CN103634913A - 基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其中，将节点的帧结构设计为分段结构，将节点的一个工作周期划分为信道感知和选择阶段、信道分配阶段、数据传输阶段以及休眠阶段。本发明在每个簇内为节点设计了一个媒介接入准则以提供簇内无竞争的通信，同时为缓解簇间通信的隐藏终端等问题，在此媒介接入准则上，设计了根据信道状态进行信道权重的赋值过程，并且为更好地减少能量消耗，还设计了一个信道选择准则。本发明方法可以在降低传输数据包能量的基础上实现更高的网络吞吐量，更低的时延和丢包率，适用于认知无线传感器网络中的频谱接入和频谱切换策略。

Description

基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法

技术领域

本发明涉及的是一种无线传感器网络技术领域的方法，尤其是一种基于分簇的认知无线传感器网络中的MAC协议，具体涉及基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法。

背景技术

由于无线传感器网络所工作在的频段是未授权频段，随着该频段越来越拥挤，认知无线电技术作为解决频谱资源受限的良好技术被引入到无线传感器网络中。结合传统无线传感器网络中节点能量有限性的特点，认知无线传感器网络（CRSN）中的能量有效性的MAC协议设计是一个重点研究方向。

现有技术中公开了O.Boyinbode，H.Le，A.Mbogho，M.Takizawa，和R.Poliah的文献“A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks（无线传感器网络中分簇算法概论）”，Proc.13th Int Network-Based Information SystemsConf,2010,pp.358–364，它对当前一些经典的无线传感器网络的分簇算法进行了分类总结和性能分析，详细介绍了LEACH和HEED等经典的分簇算法。

现有技术中公开了D.Cavalcanti，S.Das，Jianfeng Wang和K.Challapali的文献“Cognitive Radio based Wireless Sensor Networks（基于认知无线电的无线传感器网络）”，ICCCN，2008,pp.1-6.和Ozgur B.Akan，Osman B.Karli，和Ozgur Ergul的文献“Cognitive Radio Sensor Networks(认知无线电传感器网络）”，IEEE Network，July/August 2009，pp.34-40，介绍了CRSN网络的设计观念和主要原则、网络的架构、潜在的优势以及技术上的问题和挑战。给出了CRSN网络设计的研究框架。

CRSN网络中由于存在着主用户和次用户，在对CRSN网络的MAC协议设计中，一个关键的技术在于使得作为次用户的无线传感器网络节点在动态接入信道时对主用户产生最小干扰或无干扰。Shui G和Shen S的文献“A New Multi-Channel MAC ProtocolCombined with On-Demand Routing for Wireless Mesh Networks（无线网状网络中一种新的结合按需路由的多信道MAC协议）”，CSSE，2008，pp.1-8,采用控制信道和数据信道分离的方法，通过对每个节点配备两个天线,分别监控控制信道和数据信道的使用情况，使得次用户可以时时掌握主用户的状态，并能及时接入可用信道。在节点只配备有单天线的情况下，Su Hang和Zhang Xi的文献“CREAM-MAC:Anefficient Cognitive Radio-EnAbled Multi-Channel MAC Protocol for WirelessNetworks（CREAM-MAC：无线网络中一种天线使能的高效的认知多信道MAC协议）”，WOWMOM，2008,pp.1-8，中采用每个节点配备一个天线和多个检测主用户信道的传感器来避免次用户之间以及主用户和次用户的相互碰撞，从而更好地利用多信道进行通信。

现有技术中公开了C.Li,P.Wang,H.-H.Chen,和M.Guizani的文献“Acluster based on-demand multi-channel mac protocol for wireless multimediasensor networks（一种基于分簇的多信道按需无线多媒体传感器网络MAC协议)”，Proc.IEEE Int.Conf.Communications ICC'08,2008,pp.2371–2376，提出了一个基于分簇的按需要多信道WMSNs的MAC协议，它将整个节点的工作周期分为三个分段，使得节点支持能量有效性、高吞吐量和高可靠性的数据传输。

与传统的无线传感器网络MAC协议相比，目前有关CRSN的MAC协议相对要少得多。J.A.Han,W.S.Jeon,和D.G.Jeong的文献“Energy-efficient channelmanagement scheme for cognitive radio sensor networks(一种认知无线电传感器网络能量有效性的信道管理机制)”，IEEE Trans-actions on Vehicular Technology,vol.60,no.4,pp.1905–1910,2011，对单个簇进行了分析，综合考虑能量有效性和主用户的影响，提出了一个新的信道分配方案，使得CRSN可以根据信道感知的不同的结果进行适当的工作模式的选择。

