Abstract-Dynamisk spektrumtillgång har föreslagits som ett sätt att dela knappa radioresurser, och kräver anordningar för att följa protokoll som använder resurser på ett korrekt, disciplinerat sätt. För att ett kognitivt radionät ska kunna uppnå detta mål krävs spektrumpolitik och förmåga att genomdriva dem. Påvisande av obehörig (anomalisk) användning är en av de kritiska frågorna i spektrumet etikett efterlevnad. I det här dokumentet presenterar vi en nätverksstruktur för dynamisk spektrumåtkomst och formulerar det onormala användningsdetekteringsproblemet med hjälp av testning av statistisk signifikans. Detektionsproblemet är indelat i två subproblem. För det fall ingen godkänd signal finns, beskriver vi de befintliga samarbetsanalyssystemen och undersöker påverkan av signalvägsförluster på deras prestanda. I det fall det finns en godkänd signal föreslår vi tre metoder för att upptäcka avvikande transmissioner genom att använda radioförökningsegenskaper. Analytiska modeller är formulerade för två specialfall och på grund av att det allmänna problemet är oåtkomligt presenterar vi en algoritm med hjälp av maskininlärningsteknik för att lösa det allmänna fallet. Våra simuleringsresultat visar att våra metoder effektivt kan upptäcka otillåten spektrumanvändning med hög detektionshastighet och låg falsk positiv frekvens.
Författarna i REF föreslog metoder för att upptäcka onormala sändningar i kognitiva radionät.
ALDO: An Anomaly Detection Framework for Dynamic Spectrum Access Networks
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2009', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2009', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}