Hard data fusion: With the user typ

Hard data fusion: With the user type estimates ˆm given in(24), a straightforward (yet effective, as shown by numericalresults) strategy of the fusion center is to directly discardall the local spectrum inferences from the detected malicioususers, and apply majority voting on the data from honestusers to decide the spectrum states. The block diagram of thisapproach is illustrated in Fig. 3. The fusion center maintains a data buffer for the most recent sensing reports (of length T )from all secondary users, and adopts the proposed algorithmto estimate the corresponding HMM parameters. The resultingestimate ˆλ together with the observation history Ot−T:t−1is fed into the MAP block for malicious user identificationusing (24). Spectrum occupancy decision is made at the datafusion block, based on the current sensing reports Ot and userclassification result ˆm.

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硬数据融合：利用 （24）中给出的用户类型估计ˆm ，融合中心的一种直接（但仍然有效，如数值结果所示）策略是直接丢弃 检测到的恶意 用户的所有本地频谱推断，并应用多数 用户对诚实用户的数据进行投票，以决定频谱状态。该 方法的框图如图3所示。融合中心为 来自所有二级用户的最新感知报告（长度为T）维护一个数据缓冲区，并采用提出的算法 来估计相应的HMM参数。所得的 估计值λλ以及观测历史记录Ot-T：t-1 使用（24）将其输入MAP块以进行恶意用户识别。 基于当前感测报告Ot和用户 分类结果ˆm ，在数据融合块处做出频谱占用决策。

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硬数据融合：使用用户类型估计ˆm给出 （24），一个直截了当（但有效，如数字所示） 结果）融合中心的策略是直接丢弃 从检测到的恶意的所有本地频谱推论 用户，并应用大多数投票的数据从诚实 用户决定频谱状态。此块图 方法在图3中说明。融合中心为最新的传感报告（T长度）维护数据缓冲器 从所有次要用户，并采用建议的算法 估计相应的HM参数。结果 估计ˆλ与观测历史 Ot=T：t=1 被输入到MAP块中进行恶意用户识别 使用（24）。频谱占用决定在数据中做出 融合块，基于当前的传感报告Ot和用户 分类结果ˆm。

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硬数据融合：用户类型估计ˆm在 （24），一个直接的（但有效的，如数字 结果）融合中心的策略是直接丢弃 从检测到的恶意信号中推断出所有的局部谱 用户，并应用多数投票的数据从诚实 用户决定频谱状态。这个系统的框图 方法如图3所示。融合中心为最新的传感报告（长度为T）保留一个数据缓冲区 并采用了本文提出的算法 估计相应的HMM参数。结果 估算ˆλ和观测历史Ot−T:T−1 被输入地图块以识别恶意用户 使用（24）。频谱占用决策是在数据 融合块，基于当前的传感报告Ot和用户 分类结果ˆm。

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