综上所述，目前大部分的MAC协议并不能很好的直接的应用到多跳CRSN中，原因是其中有的MAC协议要求节点具备多个天线，而由于低功耗的要求，无线传感器网络通常只允许节点配备单个天线；有的MAC协议则没有考虑到主用户的影响，不能直接应用到与主用户共存的网络；有的则只是对单个簇进行了信道分配管理方案的研究，不能应用到多跳的CRSN中。

发明内容

本发明针对现有MAC协议应用到CRSN中存在的上述不足，充分考虑了网络内主用户和次用户的通信特征，在主用户存在的环境下，次用户可以有效地机会接入信道和有效地进行通信，同时缓解多跳多信道隐藏终端所带来的用户干扰，并尽量降低次用户的能量消耗。本发明能够使无线传感器节点在与主用户共存的网络中充分接入可用信道，在降低传输数据包能量的基础上实现更高的网络吞吐量，更低的时延和丢包率。

本发明的原理是：认知无线传感器网络中的问题包括了多信道隐藏终端问题和认知问题，这两个问题都是出在信道上，前者是两跳距离的节点选择了同一信道，后者是由于主用户的存在，不同的信道相对于次用户来说不再具有同样的使用概率。因而通过引入信道权重(Channel Weight)的概念，一方面有利于区分不同信道，另一方面也可以使节点选择“更好”的信道，即信道权重更大的信道。

根据本发明的一个方面，提供一种基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，将节点的帧结构设计为分段结构，将节点的一个工作周期(Interval)划分为信道感知和选择阶段(Channel Sense and Selection Phase,CSSP)、信道分配阶段(Channel Schedule Phase,CSP)、数据传输阶段(Data Transmission Phase,DTP)以及休眠阶段(Sleep Phase,SP)。

优选地，每个节点都拥有自己的信道权重列表，信道权重列表记载的信道权重反映出节点对于信道的使用状况；信道权重值的变化是由节点检测到信道的不同状态时发生的，相对于节点来说，信道有如下所示的几种状态：

-空闲(Idle)：这种状态出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道可用；

-忙碌(Busy)：这种状态同样出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道上主用户的存在，信道不可用；

-通信(Communication)：这种状态出现在次用户在感知到信道可用，且正常使用了该信道进行了数据传输；

-碰撞(Collision)：这种状态会在两种情况下出现，第一种情况是次用户在数据传输阶段时其相邻簇内的节点也在使用这个信道，第二种情况是次用户在数据传输时主用户忽然到来，这两种情况都导致当前信道不可用。

优选地，根据信道处于的不同状态，信道的权重值w的具体变化也不相同，当信道空闲时，权重值增加W_idle；当信道忙碌时，权重值降低W_busy；当信道通信时，权重值增加W_com；当信道碰撞时，对应第一种和第二种情况，权重值分别降低W_sec和W_pri。

优选地，在信道感知和选择阶段完成信道感知和选择的过程，具体包含以下步骤：

步骤（101）：在信道感知和选择阶段的时隙结构中，前一个通信时隙是簇头将自己所维护的信道权重列表发送给簇内其余成员以更新它们的信道权重列表，即此时是簇头作为发送方，非簇头成员作为接收方；后一通信时隙则是为信道联合感知所准备的，即簇内成员将自己所检测到的信道感知结果都传输给簇头，在簇头处在最终的信道感知结果进行联合处理；

步骤（102）：CSSP阶段采用的是只感知N个信道中的一部分信道的方式，从而减少信道感知的数量，但又尽量保证能选择到最好的信道。具体地，从N个信道集合{chN}中选取一个信道子集作为为可感知信道集合(Polled-Channel Set){S}，S中的信道数量为||S||=K，(K<N)，节点通过感知S中的信道来确定可用的信道。这次K个信道选取的方法可以通过枚举法或者动态规划等方法完成。

优选地，信道联合感知是采用数据融合的方式，具体地，在一个拥有M个成员的簇内，每个簇内节点所进行信道感知后得到的判断结果为D_i，则最终的判定结果由采用的数据融合方式D=Ψ(D₁,D₂,...D_M)来决定。

