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在传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中引入认知无线电技术,形成无线认知传感器网(Cognitive Radio Sensor Network,CRSN),能有效的减少ISM信道干扰,提高频谱利用率。为了最大化频谱利用率,必须解决频谱感知和动态频谱分配两大关键问题,频谱感知的根本目标是发现频谱空洞,而频谱空洞如何合理、高效的分配给认知用户,即为动态频谱分配问题。本文以CRSN为背景,研究了频谱感知及分配的问题,提出了相应的解决算法,并进行了性能仿真。在频谱感知方面,主要考虑了相关阴影衰落信道下,感知节点之间的相关性严重影响合作感知的性能和资源使用效率,通过选择最优、最少的节点参与感知从而节省感知所消耗的能量以及达到所要求的感知性能;而在频谱资源分配问题上,考虑到接入不同的信道有不同的收益,本文结合多臂赌博机机制拟解决资源分配的合理性、可靠性和有效性等问题。论文的主要工作如下:1.分析比较了认知无线传感器网络中现有频谱感知及分配算法。2.提出了一种相关阴影衰落信道下合作感知节点选择算法。在相关对数正态阴影衰落信道下,各节点感知结果的相关性严重影响频谱感知性能。本文采用的基于奇异值分解的方法,在满足系统对虚警概率和检测概率的性能约束条件下,选择处于对数阴影信道下的最优的不相关节点集合参与感知,从而减少感知能耗,仿真实验验证了算法的有效性。3.针对频谱资源分配的问题,提出了一种基于信任和多臂赌博机机制下的频谱分配算法。本文采用多臂赌博机问题求解技术和学习机制,通过模拟协商的方式产生各个信道的奖励分布,最后将节点对信道的信任度、其他节点的“建议”及奖励最大化结合起来,选择最合适的信道进行接入,从而达到最大化频谱利用率的目的,并进行了仿真实验。