生物友好的认知水声网络组网关键技术研究

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水下声传感器网络(Underwater Acoustic Sensor Networks,UASNs)在民用和军事等领域得到广泛应用。论文为提高水下系统容量并生物友好,考虑了多用户干扰、中断概率因素,基于认知水声技术,提出了面向中断概率最小化的功率分配策略,联合功率与信道分配的动态频谱分配机制,感知链路状态的路由机制,从而实现了多用户频谱共享和提高了系统容量。主要创新性研究成果如下:1、针对水下声传感器网络多用户干扰问题,论文提出了认知水声网络的功率分配策略。通过建立多用户干扰模型,提出了面向中断概率最小化的功率分配算法,并建立了多用户干扰区域图。仿真结果表明:该功率分配算法在避免伤害海洋哺乳动物的前提下,实现多用户频谱共享,中断概率最小化。此外,该机制为动态频谱分配机制提供了接入授权频谱的使用约束,为感知链路状态的路由机制提供了链路状态信息。2、针对水声多用户频谱分配与容量受限问题,论文提出联合功率与信道分配的动态频谱分配机制。面向中断概率最小化的功率分配算法和多用户干扰区域图,以容量最大化为目标,提出了联合功率和信道分配的动态频谱分配算法。该算法通过马尔科夫模型获知频谱使用状态,次节点在接入授权频谱使用约束下,以最大化效用函数为目标,实现最优的频谱分配。仿真结果表明:该算法实现了较好的多用户频谱分配,提高了系统容量。3、针对路由链路断裂,重传概率高的问题,论文提出了感知链路状态的路由机制。通过功率分配策略获得了可靠的链路状态信息,基于HSV计算机图形学模型给出了不相交的链路,进一步,建立跨层认知决策框架,提出了感知链路状态的路由算法。仿真结果表明:在避免伤害海洋哺乳动物的前提下,算法感知可靠链路状态信息,降低了重传概率,提高了投递率。最后,基于上述功率分配策略,联合功率与信道分配的动态频谱分配机制,感知链路状态的路由机制,论文分析了现有的认知水声网络面临的挑战,设计了基于生物友好的认知水声网络体系架构。该架构以多网络共存为目标,搭建了多功能网络试验床,为研究人员提供更精确的水下网络仿真与实验平台。
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