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认知无线传感器网络(Cognitive Wireless Sensor Network,CWSN)将认知无线电(Cognitive Radio,CR)应用到无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)能够有效解决传统的无线传感器网络频谱资源稀少的问题。频谱感知作为认知无线传感器网络关键技术之一,为发现并伺机接入空闲的授权频段以提高频谱资源的利用率提供了技术支撑。有效的高能效绿色协作频谱感知模型不仅能准确刻画感知中的能量消耗,还可以实现主用户和次用户之间的频谱共享,有效提高资源利用率。首先阐述了CWSNs中现有协作频谱感知模型的特点。根据次用户的行为方式,将CWSNs中的协作频谱感知技术可以分为非协作和协作两种模型。针对非协作模型的协作频谱感知,从隐藏节点、遮蔽效应、多路径衰退、不稳定无线通信等4个方面介绍了非协作频谱感知面临的问题。围绕能量消耗,协作模型的协作频谱感知又包括审查、分簇、用户选择和两次检测四类。并详细比较分析了四种协作模型的性能。围绕高能效绿色协作频谱感知技术,本文从审查和两次检测两个角度分别提出了基于决策传输的协作频谱感知算法和基于两次感知的协作频谱感知算法。(1)次用户和融合中心之间的决策传输(Decision Transmission,DT)作为协作频谱感知至关重要的一个部分,在协作频谱感知中扮演关键性的角色。在传统的DT中,每个次用户使用一个正交信道传送本地决定给FC,没有考虑传输中包错误和包丢失,加重了频谱稀缺和能量消耗。本文提出了一种考虑了包错误和包丢失的节能可靠决策传输模型(Energy-efficient and Reliable Decision Transmission,ERDT)。首先给出了基于DT的协作频谱感知的数学模型,在严格的数学推理下,分别分析比较了基于逻辑OR-rule和AND-rule下,ERDT和DT在三种情形下的决策正确率和能量消耗:1)只有比特错误;2)只有包丢失;3)同时存在比特错误和包丢失。详细的仿真结果表明,与DT相比,提出的ERDT可以提高协作频谱感知的决策正确率,并减少能量消耗。当主用户的存在概率为50%时,协作频谱中ERDT的能量消耗只有DT的一半。此外,当协作频谱感知中有30个次用户,主用户存在概率是50%,包丢失率和比特错误率都是0.05时,协作频谱感知中ERDT的决策正确率接近1。(2)协作频谱感知技术综合多个节点的检测数据能够克服单节点感知由于通信环境不理想带来的低检测率弊端,有效提高系统的检测精度。然而传统的协作频谱感知会产生多余的传输开销和次用户能量消耗。本文提出了结合双阈值能量检测模型和两步检测模型的自适应协作频谱感知算法(Cognitive Adaptive Two-phase Sensing,CATS),在保证检测性能的前提下降低能量消耗。首先给出了CATS的数学模型,然后对CATS的检测概率和能量消耗进行了理论分析。CATS只有第一阶段的检测结果不准确时才执行第二阶段的感知,并根据第一阶段的检测结果以及网络状况自适应调整两个阶段参与协作的次用户数目,即可以减少次用户能量消耗又能够保障协作感知检测精准度。仿真结果表明,与传统的两步检测协作模型相比,提出的CATS算法在保证系统检测精度的同时能够有效减少系统的能量消耗。