认知无线传感器网络的频谱感知与能耗均衡算法研究

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3、consumptionincognitivewirelesssensornetworksThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringBySunFeiSupervisor:Prof.YangZhenFebruary2016南京邮电大学学位论女原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加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。

4、的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任、＾ｏ．ｉｂ研究生签名：而节日期：Ａｊ南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文レ档；；；允许论文被查阅和借阅可ッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一论文的

5、内容相致。。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理涉密学位论文在解密后适用本授权书。、八１１ＶＡｒ日：导师签名：心４’研巧生签名寺：期？摘要认知无线传感器网络CWSN是在传统的无线传感器网络中引入认知无线电技术形成的智能网络，网络的节点具有认知功能，能够检测周围的空闲频谱，然后机会接入空闲频段，以便快速完成无线通信任务，及时传递众多节点感知的环境信息，从而解决了制约无线传感器网络发展的频谱资源紧张问题。与传统的无线传感器网络一样，认知无线传感器网络也存在节点能力弱、能量有限的问题，不能直接使用传统认知无线电的频谱感知技术，需要设计

6、更加节能更加高效的频谱感知算法。本文提出了一种基于DS证据理论的协作频谱感知优化方案。基于DS证据理论的协作频谱感知方法能够大大提高系统的检测性能，然而现有方法要么需要传输较多的信任度数据，要么为了减小认知用户SU向融合中心FC发送的比特数，需要大大增加SU计算量，这并不适用CWSN。本文提出的方案是在本地感知时，对节点的信任度进行双门限判决，去除可靠性较低的SU，从而减小传输信任度数据的SU数量，该方法相比基于信任度的经典检测方法，显著减少了传输数据量，同时相比基于复杂运算减少传输数据量的方法，同样达到减少传输数据量目的，但却不会增加SU额外的计算量，这对

7、能量有限、计算能力较弱的CWSN中的SU至关重要。仿真结果表明，只要选择合适的门限因子，确定合适的门限值，双门限DS融合方法可以在不增加SU复杂计算的情况下，保持非常高的检测性能，同时减小SU向FC发送的比特数，从而减小SU的能耗。同时，考虑到CWSN节点能有限，本文提出了一种分簇认知无线传感器网络中能耗均衡的优化方案。针对汇聚中心附近节点因为需要转发数据而导致能耗过大的问题，本文结合LEACH协议和HEED的优点，提出了双重分簇算法。该算法的思想是：先根据节点的剩余能量和到汇聚中心的距离，选举出非均匀分布的转发簇头，再根据LEACH协议选举出感知簇头，然后

8、普通节点加入到感知簇头中，形成感知簇，最后感知簇头加