認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)中一種高能效的頻譜感知周期優(yōu)化算法

王 鈺，張金成，陳可偉，王 泉

（空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，西安710051）

認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)中一種高能效的頻譜感知周期優(yōu)化算法

王 鈺，張金成*，陳可偉，王 泉

（空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，西安710051）

為了提高認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的頻譜感知能效，提出了一種高效的頻譜感知周期優(yōu)化算法。該方法通過(guò)引入貪婪因子來(lái)減少節(jié)點(diǎn)感知信道的次數(shù)，進(jìn)而達(dá)到降低感知能耗的目的。在碰撞概率和等待時(shí)延的約束下，節(jié)點(diǎn)在與信道的交互過(guò)程中實(shí)現(xiàn)對(duì)感知周期的動(dòng)態(tài)修正，達(dá)到了對(duì)信道狀態(tài)的自適應(yīng)高效感知。仿真結(jié)果表明，在不同的信道占用狀態(tài)條件下，該算法相比固定感知周期的方法，有效地提高了感知能效，適于在認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)中實(shí)施。

認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)；頻譜感知；貪婪因子；感知能效

現(xiàn)有的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Networks，WSN）工作在無(wú)需授權(quán)的ISM頻段，但隨著各種無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展，在當(dāng)前固定頻譜分配模式下，這些公用頻段正日益變得擁擠，各異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)之間的同頻干擾日趨嚴(yán)重，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的共存問(wèn)題已成了制約無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題［1-2］。為此將認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)引入到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，形成了認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)（Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN）［3］，認(rèn)知能力使得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)得以動(dòng)態(tài)感知信道信息，并選擇空閑信道完成自身的數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)，減少了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間的同頻干擾。

頻譜感知作為認(rèn)知能力實(shí)現(xiàn)的第一步，在整個(gè)認(rèn)知過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用。由于CRSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)繼承了WSN低能耗、硬件資源有限、自組織等特點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)不可能實(shí)現(xiàn)全頻段的實(shí)時(shí)感知，如何在MAC層合理地控制物理層執(zhí)行頻譜感知引起了國(guó)內(nèi)外研究者的普遍關(guān)注［4-6］。現(xiàn)有算法中多使用主動(dòng)式周期感知機(jī)制，該機(jī)制中節(jié)點(diǎn)除在數(shù)據(jù)發(fā)送前進(jìn)行信道感知外，還在無(wú)數(shù)據(jù)通信的空閑時(shí)段進(jìn)行各信道的周期性感知，為節(jié)點(diǎn)的信道接入和切換提供必要的信息［7］。在空閑時(shí)段的額外感知必然會(huì)帶來(lái)感知能耗的增加，如何實(shí)現(xiàn)高能效的自適應(yīng)信道感知已成為頻譜感知的研究重點(diǎn)。

現(xiàn)有的主動(dòng)頻譜感知算法是針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)（Cognitive Radio Networks，CRN）設(shè)計(jì)的，多以最大化信道容量［8］或最小化信道感知損失［9］為優(yōu)化目標(biāo)，缺少以提高感知能效為目的的自適應(yīng)感知周期優(yōu)化算法，同時(shí)現(xiàn)有算法中沒(méi)有考慮到節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)通信過(guò)程本身對(duì)感知周期的影響。基于以上考慮，本文以降低感知能耗，提高感知能效為優(yōu)化目標(biāo)，提出一種高效的周期感知算法（Efficient Periodical Sensing Algorithm，EPSA）。文章首先分析了CRSN與CRN在頻譜感知方面的區(qū)別與相似之處，結(jié)合CRSN自身數(shù)據(jù)通信業(yè)務(wù)特點(diǎn)給出了自適應(yīng)周期感知算法的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，之后提出以提高感知能效為目標(biāo)的貪婪感知策略及貪婪抑制機(jī)制，在一定的約束條件下實(shí)現(xiàn)了高能效的自適應(yīng)頻譜感知，最后通過(guò)仿真對(duì)比驗(yàn)證了算法的良好性能。

