一种基于分级的群体智能频谱切换方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分级的群体智能频谱切换方法。本发明专利技术包括如下步骤：步骤1、建立CRN系统模型；步骤2、通过邻居发现过程，识别每个认知用户的邻居节点；步骤3、设计认知节点分级规则，将认知用户分成高级节点和普通节点二类；步骤4、投票组网，当节点分级完成后，所有节点统计自己和周围邻居的可用信道集合，确定通信信道；步骤5、切换重构CRN网络，当某些认知用户受到干扰时，按照一定规则，切换到其它信道，并维持整个CRN网络的完整性。本发明专利技术仿真结果表明，所提的分等级的群体智能频谱切换算法具有协议开销小、消耗资源少，结构简单，抗毁能力强等优点。

A classification based spectrum switching method for swarm intelligence

The invention discloses a hierarchical intelligent spectrum switching method based on classification. The invention includes the following steps: step 1, establishing CRN system model; step 2, identifying each cognitive user's neighbor nodes through neighbor discovery process; step 3, designing cognitive node hierarchy rules, dividing cognitive users into two categories: advanced nodes and ordinary nodes; step 4, voting network, when the node hierarchy is completed, the network is divided into two categories. Fifth, switch and reconstruct CRN network. When some cognitive users are disturbed, switch to other channels according to certain rules, and maintain the integrity of the whole CRN network. The simulation results show that the proposed hierarchical swarm intelligence spectrum switching algorithm has the advantages of low protocol overhead, less resource consumption, simple structure and strong anti-destruction ability.

【技术实现步骤摘要】
一种基于分级的群体智能频谱切换方法
本专利技术属于无线通信中认知无线电领域，特别涉及一种基于群体智能的频谱切换方法。
技术介绍
认知无线电(CognitiveRadio,CR)被视为一项能够缓解由于无线设备增长而导致频谱稀缺的关键技术。为了提高频谱利用率，在认知无线电网络(CognitiveRadioNetwork,CRN)中，认知用户(SecondaryUser,SU)机会式接入未被主用户(PrimaryUser,PU)使用的授权空闲频带。当SU使用的信道中出现优先级高的PU或者该信道通信质量恶化时，SU必须离开当前信道，寻找新的空闲信道，以保证通信的连续性，这一过程即为频谱切换。现有频谱切换方法多利用概率论、马尔科夫过程和排队论等建模，这些模型过于理想化，难以模拟复杂多变的CRN环境。同时存在协议开销过大，时延较长，切换失败概率较高等缺点。
技术实现思路
本专利技术针对现有频谱切换算法的局限性，利用生物涌现出的群体智能，提出一种基于分等级的群体智能频谱切换机制，在这种机制下，通信节点分为二类：高级节点和普通节点，它们依靠类似生物界简单的通信规则便能实现整个认知无线网络的动态连接，具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分级的群体智能频谱切换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、建立CRN系统模型；步骤2、通过邻居发现过程，识别每个认知用户的邻居节点；步骤3、设计认知节点分级规则，将认知用户分成高级节点和普通节点二类；步骤4、投票组网，当节点分级完成后，所有节点统计自己和周围邻居的可用信道集合，确定通信信道；步骤5、切换重构CRN网络，当某些认知用户受到干扰时，按照一定规则，切换到其它信道，并维持整个CRN网络的完整性；步骤1所述的建立CRN系统模型，具体如下：假设CRN网络结构由M个主用户PU和N个认知用户SU构成，频谱分成P个不重叠且彼此正交的信道；当主用户不通信时，其授权信道能够被认...

【技术特征摘要】
1.一种基于分级的群体智能频谱切换方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、建立CRN系统模型；步骤2、通过邻居发现过程，识别每个认知用户的邻居节点；步骤3、设计认知节点分级规则，将认知用户分成高级节点和普通节点二类；步骤4、投票组网，当节点分级完成后，所有节点统计自己和周围邻居的可用信道集合，确定通信信道；步骤5、切换重构CRN网络，当某些认知用户受到干扰时，按照一定规则，切换到其它信道，并维持整个CRN网络的完整性；步骤1所述的建立CRN系统模型，具体如下：假设CRN网络结构由M个主用户PU和N个认知用户SU构成，频谱分成P个不重叠且彼此正交的信道；当主用户不通信时，其授权信道能够被认知用户使用；第i个认知用户SUi拥有一个目标信道集合Chni；设SUi有收和发两根天线，并且同时有侦听和发信的功能；将认知用户作为节点计算；假设CRN网络中每个SU认知节点具有相同的传输距离dc,即每个节点的有效通信范围不得大于dc；定义邻接矩阵dij衡量两个认知节点SUi和SUj的连接关系,若满足dij＝1，否则为0，其中Lij表示认知节点SUi和SUj的欧几里得距离；当dij＝1时，SUi和SUj能够建立一条链路进行通信，并互称对方为自己的邻居节点，并将对方归入自己的邻居节点集中。2.根据权利要求1所述的一种基于分级的群体智能频谱切换方法，其特征在于步骤2所述的通过邻居发现过程，构建每个认知用户节点的邻居网络拓扑结构图，具体如下：2-1.认知节点SUi通过频谱感知方法建立一个可用目标信道集合Chni，Chni∈P；2-2.当所有认知节点SU感知到其可用信道集合后，每个SUi在每个时隙中，从可用目标信道集合Chni中随机选择一个信道接入，但是相邻两个时隙中不允许接入相同信道，多次接入时隙后得到SUi与其邻居SUj的共同信道；2-3.根据步骤1中对邻居节点的定义，对于任意一个认知节点SUj，当其满足dij＝1，将其归入SUi的邻居节点集Nei中。3.根据权利要求2所述的一种基于分级的群体智能频谱切换方法，其特征在于步骤3所述的描述认知节点的分级规则，将认知节点分成高级节点和普通节点二类，具体如下：3-1.定义链接力Ci＝NumChni·NumNei，其中NumChni和NumNei分别表示集合Chni和Nei中元素数量，Ci...

【专利技术属性】
技术研发人员：张煜培，赵知劲，王歌，鲁华超，杨安锋，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33