悪意のあるノードを含むコグニティブ無線システムにおける判定比較法を用いた協調スペクトルセンシング技術

摘要

本稿では，エネルギー検出に基づく協調スペクトルセンシングについて検討する.一般に，悪意のあるノードが存在する環境では，協調スペクトルセンシングの精度は大幅に劣化する.悪意のあるノードの影響を低減可能な方法として，センシングデータのプレフィルタリングと重み付けを行う方法がある.その際，悪意のあるノードとして，閾値から乖離が大きな偽りの値を規則的に送信する3種類のノードが検討されている.しかし，それら3種類以外の悪意のあるノードは考慮されていない.また，閾値からの乖離が小さな偽りの値を送信する悪意のあるノードの影響は低減することができない.本稿では，閾値からの乖離が大きな値を送信する悪意のあるノードだけではなく，閾値からの乖離が小さな値やランダムな値を送信する悪意のあるノードも識別し，それらが協調スペクトルセンシングに及ぼす影響を低減するアルゴリズムを提案する.計算機シミュレーションにより，提案アルゴリズムがそれらすべての悪意のあるノードを識別し，それらの影響を低減できることを示す.%We consider cooperative spectrum sensing based on energy detection. The performance of cooperative spectrum sensing is largely degraded if there are some malfunctioning sensing devices. As methods to mitigate the effects of malicious nodes on cooperative spectrum sensing, pre-filtering and weighting of the sensing data are shown to be effective. As malicious nodes, three types of the nodes that regularly produce false values far above or below the threshold have been considered. However, anything other than the three kinds of malicious nodes has not been considered. In this report, we present techniques to identify not only malicious nodes that give false values far above or below the threshold but also malicious nodes that give false values slightly above or below the threshold or random false values, and to mitigate their harmful effects on the cooperative spectrum sensing. By results of simulations, we show that the algorithm proposed by us can identify all those malicious nodes, and can mitigate their harmful effects.