无线传感器网络辅助认知无线电技术的研究

伴随着无线通信业务量的不断增长，频谱资源匮乏愈加严重。本课题旨在为频谱资源实现高效利用进行基础性和有效性的探索，在分析无线传感器网络辅助认知无线电系统分层指标的前提下，设计系统多域环境信息代价函数族；采用动态工作流技术对认知流、业务流和控制流建模；采用Pi演算来对认知模型进行形式化表达；引入了规范化的方法PE和FDT技术引导协议设计；针对系统可靠性和安全性的要求，提出一种Qos跨层优化机制，并利用跨层次的流量控制和负载均衡策略来实现网络稳定性要求。采用最优化方法、多维马尔可夫链和博弈论等方法对动态频谱感知与接入技术进行全面研究，进一步开发提供伺机频谱接入的新技术；从马尔可夫决策过程和博弈论出发，研究新型传输机制。本项研究建立的一整套无线传感器网络辅助认知无线电理论体系将会为频谱资源高效利用提供新的思路和良好的理论基础，具有深远的科学意义与重要的现实意义。

伴随着无线通信技术的发展和无线通信业务量的不断增长，频谱资源匮乏的问题日益严峻。为了解决这一难题，认知无线电技术(Cognitive Radio,简称CR) 作为一种更智能的频谱共享技术应运而生。无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是近年来信息科学领域中一个新兴的研究方向。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、低功耗无线通讯技术和分布式信息处理等多项技术，将数以百计的具有信息采集、数据处理和无线通信等功能的传感器节点组织成一种多跳自组织网络，从而使得传感器节点不再是单个的感知单元，而变为能够交换信息、协调控制的有机结合体。.将无线传感器网络技术引入认知无线电网络，构成无线传感器网络辅助认知无线电网络（WSN aided CRN），为问题的解决提供了新的方法。WSN aided CRN中无线传感器网络对认知无线电网络起辅助作用。部署无线传感器网络对当前频谱信息进行检测，将可用的频谱信息告诉认知无线电网络。由于传感器节点的位置和数量都依据实际需要计算后确定的，因此可以很好地满足认知无线电网络对成功检测授权用户概率的要求，使得无线传感器网络起到辅助认知无线电网络进行通信的作用。.本课题从WSN aided CRN系统协议栈、动态频谱感知与分配、动态频谱接入策略和WSN aided CRN系统传输机制等方面出发，对WSN aided CRN系统及其所涉及的关键技术及基本原理做了相关的研究，共发表论文27篇，申请发明专利2篇，软著1篇。.无线传感器网络辅助认知无线电技术的研究将会为频谱资源高效利用提供新的思路和良好的理论基础，必定会给整个通信行业带来新的发展契机，具有深远的科学意义与重要的现实意义。