1 自適應(yīng)感知周期

1.1 CRSN節(jié)點(diǎn)的感知任務(wù)特性

CRSN節(jié)點(diǎn)工作在ISM公用頻段，區(qū)別于CRN節(jié)點(diǎn)，在CRSN中不存在授權(quán)用戶與非授權(quán)用戶的概念，異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)之間具有相同的信道接入權(quán)利，但由于其他異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)不具有認(rèn)知能力，為避免網(wǎng)絡(luò)間的同頻干擾，具有認(rèn)知能力的CRSN節(jié)點(diǎn)在通信過(guò)程中受到干擾時(shí)則退出當(dāng)前信道，等待空閑時(shí)隙的到來(lái)或執(zhí)行信道切換以繼續(xù)通信。文獻(xiàn)［10］中分析了現(xiàn)與CRSN共存于2.4 GHz頻段的短距無(wú)線通信技術(shù)，作為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾，各無(wú)線通信技術(shù)對(duì)CRSN產(chǎn)生的影響如表1所示。

表1 各無(wú)線通信技術(shù)對(duì)CRSN產(chǎn)生的影響

從表1可以看出，除藍(lán)牙外其他同頻設(shè)備都會(huì)對(duì)CRSN的通信產(chǎn)生不同程度的干擾，其中無(wú)線USB產(chǎn)生的干擾為短時(shí)干擾，干擾頻度視無(wú)線USB設(shè)備工作情況而定，而根據(jù)Wi-Fi和微波爐的工作特性可知，它們會(huì)較頻繁的占用信道，且單次占用時(shí)長(zhǎng)可能較長(zhǎng)，這使得信道在一段時(shí)間內(nèi)處于被占用狀態(tài)。CRSN節(jié)點(diǎn)在遇到短時(shí)低頻度的干擾時(shí)仍可通過(guò)感知停留在該信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，而遇到長(zhǎng)時(shí)干擾或高頻度干擾時(shí)則需要執(zhí)行信道切換。

感知以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)信道接入為目的，在CRSN節(jié)點(diǎn)接入信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^(guò)程中，接入請(qǐng)求的到達(dá)時(shí)間間隔和請(qǐng)求服務(wù)的時(shí)間分別服從參數(shù)為λt和λd的負(fù)指數(shù)分布［11］，相較于CRN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其通信數(shù)據(jù)量較小，并不需要頻繁的接入信道，同時(shí)接入信道的時(shí)間也較短。當(dāng)接入滿足一定穩(wěn)定性和可用度要求的空閑信道進(jìn)行傳輸時(shí)，發(fā)生碰撞的概率較低［12］，對(duì)信道容量要求較低，故在CRSN中感知周期優(yōu)化不以最大化空閑信道容量為目標(biāo)。但由于CRSN節(jié)點(diǎn)能量有限，為延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)工作時(shí)間，需降低感知信道獲取信息的單位能耗。為了簡(jiǎn)化研究對(duì)象，在本文中將研究范圍限定在對(duì)單節(jié)點(diǎn)單信道的研究上，不考慮節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作感知和多信道間切換對(duì)感知周期的影響。

1.2 自適應(yīng)周期感知過(guò)程

進(jìn)行頻譜感知的過(guò)程是對(duì)信道信息的獲取過(guò)程和對(duì)信道狀態(tài)變化規(guī)律的學(xué)習(xí)過(guò)程［13］，信息獲取的多少由單次感知時(shí)長(zhǎng)和感知周期共同決定。文獻(xiàn)［14］給出了在一定檢測(cè)概率Pd和誤警概率Pf條件下，頻譜感知所需要的最小感知時(shí)長(zhǎng)Ts。在本文中以此作為單次感知時(shí)長(zhǎng)，則信道信息獲取的多少僅取決于感知周期的大小，節(jié)點(diǎn)依據(jù)信道狀態(tài)變化規(guī)律自適應(yīng)的調(diào)整感知周期以達(dá)到降低能耗、提高能效的目的。節(jié)點(diǎn)的周期性感知過(guò)程如圖1所示。

