泰约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 DA-2020/11/11 TI-认知物联网中恶意用户存在时的粒子群优化，数据为SP-8844083 VL-2020 AB-随着无处不在和上下文感知计算领域应用的增加，物联网（IoT）正变得越来越重要。有效开发和管理用于工业物联网（IIoT）应用的频谱资源的研究目前正受到研究界的关注。随着越来越多的IIoT设备以高系统复杂度为代价走向未来的互联社会，为了满足未来无线通信日益增长的需求，认知物联网（CIoT）技术被认为是一种选择。在有数据的CIoT网络中，可靠地检测空频谱空洞是一项至关重要的任务。然而，由于恶意用户（mu）的存在，频谱感知的性能严重下降，mu通过向融合中心（FC）报告虚假数据来伪造感知结果。在本文中，我们重点研究了利用粒子群优化算法（PSO）来保护协作频谱感知（CSS）免受MUs带来的负面影响。通过分析和仿真，验证了所提方案在不同类型mu情况下的有效性。SN-1058-9244 UR-https://doi.org/10.1155/2020/8844083 DO-10.1155/2020/8844083 JF-科学规划PB-印度群岛KW-ER-