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文檔簡介
1、認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)CWSN是在傳統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中引入認(rèn)知無線電技術(shù)形成的智能網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點具有認(rèn)知功能,能夠檢測周圍的空閑頻譜,然后機會接入空閑頻段,以便快速完成無線通信任務(wù),及時傳遞眾多節(jié)點感知的環(huán)境信息,從而解決了制約無線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的頻譜資源緊張問題。與傳統(tǒng)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)一樣,認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)也存在節(jié)點能力弱、能量有限的問題,不能直接使用傳統(tǒng)認(rèn)知無線電的頻譜感知技術(shù),需要設(shè)計更加節(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。基于DS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)送的比特數(shù),需要大大增加SU計算量,這并不適用CWSN。本文提出的方案是在本地感知時,對節(jié)點的信任度進(jìn)行雙門限判決,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)典檢測方法,顯著減少了傳輸數(shù)據(jù)量,同時相比基于
3、復(fù)雜運算減少傳輸數(shù)據(jù)量的方法,同樣達(dá)到減少傳輸數(shù)據(jù)量目的,但卻不會增加SU額外的計算量,這對能量有限、計算能力較弱的CWSN中的SU至關(guān)重要。仿真結(jié)果表明,只要選擇合適的門限因子,確定合適的門限值,雙門限D(zhuǎn)S融合方法可以在不增加SU復(fù)雜計算的情況下,保持非常高的檢測性能,同時減小SU向FC發(fā)送的比特數(shù),從而減小SU的能耗。
同時,考慮到CWSN節(jié)點能有限,本文提出了一種分簇認(rèn)知無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中能耗均衡的優(yōu)化方案。針對匯聚中心附
4、近節(jié)點因為需要轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)而導(dǎo)致能耗過大的問題,本文結(jié)合LEACH協(xié)議和HEED的優(yōu)點,提出了雙重分簇算法。該算法的思想是:先根據(jù)節(jié)點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,該算法采
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