优选地，一般在次用户检测主用户时，使用的是信号电平来区分主用户的到来，故这里采用的数据融合方式Ψ是将检测到的M个结果求平均值，并与主用户的信号门限值D_threshold相比较，确定信道是不是可用；簇头使用最终的判定结果完成下一个信道分配阶段(Channel Schedule Phase,CSP)。在一些已公开提出的方案中已经有较多如何进行预测主用户行为的机制，故这里假设主用户的到达概率模型是已知的。

优选地，在信道分配阶段，簇头得到了最终的可用信道列表(Available Channel,AvaC){AvaC}，簇头通过对{AvaC}的处理，对簇内每个节点进行信道分配，具体地，簇头将信道分配方案和数据传输时隙分配方案通知到簇内其余节点，其中，CSP阶段的时隙结构就是一个通信时隙，簇头是传输方，其余节点是接收方。

优选地，在信道分配阶段，簇头还要为簇内其余节点在数据传输阶段(DataTransmission Phase,DTP)分配好对应的长度为T_tr时隙。

优选地，在数据传输阶段，簇内节点在相应的数据传输时隙进行数据通信。信道分配的目的是为了完成信道切换机制，当节点在当前所使用的信道中检测到主用户时，节点立即切换到另外的备用的信道上，其中，进行数据通信的传输方和接收方要相互了解对方切换后的信道。

本发明首先是在每个簇内为节点设计了一个媒介接入准则以提供簇内无竞争的通信，此媒介接入准则是针对多跳多信道无线传感器中所存在的一些问题而设计的，用以缓解隐藏终端等问题。同时，为更好地减少能量消耗，还设计了一个信道选择准则。此信道选择准则是针对这样的一种情况：在CRSN节点可以在主用户存在的情况下进行感知可用信道的条件下，当CRSN节点需要感知的信道数目越多时，其所需要的开销越大，以导致消耗的能量越多。此信道选择准则就是在CRSN节点可以获得一些先验知识的条件下，使CRSN节点可以只需要进行更少数量的信道感知过程而获得可用信道，并尽量保证所获得的结果和感知全部信道接近，同时达到低能量消耗率的目的。本发明方法可以在降低传输数据包能量的基础上实现更高的网络吞吐量，更低的时延和丢包率，适用于认知无线传感器网络中的频谱接入和频谱切换策略。

附图说明：

图1为本发明中节点的帧结构图。

图2为本发明中CSSP的时隙结构图。

图3为本发明中CSP和DTP阶段的时隙结构图。

图4为本发明中信道分配方案图表示例图。

图5为本发明所提供方案及对比方案吞吐量随数据到达速率的变化比较图。

图6为本发明所提供方案及对比方案丢包率随数据到达速率的变化比较图。

图7为本发明所提供方案及对比方案平均时延随数据到达速率的变化比较图。

图8为本发明所提供方案及对比方案成功传输一个数据包的平均能耗随数据到达速率的变化比较图。

图9为本发明所提供方案及对比方案成功传输一个数据包的平均能耗随数据到达速率的变化比较图。

具体实施方式：

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述。

在本发明的一个实施例中，每个节点都拥有自己的信道权重列表，信道权重反映出节点对于信道的使用状况，因而如何定义信道权重值的维护是一个很重要的问题。信道权重值的变化是由节点检测到信道的不同状态时发生的，相对于节点来说，信道有如下所示的几种状态：

1）空闲(Idle)：这种状态出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道可用；

2）忙碌(Busy)：这种状态同样出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道上主用户的存在，信道不可用；

3）通信(Communication)：这种状态出现在次用户在感知到信道可用，且正常使用了该信道进行了数据传输；

4）碰撞(Collision)：这种状态会在两种情况下出现，一是次用户在数据传输阶段时其相邻簇内的节点也在使用这个信道，另一就是次用户在数据传输时主用户忽然到来，这两种情况都会导致当前信道不可用。

根据信道处于的不同状态，信道的权重值w的具体变化也不相同，当信道空闲时，权重值增加W_idle；当信道忙碌时，权重值降低W_busy；当信道通信时，权重值增加W_com；当信道碰撞时，对应两种情况，权重值分别降低W_sec和W_pri。

将节点的帧结构设计为分段结构，将节点的一个工作周期(Interval)划分为信道感知和选择阶段(Channel Sense and Selection Phase,CSSP)、信道分配阶段(ChannelSchedule Phase,CSP)、数据传输阶段(Data Transmission Phase,DTP)以及休眠阶段(Sleep Phase,SP)。各个阶段完成如下功能：

