胡富平 王 殊
(華中科技大學(xué)電子與信息工程系 武漢 430074)
近年來(lái)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network,WSN)研究與應(yīng)用迅速發(fā)展[1].預(yù)計(jì)未來(lái)10 a內(nèi),將出現(xiàn)同一區(qū)域內(nèi)多個(gè)不同應(yīng)用目的傳感器網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)有傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)共存現(xiàn)象[2].由于頻譜資源的緊缺,這些共存的網(wǎng)絡(luò)會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的頻譜資源競(jìng)爭(zhēng).
雖然可以花費(fèi)數(shù)巨額資金購(gòu)買(mǎi)固定的頻譜使用權(quán),但WSN通常強(qiáng)調(diào)低成本,因而這種做法并不是很合理.而且授權(quán)頻段也基本都已被分配完畢,而免授權(quán)的ISM公用頻段也變得越來(lái)越擁擠.因此有必要研究為WSN尋求可用頻譜資源的新方法,解決其未來(lái)發(fā)展面臨的頻譜緊缺問(wèn)題.
FCC的實(shí)際測(cè)量表明:頻譜資源非常緊缺的背后是大量已授權(quán)頻段在時(shí)間和空間上的利用率很低.認(rèn)知無(wú)線電(cognitive radio,CR)技術(shù)[3]被認(rèn)為是提高頻譜利用率、解決頻譜資源緊缺問(wèn)題的有效技術(shù)之一.其基本原理是:未授權(quán)用戶(hù)(稱(chēng)為次用戶(hù))檢測(cè)一定范圍內(nèi)的授權(quán)頻段,如果未檢測(cè)到授權(quán)用戶(hù)(稱(chēng)為主用戶(hù))信號(hào),則在不對(duì)主用戶(hù)造成干擾的前提下傳輸無(wú)線信號(hào);當(dāng)該頻道上出現(xiàn)主用戶(hù)信號(hào)時(shí),次用戶(hù)退出對(duì)該頻段的占用.
目前CR是無(wú)線通信和網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),已受到廣泛關(guān)注,但研究認(rèn)知傳感器網(wǎng)絡(luò)的報(bào)道還很少.Hung研究了WSN基于模糊邏輯系統(tǒng)(fuzzy logic system,FLS)的機(jī)會(huì)式頻譜接入機(jī)制[4];Han提出了WSN中基于譜相關(guān)的頻譜檢測(cè)方法,但譜相關(guān)函數(shù)的復(fù)雜計(jì)算并不是很適合硬件和能量等資源有限的WSN.歐盟第七框架計(jì)劃支助了Sensor Network aided Cognitive Radio項(xiàng)目,并陸續(xù)有相關(guān)研究成果的報(bào)道[5].
本文假設(shè)WSN需要尋找空閑授權(quán)頻譜來(lái)完成其自身數(shù)據(jù)通信.因?yàn)榭臻e頻譜檢測(cè)是傳感器網(wǎng)絡(luò)利用這些空閑頻譜的必要前提,因此本文重點(diǎn)研究適用于WSN的頻譜檢測(cè)方法.經(jīng)典的信號(hào)檢測(cè)方法主要有能量檢測(cè)、匹配濾波檢測(cè)和循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè),它們對(duì)信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)具有不同的要求,也各自其優(yōu)缺點(diǎn).近年來(lái)不少人提出了協(xié)作頻譜檢測(cè)方法[6]來(lái)提高頻譜檢測(cè)性能.
與大多相關(guān)文獻(xiàn)一樣,假設(shè)節(jié)點(diǎn)具有頻譜檢測(cè)能力,并通過(guò)公共控制信道(Common Control Channel)相互交換頻譜檢測(cè)信息,公共控制信道具有理想的信道參數(shù).由于WSN的分布式特性,本文所考慮的協(xié)作頻譜檢測(cè)可建模為圖1所示的模型.其中,當(dāng)節(jié)點(diǎn)SN0需要作出檢測(cè)判決時(shí),它同時(shí)也充當(dāng)融合中心的角色.SNi(i=1,2,…,m,m為SN0的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目)為其鄰居節(jié)點(diǎn),d0和di分別表示節(jié)點(diǎn)SN0和S Ni的局部檢測(cè)信息,d表示節(jié)點(diǎn)SN0的最終檢測(cè)判決.
