Abstract-various spektrumhanteringssystem har föreslagits under de senaste åren för att förbättra spektrumutnyttjandet i kognitiva radionät. Få av dem har dock övervägt förekomsten av kognitiva angripare som kan anpassa sin angripande strategi till den tidsvarierande spektrummiljön och sekundäranvändarnas strategi. I detta dokument undersöker vi säkerhetsmekanismen när sekundära användare står inför störattacken, och föreslår en stokastisk spelram för anti-jamming försvar. I varje skede av spelet, sekundära användare observera spektrumets tillgänglighet, kanalens kvalitet, och angriparnas strategi från statusen av blockerade kanaler. Enligt denna iakttagelse kommer de att bestämma hur många kanaler de ska reservera för överföring av kontroll- och datameddelanden och hur de ska växla mellan de olika kanalerna. Med hjälp av minimax-Q-lärandet kan sekundära användare gradvis lära sig den optimala politiken, vilket maximerar den förväntade summan av rabatterade ersättningar som definieras som spektrumeffektivt genomflöde. Den föreslagna stationära politiken i anti-jamming spelet visas för att uppnå mycket bättre prestanda än den politik som erhållits från myopic lärande, som bara maximerar varje stegs vinst, och en slumpmässig försvarsstrategi, eftersom det framgångsrikt tillgodoser miljödynamiken och det strategiska beteendet hos de kognitiva angriparna.
I samband med kognitiva radionät modellerade REF ett angrepp-och-försvarsproblem som ett stokastiskt spel där sekundära användare reserverade flera band för att överföra data eller kontrollera meddelanden.
An anti-jamming stochastic game for cognitive radio networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}