CSSP阶段：在CSSP时隙结构中，前一个通信时隙是簇头将自己所维护的信道权重列表发送给簇内其余成员以更新它们的信道权重列表，即此时是簇头作为发送方，非簇头成员作为接收方；后一通信时隙则是为信道联合感知所准备的，即簇内成员将自己所检测到的信道感知结果都传输给簇头，在簇头处在最终的信道感知结果进行联合处理。信道联合感知是采用数据融合的方式，如在一个拥有M个成员的簇内，每个簇内节点所进行信道感知后得到的判断结果为D_i，则最终的判定结果由采用的数据融合方式D=Ψ(D₁,D₂,...D_M)来决定，一般在次用户检测主用户时，使用的是信号电平来区分主用户的到来，故这里采用的数据融合方式Ψ是将检测到的M个结果求平均值，并与主用户的信号门限值D_threshold相比较，确定信道是不是可用。簇头使用最终的判定结果完成下一个信道分配阶段(Channel Schedule Phase,CSP)。在一些已公开提出的方案中已经有较多如何进行预测主用户行为的机制，故这里假设主用户的到达概率模型是已知的。

合理的信道感知和选择过程应当是与节点的休眠唤醒机制相结合(Joint DCS andSleep-Wake Strategy)，达到既能选择到最好的可用信道，同时又尽量减小能量消耗的目的。这里采用的是只感知N个信道中的一部分信道的方式，从而减少信道感知的数量，但又尽量保证能选择到最好的信道。从N个信道集合{chN}中选取一个信道子集作为可感知信道集合(Polled-Channel Set){S}，S中信道数量||S||=K，(K<N)，节点通过感知S中的信道来确定可用的信道。一个信道是否属于S是由信道上的主用户模型和信道权重值所决定的，具体实现过程如下：

设节点所维护的N个信道集合列表为(ch_i,w_i),i=1,2，...N，其中w_i为信道ch_i的所对应的权重值，节点处的信道集合列表已经是按照信道权重值由大到小排序过。假设任一信道ch_i上的主用户到达服从独立同分布的参数为λ_i的泊松分布，则在信道感知部分，在任一信道感知时隙所进行的信道感知结果得到该信道可用的概率为

其中T_p为单个信道感知时隙的长度。将此概率加入到节点所维护的信道列表中，则得(ch_i,w_i,p_i),i=1,2，...N，在经过一个完整的信道感知过程后，得到有k个信道是可用(Available Channel,AvaC)的概率为

$P(\mathrm{AvaC}=k)=C_N^k\underset{\underset{\mathrm{lj}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{j=1}}{\overset{j=k}{\mathrm{\&Pi;}}}{p}_{l_j}\underset{\ln \&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}/\left\{l_j\right\}}{\mathrm{\&Pi;}}(1-p_{l_m})$

令K为可用信道(Available Channel,AvaC)数目的期望值，则有，

$K=\underset{k=1}{\overset{k=N}{\mathrm{\&Sigma;}}}k\&CenterDot;P(\mathrm{AvaC}=k)=\underset{k=1}{\overset{k=N}{\mathrm{\&Sigma;}}}k\&CenterDot;C_N^k\underset{\underset{l_j\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{j=1}}{\overset{j=k}{\mathrm{\&Pi;}}}{p}_{l_j}\underset{\mathrm{lm}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}/\left\{l_j\right\}}{\mathrm{\&Pi;}}(1-p_{l_m})$

用{S}代替{chN}的合理性的一个前提在于，节点在{chN}中感知到的可用信道可以仅通过感知{S}就得到。这样，相比于原来需要对信道集合{chN}进行感知的过程，可以用对可感知信道集合(Polled-Channel Set){S}进行感知，后者比前者减少了N-K个信道感知时隙，从而降低了节点的唤醒时期，降低了能量消耗。为保证{S}具有上述的性质，需要{S}具有特定的性质。为求得满足这样条件的{S}，这里引入下述模型进行{S}的求解。

设K个信道组成的信道感知策略集合为，

{S_K}={(ch₁,p₁,w₁)，...(ch_i，p_i,w_i),...(ch_K,p_K，w_K)}

{S_K}是由K个阶段的信道选择组成的，令第i个阶段的信道选择的策略为(ch_i,x_i)，其中ch_i为所选择的信道，x_i为第(i-1)个阶段的信道选择策略对当前阶段的影响。通过节点成功传输数据包来衡量选择某个信道的能量消耗。假设每个信道感知时隙所需要消耗的能量为E_p，节点在所选择的第i阶段时的信道策略(ch_i,x_i)的信道上传输数据所需要的能量为