圖1 周期性信道狀態(tài)感知過(guò)程

待感知信道狀態(tài)可分為空閑、占用兩種，其中TRo表示實(shí)際占用狀態(tài)的剩余時(shí)間，TRv表示實(shí)際空閑狀態(tài)的剩余時(shí)間，TLv表示損失空閑時(shí)間，TIo表示干擾占用時(shí)間，TPo表示節(jié)點(diǎn)估計(jì)的占用狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，即占用狀態(tài)感知周期，TPv表示估計(jì)的空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，即空閑狀態(tài)感知周期。將信道處于空閑、占用狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間分別用兩組獨(dú)立同分布隨機(jī)序列Xi、Yi表示（i表示狀態(tài)序列索引），相應(yīng)的分布概率密度函數(shù)為 fX(x)和 fY(y)，對(duì)信道狀態(tài)變化規(guī)律的學(xué)習(xí)即是對(duì)其分布參數(shù)的學(xué)習(xí)，但對(duì)CRSN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)而言，感知節(jié)點(diǎn)無(wú)法準(zhǔn)確地獲得信道狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)刻，進(jìn)而無(wú)法準(zhǔn)確地獲得信道狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間，只能通過(guò)感知和傳輸過(guò)程中不斷地試錯(cuò)性學(xué)習(xí)來(lái)調(diào)整感知周期，盡可能的使TPv（TPo）接近TRv（TRo），使TI（TLv）盡可能地小，即總是希望在信道狀態(tài)剛轉(zhuǎn)變后執(zhí)行信道感知，以達(dá)到對(duì)信道狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的準(zhǔn)確觀測(cè)。

對(duì)CRSN造成較大干擾的Wi-Fi和無(wú)線USB通信均為遵守802.11協(xié)議的無(wú)線通信技術(shù)，文獻(xiàn)［15］指明802.11網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流傳輸過(guò)程服從泊松分布。即信道狀態(tài)持續(xù)時(shí)間變量Xi和Yi分別服從參數(shù)為λo和λv的負(fù)指數(shù)分布，其概率密度函數(shù)可表示為：

相應(yīng)的概率分布函數(shù)分別為FX(x)和FY(y)。設(shè)信道狀態(tài)剩余時(shí)間TRo和TRv的分布函數(shù)分別為FRo(t)和FRv(t)，則它們與狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的概率分布函 數(shù) 之 間 存 在 關(guān) 系 ：FRo(t)=1-FX(x)和FRv(t)=1-FY(y)。在一次信道感知過(guò)后，節(jié)點(diǎn)對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的剩余時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)的狀態(tài)剩余時(shí)間可由式（3）（4）計(jì)算得到。

其中TD是衡量信道狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的單位時(shí)隙，為節(jié)點(diǎn)成功發(fā)送一個(gè)數(shù)據(jù)幀所需的時(shí)間，n0和n1分別為空閑狀態(tài)和占用狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的時(shí)隙計(jì)數(shù)，F(xiàn)Rv(n0TD)和FRo(n1TD)則代表了當(dāng)前狀態(tài)下信道狀態(tài)發(fā)生變化的概率，信道狀態(tài)發(fā)生變化的概率隨著持續(xù)時(shí)間的增長(zhǎng)而增大，Pcmax和Pwmax則分別表示節(jié)點(diǎn)所能容忍的最大碰撞概率和浪費(fèi)概率，節(jié)點(diǎn)以此作為對(duì)狀態(tài)剩余時(shí)間估計(jì)的約束。在Pcmax和Pwmax一定的情況下節(jié)點(diǎn)對(duì)信道狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的估計(jì)僅由信道狀態(tài)分布參數(shù)λo和λv唯一決定，本文采用最大似然估計(jì)的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)參數(shù)的估計(jì)。以對(duì)空閑狀態(tài)分布參數(shù)λv的估計(jì)為例，取最新的M個(gè)連續(xù)的空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的近似觀測(cè)值t1,t2,…,tM進(jìn)行估計(jì)計(jì)算，作為觀測(cè)平滑系數(shù)的M的大小將影響觀測(cè)值對(duì)λv的估計(jì)的時(shí)效性。根據(jù)最大似然估計(jì)理論可得似然函數(shù)：

