認(rèn)知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知與能耗均衡算法研究.pdf

1、認(rèn)知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)CWSN是在傳統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中引入認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)形成的智能網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)具有認(rèn)知功能，能夠檢測(cè)周?chē)目臻e頻譜，然后機(jī)會(huì)接入空閑頻段，以便快速完成無(wú)線通信任務(wù)，及時(shí)傳遞眾多節(jié)點(diǎn)感知的環(huán)境信息，從而解決了制約無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的頻譜資源緊張問(wèn)題。與傳統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一樣，認(rèn)知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)也存在節(jié)點(diǎn)能力弱、能量有限的問(wèn)題，不能直接使用傳統(tǒng)認(rèn)知無(wú)線電的頻譜感知技術(shù)，需要設(shè)計(jì)更加節(jié)能更加高效的頻譜感知算法。
　　

2、本文提出了一種基于DS證據(jù)理論的協(xié)作頻譜感知優(yōu)化方案?；贒S證據(jù)理論的協(xié)作頻譜感知方法能夠大大提高系統(tǒng)的檢測(cè)性能，然而現(xiàn)有方法要么需要傳輸較多的信任度數(shù)據(jù)，要么為了減小認(rèn)知用戶SU向融合中心FC發(fā)送的比特?cái)?shù)，需要大大增加SU計(jì)算量，這并不適用CWSN。本文提出的方案是在本地感知時(shí)，對(duì)節(jié)點(diǎn)的信任度進(jìn)行雙門(mén)限判決，去除可靠性較低的SU，從而減小傳輸信任度數(shù)據(jù)的SU數(shù)量，該方法相比基于信任度的經(jīng)典檢測(cè)方法，顯著減少了傳輸數(shù)據(jù)量，同時(shí)相比基于

3、復(fù)雜運(yùn)算減少傳輸數(shù)據(jù)量的方法，同樣達(dá)到減少傳輸數(shù)據(jù)量目的，但卻不會(huì)增加SU額外的計(jì)算量，這對(duì)能量有限、計(jì)算能力較弱的CWSN中的SU至關(guān)重要。仿真結(jié)果表明，只要選擇合適的門(mén)限因子，確定合適的門(mén)限值，雙門(mén)限D(zhuǎn)S融合方法可以在不增加SU復(fù)雜計(jì)算的情況下，保持非常高的檢測(cè)性能，同時(shí)減小SU向FC發(fā)送的比特?cái)?shù)，從而減小SU的能耗。
　　同時(shí)，考慮到CWSN節(jié)點(diǎn)能有限，本文提出了一種分簇認(rèn)知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中能耗均衡的優(yōu)化方案。針對(duì)匯聚中心附

4、近節(jié)點(diǎn)因?yàn)樾枰D(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)而導(dǎo)致能耗過(guò)大的問(wèn)題，本文結(jié)合LEACH協(xié)議和HEED的優(yōu)點(diǎn)，提出了雙重分簇算法。該算法的思想是：先根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和到匯聚中心的距離，選舉出非均勻分布的轉(zhuǎn)發(fā)簇頭，再根據(jù) LEACH協(xié)議選舉出感知簇頭，然后普通節(jié)點(diǎn)加入到感知簇頭中，形成感知簇，最后感知簇頭加入到轉(zhuǎn)發(fā)簇頭中，形成轉(zhuǎn)發(fā)簇。感知簇頭主要負(fù)責(zé)收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的感知數(shù)據(jù)，而轉(zhuǎn)發(fā)簇頭主要負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)。該算法簇內(nèi)采用單跳傳輸，簇間采用多跳傳輸。同時(shí)，該算法采