摘要:

随着认知无线电技术越来越引起人们重视,在传感器网络的应用--认知传感器网络中频谱机会的发现速度和能量有限的矛盾越来越突出.本文通过合理设计频谱感知间隔优化这两个目标.在多信道条件下,理论推导了单频谱机会发现情况和多频谱机会发现情况的平均机会发现时间及能耗关于感知间隔的函数,并通过仿真分析说明了感知间隔选择问题和信道数目对感知速度的影响问题,为网络实用提供了理论基础.

摘要:

随着科技的发展和生活水平的提高,无线传感器网络日益普及.受频谱资源限制以及被采集信息多元化的发展趋势,具备频谱资源管理能力和优异网络性能的异构分级式认知传感器网络脱颖而出.本文基于K-means聚类算法,提出一种改进的网络分簇方法,优化了网络的部署成本和通信能耗.

摘要:

在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内；在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中；在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能.

摘要:

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.

摘要:

随着无线技术的发展,越来越多的通信标准被应用于井下环境中.本文讨论了利用认知无线电技术将基于802.15.4标准的无线传感器网络同其他井下无线网络融合的问题.在认知无线传感器网络中,引入联合频谱感知机制,即一组传感器节点协作完成频谱感知任务.越多传感器节点的参与将会获得越准确的检测结果,但也将造成更多的能量损耗.因此如何得到检测准确性与能量有效性的折中是该网络的一个关键问题.首先,分析得到了单节点检测能耗与检测性能之间的函数关系,求得在满足一定检测性能要求下的最短感知时间.其次,采用基于投票准则的融合机制,得到了最终检测性能与能耗之间的关系.