對(duì)參數(shù)的最大似然估計(jì)可通過(guò)求解下式最大似然方程得到：

進(jìn)而可求得參數(shù)λv的最大似然估計(jì)為：

在自適應(yīng)周期感知過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)利用前一次感知周期的計(jì)算值和本次感知的結(jié)果不斷對(duì)分布參數(shù)λ?o和λ?v進(jìn)行更新，并用更新后的參數(shù)值進(jìn)行新一輪感知周期的計(jì)算。在無(wú)數(shù)據(jù)等待傳輸時(shí)，節(jié)點(diǎn)的每個(gè)主動(dòng)感知周期可分為信道感知時(shí)隙和當(dāng)前狀態(tài)持續(xù)時(shí)間兩部分，當(dāng)估計(jì)的狀態(tài)持續(xù)時(shí)間結(jié)束后則再次進(jìn)行信道感知。當(dāng)有數(shù)據(jù)等待傳輸時(shí)，節(jié)點(diǎn)首先進(jìn)行信道接入前感知，若為空閑狀態(tài)則依據(jù)當(dāng)前可用剩余時(shí)間接入信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，若在剩余時(shí)間內(nèi)完成待傳數(shù)據(jù)的傳輸則仍在既定周期感知時(shí)刻進(jìn)行信道感知，若在傳輸過(guò)程中受到干擾，則立刻停止數(shù)據(jù)的傳輸，執(zhí)行信道感知并計(jì)算占用狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間，等待下個(gè)空閑狀態(tài)的到來(lái)。若接入感知為占用狀態(tài)則重新計(jì)算占用狀態(tài)持續(xù)時(shí)間并等待空閑狀態(tài)的到來(lái)。

1.3 感知性能評(píng)價(jià)

信道的評(píng)價(jià)信息是通過(guò)多次信道感知得到的，在感知過(guò)程中，感知次數(shù)過(guò)少則會(huì)導(dǎo)致信道狀態(tài)估計(jì)錯(cuò)誤，過(guò)多的感知?jiǎng)t對(duì)信道狀態(tài)信息的更新意義不大，浪費(fèi)了節(jié)點(diǎn)有限的能量，故主動(dòng)信道感知應(yīng)以提高感知能效為優(yōu)化目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)高效的信道感知。在本文中通過(guò)設(shè)定一段時(shí)間內(nèi)的傳輸效益Btrans、檢測(cè)跟蹤效益Bcheck和平均傳輸時(shí)延Tˉwait對(duì)算法性能進(jìn)行評(píng)估，傳輸效益定義為：

其中，Ncrash為數(shù)據(jù)發(fā)送過(guò)程中受到干擾發(fā)送失敗的次數(shù)，Nsend為總的發(fā)送次數(shù)，Ncheck為總的信道感知次數(shù)，Btrans值越大表示節(jié)點(diǎn)使用盡可能少的感知次數(shù)保證了一定的成功發(fā)送概率，即周期性感知在數(shù)據(jù)成功傳輸過(guò)程中的效益高。檢測(cè)跟蹤效益定義為：

式中：Nwro-est為對(duì)信道狀態(tài)錯(cuò)誤估計(jì)的時(shí)隙數(shù)，Nstate為一段時(shí)間內(nèi)直到數(shù)據(jù)流發(fā)送完畢總的時(shí)隙數(shù)，Bcheck值越大表示對(duì)信道狀態(tài)變化正確跟蹤估計(jì)的效率越高。

平均傳輸時(shí)延Tˉwait則定義為一段時(shí)間內(nèi)從收到一次數(shù)據(jù)發(fā)送請(qǐng)求到該次請(qǐng)求發(fā)送的數(shù)據(jù)全部傳輸完畢所用時(shí)間的平均值，Tˉwait越小表示節(jié)點(diǎn)可以通過(guò)感知更好的利用信道的空閑狀態(tài)，平均傳輸時(shí)延從另一個(gè)側(cè)面反映了自適應(yīng)感知算法的性能。

2 高效的自適應(yīng)感知算法

2.1 感知周期的貪婪策略

為了提高節(jié)點(diǎn)的感知能效，在一定碰撞概率Pcmax和浪費(fèi)概率Pwmax的約束條件下，需盡可能地減少信道持續(xù)處于某一狀態(tài)時(shí)的感知次數(shù)。從式（6）可以看出，通過(guò)改變狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值大小可以影響對(duì)其分布參數(shù)大小的估計(jì)，進(jìn)而對(duì)下一感知周期的計(jì)算產(chǎn)生影響。即當(dāng)信道持續(xù)處于某一狀態(tài)時(shí)，可以通過(guò)擴(kuò)大狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值來(lái)擴(kuò)大相應(yīng)的感知周期，達(dá)到減少感知次數(shù)的目的。在前一次周期性感知結(jié)果為空閑的情況下，節(jié)點(diǎn)依據(jù)碰撞概率Pcmax和空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的分布概率FRv(t)估計(jì)此時(shí)信道狀態(tài)已變?yōu)檎加脿顟B(tài)時(shí)，需再次進(jìn)行信道感知，而實(shí)際感知結(jié)果為信道仍處于空閑狀態(tài)，此時(shí)并不將此次空閑狀態(tài)的觀測(cè)值加入估算序列，而是貪婪地?cái)U(kuò)大對(duì)信道空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的估計(jì)，引入空閑狀態(tài)貪婪因子Iv，在經(jīng)過(guò)TPv·Iv時(shí)間后再次進(jìn)行信道感知，若仍為空閑狀態(tài)，則再將此時(shí)的累計(jì)觀測(cè)值乘以空閑狀態(tài)貪婪因子Iv進(jìn)行擴(kuò)大，以此類推，感知過(guò)程如圖2所示。

