[發明專利]基于隱馬爾科夫模型的可信協作干擾節點選取方法有效
| 申請號: | 202010032461.2 | 申請日: | 2020-01-13 |
| 公開(公告)號: | CN111212423B | 公開(公告)日: | 2021-05-18 |
| 發明(設計)人: | 荊濤;溫營坤;高青鶴;霍炎 | 申請(專利權)人: | 北京交通大學 |
| 主分類號: | H04B17/345 | 分類號: | H04B17/345;H04B17/391;H04W24/06 |
| 代理公司: | 北京市商泰律師事務所 11255 | 代理人: | 黃曉軍 |
| 地址: | 100044 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 隱馬爾科夫 模型 可信 協作 干擾 節點 選取 方法 | ||
1.一種基于隱馬爾科夫模型的可信協作干擾節點選取方法,其特征在于,包括:
利用能量檢測器對協作干擾節點的行為進行檢測,根據檢測結果判斷協作干擾節點是否發送了干擾信號;
根據能量檢測器的判斷結果,利用隱馬爾科夫科夫信任模型對發送了干擾信號的協作干擾節點的信譽值進行更新;
根據更新后的協作干擾節點的信譽值,判斷該協作干擾節點是否滿足系統需求,如果滿足,則繼續使用該協作干擾節點;否則,選取其他節點作為協作干擾節點;
所述的利用能量檢測器對協作干擾節點的行為進行檢測,根據檢測結果判斷協作干擾節點是否發送了干擾信號,包括:
能量檢測器包含噪聲預濾波器、能量運作器和積分器,能量檢測器接收待檢測的協作干擾節點的輸出信號yc(t),通過噪聲預濾波器對yc(t)進行噪聲濾波處理,再通過能量運作器對yc(t)進行放大處理,再通過積分器對放大處理后的yc(t)進行積分處理,得到檢測信號Yp;
設置∈是檢測門限,當檢測信號Yp大于檢測門限∈時,則判定協作干擾節點發送了干擾信號,否則,判定協作干擾節點沒有發送干擾信號;
發送了干擾信號的協作干擾節點用表示,沒有發送干擾信號的協作干擾節點用表示;
所述的根據能量檢測器的判斷結果,利用隱馬爾科夫信任模型對發送了干擾信號的協作干擾節點的信譽值進行更新,包括:
隱馬爾科夫模型由N個隱藏狀態S={s1,...,sN}的有限集合組成,在本文的模型中,N=2,該模型中有兩個隱藏狀態,其中s1為可信狀態,s2為不可信狀態,并具有每個隱藏狀態相關的概率分布,各個隱藏狀態的初始概率分布由π=πi表示,描述了能量檢測開始時系統的狀態,被檢測的協作干擾節點的狀態由離散時間馬爾科夫鏈x={x1,x2,...xk,...}描述,其中xk∈S是協作干擾節點在采樣時刻k的隱藏狀態;
被檢測的協作干擾節點的檢測信號的觀測值y={y1,y2,...yk,...},其中yk∈V是在采樣時刻k處的觀測值,xk和yk之間的關系由概率分布矩陣Q={qi(m)}描述,其中qi(m)=P(yk=vm|xk=si),1≤i≤N,1≤m≤M,是在系統處于狀態si的情況下觀測到觀測符號vm的概率;假定是被檢測的協作干擾節點的狀態轉移概率的集合,其中1≤i,j≤N,協作干擾節點的輸出等級通過檢測符號集V={v1,...,vM}分類,系統的動態性由轉換速率矩陣Λ={λij}描述,如下所示:
P(x(t+dt)=j|x(t)=i)是狀態轉移概率,表示t時刻為狀態i,t+Δt的時刻為狀態j的轉移概率;
分別對狀態占用時間建模,轉換矩陣中沒有自轉換,狀態占用時間表示為H=(h1,h2),其中h1表示協作干擾節點受信任的平均時間,h2表示協作干擾節點不受信任的平均時間,根據柯爾莫哥洛夫方程得出動態轉移概率矩陣的表達式如下:
表示k時刻的狀態轉移概率,δk是本次采樣和上次采樣的時間間隔,hi表示i狀態的平均占用時間;
檢測得到的觀測值表示為yk,將獲得觀測值的時間表示為tk,觀測值yk-1和觀測值yk之間的時間表示為σk=tk-tk-1,x(t)表示系統在t時刻采樣時的隱藏狀態,令xk=x(tk),協作干擾節點的狀態分布表示為該值針對每個新的檢測結果進行更新,表示當前狀態分布,n表示第n個協作干擾節點,y=yk是當前檢測結果,δk表示當前檢測與上次檢測之間的時間;
將被檢測的協作干擾節點在當前時刻處于可信狀態S1的概率作為協作干擾節點的當前的信譽值;
所述的根據更新后的協作干擾節點的信譽值,判斷該協作干擾節點是否滿足系統需求,如果滿足,則繼續使用該協作干擾節點;否則,選取其他節點作為協作干擾節點,包括:
設置協作干擾節點的信譽值門限值,當協作干擾節點的當前的信譽值大于信譽值門限值時,則判斷該協作干擾節點滿足系統需求,繼續使用該協作干擾節點;否則,選取其他節點作為協作干擾節點。
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