无线网络中多用户信道的认知分配方法组成比例

本发明专利技术提供无线网络中多用户信道的认知分配方法，属于认知无线传感器网络领域。首先初始化认知无线传感器网络模型；然后基于自适应PU数量路由的节点分簇，包括路由的建立与节点分簇；之后节点对信道的认知检测以及网络吞吐问题的建立；最后基于蛙跳博弈优化算法的频谱分配。经过实验验证，本发明专利技术算法不单适用于理想的自由空间模型，同时也适用于大尺度衰落的正态对数模型与小尺度衰落的莱斯模型。由于不同的下对应有不同的信道指数，因此经过算法后的全局收益与并不是正相关。后的全局收益与并不是正相关。后的全局收益与并不是正相关。

【技术实现步骤摘要】
无线网络中多用户信道的认知分配方法


[0001]本专利技术属于认知无线传感器网络领域，涉及无线网络中多用户信道的认知分配方法，可以在认知传感器网络所涉及的相关领域进行使用。

技术介绍

[0002]认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN)将认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术引入无线传感器网络，使每个传感器节点拥有频谱感知和动态接入频谱的能力。随着频谱资源日益受限的发展现状，为保证主用户(Primary user，PU)优先使用频谱，势必需要对作为次用户(Secondary user，SU)的网络节点进行必要的频谱的限制。基于CR技术机会利用频谱特性，在频谱受限情况下CRSN相比于传统的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)可以有效减少信道碰撞和竞争所造成的时延和能耗。SU在认知到频谱空闲时才有占用的权限，目前频谱认知可使用能量检测(Energy Detection，ED)、匹配滤波器检测(Matched Filter Detection,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.无线网络中多用户信道的认知分配方法，其特征在于，步骤如下：步骤一、初始化认知无线传感器网络模型；步骤二、基于自适应PU数量路由的节点分簇，包括路由的建立与节点分簇；步骤三、节点对信道的认知检测；步骤四、网络吞吐问题的建立；步骤五、基于蛙跳博弈优化算法的频谱分配。2.根据权利要求1所述的无线网络中多用户信道的认知分配方法，其特征在于，步骤一具体过程为：设一个认知无线传感器网络CRSN中随机分布M个主用户PU与N个次用户SU，其中PU＝{pu
m
|m＝1,2,
…
,M}，SU＝{su
n
|n＝1,2,
…
,N}；基于频分复用与PU均等原则，将网络中的频谱资源均匀分割成M个信道C＝{c
m
|m＝1,2,
…
,M}，并对应分配给每个PU，其中PU信号功率符合正态分布且均值为0；SU节点采用一种区分接收与发送的工作方式，将一个节点的收发工作分给两根天线完成；基于已知的PU位置与通信信息，将CRSN网络中每个PU占用信道的行为类比为一个马尔可夫过程；对于每个时长为T的时隙，SU将每个时隙分为认知与传输两个阶段，其中每个时隙开始的τ时间内为认知阶段，剩余的T
‑
τ时间为传输阶段；在认知阶段pu
m
占用信道c
m
，并以p
m
和q
m
分别表示c
m
在当前时隙上信道状态由空闲转为占用和由占用转为空闲的概率；当信道空闲时，SU才能机会的进行传输，因此信道c
m
的理论传输占比D
m
如式(1)：3.根据权利要求1所述的一种无线网络中多用户信道的认知分配方法，其特征在于，步骤二中三角剖分分层的自适应PU数量路由APRT的建立为：CRSN中网络路由对于吞吐的影响大，因此提出三角剖分分层的自适应PU数量路由APRT，APRT路由的生成可分为分层与分配两步：分层阶段：网络内所有SU节点包括基站将进行三角剖分，随后以基站为中心，对网络进行分层；分层逻辑为与基站有直接边连接的即为第一层节点，由于基站可同时接收所有信道数据，因此热区节点不必局限于复用一条信道，因此为了最大化热区节点的吞吐，作出以下限制：限制第一层的节点数量不超过信道数量M，因此将第一层中节点依据与基站的欧式距离进行排序，距离远的节点将直接放入第二层中；其后的各层节点遵从与第i层中节点拥有直连边的节点即为第i+1层节点，且一个节点不会处于多层；分配阶段：按照从小到大的顺序依次选择路由层，遍历第i层，依据欧氏距离为其中节点选择最多两个第i+1层的节点作为上跳节点；APRT中限制多枝节点与热区节点数量的规则如式(3)与式(4)所示：
其中，A＝{a
k
＝|l
k
|
‑
1|k＝1,2,...K}为L对应的簇中上跳节点数量矩阵；|
·
|表示取集合的元素数量，建立三角剖分分层的自适应PU数量路由后就可以进行节点分簇。4.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化算法的认知频谱分配方法，其特征在于，节点分簇过程为：节点区分接收与发送的工作方式在保证发送信道与其下跳节点的接收信道相同的情况下，解除其下跳节点的发送信道选择限制；SU的接收与发送信道分别为互不相同的独立信道，因此认知无线传感器网络CRSN整体呈现出一种以信道为区分标志的类分簇结构，实现部分节点的绑定，构成的簇彼此之间可具有相同节点，但除以基站作为下跳节点的簇，不会有两个簇的下跳节点相同；簇内节点绑定之后，将原本对节点信道分配问题转换为对簇的信道分配问题；在信道分配中临近簇之间需尽量分配不同的信道；在路由确定后，各个簇随之确定，则存在的K个簇构成的集合L可描述如式(2)：其中，k＝1,2,...,K；l
k
(0)为簇l
k
的唯一下跳节点；l
k
(i)∈SU,1≤i≤K则是簇l
k
中的上跳节点，BS为基站；各个上跳节点基于频分复用原则共享信道。5.根据权利要求1所述的一种基于博弈优化算法的认知频谱分配方法，其特征在于，步骤三具体过程为：通过各个节点对PU的认知信息在基站的融合以求取PU的占空比；节点的认知传输模型：在时长τ内SU对信道能量采样了N
T
次，PU的发射信号x
PU
服从正态分布，则在SU处接收的对应信道中信号x也服从正态分布，由于SU具有认知能力，因此SU可计算得到所接收PU的信号强度方差δ
x2
：根据已知的呈正态分布的网络噪声方差δ
w2
，可得su
n
认知c
m
检测概率Q
n,m
如式(5)：γ＝βN
T
+(1
‑
β)N
T
(SNR+1) (6)其中，Q(
·
)表示正态分布右尾函数；β为检测因子，其取值区间为[0,1]；SNR＝δ
x2
/δ
w2
；计算得su<...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦宁宁，蒋孜浩，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：