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基于信誉机制的分布式扩散最小均方算法

电子与信息学报 2015年第5期37卷 1234-1240页

作者：卢光跃陈文晓黄庆东西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室西安710121

非安全环境中的无线传感器网络(WSN)可能存在恶意攻击节点,恶意节点将会篡改其观测数据以影响参数估计的准确性。为此,该文提出基于信誉机制的分布式扩散最小均方(R-d LMS)算法和扩散归一化最小均方(R-d NLMS)算法。该算法能够根据各节... 详细信息

非安全环境中的无线传感器网络(WSN)可能存在恶意攻击节点,恶意节点将会篡改其观测数据以影响参数估计的准确性。为此,该文提出基于信誉机制的分布式扩散最小均方(R-d LMS)算法和扩散归一化最小均方(R-d NLMS)算法。该算法能够根据各节点对整个网络参数估计的贡献来设置相应的信誉值,从而减小恶意节点对网络攻击的影响。仿真结果表明,与无信誉值的算法相比,该算法的性能得到大幅度提高,且R-d NLMS算法在R-d LMS算法的基础上,算法性能得到进一步提升。

关键词：无线传感器网络恶意攻击分布式扩散最小均方信誉值

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弹性分布式参数估计算法研究进展

信息对抗技术 2024年第4期 34-49页

作者：周孟卿夏威电子科技大学信息与通信工程学院新疆大学计算机科学与技术学院(网络空间安全学院)

基于自适应网络的分布式参数估计近年来受到了日益广泛的关注。现有的分布式参数估计算法尽管在无攻击的安全网络中表现良好，但在遭受如虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击的对抗网络中，由攻击者注入的虚假数据(也称恶意数... 详细信息

基于自适应网络的分布式参数估计近年来受到了日益广泛的关注。现有的分布式参数估计算法尽管在无攻击的安全网络中表现良好，但在遭受如虚假数据注入(false data injection, FDI)攻击的对抗网络中，由攻击者注入的虚假数据(也称恶意数据)会随着节点间的通信和协作在网络中扩散，导致算法估计性能的恶化。若算法不能从攻击中快速恢复估计性能(即算法对攻击不具有弹性),则可能导致严重的后果。为此，简要介绍了弹性分布式参数估计算法所解决的基本问题及基本算法原理；从FDI攻击检测和弹性参数估计策略2个方面，系统地总结了近年来弹性分布式参数估计算法的研究进展，并分析了其在遭受FDI攻击的对抗网络中的性能；最后，探讨了现有弹性分布式参数估计算法的发展趋势和未来潜在的研究方向。

关键词：弹性分布式参数估计 FDI攻击扩散最小均方自适应网络对抗网络

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基于中值滤波的分布式扩散最小均方算法

西安邮电大学学报 2015年第5期20卷 34-37,90页

作者：王凡卢光跃弥寅西安邮电大学无线网络安全技术国家工程实验室陕西西安710121

研究无线传感网潜在的恶意攻击节点对系统整体估计性能的影响,从节点选择的角度入手,改进原有扩散最小均方算法的融合步骤。针对接收到的相邻居节点估计值采用中值滤波处理,替代原来的融合方法,以降低恶意攻击节点对整个网络的影响。通... 详细信息

研究无线传感网潜在的恶意攻击节点对系统整体估计性能的影响,从节点选择的角度入手,改进原有扩散最小均方算法的融合步骤。针对接收到的相邻居节点估计值采用中值滤波处理,替代原来的融合方法,以降低恶意攻击节点对整个网络的影响。通过改变恶意节点攻击强度或恶意节点度,对改进算法进行仿真,结果显示全局均方偏差值有所降低,且改进算法对恶意节点攻击强度和恶意节点度的改变并不敏感。

关键词：无线传感器网络恶意攻击分布式扩散最小均方中值滤波

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一种频率域相关性分布式扩散LMS算法

计算机工程 2021年

作者：陈凰陈睿邝祝芳黄华军中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南财政经济学院信息技术与管理学院

针对传统分布式扩散LMS（DLMS）算法在估计未知系统脉冲响应时容易受噪声干扰且估计精度不高的问题，提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方（FCDLMS）算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质，在DLMS算法基础上分别将输入... 详细信息

针对传统分布式扩散LMS（DLMS）算法在估计未知系统脉冲响应时容易受噪声干扰且估计精度不高的问题，提出一种频率域相关性分布式扩散最小均方（FCDLMS）算法。利用不相关信号的相关函数值趋近于零的性质，在DLMS算法基础上分别将输入信号的自相关函数以及输入和期望信号的互相关函数作为新的观测数据，消除噪声干扰，从而提出相关性DLMS（CDLMS）算法，并将算法扩展至频率域，在频率域中使用乘法运算而非卷积运算来更新抽头系数，减少计算复杂度。实验结果表明，与传统DLMS算法相比，FCDLMS算法在噪声环境下对分布式自适应网络中的未知系统脉冲响应具有更好的估计结果，性能更优。

关键词：自适应网络相关函数分布式估计扩散最小均方噪声干扰

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基于最小误差熵的分布式算法研究

通信技术 2019年第3期52卷 575-582页

作者：徐畅郭莹沈阳工业大学辽宁沈阳110870

非高斯冲击噪声在生活中无处不在,严重影响了基于分布式估计的自适应滤波算法的性能。由于最小误差熵(Minimum Error Entropy,MEE)在处理非高斯问题时明显优于以最小均方误差(Mean Square Error,MSE)为代价函数的算法,为此将最小误差熵... 详细信息

非高斯冲击噪声在生活中无处不在,严重影响了基于分布式估计的自适应滤波算法的性能。由于最小误差熵(Minimum Error Entropy,MEE)在处理非高斯问题时明显优于以最小均方误差(Mean Square Error,MSE)为代价函数的算法,为此将最小误差熵准则和分布式扩散算法结合,引入比例矩阵的思想,提出了一种基于最小误差熵准则的分布式扩散比例算法(Diffusion Proportionate MEE,DPMEE)。该算法不仅可以抑制非高斯噪声的干扰,还可以增加其对稀疏度不同的系统的适应性。实验结果表明,与传统分布式算法相比,该算法在脉冲噪声干扰下的性能得到大幅度提高,且具有较强的鲁棒性和跟踪能力。

关键词：自适应滤波分布式算法扩散最小均方最小误差熵非高斯噪声