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认知无线传感器网络的协作频谱感知
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:信息与控制
  • 时间:2015.5.25
  • 页码:430-435
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016, [2]中国科学院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳110016, [3]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61233007,61202418,61304263);中国科学院科技创新交叉与合作团队计划--面向智能电网安全监控及信息互动的网络与系统技术;辽宁省自然科学基金资助项目(2014020081)
  • 相关项目:面向ISM频段无线传感器网络的合作共存与优化技术
中文摘要:

为了提高无线传感器网络在过度拥挤的ISM(industrial scientific medical)频段的传输性能,结合认知无线电的协作频谱感知技术,提出了一种新的认知无线传感器网络架构.网络中的认知节点采用能量检测算法对本地的多信道进行联合检测及局部判决.汇聚节点对协作的认知节点上传的局部感知结果进行决策融合,并根据全局判决结果调度传感节点在最佳信道进行通信.在满足信道检测率要求的前提下,以最大化网络吞吐量为目标,对协作感知的决策融合准则和认知节点数量进行了优化.仿真结果表明,优化后的协作感知策略仅需少量的认知节点即可保证网络的可靠传输,在降低网络能耗和设备成本的同时,显著提升网络吞吐量.

英文摘要:

Aiming to improve the transmission performance of the wireless sensor network ( WSN ) in the over- crowded ISM (industrial scientific medical) band, this paper proposes a novel cognitive wireless sensor net- work (CWSN) architecture by combining the cooperative spectrum sensing (CSS) technology in cognitive ra- dio. In the CWSN, cognitive nodes first perform joint detection by energy detection and make decisions for lo- cal multiple channels. Then the sink node makes a decision fusion based on the local sensing results from co- operative cognitive nodes, and schedules sensor nodes to communicate on the best channel according to the global decision. On the premise of meeting channel detection requirements, the decision fusion rule and the number of cognitive nodes are optimized for maximizing network throughput. Simulation results show that the optimized CSS strategy can guarantee reliable transmission with a few cognitive nodes and significantly improve the network throughput while reducing network energy consumption and device cost.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12960