I kognitiva radionät, spektrumavkänning datafalsifiering (SSDF) attack är en avgörande faktor som försämrar detektionen prestanda kooperativ spektrumavkänning. I detta dokument föreslår och analyserar vi en ny probabilistisk mjuk SSDF-attackmodell, som går utöver de befintliga modellerna för dess generalisering. Under denna generaliserade SSDF attack modell får vi först slutna form uttryck för global avkänning prestanda vid fusionscentret. Sedan utvärderar vi teoretiskt utförandet av den föreslagna attackmodellen, i termer av destruktivitet och smygsamhet, sekventiellt. Numeriska simuleringar matchar analysresultaten väl. Sist men inte minst upptäcks en intressant kompromiss mellan destruktivitet och smygsamhet, vilket är en grundläggande fråga som är involverad i SSDF-attack, men som ignoreras av de flesta av de tidigare studierna.
Zhang m.fl. REF föreslår en probabilistisk mjuk SSDF-attackmodell och upptäcker en kompromiss mellan destruktivitet och smygande.
Performance analysis of probabilistic soft SSDF attack in cooperative spectrum sensing
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}