面向頻譜感知的傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

網(wǎng)絡(luò)采用分頻段感知的方式工作，如圖3所示。由于節(jié)點(diǎn)能力的限制，每個(gè)節(jié)點(diǎn)感知的帶寬有限，監(jiān)測頻段的大小與掃描的周期是一對矛盾。在節(jié)點(diǎn)處理能力一定的情況下，監(jiān)測頻段越寬，掃描周期就越長；監(jiān)測頻段越窄，掃描周期就越短。戰(zhàn)場電磁環(huán)境復(fù)雜，瞬息問就可能發(fā)生變化，應(yīng)依據(jù)監(jiān)測任務(wù)要求、信號密集程度、節(jié)點(diǎn)部署情況等對整個(gè)監(jiān)測頻段進(jìn)行劃分，減小掃描周期，降低對單個(gè)節(jié)點(diǎn)監(jiān)測帶寬的要求。
對重要頻段或信號密集的頻段，如通信信號較為集中的20～500 MHz頻段，雷達(dá)信號較為集中的1～18 GHz頻段，應(yīng)加大相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)頻段分布密度，提高整體的監(jiān)測性能。
2．3 協(xié)作的檢測處理機(jī)制
在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，分散部署了數(shù)量眾多的監(jiān)測感知節(jié)點(diǎn)。由于節(jié)點(diǎn)數(shù)目龐大、且產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)覆蓋了時(shí)域、空域、頻域多維數(shù)據(jù)空間，如果每個(gè)監(jiān)測節(jié)點(diǎn)都直接將原始的觀測信息傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合處理，顯然會(huì)耗費(fèi)中繼節(jié)點(diǎn)的很多能量，消耗傳感網(wǎng)絡(luò)的大量通信資源，引起網(wǎng)絡(luò)通信容量出現(xiàn)飽和，甚至導(dǎo)致通信阻塞。因此，頻譜監(jiān)測傳感網(wǎng)絡(luò)僅實(shí)現(xiàn)網(wǎng)內(nèi)頻譜信息的簡單協(xié)作和傳輸是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，一種可行的解決辦法是采用分級的分布式協(xié)作信號處理方式，以有效減輕頻譜電磁傳感網(wǎng)的信息傳輸負(fù)荷，提高電磁監(jiān)測網(wǎng)的靈活性、可靠性。
感知節(jié)點(diǎn)部署完成后，匯聚節(jié)點(diǎn)利用感知節(jié)點(diǎn)定位等功能及時(shí)掌握每個(gè)節(jié)點(diǎn)所處的地理位置，維護(hù)并實(shí)時(shí)更新網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。根據(jù)分配的監(jiān)測任務(wù)不同，將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分為不同的任務(wù)網(wǎng)。在每個(gè)任務(wù)網(wǎng)中，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?、?jié)點(diǎn)位置信息等，通過分簇算法將節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分簇，并選出相應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)。為了便于區(qū)別，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都附有標(biāo)簽，用于說明所屬任務(wù)網(wǎng)、所屬簇、節(jié)點(diǎn)類型等。在每個(gè)節(jié)點(diǎn)簇內(nèi)，普通節(jié)點(diǎn)可依據(jù)傳輸信道的質(zhì)量對原始觀測信息進(jìn)行硬判決或軟判決處理。為了節(jié)約通信資源、延長網(wǎng)絡(luò)生存壽命，普通節(jié)點(diǎn)的檢測可采用硬判決，并將檢測結(jié)果直接傳至簇頭節(jié)點(diǎn)。簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)所有檢測結(jié)果，運(yùn)用K秩序準(zhǔn)則對簇內(nèi)檢測信息進(jìn)行初步融合處理，得到簇檢測結(jié)果。借助全網(wǎng)簇頭節(jié)點(diǎn)的多跳轉(zhuǎn)發(fā)，將簇檢測處理結(jié)果傳至匯聚節(jié)點(diǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)接收所有的簇檢測處理結(jié)果，并依據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)融合算法進(jìn)行融合處理，得到最終的信號檢測結(jié)果。普通節(jié)點(diǎn)的識(shí)別與分類采用帶有置信度的軟判決，運(yùn)用證據(jù)理論對簇內(nèi)識(shí)別信息進(jìn)行初步融合處理，得到簇識(shí)別結(jié)果。匯聚節(jié)點(diǎn)再依據(jù)數(shù)據(jù)融合算法得到最終的識(shí)別分類結(jié)果。
分級的分布式協(xié)作信號處理模型如圖4所示。

其中頻譜檢測信息的處理流程分為3級，分別是：
1)0級信號處理
由簇內(nèi)普通節(jié)點(diǎn)來完成頻譜信息的接收、低噪放大、濾波、模數(shù)轉(zhuǎn)換、信號預(yù)處理以及初步的信號檢測、參數(shù)估計(jì)、識(shí)別分類，生成上傳的基本頻譜信息；
2)1級信號處理
由簇內(nèi)簇頭節(jié)點(diǎn)來融合節(jié)點(diