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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115996384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310130709.2，技术领域涉及：H04W12/122；该发明授权一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法是由岳文静;尹拓凯;陈志设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线电通信技术领域，具体地说，是一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法，将图神经网络引入到集中式多用户认知无线电恶意用户识别中，首先通过图神经网络得到认知无线电网络中各个认知用户的异常程度，然后融合中心结合全局判决与每个认知用户与邻居用户冲突程度建立异常度模型。本发明的恶意用户识别方法能够解决认知无线电在判断主用户是否存在时，当恶意用户发动拜占庭攻击而导致误判的问题，可以避免恶意用户抢占主用户频段，使得频谱能被正常用户使用。

本发明授权一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的认知无线电恶意用户识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、认知无线电网络中，各个认知用户在一定时间段内使用能量检测，做出本地判决，并将本地判决结果上传至融合中心FC； 步骤S2、融合中心FC以先入先出的方式存储一定时间段内各个认知用户的本地判决结果，同时融合中心FC通过地理位置数据库获取认知用户的地理位置，并将相近的认知用户连接起来，构成一张认知网络图； 步骤S3、融合中心将步骤S2中存储的各个用户的本地判决结果与认知用户的认知网络图作为图神经网络的输入信息，图神经网络自编码器将输入重构，并将重构误差作为输出，图神经网络的目标是最小化重构误差，当迭代次数超过一定限值时停止； 步骤S4、对步骤S3中图神经网络输出得到的重构误差进行极大极小归一化，作为当前认知无线电网络中各个认知用户的异常程度； 步骤S5、设立认知用户列表，对异常度超过阈值的在对应列表中置值为1，表示该用户为恶意用户，异常度没有超过阈值的置为0值，表示该用户为正常的诚实用户； 步骤S6、计算认知用户在一定时间段内本地做出的判决与融合中心做出的全局判决的相似度； 步骤S7、通过归一化公式对相似度进行归一化得到全局相似程度； 步骤S8、计算重构误差与全局相似程度的冲突程度； 步骤S9、对冲突程度严重的认知用户，分析其邻居用户的恶意用户占比，对恶意用户占比超过一半的，移出恶意用户集合，小于一半的维持原有判断。

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