[发明专利]一种基于节点信息的认知无线传感器网络频谱检测方法

说明书

技术领域

本发明设计一种基于传感器节点地理信息，通过提出的分块算法以及两次检测机制高效地进行动态频谱检测，提升认知无线传感器网络检测性能并提高系统能效的方法，属于认知无线电网络和传感器网络交叉技术应用领域。

背景技术

认知无线电(CR)作为一种智能的无线电技术，于20世纪末被提出，用以促进频谱资源的有效利用。CR技术实现动态频谱接入(DSA)代替静态频谱接入(SCA)，将频谱资源加以合理利用，缓解了频谱资源紧张的状况。

由于认知无线电技术发展前景良好，CR技术在有的设备中已经出现。例如，在WLAN设备和码分多址(CDMA)网络中都已经使用了认知技术，以便更加高效的使用频谱。管理部门、标准化协议组、高等院校和通信产业联盟纷纷对其进行了相关的学术研究，并通过举办各种关于认知无线电的国际研讨会以促进该领域的巨大发展。可以预见不久的将来，CR技术作为一种解决频谱资源短缺、提高频谱效率的智能无线电技术，会为电信市场带来巨大的应用价值。

通过频谱感知和环境适应，非授权用户(SU)能够有效地利用空闲频谱并且对授权用户(PU)的通信不能造成干扰。认知无线电必须持续地感知周围的频谱环境，并且需要准确、可靠地检测PU是否出现在空闲频谱中，一旦检测到PU重新使用空闲频谱，SU必须寻找或等待新的空闲频段继续通信。目前频谱检测的基本方法主要包括匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳特征检测等。并各有自身的优缺点：能量检测算法无需知道授权用户信号的任何先验信息，实现简单，复杂度低，非常适合用于CR系统。但是与其它本地检测算法相比，能量检测的检测性能较低，算法受噪声不确定性影响明显。匹配滤波器检测需要事先知道授权用户的信息，对授权用户要有专门的接收器；需要定时和频率同步。除此之外，匹配滤波器检测计算量也比较大,如果先验信息不准确，匹配滤波器的性能会大大下降，其主要优点是能以较快速度准确检测PU是否存在。循环平稳特征检测的感知敏感性优于能量检测，在低信噪比的环境中能获得更好的检测性能，但这种方法的计算复杂度较高。

无线传感器网络(WSN)是一种新兴的技术。微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步，推动了低功耗多功能传感器的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能，提供了一个全新的分布式信息搜集和处理平台，广阔的应用前景掀起了国内外对WSN网络的研究热潮。

WSN传感器节点可以通过人工埋放、飞行器散播等方式配置到观测区域。之后，这些节点以自组织的方式构成网络，并将感知到的数据传输汇聚节点，而汇聚节点则可以将整个区域的数据传输到远程中心，同时也可以将用户的查询请求发送到传感器网络中。在这种网络体系结构中，每个节点既可以是感知节点，具有感知环境信息的功能，也可以是路由节点，将接收到的数据向汇聚节点转发。将WSN网络引入到CR领域称作为认知无线传感器网络(CRSN)，其优点是众多的节点能够实时对PU进行监测、感知，并能对这些检测信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到相应汇聚节点，汇聚节点进一步将信息整合并传送给远端的数据融合中心(FC)，SU根据FC的判决结果接入相应的空闲信道。

发明内容

技术问题：认知无线传感器网络(CRSN)节点电源一般决定着网络的寿命。CRSN需要快速、准确地检测授权用户(PU)状态的变化，而PU状态的改变可以近似看作是是离散的，若检测区域内所有的感知节点始终都处于检测状态，势必造成能源浪费、系统整体能效降低等问题，本发明提出一种基于节点信息的认知无线传感器网络频谱检测方法，解决上述问题，以有效地提升CRSN检测性能时，提高整个系统能效。

技术方案：本发明所述一种基于节点信息的认知无线传感器网络频谱检测方法包括检测区域分块算法和两次检测机制，其中初级检测模型高效地对PU进行频谱检测，实现非授权用户(SU)的快速接入；分块算法和二级检测模型进一步提升系统的检测性能，并提高系统能效。本发明所述的初级传感器节点和二级检测节点网络是在监测区域内通过相互通信各自而形成子网络，各节点均能感知网络覆盖区域内目标对象的信息；不同的是一级检测节点直接将信息发送给融合中心(FC)，二级节点将信息反送给所在子区域内汇聚节点，汇聚节点再将信息打包发送给FC。

本发明所述一种基于节点信息的认知无线传感器网络频谱检测方法包括以下步骤：

步骤1)用户输入认知无线传感器网络CRSN检测区域半径R_φ；