认知无线传感网的感知接入与资源分配研究

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无线传感网的快速发展和广泛应用为人与物、物与物的交互提供了便捷有效的途径,已经成为物联网等新兴网络的关键技术基础,并被应用于工业、农业、军事、航空、电力等各个领域,最终实现泛在感知和万物互联。然而,随着各类无线网络的大规模应用和重叠部署,频谱稀缺问题日益严重,导致低成本、低功耗的无线传感网面临着严峻的信道干扰与网络共存问题。尽管现有的传输调度协议可以在一定程度上缓解这一问题,但是并没有从根本上解决频谱稀缺的问题。  认知无线电通过实时感知无线通信环境,并自适应调节通信参数,可以实现机会频谱接入或共享,提高频谱利用率。因此,将认知无线电技术应用于无线传感网,形成可以动态接入或共享授权频段的认知无线传感网(Cognitive Radio Sensor Network,CRSN),将有效解决无线传感网在免授权频段所面临的频谱稀缺问题。然而,由于处于发展初期,CRSN还面临着诸多挑战,如感知可靠性低、频谱接入不连续、资源和能量严重受限等。  面对上述挑战,本文通过深入研究CRSN的感知接入和资源分配两大方面内容,分别实现了异构CRSN的实时频谱感知和连续频谱接入,以及层叠CRSN的持续能量供给和最优资源分配。具体来说,所进行的研究工作以及取得的创新性成果如下:  (1)针对传统的同构CRSN架构下节点同时承担频谱感知和数据传输功能而无法进行连续数据传输的问题,结合CRSN的低成本、低功耗、分布式自组织、短距离多跳传输等特点,提出了全新的异构CRSN架构及其帧结构。该架构将频谱感知和数据传输功能分配给不同的异构网络节点,无需全网节点配备认知无线电收发机,在降低设备成本和网络能耗的同时,实现了实时的频谱感知和连续的数据传输,进而提高了感知可靠性和吞吐量。在此基础上,针对主用户动态变化导致的频谱接入不连续问题以及单节点感知可靠性低而影响自身和主用户通信的问题,提出了一种实时多信道协作频谱感知策略,使得CRSN可以维护一个连续可用的空闲授权信道集,并通过自适应信道切换实现对宽带授权频谱的连续可靠接入。在充分保护主用户的前提下,以最大化吞吐量为目标,对网络节点数量和决策融合准则进行了联合优化,进一步提高了吞吐量和能效。  (2)针对CRSN的频谱利用率低和频谱接入不连续问题,在充分考虑频谱的空域和时域特性的基础上,定义了自由机会和共享机会,建立了全新的二维空时机会模型。在此基础上,结合CRSN的低功耗、短距离多跳传输、时延受限等特点,提出了基于空域位置感知和时域频谱感知的空时联合频谱接入策略。该策略全面考虑了节点的硬件最大发射功率、节点对主用户的最大干扰功率以及主用户对节点的干扰,无需信道切换即可实现CRSN对单个授权信道的连续频谱接入,进而满足实时性应用。作为比较,考察了单纯的空域接入策略和时域接入策略。其中,在频谱共享和最大无干扰发射功率两种空域接入策略的基础上,提出了一种适合二维空时机会模型的混合空域接入策略。为了衡量网络的时延特性,分别推导了多跳CRSN在Rayleigh和Nakagami衰落信道下采用不同频谱接入策略时的端到端中断概率,得到了准确表达式。通过与其他策略进行比较,证明了空时联合接入策略具有更好的鲁棒性、抗干扰性和中断性能,有效提高频谱利用率。  (3)针对CRSN的能量受限和时延受限问题,结合CRSN的低功耗、短距离多跳传输等特点,建立了基于无线充电技术的CRSN与主用户网络的层叠共存架构。通过部署专门发射能量信标的能量接入点,并根据信道状态信息和网络性能需求为网络节点进行按需无线充电,有效解决了网络的能量受限问题。这样,网络节点根据收集的能量以及主用户的最大干扰功率约束,在授权信道与主用户进行并行传输。为了衡量网络的时延特性,推导并得到了多跳CRSN在Rayleigh衰落信道下的端到端中断概率的准确表达式和近似表达式,考察了中断饱和现象。在此基础上,以最小化端到端中断概率为目标,对无线充电功率和无线充电时间进行了联合资源分配。由于最优资源分配结果具有硬件不可实现性,故提出了一种迭代优化算法,获得了硬件可实现的近似最优资源分配结果。在不浪费网络资源的前提下,实现了CRSN的长期灵活部署。  (4)针对CRSN的能量受限问题,结合CRSN的低功耗、短距离多跳传输等特点,构建了CRSN与主用户网络的绿色层叠共存架构。其中,CRSN以主用户发射的射频信号为能量源进行绿色能量收集,并在不影响主用户正常通信的前提下,接入授权信道与主用户进行并行传输。这样,CRSN可以同时利用主用户的能量和频谱资源,提升能效和谱效。受限于网络节点所收集到的能量及其对主用户的最大干扰功率,以最大化端到端吞吐量为目标,建立了关于多个节点的传输时间和发射功率的联合资源分配问题。考虑到问题的非凸性,经变量代换将原问题等价转换为关于传输时间和消耗能量的凸优化问题后,提出了基于迭代拉格朗日对偶分解的联合最优时间和功率分配算法,实现了最优的资源分配。
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