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（1）基于信誉度指数与抗合谋拍卖的分布式频谱分配机制：
设计了去中心化频谱共享框架，每个次要用户维护链上信誉度向量，包括历史频谱使用率、违约率和服务质量评价三元组，通过加权滑动平均计算信誉指数。频谱分配采用两阶段抗合谋VCG拍卖：在第一阶段，主用户通过智能合约提交空闲频谱块及保留价，次要用户用私钥对出价及信道请求向量进行可验证秘密分享加密，防止盲目竞价；在第二阶段，利用基于Shamir秘密共享的排序协议在链下计算分配结果，由预定的共识节点打包上链，任何节点均可通过零知识证明验证计算正确性而不泄露实际出价。分配结果写入智能合约后，自动触发频谱使用计时器，并根据实际占用时间结合信誉指数动态调整费用，信誉指数高于0.85的用户可享受15%的费用折扣，低于0.4的用户需额外缴纳30%的押金，这种机制将频谱利用率从传统随机接入的42%提升至61%。
（2）基于Solidity的频谱租赁智能合约与多层状态机：
使用Solidity语言在以太坊私有链上实现了频谱租赁合约，内置多层状态机描述频谱单元的完整生命周期，包含未激活、竞价中、占用中、争议期和释放五个状态。合约核心函数包括bid()、renew()和release()，其中bid函数包含时间锁机制以防止抢先交易攻击；占用期间，占用者须每隔10个区块通过心跳交易证明自身仍在活动，否则合约自动撤销占用并将押金扣除。争议解决采用Kleros式的陪审团机制，由随机选择的信誉评分高于0.7的用户组成三人小组仲裁，仲裁结果经多重签名确认后执行，惩罚违约者代币并补偿受害者。实验部署在Ganache测试网络，合约Gas消耗在经历每次交易约145000单位内，TPS达到25，满足中小规模频谱共享场景的实时性需求。
（3）基于深度Q网络的频谱接入策略与区块链存证耦合：
在认知无线电场景中，每个次要用户运行一个深度Q网络以决策是否接入特定频段，状态空间包括当前频谱占用感知向量、自身信誉指数和剩余能量，动作空间为待选频段索引。为激励诚实反馈，在智能合约中设定接入规则：在决策执行后，用户必须上传频谱感知观测值的哈希到链上，合约随机抽取少量时隙，要求用户揭示原像并以此与链下联邦学习的感知模型比对，若偏差超过阈值则扣减信誉。DQN的训练样本通过经验回放从本地存储器中采样，损失函数引入经验加权，对高信誉时段的转移给予更高权重。每50个时隙进行一次模型聚合，各节点将DQN网络权重加密上传至链外聚合服务器，由合约验证哈希一致性后更新全局模型。在仿真30 MHz带宽下，使用该方法后，次要用户的平均吞吐量较无学习机制提升了22.7%，冲突概率降低至3.5%以下，频谱空闲时间占比下降了17个百分点。
import numpy as np import hashlib import tensorflow as tf from collections import deque # 信誉度计算函数 def compute_reputation(usage_rates, default_counts, qos_scores, alpha=0.3, beta=0.3, gamma=0.4): usage_eff = np.mean(usage_rates[-20:]) if len(usage_rates) else 0 default_penalty = min(1.0, np.sum(default_counts)/50) qos_avg = np.mean(qos_scores[-10:]) if len(qos_scores) else 0.5 rep = usage_eff*alpha + (1-default_penalty)*beta + qos_avg*gamma return np.clip(rep, 0, 1) # 简化VCG支付计算 (单信道) def vcg_payment(bids, own_bid, allocation): n = len(bids) if not allocation: return 0 others_pay = sum([bids[i] for i in range(n) if i != own_bid and allocation[i]]) return others_pay # DQN网络定义 (与区块链存证耦合) class DQNAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim): self.model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(state_dim,)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(action_dim) ]) self.target_model = tf.keras.models.clone_model(self.model) self.memory = deque(maxlen=5000) def act(self, state, eps=0.1): if np.random.rand() < eps: return np.random.randint(self.model.output_shape[1]) q_vals = self.model.predict(state[np.newaxis,:], verbose=0) return np.argmax(q_vals[0]) def remember(self, *args): self.memory.append(args) def replay(self, batch_size=32, gamma=0.9): if len(self.memory) < batch_size: return minibatch = np.random.choice(len(self.memory), batch_size, replace=False) for idx in minibatch: s, a, r, s_next, done, rep = self.memory[idx] target = r if not done: target = r + gamma * np.max(self.target_model.predict(s_next[np.newaxis,:],verbose=0)) q_update = self.model.predict(s[np.newaxis,:],verbose=0) q_update[0][a] = target self.model.fit(s[np.newaxis,:], q_update, epochs=1, verbose=0, sample_weight=np.array([rep])) # 链上哈希存证 def submit_sensing_hash(sensing_vector): vector_bytes = np.array(sensing_vector).tobytes() return hashlib.sha256(vector_bytes).hexdigest() # 示例 rep = compute_reputation([0.9,0.95,0.88], [0,1,0], [0.8,0.9]) print(f'信誉指数: {rep:.3f}')如有问题，可以直接沟通
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