用戶網路工作時，主用戶基站在要傳輸的數據上附加用於HASH計算的原始數據，然後將它們發送出去，認知用戶先對接收到的那些原始數據做HASH計算，然後將計算結果同預先保留的HASH值相比較。如果匹配成功，則證明有主用戶出現。方案充分利用HASH函數計算速度快的特點，保證認知用戶及時切換頻譜，避免干擾主用戶正常工作，利用HASH函數單向不可逆的特點保證了方案的安全性。給出了具體的設計方案。通過與相關方案比較，該方案具有安全、高效、可行的特點，能有效解決認知用戶網路中出現的模仿主用戶攻擊問題。
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❷ 認知無線電的定義
1．JosephMitola對認知無線電的定義
1999年，JosephMitola在他的學術論文 中首先提出了認知無線電的概念，並描述了認知無線電如何通過「無線電知識描述語言（RKRL，）」來提高個人無線業務的靈活性。隨後，JosephMitola在他的博士論文中詳細探討了這一理論 。他認為：認知無線電應該充分利用無線個人數字設備和相關的網路在無線電資源和通信方面的智能計算能力來檢測用戶通信需求，並根據這些需求提供最合適的無線電資源和無線業務。Mitola的認知無線電的定義是對軟體無線電的擴展。認知無線電以軟體無線電為平台，並使軟體無線電智能化。
2．FCC的認知無線電定義
JosephMitola定義的認知無線電強調「學習」的能力，認知無線電系統需要考慮通信環境中的每一個可能參數，然後做出決定。相比於JosephMitola的定義，FCC針對頻譜有效分配問題對認知無線電做出的定義更能為業界所接受。在2003年12月的一則通告 中，FCC對認知無線電作出如下定義：認知無線電是能夠與所處的通信環境進行交互並根據交互結果改變自身傳輸參數的無線電。
FCC對認知無線電的這個定義主要是基於頻譜資源分配和管理問題提出的。目前無線頻譜資源的規劃和使用都是由政府制定的，無線通信設備對頻譜的使用需要經過政府的許可。而固定的頻譜分配政策導致了頻譜不能有效利用的問題。比如分配給蜂窩移動通信系統的頻帶經常超負荷，而共用頻帶沒有充分使用等。而且頻段的利用率在不同的時間和空間也有所不同。
3．其他的認知無線電定義
除了JosephMitola和FCC外，還有很多學者對認知無線電進行了定義。
比如，SimonHaykin結合JosephMitola和FCC的觀點，對認知無線電做出如下定義 ：認知無線電是一個智能無線通信系統，它能感知外界環境，並使用人工智慧技術從環境中學習，通過實時改變傳輸功率、載波頻率和調制方式等系統參數，使系統適應外界環境的變化，從而達到很高的頻譜利用率和最佳通信性能。
❸ 認知無線電的研究現狀
目前，國內外認知無線電技術的研究大都集中在物理層、MAC層、網路層的功能方面，如頻譜感知、功率控制、頻譜共享、頻譜移動性管理、認知無線電的安全技術以及認知無線電的跨層設計等技術。
針對認知無線電的發展，世界各國通信專家都密切關注，國內外的大學和科研機構也相續開展了認知無線電技術的研究。其中主要的研究機構有美國國防高級研究計劃署（DARPA，）、維吉尼亞無線通信技術中心、英國移動電信技術虛擬中心多模終端研究小組、布里斯托爾大學通信系統研究中心和歐洲通信協會等。此外，美國加州大學伯克利分校的無線研究中心、荷蘭的代爾夫特大學、德國柏林技術學院等也有關於認知無線電方面的研究。
近幾年，國內研究機構也開始關注和跟蹤該技術，並開展了相關的研究，這些研究機構主要是清華大學、電子科技大學、西安交通大學及香港科技大學等高校。鑒於目前的認知無線電的研究狀況，國家「863」計劃基金也在2005年首次支持了認知無線電關鍵技術的研究。
❹ 感知無線是什麼
線電通信頻譜是一種寶貴的資源，目前的頻譜管理主要存在3個方面的矛盾情況：頻譜使用是動態的，但頻譜分配是固定的；頻譜是稀有資源，但頻譜利用率不高，且存在大量空閑；可分配頻譜很少，但無線通信業務量和新技術在快速發展，頻譜需要量也在快速增長。
