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龙图腾网获悉电子科技大学深圳研究院申请的专利面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116193445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310141495.9，技术领域涉及：H04L43/00；该发明授权面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法及装置是由付元华;李奕玥;邓华;贺知明设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法及装置。该方法包括：传感器网络中一部分节点基于自己的观测结果生成伪造数据，并将其发送到融合中心，获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设H0下的均值、在假设为H1下的均值、在假设为H1下的方差；根据H0下的均值、H1下的均值以及H1下的方差，确定窃听中心侧的修正偏差系数；根据窃听中心侧的修正偏差系数确定融合中心侧的修正偏差系数取值范围；根据融合中心侧的修正偏差系数得取值范围确定所述面向认知无线传感器网络的安全分布式检测最佳参数。本发明提供的方法从物理层的角度，解决了网络遭受窃听攻击的问题，该方法不需要计算量复杂的算法，降低了无线传感器网络的功耗。

本发明授权面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设H0下的均值、在假设为H1下的均值、在假设为H1下的方差；其中，所述H0表示传感器节点所检测的目标不存在；所述H1表示传感器节点所检测的目标存在； 根据所述H0下的均值、H1下的均值以及H1下的方差，确定窃听中心侧的修正偏差系数； 根据所述窃听中心侧的修正偏差系数确定融合中心侧的修正偏差系数取值范围； 根据所述融合中心侧的修正偏差系数的取值范围确定所述面向认知无线传感器网络的安全分布检测方式； 所述获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设H0下的均值、在假设为H1下的均值、在假设为H1下的方差包括： 获取窃听中心窃取到的传感器节点发送的目标测量数据； 根据所述目标测量数据确定窃听中心在假设H0下的分布的概率、和在假设为H1下的分布的概率； 根据所述窃听中心在假设H0下的分布的概率、和在假设为H1下的分布的概率确定所述目标测量数据在假设H0下的均值和方差、以及在假设为H1下的均值和方差； 基于线性加权融合的方法，根据所述所述目标测量数据在假设H0下的均值和方差、以及在假设为H1下的均值和方差分别确定窃听中心全局检验统计量在假设H0下的均值、在假设为H1下的均值、在假设为H1下的方差； 所述获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设H0下的均值采用以下公式得到：； 其中，所述代表传感器节点i对应的加权系数，M表示代表传感器节点i本地检测采样的次数，代表传感器i在H0假设下测量数据的均值；K表示欺骗节点的个数;表示窃听中心对应的虚警概率；表示网络中欺骗节点占所有节点的比例；是第i个传感器节点接收信号的平均信噪比； 所述获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设为H1下的均值采用以下公式得到：； 所述获取窃听中心侧的全局检验统计量在假设为H1下的方差采用以下公式得到：； 其中，所述表示传感器i在H1假设下测量数据的方差；表示传感器i在H0假设下测量数据的均值；表示窃听中心对应的检测概率； 所述修正偏差系数采用以下公式获取得到：； 其中，T表示全局检测统计量，表示全局检测统计量在假设下的均值；表示全局检测统计量在假设下的均值，表示全局检验统计量在假设下的方差； 根据所述窃听中心侧的修正偏差系数确定融合中心的修正偏差系数取值范围包括： 在窃听中心侧的修正偏差系数为0的情况下，确定网络中欺骗节点占所有节点的比例； 根据所述欺骗节点占所有节点的比例确定融合中心的修正偏差系数取值范围； 所述根据所述融合中心的修正偏差系数取值范围确定所述面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方式包括： 所述融合中心的修正偏差系数采用以下公式得到：； 其中，为所有欺骗节点全局检验统计量在融合中心对应的修正偏差系数；为所有诚实节点全局检验统计量在融合中心对应的修正偏差系数； 所述根据所述融合中心的修正偏差系数得取值范围确定所述面向认知无线传感器网络的安全分布式检测方式包括： 确定在所述融合中心的修正偏差系数取最大值的情况下对应的传感器节点的个数； 根据所述传感器节点的个数对所述面向认知无线传感器网络进行安全分布式检测。

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