10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.054
基于人工蜂群算法的双门限CRN网络攻击检测算法
为了提高认知无线电网络的攻击检测效果,提出一种基于人工蜂群算法的双门限认知无线电网络的攻击检测算法.收集网络中所有次级用户向融合中心发送的报告,对信号进行预处理并将信号传递至人工蜂群算法;蜂群的雇佣蜂阶段评估次级用户子集的适应度,观察蜂阶段根据解的相关信息开发可行解,选择最优的次级用户子集;观察蜂的结果传递回蚁群,并且更新蚁群的全局信息素值,蚁群对新解集进行开发操作.该算法结合人工蜂群算法与人工蚁群算法在全局搜索与局部开发之间达到平衡.仿真实验的结果显示,该算法实现了较高的检测率与较低的错误率,从而有效地优化了频谱利用率.
人工蚁群优化算法、人工蜂群算法、认知无线电网络、频谱资源优化、网络安全、攻击检测
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省第十四批”六大人才高峰”高层次人才培养资助项目XYDXX-121
2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
316-322,333
