本文關鍵詞：認知傳感網中節(jié)能感知、MAC協(xié)議識別與調制識別算法研究　出處：《南京理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 認知傳感網 頻譜感知 MAC協(xié)議 支持向量機 調制方式 高階累積量

【摘要】：近年來,隨著無線通信技術的快速發(fā)展,各種無線通信系統(tǒng)紛紛出現,認知無線傳感器網絡(Cognitive Radio Sensor Networks, CRSN)也受到越來越多研究者的關注。它不僅能解決傳統(tǒng)傳感器網絡工作的免授權頻段過度擁擠的問題,還能提高授權頻段的頻譜利用率。然而,如何選擇節(jié)點進行頻譜感知,最大程度實現該網絡的節(jié)能；接入節(jié)點如何識別當前網絡使用的媒體接入控制(Media Access Control, MAC)協(xié)議以及如何感知系統(tǒng)所使用的調制方式是認知傳感網中迫切需要解決的問題。該文圍繞以上問題展開研究工作,并取得如下研究成果：(1)針對認知傳感網中進行頻譜感知會額外消耗傳感器節(jié)點能量的問題,提出了分簇與分時結合的節(jié)能頻譜感知算法。分析了實現該算法的網絡中的頻譜感知能耗、數據通信能耗,并優(yōu)化了簇數目、感知時隙間隔和參與合作頻譜感知的節(jié)點數。仿真結果表明,該方法不僅降低了網絡總能耗,還保證了頻譜感知結果的可靠性。(2)針對認知用戶很難充分利用授權網絡頻譜空洞的問題,分析了授權網絡常用的四種MAC協(xié)議的接入機制,提取出了不同MAC協(xié)議的無線信號的特征,從而設計了基于支持向量機對授權網絡MAC協(xié)議識別的算法。仿真結果表明,隨著網絡負載的增加,該MAC協(xié)議識別算法的正確識別率越高。(3)為了使認知用戶能夠根據外部無線電環(huán)境來調整自身的傳輸參數,分析了五種常用調制信號的四階累積量特征,設計并實現了一種基于四階累積量聯(lián)合概率分布的集中式調制方式識別算法。為提高正確識別率,提出引入權重因子對傳統(tǒng)識別算法進行改進。仿真結果表明,該改進的調制方式識別算法可有效地識別發(fā)送信號的調制方式。因此,在認知傳感網絡中進行節(jié)能頻譜感知、MAC協(xié)議識別與調制方式識別可以有效地降低網絡的能耗,提高授權頻譜空洞的利用率。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925;TP212.9

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本文編號：1323405