認知傳感網(wǎng)中節(jié)能感知、MAC協(xié)議識別與調(diào)制識別算法研究.pdf

1、近年來，隨著無線通信技術的快速發(fā)展，各種無線通信系統(tǒng)紛紛出現(xiàn)，認知無線傳感器網(wǎng)絡（Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN）也受到越來越多研究者的關注。它不僅能解決傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡工作的免授權頻段過度擁擠的問題，還能提高授權頻段的頻譜利用率。然而，如何選擇節(jié)點進行頻譜感知，最大程度實現(xiàn)該網(wǎng)絡的節(jié)能;接入節(jié)點如何識別當前網(wǎng)絡使用的媒體接入控制（Media Access Control，MAC）協(xié)議以及如何感知

2、系統(tǒng)所使用的調(diào)制方式是認知傳感網(wǎng)中迫切需要解決的問題。該文圍繞以上問題展開研究工作，并取得如下研究成果:
　　(1)針對認知傳感網(wǎng)中進行頻譜感知會額外消耗傳感器節(jié)點能量的問題，提出了分簇與分時結合的節(jié)能頻譜感知算法。分析了實現(xiàn)該算法的網(wǎng)絡中的頻譜感知能耗、數(shù)據(jù)通信能耗，并優(yōu)化了簇數(shù)目、感知時隙間隔和參與合作頻譜感知的節(jié)點數(shù)。仿真結果表明，該方法不僅降低了網(wǎng)絡總能耗，還保證了頻譜感知結果的可靠性。
　　(2)針對認知用戶很難充

3、分利用授權網(wǎng)絡頻譜空洞的問題，分析了授權網(wǎng)絡常用的四種MAC協(xié)議的接入機制，提取出了不同MAC協(xié)議的無線信號的特征，從而設計了基于支持向量機對授權網(wǎng)絡MAC協(xié)議識別的算法。仿真結果表明，隨著網(wǎng)絡負載的增加，該MAC協(xié)議識別算法的正確識別率越高。
　　(3)為了使認知用戶能夠根據(jù)外部無線電環(huán)境來調(diào)整自身的傳輸參數(shù)，分析了五種常用調(diào)制信號的四階累積量特征，設計并實現(xiàn)了一種基于四階累積量聯(lián)合概率分布的集中式調(diào)制方式識別算法。為提高正確識