认知无线传感器网络中的信道感知与分配算法

Integrating the cognitive radio into cognitive radio sensor networks mitigates its channel interference, improves the reliability and rate of data transmission, but the channel sensing and channel allocation incur the huge overhead of node resource, which is the challenge to the resource-constrained wireless sensor networks. Therefore, this project will research the algorithms of channel sensing and channel allocation with high resource efficiency. The content and objective of this project is as follows: research the techniques of channel sensing, propose the single channel sensing algorithm based on censoring and sensing duration; Considering the burst of data in wireless sensor networks, and the on-demand channel sensing scheme, propose the multi-channel sensing algorithm based on channel characteristics and data transmission. For the cooperative channel sensing, the sensor selection algorithm is proposed to minimize the number of sensor of channel sensing, in order to reduce the energy consumption; Research the channel allocation techniques, model the energy consumption of data transmission and channel state, propose the residual energy channel allocation algorithm; propose the channel allocation algorithm combined the channel handoff and channel allocation fairness, with the data burst in mind, the algorithm is proposed based on the data and channel quality.

认知无线传感器网络借助认知无线电技术有效地减少信道干扰，提高了数据传输速率与可靠性，但由此引入的信道感知与分配功能带来严重的资源开销，这于资源受限的无线传感器网络是一巨大挑战。因此项目研究适合认知无线传感器网络的信道感知与分配算法。具体研究内容和目标是：研究认知无线传感器网络的信道感知技术，拟提出一种基于审查机制与频谱检测时间的单信道感知算法；考虑无线传感器网络数据突发特性，拟提出一种结合信道特性与数据传输的多信道感知算法；为降低合作信道感知能耗，拟提出一种合作信道感知策略中的最优感知节点选择算法。研究认知无线传感器网络的信道分配技术，建立数据传输的能量模型及信道状态模型，拟提出一种基于节点剩余能量的信道分配算法；以上述算法为基础，考虑信道切换及公平性，拟提出一种结合信道切换与信道公平性的信道分配算法；最后考虑数据的突发特性，拟提出一种基于传输数据与信道质量的信道分配算法。

在前期研究的基础上，以降低认知无线传感器网络的信道感知与分配算法的能耗与复杂度，进而延长认知无线传感器网络的生存期为目标，研究认知无线传感器网络中的信道感知与信道分配问题，拟提出相应的适合认知无线传感器网络的信道感知与信道分配算法，希望能够在认知无线传感器网络的相关理论及关键技术方面有所创新。经过四年的研究，取得如下成果： .研究认知无线传感器网络中的信道感知与选择问题，提出了一种认知无线网络中的基于信任与多臂赌博机的信道选择算法，提高了频谱利用率；提出一种认知无线传感器网络中基于进化博弈论能量有效的协作频谱感知算法；合作频谱感知过程中，恶意的次用户为了独占频谱资源发送错误的频谱感知结果给决策中心，从而是决策中心做出错误的判决，为此提出了一种基于信用的合作频谱感知方法，该方法在保证感知性能的前提下能很好解决恶意节点的攻击；在非集中式的认知无线电网络中，为让每个用户快速发现最优的信道选择策略，提出了一种基于Timesharing-Tracking Framework的Multi-Agent Best-Response Q-Learning信道序贯选择算法。.研究认知无线传感器网络中的信道分配技术，提出了一种认知无线电网络中基于混合能量供应的最优频谱租借合作策略；考虑信道切换以及信道分配的公平性，提出了一种基于信道特性与节点数据的频谱分配算法，减少频谱切换次数，又保持较高的频谱利用率和公平性的目的；在认知无线电网络引入能量收集，提出了一种频谱租赁框架，并设计了一种优化算法，在保证主用户的QoS的前提下，最大化次用户的吞吐量；提出了一种OFDM-based 认知无线电网络中公平性感知的资源分配算法，该算法在保证次用户公平性的基础上，最优化系统能量效率。