认知水声网络MAC机制与关键技术研究

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水下传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)是由水下固定节点与一部分水下航行器组成。这些节点搭载的传感器负责水下信息采集,并通过声通信的方式将采集数据进行交互至数据中心。近年来因其在多方面的应用受到日益广泛的关注。然而,随着水下传感器网络部署和使用,这些系统与天然海洋声学系统(如海洋哺乳动物等)的和谐共存成为挑战。为此,本文以水声信道的声学传播特性为基础,提出了水下认知网络(Underwater Cognitive Acoustic Networks,UCANs)体系结构。具体的研究内容和创新之处包括以下几个方面:1.以海洋哺乳动物发声特性为基础,针对UCANs网络不能与被定位目标交换信息的特点,论文提出了一种基于双曲面定位算法的被动定位方法:PHLA。该算法利用被定位目标发声特性及水声信号衰减模型推算目标位置坐标。该定位算法是其后环境友好MAC接入策略的基础。2.为解决水下网络空间复用率低的问题,论文提出一种融合水下功率控制与速率调整并兼顾环境友好的MAC协议:UPC-MAC。以信道增益信息为基础,UPC-MAC通过引入基于博弈论的纳什均衡解,允许尽可能多的并行传输。为有效保护海洋生物特别是海洋哺乳动物,UPC-MAC以1中定位结果为基础,引入双模式接入控制策略,在与海洋生物系统共享频谱时,避免使用过大发声功率,实现环境友好多址信道接入。3.针对单信道MAC协议频谱资源未充分利用的问题,论文研究并提出一种适用于水下长延时通信网络的多信道MAC协议:UMMAC。UMMAC是一种基于单收发器的多信道MAC协议。在该协议中,网络节点分布式地完成信道分配实现网络容量最大化。为解决有效协商信道分配,UMMAC协议通过在预约包交换过程中收集发送请求与信道信息,提出一种联合信道分配与功率控制算法:CAPC,进行信道与功率分配。通过采用CAPC算法,UMMAC可以实现尽可能多的并行通信而不引入额外协商开销。4.论文通过对现有广泛应用的Aqua-sim网络仿真软件提出改进,设计一种基于精确信道模型与融合水下OFDM调制解调技术的新水下网络模拟器;其次,还提出一种多功能的水下网络试验床的设计与实现。通过以上两个部分的研究,为研究人员提供更精确与可负担的水下网络仿真与试验平台。
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