基于信任度累积的联邦协作频谱感知
Federated learning-cooperative spectrum sensing based on belief accumulation
重庆邮电大学a. 通信与信息工程学院; b. 信号与信息处理重庆市重点实验室, 重庆 400065
摘要
针对低信噪比下协作频谱感知(CSS)的检测概率低且易受表现较差节点干扰的问题，提出一种基于信任度累积的联邦协作频谱感知方法(FL-CSS)。该方法分为离线训练和在线检测两部分：在离线训练部分设计了模型融合和更新策略，该策略保证了次用户(SU)本地模型性能，并避免全局模型受到表现较差SU的干扰；在线检测部分设计了数据融合策略，提出信任度累积算法为SU分配权重，综合考虑了SU在模型融合中的权重、在上一次决策中的表现以及决策的历史因素的影响。所提FL-CSS方法针对CSS中SU所处环境条件不同和数据融合时易受干扰的情况，保证了检测概率，提高了融合数据决策的准确率。仿真结果表明该方法提高了低信噪比下的检测概率，并且能有效应对干扰和攻击行为，优于当前已有的协作频谱感知方案。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0258
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第3期
发布历史
[2024-12-10] 优先出版
引用本文
梁燕, 孙永鑫. 基于信任度累积的联邦协作频谱感知 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0258. (Liang Yan, Sun Yongxin. Federated learning-cooperative spectrum sensing based on belief accumulation [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (3). (2024-12-16). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0258. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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