本篇論文所探討的議題為感知無線電(cognitive radio CR)如何在高速移動、受到多路徑干擾影響的惡意環境中辨識出攻擊者的存在。隨著感知無線電的迅速法展，衍生出?多值得我們探討的安全問題，其中模仿主要使用者攻擊(primary user emulation attacks PUEA)較廣受討論，而本篇提出利用接收訊號的相關特性對模仿主要使用者攻擊做辨識。 在高速移動的無線通訊中，接收端收到不同移動速度之訊號傳送者的訊號，其接收訊號的相關特性具獨特性，我們利用此特性來做使用者之辨識。首先利用最大概似估測(maximum likelihood estimation MLE)估測出接收訊號之相關值向量，並算出其平均值(mean)及共變異數矩陣(covariance)，再使用概似比試驗(likelihood ratio test LRT)和對數概似比試驗(log likelihood ratio test LLRT)設計偵測器，進行模仿主要使用者攻擊之辨識。本篇論文所提出之演算法相較於「以通道階能量為基礎偵測模仿主要使用者攻擊」[1]有較良好的偵測效能，且不受多路徑的影響，並能在高速環境下做偵測。在最後小節裡，我們亦使用模擬之方式，結合本實驗室提出的頻譜偵測演算法[2]及本篇的使用者辨識演算法，觀察和討論其整體效能。
| Date of Award | 2018 Aug 1 |
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| Original language | Chinese |
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| Supervisor | Wen-Long Chin (Supervisor) |
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在感知無線電中以相關特性為基礎之模仿主要使用者攻擊偵測
亮瑜, 陳. (Author). 2018 Aug 1
Student thesis: Master's Thesis