專利名稱：基于模糊移動尺度的認知無線電Ad Hoc網絡分簇方法
技術領域：
本發(fā)明屬于無線通信領域，涉及到認知無線電Ad Hoc網絡中網絡節(jié)點的分簇組網，可應用在大型認知無線電Ad Hoc網絡中建立分級網絡結構，優(yōu)化網絡的路由查找、擁塞控制、拓撲維護以及便于網絡擴展。
背景技術：
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認知無線電Ad Hoc網絡是一種多跳，無中心且沒有有線基礎設施支持，同時具有動態(tài)頻譜接入特征的移動網絡。它是Ad Hoc網絡和認知無線電網絡的結合。認知無線電Ad hoc網絡節(jié)點分為獲得頻譜授權的主用戶節(jié)點和未授權的認知節(jié)點，認知節(jié)點利用所有的認知能力來感知周圍局部的其它認知節(jié)點的活動來決策自身的通信行為。由于認知無線電Ad Hoc網絡兼具認知無線電網絡及Ad Hoc網絡的諸多特性，它在軍事戰(zhàn)場、傳感器網絡以及緊急臨時場合如災難救援等有廣泛的應用前景。
由于認知無線電Ad Hoc網絡中的認知節(jié)點無法僅僅通過自身的局部觀察來判斷自身決策對整個網絡的影響，因此不同認知節(jié)點間的合作就顯得尤為重要。不同認知節(jié)點可以將自身的觀察信息與周圍其它節(jié)點進行共享，通過信息的交換，來共同決策自身的通信行為。分簇已經被證明可以使得網絡工作得更穩(wěn)定。首先，通過分簇，可以使得基于簇的頻譜感知可靠性增加。它主要可以防止認知用戶對主用戶造成的干擾，同時也可以防止認知用戶使用主用戶正在占用的信道。其次，頻譜感知需要一系列的認知節(jié)點協調合作，以確保準確無誤的感知結果。通過分簇能夠確保在簇內的所有認知節(jié)點同時暫時停止數據的傳輸，并同步初始化頻譜感知過程。再次，通過分簇不同簇輪換地進行頻譜感知，簇與簇之間由于主用戶的突發(fā)性活動導致的沖突大大減少。最后，通過分簇可以使得認知無線電AdHoc網絡的路由發(fā)現和查找更加簡單。因此如何在認知節(jié)點不斷移動，并且兼顧節(jié)點的適應動態(tài)頻譜環(huán)境要求的情況下，建立一個穩(wěn)定的分簇結構是認知無線電Ad Hoc網絡分簇算法的一個關鍵難題。
目前無線電Ad Hoc網絡中的移動感知分簇算法主要考慮認知網絡環(huán)境下，分得的簇結構的連通性問題。例如，一種稱作SOC分簇算法(Spectrum-OpportunityClustering),它將分簇問題轉化為求二部圖的最大邊子集問題。SOC算法首先對每個認知節(jié)點及其對應的一跳鄰居節(jié)點建立一個二部圖，二部圖的頂點集分別為認知節(jié)點集合和空閑信道集合，隨后SOC算 法利用貪婪算法求解得出每個節(jié)點二部圖所對應的最大邊子集。SOC算法選取那些最大邊子集中信道頂點集元素最多的認知節(jié)點作為簇頭節(jié)點，同時將其對應的子集中的其它認知節(jié)點分配到該簇中作為簇成員，得到最后的分簇結果。另外一種稱作 ROSS-DGA (Robust Spectrum Sharing-Distributed Greedy Algorithm)分族算法。ROSS-DGA算法定義了兩種評價尺度來衡量簇頭的選舉和簇成員的分配，分別為頻譜連通度和局部連通度。ROSS-DGA算法首先選擇局部連通度高的節(jié)點作為簇頭，而將頻譜連通度高的節(jié)點作為網關節(jié)點，這樣可以保證簇內共通頻率較大的情況下，最大化簇間共通頻率數，以保證整個網絡的連通性。在簇頭選舉結束后，ROSS-DGA算法將簇頭節(jié)點的一跳鄰居節(jié)點分配到自身所在的作為簇成員，而對于兩個簇之間的交疊區(qū)域，ROSS-DGA算法采用單例擁塞博弈模型，并利用分布式貪婪算法求解，以使得整個網絡的簇內共通信道數最大化，從而增強網絡的連通魯棒性，得到最后的分簇結果。上述分簇算法均是假定認知節(jié)點是固定的或準靜止的，這種特例情況與認知無線電Ad Hoc網絡中的認知節(jié)點具有移動性這一實際情況有較大差別。因此在對認知無線電Ad Hoc網絡中認知節(jié)點進行分簇處理時，上述分簇算法由于沒有考慮認知節(jié)點的移動性，從而導致分簇結果并不理想。因此，在 認知無線電Ad Hoc網絡中提出一種既考慮節(jié)點的通信頻率的動態(tài)調整又能適應節(jié)點的移動特性的分簇算法是值得繼續(xù)進行研究探索的
發(fā)明內容
