认知无线电网络中基于信誉的分层协作频谱感知方案

研究了认知无线电中的合作频谱感知,以提高主要用户(PU)的检测性能。 同时,引入了基于集群的分层协作以减少开销并保持一定水平的传感性能。 然而,在现有的分层协作频谱感测算法中,很少考虑系统的鲁棒性问题。 在本文中,我们提出了认知无线电网络(CRN)中基于信誉的分层协作频谱感知方案。 在频谱感测之前,根据二级用户(SU)的位置相关系数对群集进行分组。 在提议的方案中,合作分为两个层次,第一个是在集群中执行,第二个在集群中执行。 借助信誉机制和修改后的MAJORITY规则进行二级协作,该方案不仅可以减轻阴影的影响,而且可以较大程度地消除PU仿真攻击的影响。 仿真结果表明,与传统的协同传感方案相比,