分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法

目前对于认知无线电分簇协作频谱感知算法的研究,大都认为每个簇均等地参与协作.没有考虑簇所经历的不同衰落对判决结果的影响.为有效解决这一问题,提出一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法.该算法采用能量节省的分簇感知机制,充分考虑路径损耗与衰落对检测性能的影响.在满足虚警率和检测率的前提下,此方案不仅算法实现简单,而且在分簇结果上可以显著提高系统的稳定性,因此在信道环境复杂的情况下能有效提高频谱感知效率.     

面向宽频段频谱感知的WSN架构及其分簇算法

针对动态频谱管理、频谱监测等领域对宽频带频谱感知的需求,提出了一种面向宽频段频谱感知的无线传感器网络系统架构,采用分簇的网络结构、分频段协作感知和分级的感知结果处理机制,实现了对宽频段频谱的有效、高精确度感知。重点研究了该架构下的分簇算法,提出了一种面向感知任务频段特性的分布式分簇算法。算法基于近邻传播模型,通过分布式消息交互积累网络结构信息,实现将信噪比相似的节点分在较少簇中的分簇目标。仿真表明,提出的分簇算法生成的簇数目随着节点数量的增加线性增长,簇结构在簇首与簇成员信噪比标准差和能量差等指标上均优于现有算法,说明了算法在可扩展性、支持感知结果融合和提高网络工作时间等方面的优越性。     

基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

认知传感器网络中基于新型感知帧结构的吞吐量优化

在认知传感器网络(CSN)中,基于协作频谱感知,提出新型感知帧结构,认知节点的频谱感知和数据传输可以同时进行,通过对感知带宽的优化提升CSN的吞吐量。研究认知节点时延服务质量(QoS)约束对吞吐量的影响,证明最大的吞吐量和最小的传输时延不能同时得到。提出一种高效的迭代算法联合优化感知带宽和汇聚节点判决门限以使吞吐量达到最大而时延约束也得到满足。仿真结果显示提出的方案能够有效提升CSN的吞吐量,不同的传输时延QoS需求对应不同的最优感知带宽。     

认知异构网络中基于非理想频谱感知的凸优化资源分配算法

当前认知异构网络中无线频谱日益紧缺,而传统固定频谱分配模式日益成为限制无线通信性能的重要瓶颈,在非理想频谱感知情况下资源分配的问题尤为突出。为实现非理想频谱感知情况下无线资源的高效分配,提出一种基于认知异构网络的凸优化资源分配算法。该算法首先构建了基于主用户活跃度的用户到达模型,以精确描述认知网络中主用户的频谱使用状态,为认知用户分配资源提供依据;并通过认知异构网络干扰分析构建非理想频谱感知条件下的干扰容限条件,最后通过凸优化算法实现对认知网络中频谱资源的优化分配。仿真结果表明,在非理想频谱感知条件下,该算法能够有效降低系统平均时延,提升认知异构网络的传输速率和系统吞吐量。     

无线传感器/执行器网络SA协作分簇算法

针对现有分簇算法大多没有考虑监控区域内事件发生频率和执行任务能耗的因素,导致无法适应无线传感器/执行器网络的特点,提出一种基于SA协作模型的分簇算法（CASA）.算法从全网的能耗和时延影响的角度,建立基于SA协作的能耗模型,综合考虑时延和连通度等约束条件,以网络能量优化为目标,构造非线性优化函数,利用KKT条件求解网络理想执行器节点个数和传感器节点传输半径等网络分簇所需参数,并在此基础上完成节点的部署和成簇.该算法通信开销较小,网络平均时延和能耗等仿真结果表明：相比典型算法,能够在满足一定连通度的前提下,优化网络部署,增强网络实时性和能量均衡性.     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

无线传感器分簇网络实验系统设计

针对无线传感器网络分簇算法验证,设计了分簇网络实验系统。系统中无线网络节点计算能量消耗,通信报文传输节点消耗能量值和分簇节点标记,主机节点依据数据实时绘制分簇网络结构和能量消耗分布图,并计算总消耗能量,对分簇算法进行评估。系统经试用,对分簇算法设计与优化有重要的作用。     

一种基于信噪比(SNR)比较的感知节点数目优化算法

 协作频谱感知虽然可提高系统的感知性能,但随着感知节点数目的增加,系统资源的占用越来越多,系统传输效率下降.分析了协作频谱感知方法的感知性能,得到协作频谱感知的感知性能与感知节点数目和接收信噪比之间的关系,提出了一种新的次级用户节点的选择方法,该方法有效保证了所选择节点的感知性能,仿真验证了该算法的有效性和可靠性.     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

认知无线电中基于双自适应门限和簇的协作频谱检测

认知无线电(CR)被提出来是为了解决频谱资源短缺和低频谱利用率的问题。它允许认知用户在授权用户空闲的时候机会地接入未占用的频谱。因此,快速而又准确地检测授权用户信号是认知无线电系统的基础。为了提高认知无线电网络协作频谱检测的性能,利用了最优化的本地频谱检测,并结合了基于簇的网络模型。首先,将认知用户分为若干个簇,并选出簇头节点。在同一个簇中的认知用户,共同做出一个簇判决。之后,各个簇头节点进行通信做出全局判决。此外,信噪比(SNR)高的认知用户,向信噪比低的认知用户发送辅助信息,以帮助它们利用自适应双门限法,更加准确地完成本地频谱检测。通过仿真可以发现,本地频谱检测和全局频谱检测的性能都得到了提高。     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法的计算复杂度。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

无线传感器网络中基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知算法

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型.该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响.仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,可有效地使系统平均总代价降低.