導致這些矛盾的根本原因在於固定分配頻譜方案和獨占頻譜使用權（即業務接入權或頻譜准入權）原則，因此有必要改變目前的頻譜分配和頻譜准入的管理辦法，目前ITU和FCC等無線電法規部門都已開始討論和研究這個問題。但由於固定頻譜分配方案過去在頻譜規范管理方面曾發揮過很好的作用，同時存在巨大的經濟和政治背景，短期內改變這種狀況很困難。
因此，現階段最實際的辦法是通過改變業務接入權或頻譜准入權，以開放頻譜使用、提高頻譜使用效率和充分利用空閑頻譜。特別是如果能夠將已分配但大量空閑的頻譜資源加以合理利用，目前頻譜資源的緊張狀況將得到極大的改善；在軍事通信對抗環境，往往既定的通信傳輸頻段因被敵方干擾或傳播環境惡劣而無法通信，必須尋找可以利用的空閑頻譜進行通信。這樣，迫切需要一種技術來解決開放頻譜和提高頻譜利用效率問題。
目前已有一些提高頻譜利用效率的方法，但不能從根本上解決問題，另外開放頻譜必須保護已購買頻譜者的利益，同時不能對授權使用該頻譜的業務和系統產生嚴重的干擾，影響它們的正常通信。感知無線電（Cognitive Radio，CR）提供了一種按伺機的方式共享和利用頻譜的手段，它可以有效地解決這兩個問題。目前採用的是基於頻譜授權的靜態頻帶分配的原則。隨著無線通信技術的高速發展，頻譜資源貧乏的問題日益嚴重，然而絕大多數國家的頻譜資源利用率卻不容樂觀[1]。認知無線電技術正是基於這一問題提出的。認知無線電是一種用於提高無線電通信頻譜利用率的新的智能技術。具有認知功能的無線通信設備可以感知周圍的環境，再利用已經分配給授權用戶，但在某一特定的時刻和環境下並沒有被佔用的頻帶，即動態再利用「頻譜空穴」；並能夠根據輸入激勵的變化實時地調整其傳輸參數，在有限信號空間中以最優的方式有效地傳送信息，以實現無論何時何地都能保證通信的高可靠性和無線頻譜利用的高效性[2]。認知無線電的一個基本的認知周期要經歷三種基本過程：感知頻譜環境；信道識別；功率控制和頻譜管理。其中，認知無線電的首要任務是感知頻譜環境，即頻譜空穴的檢測和選擇。
2 頻譜環境的感知
感知頻譜環境是認知無線電首要的任務，它體現了認知無線電最顯著的特徵：能夠感知並分析特定區域的頻段，找出適合通信的頻譜空穴。目前，認知無線電可能最先使用的兩個頻段是超高頻電視頻段400MHz-800MHz和已分配較少的3GHz-10GHz頻段[3]。但不可否認的是，隨著認知無線電技術的發展，會有更多的已分配頻段供認知用戶使用。可見，認知無線電將會面對不同種類的用戶，也就要求不同的靈敏度和感知速度，因此頻譜環境的檢測方法也有所不同。目前研究較多的方法有：匹配濾波器法、能量檢測法、循環平穩特定檢測法等等。
3 極弱信號的檢測問題
在認知無線電網路中，極有可能出現接收機的位置距離原始發送機太遠，以至於它們從邊緣開始接受信號的情況。此時，頻譜環境的感知可歸類為極弱信號的檢測問題。我們不僅可以通過改進頻譜檢測法來提高弱信號的檢測概率，還可以引入「協同機制」來更好地改善極弱信號的接收問題。
我們建立一個簡單的模型來說明協同機制的原理，如圖3所示，接收機R距離授權發送機P很遠，只能從P用戶功率邊緣上接受信號，即接收極弱的信號。此時C1進行頻譜檢測後，極有可能誤認為該頻帶是頻譜空穴。為了防止對授權用戶P造成干擾，我們引入協同機制。假設存在認知用戶C2滿足條件：C2處於P發射的功率主瓣范圍內，並且C2與P 之間的距離相對於R 與P 更近。這時，由C2 作為C1 的中繼點來感知P的發射功率，則能比較准確地分辨出P是否在和R進行通信。C1將數據包發送給C2，由C2 來轉發，如果P 與R 正在通信，C2 就返回給C1一個信息，由C1決定是否等待或是尋找另外的頻譜空穴。這樣，C1 和C2就構建了協同的關系，使C1 更快更准確地感知頻譜環境。上述的模型是比較簡單的情況，只考慮了兩個認知用戶。當模型更復雜些，例如多用戶的感知網路時，就必須考慮怎樣建立協同機制的問題了。一些文獻給出了相關討論，提出在多用戶的感知網路中，兩兩綁定的協同機制是比較實用的，即每兩個認知用戶為一組，相互協同完成頻譜環境的感知[7]。該協同機制在很大程度上提高了感知頻譜環境的准確性與效率，並且實現起來也比較容易.
