计算机应用研究

作者：梁燕,孙永鑫,

单位：重庆邮电大学a.通信与信息工程学院;b.信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065；

关键词：频谱感知,协作频谱感知,联邦学习,信任度,

针对低信噪比下协作频谱感知（CSS）的检测概率低且易受表现较差节点干扰的问题，提出一种基于信任度累积的联邦协作频谱感知方法（FL-CSS）。该方法分为离线训练和在线检测两部分：在离线训练部分设计了模型融合和更新策略，保证了次用户（SU）本地模型的性能，并避免全局模型受到表现较差SU的干扰；在线检测部分设计了数据融合策略，提出信任度累积算法为SU分配权重，综合考虑了SU在模型融合中的权重、在上一次决策中的表现以及决策的历史因素的影响。FL-CSS针对CSS中SU所处环境条件不同和数据融合时易受干扰的情况，保证了检测概率，提高了融合数据决策的准确率。仿真结果表明，该方法提高了低信噪比下的检测概率，并且能有效应对干扰和攻击行为，优于当前已有的协作频谱感知方案。

来源：2025年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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