CRSN輕量級信道選擇算法

傅宇，余強，余娜，趙石真

（1.西華大學計算機與軟件工程學院，成都　610039，2.西華大學外國語學院，成都　610039）

CRSN輕量級信道選擇算法

傅宇1，余強1，余娜2，趙石真1

（1.西華大學計算機與軟件工程學院，成都610039，2.西華大學外國語學院，成都610039）

0　引言

無線傳感器網絡（WSN）［1］在我們生活中的應用已經越來越普遍，然而其靜態分配靜態資源分配方法使得很多頻段未得到充分利用，造成了對頻譜資源極大的浪費，于是認知無線傳感器網絡（CRSN［2-3］）應運而生，動態地利用閑置空穴頻譜，大大提高了頻譜資源的利用率，是解決當前頻譜資源短缺的有效途徑之一。為了保證信道選擇的正確性要求感知結果有很高的準確性。考慮到傳感網絡分布的復雜性及拓撲網絡的易變性，不同的信道條件下鏈路質量表現也不盡相同，通常為了保證感知信息的準確性會采用聯合感知的方法［4］或者使用先驗概率進行信道預判以進行選擇［5］，亦可能是基于學習的機制，根據歷史信息做出信道選擇，這些算法能在一定程度上保證感知的準確性，但是算法復雜度以及對能耗的要求一般較大，本文使用信道感知和鏈路感知相結合的方式，既保證了感知結果的準確性又大大地降低了算法的復雜度及能耗。

1　改進型預測算法分析

CRs表示認知節點；CRd表示目的節點；CRM表示中間轉發節點；PS表示主用戶授權信道；8個相互正交的信道的WSN網絡，sink節點配置8個接口 （即sink節點能夠同時在8個信道上收發數據包）；在目標區域內隨機分布N個CRs用戶對以及M個PS用戶節點，PS預先分配授權信道，CRs能夠對當前信道進行感知并識別出PS用戶的到來以主動避讓，CRS用戶能夠根據算法切換到任意當前可用信道進行數據的傳輸。

主用戶對信道占用情況可以使用“生-滅”過程描述，即將主用戶對信道的使用與否用“生”、“滅”來描述，假設主用戶的出生率為αn，死亡率為βn，由此可以得到主用戶占用信道的概率Pon=αn/（αn+βn）以及離開的概率Poff=βn（αn+βn）；通信信道環境的狀況可以通過噪聲對信道的累計干擾作為指標（PSINR）。通過信道和鏈路質量聯合感知的方式確定最適合數據傳輸的信道，有效地保證了感知的準確性，充分利用空穴頻譜，在保證較低能耗的前提下提高了網絡吞吐量。

2　輕量級信道選擇算法

當前信道的信噪比PSINR定義為：

其中Psignal、Pnoise、Pinterface分別表示信號功率、 噪聲功率以及干擾功率。表示某一時刻干擾功率之和。平均檢測概率可以表示為：

式中γ表示檢測信噪比PSINR，fγ（x）表示信號在衰落環境下的分布函數。其中瑞利衰落信道下萊斯信道下式中K是萊斯因子。

相同的鏈路在信道質量較好時往往有更好的表現，鏈路穩定性可以表示為：

其中，PRR表示數據包的接受率，可以反映鏈路的穩定性，σPRR表示PRR的標準方差，uPRR表示PRR的均值。

SANR反映了信道的狀態信息，但是由于受節點分布地理空間位置、傳感距離，以及拓撲變化的影響，僅由SANR不能保證傳感數據的有效性，為了保證數據的可靠性，這里綜合考慮PRR及鏈路穩定性：

式中ω1∈［0，1］，ω2∈［0，1］，且ω1+ω2=1，ω1=0.7時當前信道狀態較好，應該動態接入該信道進行數據的傳輸。

3　仿真及分析

8個相互正交的信道覆蓋在一個65m×65m的正方形場景內，覆蓋范圍內隨機分布25個認知節點，相鄰節點間距離20m，由仿真結果可以看到，隨著比特率的不斷增加（x軸），結合了頻譜感知和鏈路狀態的輕量級算法，在x軸取7時優勢已經開始顯現，當比特率不斷增加時，優勢愈來愈明顯。仿真證明了該輕量級算法在吞吐量上明顯優于頻譜感知。

圖1　吞吐量

4　結語

通過對頻譜和鏈路狀態信息感知，并通過本文提供的算法，有效地改善傳感網絡在能耗及吞吐量上的表現，該算法的特點是結合信道以及鏈路的特征參數進行信道決策而不是通過聯合頻譜感知的方式，在改善網絡性能的同時，保證算法的輕量，是傳感感知研究的新思路，為以后的研究提供了參考。本文假設網絡是無方向的，即不考慮鏈路不對稱性對網絡的影響，進一步研究考慮關注在節點網絡中數據傳輸的方向性對網絡吞吐量的影響。

［1］Suleiman Zubair，Norsheila Fisal，Yakubu S.etal Assessing routing strategies for cognitive radio sensor networks［J］.Sensors，2013: 13005-13038.

［2］Tennina，Stefano，Bouroche e tal..EMMON:A WSN system architecture for large scale and dense real-time embedded monitoring.［C］// IEEE Computer Society，2011 IFIP 9th International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing，2011:150-157

［3］Hussain，Md.Asdaque，Khan et al.WSN research activities for military application.［C］//Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.2009:271-274.

［4］雷維嘉，高孝平，謝顯中.時間空間聯合頻譜檢測認知協作分集系統的中斷概率分析.Signal Processing，2013，29（2）

［5］朱曉剛，楊兵，許華杰.支持無線傳感器網絡多目標跟蹤的最鄰近數據關聯算法研究.計算機科學，2011，38（5）

Cognitive Radio；Dynamic Spectrum Access；Spectrum Sensing；Link

CRSN Lightweight Channel Selection Algorithm

FU Yu1，YU Qiang1，YU Na2，ZHAO Shi-zhen1
（1.School of Computer and Software Engineering，Xihua university，Chengdu610039；2.School of Foreign Language and Culture，Xihua university，Chengdu 610039）

1007-1423（2015）19-0008-03

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.19.002

傅宇（1989-），男，安徽六安人，碩士研究生，研究方向為認知無線傳感器網絡、嵌入式系統、物聯網

余強（1973-），男，四川成都人，副教授，博士，CCF會員，研究方向為分布式計算、嵌入式系統、物聯網

余娜（1991-），女，安徽省池州人，碩士研究生，研究方向為認知語言學、應用語言學及認知語言學應用

趙石真（1990-），女，河南省漯河人，碩士研究生，研究方向為無線傳感器網絡、入侵檢測

2015-05-19

2015-06-27

近年對認知無線電動態頻譜接入技術研究基本上分為兩類：頻譜感知和基于概率預測，頻譜感知直接獲取物理層狀態信息能更加準確，然而由于其算法一般較為復雜，能耗較高。提出一種輕量級算法，綜合考慮信道及鏈路狀態信息用以進行信道決策，仿真表明該算法在保持較低能耗的前提下提高系統的吞吐量，降低網絡延遲。

認知無線電；動態頻譜接入；頻譜感知；鏈路

In recent years，research on cognitive radio dynamic spectrum access technology is basically divided into two categories:spectrum sensing and probabilistic forecasting，spectrum sensing direct access to the physical layer status information is more accurate，because of their algorithm is generally more complex，higher energy consumption.Proposes a lightweight algorithm，considering the channel and link state information for decision-channel，simulation shows that the algorithm increases the throughput of the system reduces network latency under the premise of maintaining low power consumption.