5 感知無線電是一種無線電系統，它能夠自動地檢測周圍的環境情況，智能地調整系統的參數以適應環境的變化，在不對授權用戶造成干擾的條件下從空間、頻率、時間等多維地利用空閑頻譜資源進行通信。它區別於其他傳統無線電系統的主要特點是：對環境情況的感知能力、對環境變化的自適應性、系統功能模塊的可重構性、自主地工作和運行等。
感知無線電技術是無線電發展的一個新里程碑，其應用會帶來歷史性的變革。對於頻譜管制者而言，該技術可以大大提高可用頻譜數量，提高頻譜利用率，有效利用資源；對於頻譜持有者而言，利用該技術可以在不受干擾的前提下開發二級頻譜市場，在相同頻段上提供不同的服務；對設備廠商而言，該技術可以帶來更多的機會，具備感知無線電功能的設備將更具競爭力；對終端用戶而言，可以帶來更多帶寬，在感知無線電技術成熟後，用戶則可以享受到單個無線電終端接入多種無線網路的優勢；在軍事通信方面，根據感知無線電的特點可以「見縫插針」地利用空閑頻譜通信，提高通信的可靠性和對抗能力。因此，感知無線電技術必將是未來無線通信的一個重要發展方向，為無線電資源管理和無線接入市場帶來新的發展契機和動力。
6認知無線電技術的發展現狀
目前，CR主要出於初級階段，各項理論和技術處於研究和探索中，但它已得到了各界的關注，很多著名學者和機構投入到它的研究中。啟動了很多正對此的研究項目，最引人注目的是IEEE802.22工作組的工作，該工作組制定了利用空閑電視頻段進行寬頻無線接入的技術標准，這是第一個引入認知無線電概念的IEEE技術標准化活動。無線電知識描述語言也應運而生，驚奇CR的主要目標是提高頻譜利用率，研究預計，頻譜利用率將提高3% 到10%。它的長遠目標是與各項技術更好的結合，滿足日益增長的用戶對頻譜的需求，目前，認知無線電技術炙手可熱，應用前景一片大好。
綜上可知，認知無線電技術使無線通信設備具有發現頻譜空穴並合理利用空穴的能力，可以實現高效靈活的頻譜資源配置和工作狀態調整。認知無線電首要的任務是感知頻譜環境，本文對比分析了三種頻譜檢測的方法：匹配濾波器法、能量檢測法和循環平穩特性檢測法，針對其優缺點給出了各自適用的環境。另外，本文還介紹了「協同機制」用於改善極弱信號的接收問題。我們相信，隨著科
技發展和CR技術成熟，在不久的未來，認知無線電將有效地服務於人們的生活
❺ 誰看過北京郵電大學石磊的認知無線電網路中壓縮協作頻譜感知這篇論文有些問題急於請教！！
你去看下Michael E. Tipping的Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine這篇文章
❻ 認知無線電的應用
UWB技術產生於20世紀60年代，當時主要應用於脈沖雷達（ImpulseRadar），美國軍方利用其進行安全通信中的精確定位和成像。至20世紀90年代之前，UWB主要應用於軍事領域，之後UWB技術開始應用於民用領域。UWB由於具有傳輸速率高、系統容量大、抵抗多徑能力強、功耗低、成本低等優點，被認為是下一代無線通信的革命性技術，而且是未來多媒體寬頻無線通信中最具潛力的技術。
認知無線電採用頻譜感知技術，能夠感知周圍頻譜環境的特性，通過動態頻譜感知來探測「頻譜空洞」，合理地、機會性地利用臨時可用的頻段，潛在地提高頻譜的利用率。與此同時，認知無線電技術還支持根據感知結果動態地、自適應地改變系統的傳輸參數，以保證高優先順序的授權主用戶對頻段的優先使用，改善頻譜共享，與其他系統更好地共存。 無線Mesh網路是近幾年出現的具有一種無線多跳（Multi-hop）的網路結構。在Mesh網路中，每個節點可以和一個或者多個對等節點直接通信；同時也能模擬路由器的功能，從鄰近節點接收消息並進行中繼轉發。這樣，Mesh網路通過鄰近節點之間的低功率傳輸取代了遠距離節點間的大功率傳輸，實現了低成本的隨時隨地接入。網路中所有節點之間是相互協作的，如果Mesh網路中的一條鏈路失效了，網路可以通過替代鏈路將信息路由到目的地，優化了頻譜的使用。