圖2 空閑狀態(tài)下的貪婪感知策略

直到感知結(jié)果變?yōu)檎加脿顟B(tài)時(shí)，取前一次擴(kuò)大后的累計(jì)觀測(cè)值作為此次空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值加入估算序列，如在圖2中取TPv(1+Iv)作為觀測(cè)值加入到空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的序列中。經(jīng)累計(jì)擴(kuò)大的狀態(tài)觀測(cè)值在參與信道狀態(tài)分布參數(shù)λv的計(jì)算時(shí)，將擴(kuò)大下一次的空閑狀態(tài)感知周期，以減少信道持續(xù)處于某一狀態(tài)時(shí)的感知次數(shù)。當(dāng)信道持續(xù)處于占用狀態(tài)時(shí)可通過(guò)引入占用狀態(tài)貪婪因子Io實(shí)現(xiàn)相同的感知策略，但占用狀態(tài)持續(xù)時(shí)間觀測(cè)值的增加將導(dǎo)致信道可用度的下降，最終導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)更早地放棄對(duì)該信道的感知，這樣也節(jié)省了感知能耗。

以貪婪策略進(jìn)行信道感知，可以有效的減少節(jié)點(diǎn)的感知次數(shù)，降低感知能耗。但若只有這樣的貪婪感知策略必將導(dǎo)致信道感知周期的只增不減，最終導(dǎo)致對(duì)信道狀態(tài)的錯(cuò)誤估計(jì)，通信過(guò)程中的碰撞概率也隨之增加，同時(shí)也會(huì)錯(cuò)過(guò)可用的空閑時(shí)隙進(jìn)而增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)却龝r(shí)間，感知能效也因此下降，因而需要一定的抑制機(jī)制來(lái)提高信道狀態(tài)估計(jì)的正確性，以提高檢測(cè)跟蹤效益。

2.2 貪婪策略的抑制

進(jìn)行主動(dòng)信道感知的目的是為節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)接入信道提供必要的信道評(píng)價(jià)信息［16］，而節(jié)點(diǎn)接入信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸則可以看作是對(duì)信道狀態(tài)估計(jì)的檢驗(yàn)過(guò)程，沒(méi)有數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)也就沒(méi)有感知能效可言，故數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程在信道感知中起著檢驗(yàn)和修正信道感知行為的作用。

當(dāng)有數(shù)據(jù)等待發(fā)送時(shí)，在接入信道前為進(jìn)一步確認(rèn)信道狀態(tài)需進(jìn)行接入前感知，若感知結(jié)果為空閑狀態(tài)，則證明信道狀態(tài)估計(jì)正確，并依據(jù)估計(jì)的信道空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，計(jì)算當(dāng)前接入信道的剩余可用時(shí)間：

式中：Tlast表示依據(jù)前一次主動(dòng)感知計(jì)算得到的空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，Tinterval表示距前一次主動(dòng)感知的時(shí)間間隔，節(jié)點(diǎn)依據(jù)信道當(dāng)前剩余可用時(shí)間Tavailable接入信道進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，每完成一個(gè)時(shí)隙的數(shù)據(jù)傳輸再對(duì)Tavailable進(jìn)行一次更新。若在可用時(shí)間內(nèi)完成等待數(shù)據(jù)的傳輸則退出信道，繼續(xù)按照感知周期在下一個(gè)感知時(shí)刻進(jìn)行感知。若在周期性感知時(shí)刻到來(lái)時(shí)仍有未傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，節(jié)點(diǎn)也應(yīng)退出傳輸狀態(tài)進(jìn)行周期性感知，未傳輸?shù)臄?shù)據(jù)則在下一個(gè)空閑時(shí)隙進(jìn)行傳輸。若接入感知的結(jié)果為占用狀態(tài)，則證明信道狀態(tài)估計(jì)錯(cuò)誤，并將此時(shí)的時(shí)間間隔Tinterval作為空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值加入觀測(cè)序列，由于Tinterval＜Tlast，通過(guò)影響分布參數(shù)λv的計(jì)算將使得空閑狀態(tài)感知周期減小，起到對(duì)空閑狀態(tài)貪婪策略的抑制作用。