:本發(fā)明的目的在于針對現有認知無線電Ad Hoc網絡移動感知分簇算法的不足，提出一種基于模糊移動尺度的移動感知分簇方法，以使最終所形成的簇結構既考慮節(jié)點的通信頻率的動態(tài)調整又能適應節(jié)點的移動特性，提高分簇結果性能。為實現上述目的，本發(fā)明包括如下步驟:1.一種基于模糊移動尺度的認知無線電Ad Hoc網絡分簇方法，包括如下步驟:(A)根據認知無線電Ad Hoc網絡的特性，建立一個認知無線電Ad Hoc網絡場景，在本場景下，假定主用戶節(jié)點是固定的，且主用戶節(jié)點在信道上的活動服從半馬爾可夫開閉過程，即信道在占用和空閑兩種狀態(tài)下切換服從獨立的概率分布，假定認知節(jié)點的活動服從平滑隨機游走模型，即認知節(jié)點速率和方向的改變次數分別服從兩個獨立的泊松過程:{Njtht彡0}參數為入”和剛/轉參數為λ 2，其中N1U)及N2⑴分別為認知節(jié)點速率及方向改變次數；(B)根據上述認知無線電Ad Hoc網絡場景中認知節(jié)點的活動模型，得出認知節(jié)點的運動速率Vi (t)和方向約(0的分布函數
權利要求
1.一種基于模糊移動尺度的認知無線電Ad Hoc網絡分簇方法，包括如下步驟: (A)根據認知無線電AdHoc網絡的特性，建立一個認知無線電Ad Hoc網絡場景，在本場景下，假定主用戶節(jié)點是固定的，且主用戶節(jié)點在信道上的活動服從半馬爾可夫開閉過程，即信道在占用和空閑兩種狀態(tài)下切換服從獨立的概率分布，假定認知節(jié)點的活動服從平滑隨機游走模型，即認知節(jié)點速率和方向的改變次數分別服從兩個獨立的泊松過程:(N1 (t), t≥0}參數為λ i，和{N2(t), t≥0}參數為λ2，其中N1U) R N2 (t)分別為認知節(jié)點速率及方向改變次數； (B)根據上述認知無線電AdHoc網絡場景中認知節(jié)點的活動模型，得出認知節(jié)點的運動速率Vi (t)和方向6(0的分布函數:
2.按照權利要求1所述的方法，其中步驟(G)中所述的通過比較認知節(jié)點的模糊移動尺度，實現對認知節(jié)點簇頭的選舉和簇的劃分，按如下步驟進行: (Gl)根據認知節(jié)點的模糊移動尺度，所有認知節(jié)點在分簇初始階段將自身狀態(tài)設為未分配狀態(tài)，然后每隔I秒時間，向一跳鄰居節(jié)點廣播一個包含認知節(jié)點的節(jié)點標識ID和模糊移動尺度值的Hello數據包； (G2)根據接收到的來自一跳鄰居節(jié)點的Hello包信息，認知節(jié)點i將自己的模糊移動尺度值Wi與其所有一跳鄰居節(jié)點的模糊移動尺度值作比較，若認知節(jié)點i的模糊移動尺度值最大，則將節(jié)點i選作簇頭，反之，則認知節(jié)點i保持未分配狀態(tài)不變；如果認知節(jié)點i沒有鄰居節(jié)點，則將自己選作簇頭節(jié)點；(G3)所有選為簇頭的認知節(jié)點向所有其一跳鄰居節(jié)點廣播一個包含簇頭節(jié)點標識ID和模糊移動尺度值的Join數據包，認知節(jié)點根據收到的來自不同簇頭節(jié)點的Join數據包，比較簇頭節(jié)點的模糊移動尺度，選取模糊移動尺度最大的簇頭節(jié)點所在的簇作為自己要加入的簇； (G4)認知節(jié)點向自己所要加入的簇的簇頭節(jié)點發(fā)送Accept消息，同時將自己的狀態(tài)改為已分配，并將簇頭節(jié)點標識ID作為自己所屬簇標志，完成簇頭節(jié)點的選舉和簇的劃分 。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于模糊移動尺度的認知無線電Ad Hoc網絡分簇方法，主要解決認知無線電Ad Hoc網絡中現有技術無法綜合考慮認知節(jié)點移動性以及感知信道的動態(tài)調整而導致分簇不穩(wěn)定的問題。其實現步驟為1)建立認知無線電Ad Hoc網絡場景，選取主用戶節(jié)點及認知節(jié)點的活動模型；2)根據選取的認知節(jié)點模型得出認知節(jié)點間以及認知節(jié)點和主用戶節(jié)點間的距離期望值；3)根據距離期望定義信道感知函數和運動關系函數，構造模糊統(tǒng)計移動尺度；4)基于模糊移動尺度進行簇頭選舉以及簇的劃分，最終形成穩(wěn)定的簇結構。實驗仿真結果證明，本發(fā)明在多項性能指標上均優(yōu)于現有的分簇方法，可用于認知無線電Ad Hoc網絡的分級結構建立、拓撲維護以及網絡擴展。
文檔編號H04W84/18GK103237363SQ20131011419
公開日2013年8月7日 申請日期2013年4月2日 優(yōu)先權日2013年4月2日
發(fā)明者高新波, 宗汝, 彭建華, 王旭洋, 張建龍, 馮曉峰, 王旭宇, 洪傳文, 呂宗庭 申請人:西安電子科技大學