認知無線電和無線Mesh網路結合，正是在增大網路密度和提高服務吞吐量的發展趨勢下提出來的，適用於可能有嚴重的線路爭用情況的人口稠密城市的無線寬頻接入。認知Mesh網路通過中繼方式可以有效地擴展網路覆蓋范圍，當一個無線Mesh網的骨幹網路是由認知接入點和固定中繼點組成時，無線Mesh網的覆蓋范圍能夠大大增加。尤其是在受限於視距傳輸的微波頻段，認知Mesh網路將有利於在微波頻段實現頻譜的開放接入。 一般的多跳Ad-hoc網路在發送數據包時會預先確定通信路由。認知無線電技術能夠實時地收集信息並且自動選擇波形，並向各方通知尚未使用的頻率信息，適用於具有不可提前預測的頻譜使用模式的應用場景。因此，當認知無線電技術應用於低功耗多跳Ad-hoc網路，能夠滿足分布式認知用戶之間的通信需求。
由於認知無線電系統可根據周圍環境的變化動態地進行頻率的選擇，而頻率的改變通常需要路由協議等進行相應調整，因此，基於認知無線電技術的Ad-hoc網路需要新的支持分布式頻率共享的MAC協議和路由協議。
❼ 認知無線網路與認知無線電網路是不是一回事
無線網路和無線電網路都是通過無線傳播，但頻段、頻率等參數不同。
❽ 基於模型的認知無線電網路頻譜分配演算法模擬與實現 的畢業論文
【摘要】 本研究課題受到了國家自然科學基金《基於時域頻譜利用概率分布曲線擬合的頻譜檢測研究》(編號:60772110),華為科技基金《基於授權用戶頻譜利用統計規律的認知MAC機制與演算法研究》和北京郵電大學校級基金《認知無線電系統頻譜檢測與機會接入研究》的資助。隨著飛速演進的無線通信不斷朝著寬頻化、無縫化、智能化的方向發展,我們不得不面對的瓶頸之一就是頻譜資源的不足。目前特定通信業務固定分配專用頻譜的方式,常常會出現頻譜資源分配不均,甚至浪費的情形,這與當前廣泛關注的頻譜資源短缺問題相互矛盾。認知無線電(CR,Cognitive Radio)技術作為一種智能頻譜共享技術可有效地緩解上述矛盾,它通過感知頻域、時域和空域等頻譜環境,自動搜尋並利用已授權頻段的空閑頻譜,實現不可再生頻譜資源的再利用,為解決如何在有限頻譜資源條件下提高頻譜利用率這一無線通信難題開辟了一條新的途徑。本文首先分析了課題的研究背景,簡單說明了認知無線電的定義和功能,較細致地闡述了認知無線電的關鍵技術和典型應用;在接下來的第三、第四和第五章節中詳細論述了本文完成的主要工作:本文主要就認知無線電頻譜分配領域中所存在的問題做了較深入地研究,一是基於著色理論的頻譜分配演算法的研究,二是基於速率要求的頻譜分配演算法的研究,三是基於授權鏈路保護的頻譜分配模型和演算法的研究。在第三章中針對信道權值歸一化問題研究了適用於實際網路的頻譜分配演算法。基於圖著色原理給出了一種認知無線電的頻譜分配模型,針對實際網路中信道存在吞吐量權值的情況,提出了加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法、加權分布式隨機演算法。經模擬驗證,加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法和加權分布式隨機演算法分別獲得了較高的吞吐量、公平性和復雜度性能。在第四章中研究了根據CR用戶速率需求來進行頻譜分配的優化演算法。基於擁塞博弈給出了一種頻譜分配模型,提出了一種基於傳輸速率要求的快速收斂的頻譜分配演算法。模擬分析證明,該演算法能根據CR用戶的傳輸速率要求最優化頻譜分配,有較快的收斂速度。在第五章中研究了能夠保護授權用戶的頻譜優化分配演算法。基於博弈論提出了一種新型的頻譜分配模型。模擬分析證明,基於該模型的迭代演算法能在保護授權鏈路的前提下對CR鏈路進行最優化頻譜分配;同時模擬給出了授權鏈路承受干擾和CR鏈路的信干噪比(SINR,Signal to Interference plus Noise Ratio)與比例因子的關系,為該模型應用於不同性能要求的認知無線電網路(CRN,Cognitive Radio Network)提供了參數。