若節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中受到來(lái)自其他異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的干擾，則提前退出該信道。這說(shuō)明之前對(duì)信道空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的估計(jì)是錯(cuò)誤的，此時(shí)的信道空閑狀態(tài)持續(xù)時(shí)間觀測(cè)值應(yīng)為：

同時(shí)，節(jié)點(diǎn)收到的數(shù)據(jù)發(fā)送請(qǐng)求通常是具有時(shí)效性的，即有最大可容忍發(fā)送等待時(shí)延Twaitmax，若收到數(shù)據(jù)發(fā)送請(qǐng)求時(shí)依據(jù)前一次周期性信道感知結(jié)果估計(jì)當(dāng)前信道狀態(tài)為占用狀態(tài)且數(shù)據(jù)等待時(shí)間Twait＞Twaitmax時(shí)，若當(dāng)前信道的評(píng)價(jià)指標(biāo)高于其他預(yù)備信道，則對(duì)當(dāng)前信道進(jìn)行主動(dòng)感知，以發(fā)現(xiàn)被錯(cuò)誤估計(jì)的占用狀態(tài)。若感知結(jié)果為空閑狀態(tài)，則將本次感知作為接入感知，計(jì)算當(dāng)前可用剩余時(shí)間。并將此時(shí)的時(shí)間間隔Tinterval作為此次占用狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值加入觀測(cè)序列，同樣Tinterval＜Tlast，這將影響分布參數(shù)λo的計(jì)算使得占用狀態(tài)感知周期減小，起到對(duì)占用狀態(tài)貪婪策略的抑制作用，減少數(shù)據(jù)的等待時(shí)延。

3 仿真分析

在這一部分，為驗(yàn)證算法的有效性使用MATLAB進(jìn)行仿真分析。由于影響算法性能的參數(shù)較多，現(xiàn)將關(guān)鍵參數(shù)列于表2，其中Np和Nd分別表示仿真時(shí)間段內(nèi)信道被異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)占用的次數(shù)和節(jié)點(diǎn)收到數(shù)據(jù)發(fā)送請(qǐng)求的次數(shù)，Tinit表示初始感知周期。參數(shù)典型值的設(shè)置是依據(jù)CRSN的感知任務(wù)特點(diǎn)和自身的數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)特點(diǎn)設(shè)置的，在仿真過(guò)程中使用控制變量法進(jìn)行對(duì)比分析，固定不變的參數(shù)在仿真中取典型值進(jìn)行設(shè)置。

表2 關(guān)鍵仿真參數(shù)設(shè)置

首先分析三個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)在不同信道占用度情況下的變化情況，固定λv不變改變?chǔ)薿的大小，以模擬不同的信道占用情況，仿真結(jié)果如圖3所示。從圖中可以看出在信道占用度較低時(shí)，傳輸時(shí)延較小，感知性能和傳輸效率均較高，但隨著信道占用度的提高傳輸時(shí)延也隨之增大，感知和傳輸性能則隨之降低，這也符合理論分析的結(jié)果，占用度增加，貪婪策略將隨著信道狀態(tài)錯(cuò)誤估計(jì)次數(shù)的增加而受到抑制，也就需要更多的感知次數(shù)以保證對(duì)信道狀態(tài)的正確估計(jì)。從圖中還可以看出Btrans與Bcheck基本滿足正相關(guān)關(guān)系，故在之后的分析中只選用Btrans和Twait作為感知性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。

圖3 算法性能隨信道占用狀態(tài)分布參數(shù)的變化

在現(xiàn)有感知算法中缺少針對(duì)認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)自身特點(diǎn)的感知周期優(yōu)化的算法，故本文選取固定檢測(cè)周期算法作為對(duì)照算法。在不同的信道占用情況下兩種算法的性能對(duì)比如圖4所示。從圖中可以看出在信道占用度較低時(shí)EPSA算法性能明顯高于周期檢測(cè)算法，且等待延時(shí)與固定周期感知算法基本相同，隨著占用度的提高，兩種算法的感知性能均有所下降，EPSA算法在犧牲一定等待延時(shí)的情況下保持了較高的感知能效。

