【摘 要】
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油气行业在我国能源供给体系中占据重要地位,同时也是支撑国民经济快速发展的支柱性产业。将物联网技术应用于油气开发中,能有效提高油气田企业生产运行效率和经济效益,推动油气田向数字化转型发展。随着油气物联网的广泛应用,无线设备数量呈指数级增长,频谱资源需求也随之激增。然而,旨在防止干扰其他用户的固定频谱分配政策导致了频谱稀缺问题。据研究表明,分配给主用户（Primary User,PU）的频谱在时间和空
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油气行业在我国能源供给体系中占据重要地位,同时也是支撑国民经济快速发展的支柱性产业。将物联网技术应用于油气开发中,能有效提高油气田企业生产运行效率和经济效益,推动油气田向数字化转型发展。随着油气物联网的广泛应用,无线设备数量呈指数级增长,频谱资源需求也随之激增。然而,旨在防止干扰其他用户的固定频谱分配政策导致了频谱稀缺问题。据研究表明,分配给主用户（Primary User,PU）的频谱在时间和空间上大多未被充分利用。认知无线电（Cognitive Radio,CR）是一种很有前途的技术,它可以通过次用户（Secondary User,SU）感测PU网络的许可频谱,从而动态地确定未被充分利用的频谱资源,为用户提供额外的通信机会,并显著提高有限频谱资源的利用率。因此,应用CR技术可以为解决频谱稀缺问题提供有效的解决方案。在油气物联网中,引入CR技术可解决设备通讯所面临的频谱资源不足困境。然而,这也带来了设备频谱切换时延和恶意用户频谱感知数据伪造攻击（Spectrum Sensing Data Falsifification,SSDF）问题,影响油气物联网正常运行。因此,频谱切换及SSDF攻击检测是油气物联网研究的热点。本文主要内容和创新之处如下:（1）针对油气物联网频谱切换问题,提出一种基于遗传算法的混合式频谱切换算法。该算法充分考虑PU对信道访问的规律性,定义于空间和时间维度的空闲概率,采用遗传算法获得最佳时段长度,生成信道空闲概率表,并提出目标信道排序方案,为通信设备提供高效的频谱切换决策。仿真结果表明,所提算法能有效降低通信中断率,实现快速频谱切换,提高通信实时性。（2）针对油气物联网系统中恶意用户SSDF攻击问题,提出一种基于雾计算的SSDF防御算法。在所提算法中,采用雾计算架构,在融合中心（Fusion Center,FC）对油气物联网设备发送的频谱感知数据进行聚类和数据评价,以分配适当权重。可信度越高的感知数据所分配的权重越大,进而获得最佳融合能量值,以达到准确检测PU存在情况的目的。仿真结果表明,在恒定攻击、概率攻击和混合攻击场景中,本文所提出的防御算法相较于其他算法,具有更高的检测率,能有效抵抗SSDF恶意攻击。
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