圖1 協(xié)作頻譜檢測(cè)的系統(tǒng)模型
與匹配濾波、循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)等經(jīng)典方法相比,能量檢測(cè)雖然抗干擾能力一般,但其簡(jiǎn)單、便于實(shí)現(xiàn),更適用于WSN這種硬件、能量等資源受限的網(wǎng)絡(luò).能量檢測(cè)器以接收信號(hào)的能量作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,即:
式中:r(k)為接收信號(hào);s(k)為接收信號(hào)中的主用戶(hù)信號(hào)分量;w(k)為加性高斯白噪聲(AWGN),k為采樣數(shù),一般由檢測(cè)器的時(shí)間帶寬積確定.
本文提出了一種加權(quán)因子合并法(weight factor combination,WFC),其核心是對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一定的權(quán)值來(lái)衡量其檢測(cè)結(jié)果的可靠性.假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值為wi,所有節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到的信號(hào)能量值的加權(quán)平均與判決閾值λ比較,如果大于或等于λ則接受H1假設(shè)成立;否則接受H0假設(shè)成立,如式(2)所示.其中wi是歸一化后的權(quán)值,即滿足 ∑wi=1.
在實(shí)際中,節(jié)點(diǎn)檢測(cè)到的能量值在發(fā)送給鄰居節(jié)點(diǎn)之前一般需要量化,這是因?yàn)?(1)節(jié)點(diǎn)表示數(shù)據(jù)的精度比較有限;(2)公用控制信道的帶寬非常有限,量化可以減小數(shù)據(jù)通信量.量化情況下,除了用量化值取代非量化值外,WFC算法的基本流程保持不變.第4節(jié)中分析了量化對(duì)檢測(cè)性能的影響.
為了減小故障節(jié)點(diǎn)或惡意提供的錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)最終檢測(cè)判決的影響,根據(jù)節(jié)點(diǎn)提供的局部檢測(cè)數(shù)據(jù)與最終檢測(cè)判決的一致性,給每個(gè)節(jié)點(diǎn)SNi賦予一個(gè)估計(jì)其檢測(cè)數(shù)據(jù)可靠性的參數(shù):可靠度,其初始值為0.節(jié)點(diǎn)SN0每作出一次最終檢測(cè)判決,就對(duì)其鄰居節(jié)點(diǎn)SNi(i=1,2,…,m)及其自身的可信度根據(jù)式(3)進(jìn)行調(diào)整,其中符號(hào)“&”表示邏輯與.
如果節(jié)點(diǎn)頻繁提供與最終判決不一致的局部檢測(cè)信息,它的可信度將趨向于減小.規(guī)定若某節(jié)點(diǎn)的可信度低于預(yù)定閾值,則該節(jié)點(diǎn)被認(rèn)定為故障節(jié)點(diǎn)或惡意節(jié)點(diǎn),在最終判決時(shí)忽略該節(jié)點(diǎn)提供的局部檢測(cè)信息.基于上述定義的節(jié)點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的可信度,節(jié)點(diǎn)未歸一化的權(quán)值Wi定義為
式中:max(ρi)為各節(jié)點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的可信度的均值;h(<0)為預(yù)定閾值.h取負(fù)值是為了保證節(jié)點(diǎn)由于受到噪聲等干擾暫時(shí)性地(尤其是在初始階段)提供錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù)而被賦予略小于零的負(fù)值可信度時(shí),其檢測(cè)數(shù)據(jù)仍然具有一定的權(quán)值.
歸一化的權(quán)值wi定義為式(5)所示.
