专利交易市场

本发明公开了一种基于纳什讨价还价模型的协作频谱感知方法，该方法先按照纳什讨价还价模型，建立次用户之间的感知信息协作传输模型；然后求解纳什讨价还价最优的交易方式；当次用户无法直接将感知的频谱信息发送给基站时，采用上述最优的交易方式，通过其它次用户转发感知的频谱信息。本发明能够激励更多无法直接将信息发送至基站的次用户参与感知，有效提高了频谱感知的正确率。

本发明提出了一种基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知方法，包括：构建基于Stackelberg博弈的多任务协作频谱感知系统模型，将融合中心与次用户分别建模为领导者和从属者；确定参与各频段感知任务的次用户集合；对于频段集中的任一任务以及频段参与的次用户集合，融合中心发布初始报酬；计算次用户的效用，基于效用最大原则确定感知时间；次用户在感知时间内进行频段感知，将感知数据传送至融合中心；计算融合中心的效用，根据效用最大原则更新报酬，直到融合中心的效用值不变，得到最终判决结果。该方法在领导者博弈中，融合中心给次用户发布最优的报酬值；在从属者博弈中，着重考虑剩余能量对次用户的影响，次用户在所给报酬下改变感知时间以获得最优的效用。

本发明涉及一种基于相位智能补偿的认知无线云网络协作频谱感知方法。在一个有1个主用户和N个次用户的认知无线网络环境下，每个次用户（感知节点）将接收到的检测信号送往云端。云端选择能量最大的一路检测信号作为参考信号，并将其他N-1路检测信号与参考信号之间的相位差调整到[-π/2,π/2]之间，然后采用自适应智能算法对参考信号与其余其他N-1路检测信号之间的相位差进行智能补偿，最后将参考信号和相位补偿后的N-1路检测信号相加合并融合，进而进行频谱感知，判决该频段中是否有主用户存在。用本发明进行协作频谱感知，有效利用了所有认知用户接收到的有用信息，大幅度提高了协作频谱感知检测的准确性，同时也减少了感知节点的计算复杂性。

本发明公开了一种智能反射面增强的抗模仿攻击协作频谱感知系统和方法，通过部署一个相移可调的IRS来增强协作频谱感知节点的感知信号并抑制模仿攻击者发送的模仿信号。建立了以最大化检测概率为目标的公式化优化问题，在虚警概率约束下同时针对IRS元件相位与融合中心权重系数进行优化。提出了一种高效的交替优化求解算法，分别得出符合问题的最优解，采用半正定松弛以及Charnes‑Cooper变换处理非凸的目标与约束函数，并利用高斯随机化方法保证了秩一条件解。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的交替优化求解方法能够快速收敛，且IRS抗模仿攻击协作频谱感知系统能够有效提升频谱感知的检测精确度以及在模仿攻击下的安全性，实现了系统的性能提升。