圖4 不同占用狀態(tài)分布參數(shù)下EPSA與周期檢測(cè)的算法性能比較

圖5為針對(duì)不同的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)情況對(duì)算法性能的對(duì)比分析。改變參數(shù)λd的大小以模擬網(wǎng)絡(luò)中不同類型節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量，λd=0.2,0.5,0.8分別代表傳感網(wǎng)絡(luò)中的末端節(jié)點(diǎn)、簇頭節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)量大小，從圖5（a）中可以看出算法性能受數(shù)據(jù)量變化影響較大，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量的增大，節(jié)點(diǎn)在發(fā)送過(guò)程中發(fā)生碰撞的可能性增加，感知次數(shù)也隨之增加，數(shù)據(jù)傳輸效益相應(yīng)下降，同時(shí)數(shù)據(jù)由于碰撞導(dǎo)致的等待時(shí)延也會(huì)增加。改變參數(shù)Twaitmax的大小以仿真有著不同實(shí)時(shí)性要求的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，Twaitmax=80,160,240分別代表不同的傳輸緊急程度，從圖5(b)中可以看出當(dāng)容忍延時(shí)較小時(shí)，在信道占用惡化的情況下，節(jié)點(diǎn)需要發(fā)起更多的信道挑戰(zhàn)感知，導(dǎo)致感知次數(shù)增加，傳輸效益下降。

圖5 不同數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)情況下算法性能的變化

圖6分別對(duì)影響算法性能的貪婪因子Iv和觀測(cè)平滑系數(shù)M進(jìn)行對(duì)比分析。不同的貪婪因子大小代表不同的貪婪程度，貪婪因子越大感知間隔也就越容易增大，感知間隔的增大在減少采樣次數(shù)同時(shí)，也會(huì)增多對(duì)信道狀態(tài)估計(jì)錯(cuò)誤的可能性，也就增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)呐鲎哺怕省膱D6（a）中可以看出在低信道占用條件下，較大的貪婪因子取得了較好的傳輸效益，但隨著信道占用情況的惡化，碰撞次數(shù)增加導(dǎo)致傳輸效益下降。不同的觀測(cè)平滑系數(shù)M代表了在更新分布參數(shù)時(shí)所包含的歷史信息不同，M值越大感知周期的變化越緩慢，受單個(gè)觀測(cè)樣本的影響越小，但對(duì)信道的動(dòng)態(tài)跟蹤性能也就越差，性能越接近于固定周期感知，如圖6（b）所示，其性能對(duì)比分析情況與圖4分析相似。

圖6 不同關(guān)鍵參數(shù)對(duì)算法性能的影響

綜合上述仿真分析可知：EPSA算法以犧牲一定的等待時(shí)延為代價(jià)實(shí)現(xiàn)了對(duì)感知能效的提升，在信道占用度較低和數(shù)據(jù)量較少的情況下有效的降低了感知能耗，適于在低能耗和低數(shù)據(jù)率的認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)中實(shí)施。

4 結(jié)論

在對(duì)認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)頻譜感知任務(wù)特性分析的基礎(chǔ)上，提出了一種以提高感知能效為目的的自適應(yīng)周期感知算法。通過(guò)引入貪婪因子來(lái)減少信道持續(xù)處于某一狀態(tài)時(shí)的感知次數(shù)，改變信道狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的觀測(cè)值來(lái)影響節(jié)點(diǎn)對(duì)信道狀態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)，進(jìn)而影響感知周期的計(jì)算，同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)傳輸對(duì)感知周期變化的影響。算法在犧牲一定等待時(shí)延的情況下，有效的提高了感知能效，降低了節(jié)點(diǎn)的感知能耗。通過(guò)仿真分析驗(yàn)證，證明了該算法適用于低能耗和低數(shù)據(jù)率的認(rèn)知無(wú)線傳感網(wǎng)。

［1］章堅(jiān)武，趙琪，鄒婧媛，等.避免干擾的低能耗無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)頻譜分配算法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2009，22（10）：1481-1485.

［2］Wong Chiming，Hsu Wenpin.Short Paper：Study on Cognitive Radio in IEEE802.15.4 Wireless Sensor Networks［C］//IEEE World Forum on Internet of Things，Seoul，2014：179-180.

［3］Akan O B，Karli O B，Ergul o.Cognitive Radio Sensor Networks［J］.IEEE Network Magazine，2009，23（4）：34-40.