本文考慮兩種類(lèi)型的錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù):Always-Yes和Always-No.無(wú)論主用戶(hù)信號(hào)是否真實(shí)存在,對(duì)于Always-Yes錯(cuò)誤,節(jié)點(diǎn)總是提供4倍于λ的檢測(cè)值;而對(duì)于Always-No類(lèi)型錯(cuò)誤數(shù)據(jù),節(jié)點(diǎn)總是提供1/4倍于判決閾值λ的檢測(cè)值.假設(shè)100個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在500 m×500 m的方形區(qū)域中,在這100個(gè)節(jié)點(diǎn)中存在一定數(shù)目的故障或惡意節(jié)點(diǎn).節(jié)點(diǎn)被認(rèn)定為故障或惡意節(jié)點(diǎn)的可信度閾值h=-5.能量檢測(cè)器的時(shí)間帶寬積設(shè)置為5.
首先,比較了100個(gè)節(jié)點(diǎn)中故障或惡意節(jié)點(diǎn)數(shù)目從0到20以1為步長(zhǎng)變化時(shí),WFC方法與未考慮檢測(cè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤(即每個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)數(shù)據(jù)具有相等的權(quán)值)情況下的檢測(cè)概率.結(jié)果如圖2所示,從中可以看出,WFC方法能較好地降低故障或惡意節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)性能的影響.隨著故障或惡意節(jié)點(diǎn)的增加,WFC方法的檢測(cè)概率下降比較緩慢.未考慮檢測(cè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的情況下,對(duì)于Always-No類(lèi)型數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,檢測(cè)概率回大幅下降;而對(duì)于Always-Yes類(lèi)型數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,檢測(cè)概率并沒(méi)有下降.這是因?yàn)锳lways-Yes類(lèi)型數(shù)據(jù)會(huì)誘導(dǎo)節(jié)點(diǎn)更傾向于作出存在主用戶(hù)信號(hào)的判決,這雖然有利于提高檢測(cè)概率,但同時(shí)也會(huì)增大誤警概率.
圖2 不同故障或惡意節(jié)點(diǎn)時(shí)的檢測(cè)概率
其次,比較了故障或惡意節(jié)點(diǎn)比例為10%時(shí),WFC方法和未考慮檢測(cè)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤情況下的互補(bǔ)接收機(jī)工作特性曲線(complementary receiver operating characteristic,CROC).比較結(jié)果如圖3所示,可以看出,WFC方法的檢測(cè)性能非常接近于不存在故障或惡意節(jié)點(diǎn)情況下的檢測(cè)性能,這表明WFC方法能較好地減小故障或惡意節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)協(xié)作頻譜檢測(cè)性能的影響.
圖3 互補(bǔ)接收機(jī)工作特性曲線比較
最后,分析了節(jié)點(diǎn)將接收信號(hào)能量信息發(fā)送給鄰居節(jié)點(diǎn)之前將其進(jìn)行量化對(duì)檢測(cè)性能的影響.本文假設(shè)采用的是均勻量化器.圖4所示是故障或惡意節(jié)點(diǎn)比例為10%,量化位數(shù)分別為2,3,4時(shí)的漏警概率曲線圖.可以看出,量化對(duì)檢測(cè)性能會(huì)有一定的負(fù)面影響.不過(guò),量化情況下的通信開(kāi)銷(xiāo)比較小,而且隨著量化位數(shù)增加,檢測(cè)性能逐漸趨近與非量化情況下的檢測(cè)性能.
圖4 Always-Yes類(lèi)型數(shù)據(jù)錯(cuò)誤下量化的影響
利用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)為傳感器網(wǎng)尋找可用頻譜資源的方法,針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)易失效和惡意節(jié)點(diǎn)易偽裝為合法節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn),提出了一種魯棒性的協(xié)作頻譜檢測(cè)方法.根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的局部檢測(cè)數(shù)據(jù)與最終檢測(cè)判決是否一致,給每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予可信度參數(shù),并定義了每個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)數(shù)據(jù)的權(quán)值的計(jì)算方法.仿真結(jié)果表明,所提出檢測(cè)方法能較好地減小錯(cuò)誤檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)性能的負(fù)影響.同時(shí),文章也分析了量化情況下的檢測(cè)性能.量化情況的檢測(cè)性能有所下降,但具有較小通信開(kāi)銷(xiāo)的優(yōu)勢(shì).
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