论文总字数：25925字

摘 要

由于认知无线传感器网络（CRSN）从无线传感器网络（WSN）继承来的资源限制性，对于CRSN仍然需要采取节能措施。而分簇是一种解决CRSN能量损耗的有效方式。现有的对于WSN和认知无线电网络的簇方法没有考虑CR特性和能量与硬件挑战，并不适用于CRSN。因此，如何为CRSN提出分簇算法是众多学者关注的问题。

本文主要分析和研究CRSN事件驱使频谱感知分簇算法，通过MATLAB进行仿真，并分析仿真结果。首先深入了解CRSN，讨论CRSN的基本概念、动态频谱管理和应用领域等。其次，深入分析研究事件驱使频谱感知分簇算法ESAC。一旦发现一个事件，就在事件与汇聚节点之间建立簇，簇仅仅建立在于事件和汇聚节点之间，事件不再发生时就不需要建立簇。最后，通过MATLAB仿真分析了不同条件下的簇节点概率，并衡量了分簇前和分簇后两种不同阶段的信道使用情况。

关键词：认知无线传感器网络 频谱感知 节能 事件驱使

Research on Event-driven Spectrum-Aware Clustering in

Cognitive Radio Sensor Networks

Abstract

Though cognitive radio sensor networks (CRSN) improve spectrum utilization by DSA capability, energy-efficient solutions for CRSN are still required due to resource-constrained nature of CRSN inherited from wireless sensor networks (WSN). Clustering is an efficient way to decrease energy consumption. Existing clustering approaches for WSN which do not consider CR capability are not applicable in CRSN, and existing solutions for cognitive radio networks are not suitable for sensor networks as they do not take into account energy and hardware challenges. Therefore, how to form cluster in CRSN is a concerned problem of many scholars.

First, in this paper, we introduce cognitive radio sensor networks. The basic concept, dynamic spectrum management and potential application areas of CRSNs is discussed. Then, event-driven spectrum-aware clustering is analyzed in depth. Upon detection of an event, we determine eligible nodes for clustering according to local position of nodes between event and sink. Cluster-heads are selected among eligible nodes according to node degree, available channels and distance to the sink in their neighborhood. Clusters are between event and sink and are no longer available after the end of the event. The performance of our protocol is evaluated in terms of eligible nodes ratio and channel utilization ratio. We perform simulations by using MATLAB. Finally, we summarize our work, and some perspectives for the future work will be outlined.

Keywords: cognitive radio sensor network; spectrum-aware; energy-efficient; event-driven

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1选题背景和意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究现状 1

1.1.3研究挑战 2

1.1.4研究意义 2

1.2论文组织结构 3

第二章 认知无线传感器网络 4

2.1 CRSN基本概念 4

2.1.1从CR到CRSN 4

2.1.2 CRSN分簇的优势 5

2.2动态频谱管理 6

2.2.1频谱检测 6

2.2.2频谱决议 7

2.2.1频谱切换 7

2.3CRSN的应用领域 8

2.3.1室内探测应用 8

2.3.2多媒体应用 8

2.3.3 多类异构探测应用 8

2.3.4实时监测应用 9

2.4分布式频谱感知分簇 9

2.5本章小结 11

第三章 事件驱使频谱感知分簇算法 13

3.1 相关术语 13

3.1.1事件与汇聚节点 13

3.1.2簇节点 13

3.1.3频谱感知簇 14

3.2网络模型与假设 15

3.3算法实现 16

3.3.1决定簇节点 16

3.3.2簇建立过程 18

3.3.3 ESAC的控制消费 22

3.4 本章小结 23

第四章 算法的仿真实验与性能分析 24

4.1簇节点概率 24

4.1.1仿真场景设置 24

4.1.2事件半径变化 24

4.1.3传感器节点数变化 25

4.1.4传感器节点传输范围变化 26

4.2信道利用率 27

4.2.1 仿真场景设置 28

4.2.2 事件半径变化时的结果分析 28

4.2.2 传感器节点数变化时的结果分析 30

4.3 本章小结 31

第五章 总结与展望 32

5.1 全文总结 32

5.2 进一步的工作和展望 32

参考文献 34

致 谢 36

第一章 绪论

1.1选题背景和意义

1.1.1研究背景

近年来，无线电技术的飞速发展使得无线电资源得到普遍的利用，但是，和多数稀有资源一样，无线电资源一旦被使用就不可再生^[1]。于是，随之而来就产生了日益突出的频谱资源紧张和频谱利用率不高问题，对无线网络的发展提出了新的挑战。认知无线电（CR，Cognitive Radio）技术可以有效解决上述问题，它通过动态地改变操作参数来感知频谱^[2]，决定空白频带，以一种随机的的方式利用这些可用信道^[11]。并在主要用户出现时，动态地切换到另一个空白频带中，改善整体的频谱使用^[9]。根据这个思想，将CR与无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Networks）结合就生成新的网络范例--认知无线传感器网络^[3-4]（CRSN，Cognitive Radio Sensors Networks）。CRSN节点能够动态地接入频谱，应对突发性业务时可以随机使用信道，能够在不同频谱规则下进行通信^[12]。虽然CRSN有很多的优点可以利用，但是，由于传感器节点的固有资源限制，对CRSN仍然需要采取节能措施。

簇是一种拓扑管理机制，是减少能量消耗的有效方法，它有效的管理拓扑和增加系统的容量和稳定性^[13]。分簇是把节点组织进逻辑组中，以此增强网络的表现。分簇的目的是实现网络可测量性和稳定性，以及支持合作任务^[14]，例如信道检测和信道接入等，这对于认知无线电操作是十分必要的。所有的簇都是由三种类型的节点组成的：簇头、成员节点和边界节点。簇头是执行各种业务的中心，例如信道检测，信息融合决策等；成员节点连接到自己的簇头。簇头和成员节点提供簇内通信；位于簇边缘的边界节点可以获取相邻簇的消息，因此它们提供一种簇间通信。

1.1.2研究现状

目前，按照改善指标的差异，有多种分簇算法。关于如何选择簇头，可分为在分簇前选好簇头和在分簇后再决定簇头两种。而如果要根据节点如何选择以及信道如何分配来看，又会有如下所示许多种不同的做法^[13]。

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