摘 要： 依據無線傳感網絡分簇協議，提出了一種算法。簇內采用能量自適應雙門限檢測，簇間通過Beta模型來并自動更新動態分配每一個簇頭在數據融合中的權重因子，從而有效減小信任度較低的簇頭對判決結果的影響，增強信任度較高的簇頭參與度。理論分析和仿真結果表明，算法的復雜度和檢測性能均優于傳統的協作檢測算法和分簇算法。
關鍵詞： 協作檢測；分簇協議；Beta模型；權重因子
協作頻譜檢測利用空間分集的優勢，可以有效提高系統的檢測性能，但同時面臨兩個問題：(1)在次用戶較多的情況下，若所有的次用戶均參與協作檢測，則基站需要花費大量的時間和帶寬來處理判決數據，而實際可用信道帶寬卻是有限的；(2)實際無線通信環境中，每個次用戶所處的無線通信環境具有差異性，部分次用戶有可能把不準確的判決結果傳送到融合中心，從而影響了它對主用戶的最終判決。為解決上述兩個問題，本文將無線傳感器網絡WSN(Wireless Sensor Networks)分簇機制引入協作檢測中。
目前，分簇機制主要應用在WSN的研究中[1]。無線傳感器網絡由傳感器節點、基站和管理節點組成，與認知無線網絡CRN(Cognitive Radio Networks)具有很多相似點：均注重節點的能量和通信消耗問題；都是以數據融合為核心的網絡；網絡都具有自組織性。因此，在傳統的協作檢測過程中可以利用分簇機制將認知無線網絡劃分為若干簇的集合再進行協作檢測。
1 簇的協作檢測模型
在WSN體系結構中，從網絡拓撲結構角度可以把它分為兩類：平面路由協議和分簇路由協議，本文主要討論后一種。在該協議中，WSN通常被劃分為多個簇，每個簇由一個簇頭和多個簇內成員構成，簇頭負責管理和控制簇內成員，并負責對簇內成員數據收集、融合并轉發；低一級網絡的簇頭構成高一級網絡中的簇內成員，簇頭節點之間通過單跳或多跳的方式與最高層簇頭基站進行通信。
為了充分利用有限的頻譜資源，提高協作檢測的準確性和可靠性，首先要對認知無線電網絡進行分簇處理[2]。如圖1所示，假設共有N個次用戶組成一個CRN網絡，并劃分為L個簇，其中簇i內次用戶數用Ni表示，簇頭用CHi表示，則有ΣNi=N，ΣCHi=L，其中i=1，2，…，L。
對于基于簇的CRN網絡的仿真，在AWGN環境下進行，簇內采用雙門限檢測，簇間采用基于Beta模型的動態加權簇的協作方法，簇內和簇間均使用相同的OR準則，參數設置：帶寬時延積m=4，感知次用戶數N=36，簇數L=3，各次用戶的信噪比分別為-8 dB~-17 dB隨機分布。從圖4可以看出，在相同的虛警概率Pf下，本文所提出的方案最優，傳統的簇融合次之，傳統的OR融合最差，最后曲線趨于匯合，這是由于基于簇權重的融合方法隨著判決次數的增加，各個簇頭的權重因子乘積逐漸靠近1，逐漸退化成傳統的簇協作檢測的緣故。同時，系統虛警概率越低，該方法表現的性能越好。從而證實了本文所提方案的優越性。在協作過程中，簇頭向融合中心發送判決數據，這樣大大減少了傳輸數據所有的帶寬，這在控制帶寬有限的條件下是很有意義的。
本文針對單用戶的局限性和在多用戶的協作檢測的帶寬受限性，把WSN中分簇算法并引入到協作頻譜檢測中，提出一種自適應能量雙門限檢測和簇的動態加權的聯合檢測算法，并對融合方案和性能分析進行詳細的論述和設計。通過理論分析和仿真驗證，無論是與簇內的傳統硬判決OR準則的協作檢測還是與簇間的傳統的簇的協作檢測算法比較，本文所提出的基于Beta模型的動態加權簇的協作檢測性能均優于兩者，利用此方法，無線感知網絡可以獲得更高的檢測性能。
參考文獻
[1] 陳碩.無線傳感器網絡幾個關鍵技術的研究[J].艦船電子工程，2007，27(5)：17-19.
[2] Bai Zhiquan，Wang Li，Zhang Haixia，et al.Cluster-based cooperative spectrum sensing for cognitive radio under bandwidth constraints[C].12th IEEE International Conference on Communication Systems 2010，Cape Town，2010：569-573．
[3] Hong Li，Ma Junfei，Xu Fangmin，et al.Optimization of collaborative spectrum sensing for cognitive radio[C].IEEE International Conference on Networking，Sensing and Control，2008：1730-1733.
[4] 馮鍵昭，肖德琴，楊波.基于?茁分布的無線傳感網絡信譽系統[J].計算機應用，2007，27(1)：111-117.
[5] 呂春英，沈國勤，袁譽紅，等.基于簇加權的協作頻譜感知算法[J].探測與控制學報，2012，34(2)：72-76.