基于信誉度的频谱感知数据融合算法

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频谱感知数据融合算法对认知无线网络性能起到重要作用,目前各频谱感知算法在检测恶意节点及适应认知用户环境变化上的性能有待加强,为此,提出了一种基于认知用户过往判决记录的改进加权序贯概率比检测算法。该方法通过融合中心记录认知用户过往判决结果的符合次数,改变其信誉度,从而得到该认知用户判决结果在融合结果中所占有的加权,最终得到更为理想的判决结果。 The algorithm of spectrum sensing data fusion plays an important role in the performance of cognitive radio networks. At present, the performance of each spectrum sensing algorithm in detecting malicious nodes and adapting to the changes of cognitive users needs to be strengthened. To this end, Judgment Record Improved Weighted Sequential Probability Ratio Detection Algorithm. In the method, the fusion center records the number of coincidences of cognitive users’ past judgments and changes their credibility so as to obtain the weight of the cognitive user’s judgments in the fusion results and finally obtain a more satisfactory verdict.
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