［4］魏苗，練秋生.基于壓縮傳感的寬帶頻譜協(xié)方差感知算法［J］.傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2011，24（7）：1022-1026.

［5］Hemant M Baradkar，Dr Sudhir G Akojwar.Implementation of Energy Detection Method for Spectrum Sensing in Cognitive Radio Based Embedded Wireless Sensor Network Node［C］//International Conference on Electronic Systems，Signal Processing and Computing Technologies，Nagpur，2014：490-495.

［6］Ding Guoru，Wu Qihui，Song Fei，et al.Spectrum Sensing in Opportunity-Heterogeneous Cognitive Sensor Networks：How to Cooperate［J］.IEEE Sensor Journal，2013，13（11）：4247-4255.

［7］Zhao Q C，Geirhofer S，Tong L.Opportunistic Spectrum Access Via Periodic Channel Sensing［J］.IEEE Trans on Signal Processing，2008，56（2）：785-796.

［8］Hoang A T，Liang Y H，Zeng Y H.Adaptive Joint Scheduling of Spectrum Sensing and Data Transmission in Cognitive Radio Network［J］.IEEE Trans.on Communications，2010，58（1）：235-246.

［9］郭彩麗，曾志民，馮春燕，等.一種異步頻譜檢測(cè)周期優(yōu)化模型及自適應(yīng)模糊調(diào)整算法［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2009，31（4）：920-924.

［10］陳林星，曾曦.短距離無(wú)線通信系統(tǒng)技術(shù)［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2013：10-14.

［11］Ali H Mahdi，Mohamed A Kalil，Andreas Mitschele-Thiel.Cross Layer Optimization for Efficient Spectrum Utilization in Cognitive Radio［C］//International Conference on Computing Networking and Communications，San Diego，2013：305-309.

［12］Shah G A，Gungor V C，Akan O B.A Cross-Layer Qos-Aware Communication Framework in Cognitive Radio Sensor Networks for Smart Grid Applications［J］.IEEE Trans on Industrial Informatics，2013，9（3）：1477-1485.

［13］Aydin M E，Safdar G A，Aslam N.A Novel Learning-Based Spectrum Sensing Technique for Cognitive Radio Networks［C］//International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops（WAINA），Barcelona，2013：505-510.

［14］許瑞琛，蔣挺.一種認(rèn)知無(wú)線電周期數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化機(jī)制［J］.電子與信息學(xué)報(bào)，2013，35（7）：1694-1699.

［15］Geirhofer S，Tong L，Sadler B M.Dynamic Spectrum Access in the Time Domain：Modeling and Exploiting White Space［J］.IEEE Communications Magazine，2007，49（7）：66-72.

［16］Qiao Xiaoyu，Tan Zhenhui，Li Jiajun.Combined Optimization of Spectrum Handoff and Spectrum Sensing for Cognitive Radio System［C］//The 7th International Conference on Wireless Communication Networking and Mobile Computing（WiCom），Wuhan，2011：1-4.

王 鈺（1990-），男，碩士研究生，研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中頻譜管理關(guān)鍵技術(shù)，nfswy1990@163.com；

張金成（1960-），男，碩士，教授，研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理以及微處理器技術(shù)，zjc6011@163.com。

An Energy Efficient Spectrum Sensing Period Optimization Algorithm in Cognitive Radio Sensor Networks

WANG Yu，ZHANG Jincheng*，CHEN Kewei，WANG Quan
（AFEU，Air and Missile Defense College，Xi'an 710051，China）

In order to improve the efficiency of spectrum sensing in cognitive radio sensor networks，an energy efficient spectrum sensing period optimization algorithm is proposed.The greedy factor is introduced to reduce the times of spectrum sensing so that the power of this method is lower than conventional ones.With the constraint of collision probability and waiting delay，the sensing period is adaptive adjusted through the interaction with channel.The simulation results show that，with different distributed parameter of channel state，this algorithm can effectively improve the efficiency of spectrum sensing，comparing with fixed periodical sensing method.And it is enforceable for cognitive radio sensor networks.

Cognitive radio sensor networks；Spectrum sensing；Greedy factor；Sensing efficiency

TP393

A

1004-1699（2015）08-1221-07

??7230

10.3969/j.issn.1004-1699.2015.08.020

2015-03-03 修改日期：2015-05-25