，由于节点在此可用信道上可能成功传输数据，也可能由于主用户的突然到达或其余次用户间的干扰而不能成功传输数据，这样应当是该信道上主用户到达概率和信道权重的函数，即

。在{S_K}的定义中，{S_K}中越早被感知的信道（假设它同时也被感知到可用）会越容易被节点使用进行数据传输，即{S_K}中的信道感知顺序反映了节点使用信道的优先级别。这样，{S_K}中的第i个阶段的信道选择策略所选择的信道的使用情况实际上是受到其前一阶段的信道选择策略所影响的，这里将这种影响记为x_i。

这样，第i个阶段的能量消耗可以定义为，

e_i(ch_i，x_i)=E_p+E_t(p_i，w_i)+E_e(x_i-1)

这样，对于全部的K个阶段的信道选择策略{S_K}，其能量消耗为

$E_{1,K}\left[\right\{S_K\},x_1]=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}_i({\mathrm{ch}}_i,x_i)$

其中E_1,K[{S_K},x₁]中的下标表示从第1阶段的信道选择策略到第K阶段的信道选择策略。对于最优{S_K},有下式成立，

$E_{1,K}\left[\right\{{S^{*}}_K\},{x^{*}}_1]=\underset{\&ForAll;\left\{S_K\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }{E}_{1,K}\left[\right\{S_K\},x_1]$

最优{S_K}最直接的求解是枚举法，即通过逐个列举，总共需要计算

次可以得到K个最优的感知信道。显然，这对于硬件结构简单的WSN节点来说是一个很大的计算复杂量，为降低求解最优{S_K}的复杂度，这里对{S_K}的能量消耗定义式进行进一步的分析。

首先，由下述等式，

$E_{1,K}\left[\right\{S_K\},x_1]=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}_i({\mathrm{ch}}_i,x_i)=e_1({\mathrm{ch}}_1,x_1)+\underset{i=2}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}_i({\mathrm{ch}}_i,x_i)$

$e=e_1({\mathrm{ch}}_1,x_1)+E_{2,K}\left[\right\{S_K\}/\{S_1\},x_2]$

可得下述式子，

$E_{1,K}\left[\right\{{S^{*}}_K\},{x^{*}}_1]=\underset{\&ForAll;\left\{S_K\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }{E}_{1,K}\left[\right\{S_K\},x_1]$

$=\underset{\&ForAll;i\&Element;(1,K)}{\underset{\&ForAll;\left\{S_K\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }}\left\{E_{1,i}\right[\left\{S_i\right\},x_1]+E_{i+1,K}[\left\{S_K\right\}/\left\{S_i\right\},x_i\left]\right\}$

$=\underset{\&ForAll;i\&Element;(1,K)}{\underset{\&ForAll;\left\{S_i\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }}\left\{\underset{\&ForAll;\left\{S_K\right\}/\left\{S_i\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }\right\{E_{1,i}\left[\right\{S_i\},x_1]+E_{i+1,K}\left[\right\{S_K\}/\{S_i\},x_i]\left\}\right\}$

$=\underset{\&ForAll;i\&Element;(1,K)}{\underset{\&ForAll;\left\{S_i\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }}\left\{E_{1,i}\right[\left\{S_i\right\},x_1]+\underset{\&ForAll;\left\{S_K\right\}/\left\{S_i\right\}\&Element;\left\{\mathrm{chN}\right\}}{\min }{E}_{i+1,K}[\left\{S_K\right\}/\left\{S_i\right\},x_i\left]\right\}$

由上式可以看出，对于最优信道选择策略{S^* _K}的求解中，实际上符合了动态规划(DP)中的最优化原理，即“全过程的最优策略具有这样的性质：不管该最优策略上某状态以前的状态和决策如何，对该状态而言，余下的诸决策必定构成最优子策略”。这样，对于最优信道选择策略{S^* _K}的求解，可以使用动态规划(DP)算法来进行递推求解，这样相比穷举法而言，会大大节省计算量。

