认知传感器网络中协作干扰抑制与能效优化

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1、万方数据中图分类号UDC邢2539硕士学位论文学校代码lQ§三兰密级公珏认知传感器网络中的协作干扰抑制与能效优化CooperatiVeInterferenceMitigationandEne鞫厂E伍ciencyOptiIllizationforCo盟itiVeSensorNe觚。如作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：论文答辩日期趁!生至S问易目重琦信息与通信工程通信与信息系统信息科学与工程学院彭军教授答辩委员会主《三陋中南大学二。一四年四月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工

2、作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：熏§日期：么d让年上月丑日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或

3、部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：日期：盟垃年上月丛日导师签名短日期：影丝年白丝日万方数据认知传感器网络中的协作干扰抑制与能效优化摘要：认知传感器网络，通过在无线传感器网络中引入认知无线电技术，使得频谱资源的利用率得到有效提升。但随着网络规模的扩大和传感器节点数量的增多，节点间的互干扰问题严重影响网络的通信性能。在认知传感器网络中引入协作通信技术，可以降低信息传输中的干扰的影响，提升通信的可靠性。然而，传感器节点可用的能量十分有限，引入协作通信技术势必将增加节

4、点能耗。为此，本文将以提高认知传感器网络中节点的通信性能和能量效率为目标，对协作干扰抑制和能效优化两个关键问题进行研究。首先，为提高认知传感器网络在干扰环境下的通信性能，引入协作通信技术，考虑认知节点的自私特性，建立源节点与中继节点之间的协作干扰抑制与频谱共享机制：源节点共享自身频谱资源换取中继节点的协作传输，提升通信性能；中继节点可以自适应的从中继转发和干扰转发中选择合适的协作传输方案帮助源节点降低干扰的影响。采用主从非合作博弈模型分析该协作过程，证明纳什均衡解的存在性和唯一性，同时提出一种重复迭代算法达到博弈纳什均衡点，使协作双方都达到合理

5、的效用。其次，传感器节点能量受限，节能是认知传感器网络设计的核心因素之一。为此，本文通过建立协作场景下网络节点的能量效率函数，并考虑认知节点的自私特性，将节点优化自身能量效率的过程建模为对等实体的非合作博弈问题。考虑到博弈问题求解计算复杂度较高，引入Q学习算法求解最优能量效率值。最后，利用MATLAB软件搭建认知传感器网络的信息传输模型，分别对引入协作干扰抑制和能效优化后的节点通信性能、功率开销和能量效率等网络参数进行数学验证，证明本文提出的协作干扰抑制与能效优化方案的有效性。关键词：认知传感器网络；协作通信；干扰抑制；能效优化；博弈论分类号：

6、TN925；39H万方数据CooperativeInterferenceMitigationandEnergyEfjficiency()ptimizationforCo印itiVeSensorNe觚orksAbstI．act：Co鲥tiveSensorNl棚orks，mrou曲Ⅱ1eiI】tr0￡【uctionofco鲥tiVeradiotomewirelesssensornetwotks，cogmtiVesensornodesac量1ieVet11eabilityofsel￡seel(i】nga11dsharingⅡleidlespec饥ll

7、IlresourCesbysensmgand1e锄ingf吣mmesulTolmdingspeCtrumenVironment．Theseco伊itiVe，raIaiofIe硼胎senhancesⅡleef!ficiencyofavailablespe㈣for谢relesssensornodes．Butwi廿ltlleeXp锄dinⅡ1escaleofmesensorneh伧fI【sandⅡlesha印1yincreasemtllemIIllberofsellsornodes．intemrencebetweensensornodeshasbec

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