TY - Jour A2 - Khan，Habib Ullah Au - Gul，Noor Au - Khan，Muhammad Sajjad Au - Kim，Su Min Au - St-Hilaire，Marc Au - Ullah，Ihsan Au - Kim，Junsu Py - 2020 /11/11 TI - 粒子群优化在具有数据SP - 8844083 VL - 2020 AB中的认知物联网网络中的恶意用户 - 随着普遍存在的和上下文知识的计算领域的越来越多的应用，物联网（物联网）是越来越重要。该研究有效地利用和管理工业物联网（IIT）应用的频谱资源目前处于研究界的兴趣。由于越来越多的IIOR设备以高系统复杂性的成本向未来关联的社会朝向未来的无线通信需求不断增长，所以认知物联网（CIOT）技术被视为选择。可靠地检测空置频谱孔是CIOT网络中的一个重要任务。然而，频谱感测的性能严重降低了恶意用户（MUS）的存在，通过向融合中心（FC）报告虚假数据来伪造感测结果。在本文中，我们专注于使用粒子群优化（PSO）来保护来自Mus造成的负面影响的协同谱检测（CSS）。通过分析和模拟，所提出的方案的有效性在不同类型的肌肉中的各种场景中验证。SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8844083 Do - 10.1155 / 2020/8844083 JF - 科学编程PB - Hindawi Kw - ER -