CSP和DTP阶段：在CSP阶段，簇头得到了最终的可用信道列表(Available Channel,AvaC){AvaC}，簇头通过对{AvaC}的处理，对簇内每个节点进行信道分配。因而CSP阶段即是簇头将信道分配方案和数据传输时隙分配方案通知到簇内其余节点，故CSP阶段的时隙结构就是一个通信时隙。对于簇头而言是传输方，其余节点则是接收方。数据传输阶段(DTP)则是簇内节点在相应的数据传输时隙进行数据通信。信道分配的目的是为了完成信道切换机制，即当节点在当前所使用的信道中检测到主用户时，节点应当立即切换到另外的备用的信道上，同时进行数据通信的传输方和接收方要相互了解对方切换后的信道。在CSP阶段，簇头还要为簇内其余节点在数据传输阶段(DataTransmission Phase,DTP)分配好对应的长度为T_tr时隙。具体分配过程如下：

簇内第k个节点(对应的，簇头为其在DTP阶段分配了第k个T_tr时隙）在使用可用信道列表{AvaC}某个信道(ch_i,w_i,p_i)时(假设信道上的主用户到达服从参数为λ_i的泊松分布)，该信道仍然可用的概率为

显然为第k个节点优先选取一个P_ki越大的信道，其传输成功率越高，同时综合考虑信道权重值，为第k个节点分配的实际可用信道列表{AvaC_k}中的信道为

其中

为加权平均后的权重值。这样{AvaC_k}中的信道实际是按照

的值进行排序的，其中

是在求得P_ki的情况下，用对P_ki进行加权获得的。簇内第k个节点进入到DTP相应的数据传输时隙时，其根据{AvaC_k}进行信道的选择，当发现所选择的信道出现碰撞时，传输方和接收方会根据{AvaC_k}中的信道排序选择下一个可用的信道。

在本发明的另一个实施例中，将C.Li,P.Wang,H.-H.Chen,和M.Guizani的文献“A cluster based on-demand multi-channel mac protocol for wirelessmultimedia sensor networks”(Proc.IEEE Int.Conf.Communications ICC'08,2008,pp.2371–2376.），中所提到的COM-MAC中加入信道感知过程，修改成可以在认知条件下工作的CR-COM协议，以此CR-COM协议作为对比方案。在与基本的多信道分簇协议CR-COM进行性能比较的基础上，对KoN-MAC协议下不同K值的可感知信道集合{S_K}的性能也进行了比较。其中不同数据信道上的主用户可以拥有不同的信道占用率，其到达速率满足负指数分布，采用ON/OFF过程进行模拟，某个信道上的主用户占用率可能有三种情况，分别为0.4、0.5和0.6。假设共有10个信道(包括1个控制信道，以及9个数据信道)，每个信道的容量都为2Mbps，进行一次信道感知的时间为0.4ms。在衡量能量消耗的参数中，节点处于接收模式时的能量消耗为58.9mW，处于传输模式时的能量消耗为46.5mW，处于信道感知模式时的能量消耗为58.9mW。节点间的最大传输范围为250m，节点产生和传输一个固定速率数据流(CBR)，数据包的大小为210Byte，每个节点处的数据包缓存队列最大值为50。如果没有特殊说明，数据信道上的主用户模型随机从三种信道占用率(0.4/0.5/0.6)中选取一个，每次仿真运行都模拟运行30s的时间。

图5比较了KoN-MAC协议中可感知信道集合{S_K}取不同K值时及CR-COM协议下的网络吞吐量随着数据到达速率的变化情况。由图5可知，KoN-MAC和CR-COM协议的吞吐量都随着数据到达率的增加而增加，并最终达到饱和状态，达到最大值。对于任一取值(K=1,3,5,7,9)的可感知信道集合{S_K}(K=1,3,5,7,9)，KoN-MAC的饱和吞吐量都比CR-COM的性能要好，这主要是由两方面的原因造成：一是KoN-MAC的信道感知时间是由K值决定的，除取最大值(K=9)时与CR-COM的信道感知时间相同(都为全部9个信道的感知时间)，其余K值时的信道感知时间都比CR-COM要少，使得KoN-MAC的一个工作周期(Interval)要比CR-COM要短；另一个原因就是与CR-COM只提供一个可用感知信道不同，KoN-MAC提供了几个可用感知信道，当某个节点在其分配的数据传输时隙内发现一个感知信道不可用时，其可以切换到备用的感知信道上，提高了数据的传输成功率。例如，当KoN-MAC取值K＝1，此时的KoN-MAC和CR-COM一样没有备用感知信道，但KoN-MAC的信道感知时间是CR-COM的1/9，KoN-MAC的工作周期(Interva)约为CR-COM的3/4，由图5可知，饱和状态下KoN-MAC的吞吐量约为CR-COM的1.3倍。对KoN-MAC协议而言，当K的取值使得节点拥有备用感知信道(即K>1)时，随着K值的减小，网络的饱和吞吐量随之增大，这是因为KoN-MAC的信道感知和选择策略中保证了被感知的K个信道中尽可能的包含了当前所有信道中的可用信道，使得某个节点所获得的可用信道列表{AvaC_k}尽可能是当前所有信道中的最好的可用信道，从而使得某个节点在其分配的数据传输时隙内可以成功地传输数据。由图5所示，当K＝3时，KoN-MAC的饱和吞吐量最大，这是因为KoN-MAC的信道感知和选择策略在K＝3时就可以保证节点可以获得一个尽可能好的可用信道列表{AvaC_k}，同时其信道感知时间(3个信道感知时间)要比其余K值(5,7,9)要少。

