### 基于最优停止理论的干扰器选择方法在保护协作认知无线电网络中的应用
#### 摘要与背景
本文研究了如何通过选择适当的干扰器来保护协作认知无线电网络（CCRN）的安全性问题。具体来说，在所考虑的CCRN环境中存在一对主用户（PU）、一个中继节点、若干个次用户（SU）对以及一个窃听者。主用户的目标是选择一对次用户作为干扰器，以干扰窃听者并确保无线通信的机密性。为了解决这一问题，作者提出了一种基于最优停止理论的干扰器选择（OSJS）方案。
#### 研究问题
在传统的认知无线电网络中，次用户通常利用主用户的频谱空洞进行传输，以提高频谱利用率。然而，在存在窃听者的场景下，仅依赖频谱感知机制不足以保护主用户的数据安全。因此，本研究聚焦于如何通过引入次用户作为干扰源来增加通信的安全性。
#### 方法论
- **OSJS方案概述**：该方案按照顺序依次检查每个候选次用户对，并计算相应的主用户秘密容量。一旦某个次用户对使得主用户秘密容量超过了预先设定的最优阈值，该对次用户即被选作干扰器。
- **最优阈值确定**：该阈值基于主用户秘密容量的概率分布函数计算得出。为了得到这一分布函数，作者利用了多输入多输出（MIMO）信道条件下的信号噪声比（SNR）的χ²分布。
- **方案优势**：相较于需要检查所有候选次用户对的传统方法，OSJS方案能够显著减少搜索时间，从而节省出更多时间用于数据传输。
#### 主要贡献
1. **理论分析**：文章推导出了MIMO条件下SNR的χ²分布，并据此得出了主用户秘密容量的分布函数。这些理论结果为最优阈值的选择提供了坚实的数学基础。
2. **算法设计**：提出了一种新颖的基于最优停止理论的干扰器选择方案，该方案能够在有限时间内找到合适的干扰器组合。
3. **性能评估**：通过对所提出的OSJS方案进行了严格的理论分析和仿真验证，证明了其能够有效提高网络吞吐量的同时保证通信安全性。
#### 实验结果与讨论
实验部分展示了OSJS方案在不同网络参数设置下的表现。结果显示，与不采用任何干扰措施的情况相比，采用OSJS方案后，主用户的秘密容量有了显著提升，且网络整体吞吐量也有所改善。此外，通过对比分析不同参数配置下的效果，验证了方案的有效性和鲁棒性。
#### 结论
本文提出了一种基于最优停止理论的干扰器选择方法，旨在通过选择适当的次用户作为干扰源来提高协作认知无线电网络的安全性和效率。通过理论分析与仿真实验，证明了所提方法的有效性和可行性，为认知无线电网络中的物理层安全防护提供了一种新的思路和技术支持。