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世界上沒有任何東西是完美的，文章也是一樣，我不敢保證我們團寫出來的文章一定會讓你捧上獎杯，獲得名次。但這裡面承載的心血和汗水不比任何寫作團來的少，因為責任就是肩膀上的大山。不是我們寫不出華麗清晰的文章，而是不可預定的因素太多，輕易地給您承諾說我是最好的恰恰說明了我的不成熟和輕浮。我想我簡單的介紹並不能讓你感覺眼前一亮，但你細細的品讀定會感覺我們團靠譜務實的作風。
❾ 什麼是認知無線電技術
認知無線電
認知無線電(Cognitive
Radio,CR)的概念起源於1999年Joseph
Mitolo博士的奠基性工作，其核心思想是CR具有學習能力，能與周圍環境交互信息，以感知和利用在該空間的可用頻譜，並限制和降低沖突的發生。CR的學習能力是使它從概念走向實際應用的真正原因。有了足夠的人工智慧，它就可能通過吸取過去的經驗來對實際的情況進行實時響應，過去的經驗包括對死區、干擾和使用模式等的了解。這樣，CR有可能賦予無線電設備根據頻帶可用性、位置和過去的經驗來自主確定採用哪個頻帶的功能。隨著許多CR相關研究的展開，對CR技術存在多種不同的認識。最典型的一類是圍繞Mitola博士提出的基於機器學習和模式推理的認知循環模型來展開研究，他們強調軟體定義無線電(Software
Defined
Radio，SDR)是CR實現的理想平台。
針對CR研究中存在的多種描述，美國FCC提出了CR的一個相當簡化的版本。他們在FCC-03322中建議任何具有自適應頻譜意識的無線電都應該被稱為認知無線電CR。FCC更確切地把CR定義為基於與操作環境的交互能動態改變其發射機參數的無線電，其具有環境感知和傳輸參數自我修改的功能。CR是一種新型無線電，它能夠在寬頻帶上可靠地感知頻譜環境，探測合法的授權用戶(主用戶)的出現，能自適應地佔用即時可用的本地頻譜，同時在整個通信過程中不給主用戶帶來有害干擾。無線電環境中的無線信道和干擾是隨時間變化的，這就暗示CR將具有較高的靈活性。目前，CR的應用大多是基於FCC的觀點，因此也稱CR為頻譜捷變無線電、機會頻譜接入無線電等。
當前，在頻譜政策管理部門的帶動下，一些標准化組織採用了CR技術，並先後制定了一系列標准以推動該技術在多種應用場景下的發展。例如，IEEE802.22工作組對基於CR的無線區域網路WRAN的空中介面標准正在制定中，目標是將分配給電視廣播的VHF/UHF頻帶的空閑頻道有效的利用起來；IEEE802.16工作組正在著手制定h版本標准，致力於改進如策略、MAC增強等機制以確保基於WiMAX的免授權系統之間、與授權系統之間的共存。此外，ITU也在努力尋找類似CR的頻譜共享技術。目前，受CR的潛力及其在無線電領域公認的「下下一件大事情」的激勵，國內不少院校和學者也已經開始了這方面的研究，如西安電子科技大學已經開展的2005年度「863」有關CR技術的研究。
認知無線電又被稱為智能無線電，它以靈活、智能、可重配置為顯著特徵，通過感知外界環境，並使用人工智慧技術從環境中學習，有目的地實時改變某些操作參數(比如傳輸功率、載波頻率和調制技術等)，使其內部狀態適應接收到的無線信號的統計變化，從而實現任何時間、任何地點的高可靠通信以及對異構網路環境有限的無線頻譜資源進行高效地利用。認知無線電的核心思想就是通過頻譜感知（Spectrum
Sensing）和系統的智能學習能力，實現動態頻譜分配（DSA：dynamic
spectrum
allocation）和頻譜共享（Spectrum
Sharing）。