图6比较了KoN-MAC协议中可感知信道集合{S_K}取不同K值时及CR-COM协议下的网络丢包率随着数据到达速率的变化情况。由图6可知，丢包率的变化趋势与网络吞吐量的变化趋势相同，对于任一取值(K=1,3,5,7,9)的可感知信道集合{S_K}(K=1,3,5,7,9)，KoN-MAC的丢包率都比CR-COM的性能要好，主要原因与引起吞吐量的变化的原因相同。CR-COM的丢包率在数据到达速率大于80kps时就开始急剧增加，而对于KoN-MAC最好的情况下(K=3)在数据到达速率大于170kps时才开始增加。KoN-MAC中不同K值对丢包率的影响与K值对吞吐量的影响类似，除去K＝1(没有备用感知信道)时，随着K值的减小，KoN-MAC的丢包率随之降低。

图7比较了KoN-MAC协议中可感知信道集合{S_K}取不同K值时及CR-COM协议下的平均时延随着数据到达速率的变化情况。本仿真所测得的时延是指从发送节点的传输层传输数据开始到接收节点的传输层收到数据包所用的时间长度。由图7可知，平均时延的变化趋势与丢包率的变化趋势相同，对于任一取值(K=1,3,5,7,9)的可感知信道集合{S_K}(K=1,3,5,7,9)，KoN-MAC的平均时延都比CR-COM的性能要好，主要原因仍然是信道感知时间所确定的工作周期(Interval)的大小和节点在其数据传输时隙内成功传输数据的概率大小所造成的。CR-COM的平均时延在数据到达速率大于80kps时就开始急剧增加，并最终稳定在大约0.93s左右，而对于KoN-MAC最好的情况下(K=3)在数据到达速率大于170kps时才开始增加，并最终稳定在0.45s左右。KoN-MAC中不同K值对平均时延的影响与K值对丢包率的影响类似，除去K＝1(没有备用感知信道)时，随着K值的减小，KoN-MAC的平均时延随之降低。对于KoN-MAC和CR-COM而言，二者的平均时延在数据到达速率增大到一定程度时都会保持稳定，这是因为每个节点的数据包缓存队列都是有最大值的(本仿真中设为50)，当数据到达速率足够大时，节点的数据包缓存队列会达到饱和，使得平均时延会和吞吐量一样，最终稳定在某个固定值附近。

图8比较了KoN-MAC协议中可感知信道集合{S_K}取不同K值时及CR-COM协议下的成功传输一个数据包的平均能耗随着数据到达速率的变化情况。由图8可知，在数据到达速率较小(小于40kps)时，对于取较小K值的KoN-MAC协议而言，其成功传输一个数据包的平均能耗要比CR-COM要小很多。当数据到达速率逐渐增大时，KoN-MAC和CR-COM的成功传输一个数据包的平均能耗开始趋于一个稳定值，为更清楚观察它们之间的区别，将图8中数据到达速率大于40kps的部分放大，如图9所示。由图9可知，CR-COM协议成功传输一个数据包的平均能耗最大，而K值越小的KoN-MAC协议，其成功传输一个数据包的平均能耗越小，即K＝1时平均能耗最小，且其最小能耗为0.065mW左右。当KoN-MAC协议取值K＝3(此时，网络吞吐量、丢包率和平均时延性能最好)时，成功传输一个数据包的最小平均能耗为0.068mW左右，约为K＝1时的1.04倍。KoN-MAC协议成功传输一个数据包的平均能耗出现这种变化趋势的原因在于，KoN-MAC的信道感知和选择策略限制了信道感知过程所产生的额外能耗开销，带来了显著的能量消耗的节约(特别是在较低的数据到达速率时)。

