面向物联网应用的基于认知功能与传感器节点分离的认知传感器网络关键技术研究

Cognitive radio sensor networks (CRSN) can be an effective solution to the spectrum shortage problem in wireless sensor network (WSN) which is caused by the flourishing internet of things. While the cognitive function brings WSN many advantages in CRSN, it also brings WSN additional energy consumption and processing requirements as well as the high cost implementation issues, which is not solved or even not taken seriously up to now. There is no a suit of systematic theory and method for the introduction of cognitive radio technology to WSN in existing literatures. In this project, the research object is CRSN, the research mainline is the work process of CRSN, the research goal is to solve the contradictions of additional energy consumption and the limited resources of the sensor nodes, and that of high cost implementation and low cost implementation requirements, which are caused by cognitive function in CRSN, and further crack its design problem, the starting point is to research the additional energy consumption and processing requirements as well as high cost implementation in CRSN, the reaserch means is to separate the cognitive function from sensor nodes. This project systematically researches the communication principle of separate cognitive function and sensor node based CRSN (S-CRSN), explores the key technologies of S-CRSN, proposes a suit of energy efficient algorithms in S-CRSN, provides theoretical and enable technical support for acceleration of the development of China's Internet of Things and the future massive CRSN deployment.

认知无线传感器网络（CRSN）能够有效缓解物联网蓬勃发展导致的无线传感器网络（WSN）的频谱短缺问题。然而，认知功能给WSN带来众多优点的同时，也给WSN带来了额外的能耗和处理要求以及高成本实现问题。目前这个问题并没有得到解决甚至没有得到重视，对WSN引进认知无线电技术缺乏一套系统的理论和方法。本项目以CRSN为研究对象，以CRSN工作过程为主线，以解决认知功能带来的额外能耗与传感器节点有限资源矛盾、以及CRSN高成本实现与其低成本实现要求矛盾，破解其设计难题为目标，以认知功能带来的额外能耗和处理要求、高成本实现研究为切入点，以认知功能与传感器节点分离为手段，系统研究基于认知功能和传感器节点分离的CRSN的通信原理，探索实现基于认知功能和传感器节点分离的CRSN的关键技术，提出一套保障CRSN能量高效工作的算法，为未来大规模的CRSN部署、加快我国物联网的发展提供理论和使能技术支撑。

无线传感器网络（WSN）技术作为物联网的底层技术，对于推动物联网应用的发展、争取早日实现物联网愿景、推动信息产业经济甚至国民经济的发展以及人民生活水平的提高等方面都具有极其重要的意义。考虑到目前工业科学医疗（ISM）公用频段的使用现状(各种应用技术之间相互干扰严重)，认知传感器网络（CRSN）被提出并得到了广泛的研究。然而，认知无线电技术在给WSN带来充足频谱带宽的同时，也给它带来了额外能耗和计算性能不足的问题，最终导致网络生命周期大幅度下降。为了解决认知功能引入到WSN带来的能耗增加和计算性能不足问题，本项目提出将认知功能从传感器节点中独立出来，形成一类独立的节点，由这类节点承担频谱感知和融合汇聚功能，进而形成了一个新型网络：异质节点组成的CRSN（HCRSN）。为了使得这个新型的无线传感器网络能够有序地工作，并将收集到的数据信息及时地传输出去，需要研究能够适用于HCRSN的工作算法和协议。具体说，本项目主要研究了异质节点分簇路由机制、频谱机会快速发现机制、能量高效的协作频谱感知机制、异质节点MAC 协议以及由WSN衍生而出的机会网络的路由算法。在传统CRSN分簇路由方面，本项目提出了一个低能效适应性非均匀的分簇协议。进而，本项目提出了一系列能够应用于新型HCRSN的工作时序和协议（如分簇路由协议、快速广播协议，快速中转协议等）。在频谱感知方面，本项目提出了基于指数嵌入族( EEF) 准则的认知无线电宽带频谱感知算法、基于信号集合势和连续性的宽带频谱感知算法以及基于广义贝叶斯信息准则(GBIC) 的认知无线电宽带频谱感知算法。在WSN网络衍生出来的机会网络方面，本项目提出了自适应动态功率控制的节能路由算法（ERAPC）、基于多方议价博弈的高吞吐量低开销概率路由算法（HLPR-MG）和一种可靠的自私节点检测新算法——RSND。本项目的这些研究，能够使得HCRSN有序并能量高效地工作，有助于网络生命周期的延长和网络部署成本的降低，对于推动物联网应用的发展具有极为重要的意义。