综合图5、图6、图7、图8和图9的结果，当K＝3时的KoN-MAC协议的综合性能最好，其饱和网络吞吐量是次好的KoN-MAC协议(K=5)的1.03倍，是CR-COM的1.99倍；其最大平均时延是次好的KoN-MAC协议(K=5)的0.938倍，是CR-COM的0.489倍；其成功传输一个数据包的最小平均能耗是最好的KoN-MAC协议(K=1)的1.04倍，是CR-COM的0.648倍。

Claims (9)

1.一种基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，将节点的帧结构设计为分段结构，将节点的一个工作周期划分为信道感知和选择阶段、信道分配阶段、数据传输阶段、以及休眠阶段。

2.根据权利要求1所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，每个节点都拥有自己的信道权重列表，信道权重列表记载的信道权重反映出节点对于信道的使用状况；信道权重值的变化是由节点检测到信道的不同状态时发生的，相对于节点来说，信道有如下所示的几种状态：

-空闲：这种状态出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道可用；

-忙碌：这种状态同样出现在信道感知阶段，即次用户感知到信道上主用户的存在，信道不可用；

-通信：这种状态出现在次用户在感知到信道可用，且正常使用了该信道进行了数据传输；

-碰撞：这种状态会在两种情况下出现，第一种情况是次用户在数据传输阶段时其相邻簇内的节点也在使用这个信道，第二种情况是次用户在数据传输时主用户忽然到来，这两种情况都导致当前信道不可用。

3.根据权利要求2所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，根据信道处于的不同状态，信道的权重值w的具体变化也不相同，当信道空闲时，权重值增加W_idle；当信道忙碌时，权重值降低W_busy；当信道通信时，权重值增加W_com；当信道碰撞时，对应第一种和第二种情况，权重值分别降低W_sec和W_pri。

4.根据权利要求2所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，在信道感知和选择阶段完成信道感知和选择的过程，具体包含以下步骤：

步骤（101）：在信道感知和选择阶段的时隙结构中，前一个通信时隙是簇头将自己所维护的信道权重列表发送给簇内其余成员以更新它们的信道权重列表，即此时是簇头作为发送方，非簇头成员作为接收方；后一通信时隙则是为信道联合感知所准备的，即簇内成员将自己所检测到的信道感知结果都传输给簇头，在簇头处在最终的信道感知结果进行联合处理；

步骤（102）：只感知N个信道中的一部分信道，具体地，从N个信道集合{chN}中选取一个信道子集作为为可感知信道集合{S}，S中的信道数量为||S||=K，(K<N)，节点通过感知S中的信道来确定可用的信道。

5.根据权利要求4所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，信道联合感知是采用数据融合的方式，具体地，在一个拥有M个成员的簇内，每个簇内节点所进行信道感知后得到的判断结果为D_i，则最终的判定结果由采用的数据融合方式D=Ψ(D₁,D₂,...D_M)来决定。

6.根据权利要求5所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，数据融合方式Ψ是将检测到的M个结果求平均值，并与主用户的信号门限值D_threshold相比较，确定信道是不是可用；簇头使用最终的判定结果完成下一个信道分配阶段

7.根据权利要求2所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，在信道分配阶段，簇头得到了最终的可用信道列表{AvaC}，簇头通过对{AvaC}的处理，对簇内每个节点进行信道分配，具体地，簇头将信道分配方案和数据传输时隙分配方案通知到簇内其余节点，其中，CSP阶段的时隙结构就是一个通信时隙，簇头是传输方，其余节点是接收方。

8.根据权利要求2所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，在信道分配阶段，簇头还要为簇内其余节点在数据传输阶段分配好对应的长度为T_tr时隙。

9.根据权利要求1所述的基于分簇的多跳多信道认知无线传感网络的通信方法，其特征在于，在数据传输阶段，簇内节点在相应的数据传输时隙进行数据通信，当节点在当前所使用的信道中检测到主用户时，节点立即切换到另外的备用的信道上，其中，进行数据通信的传输方和接收方要相互了解对方切换后的信道。

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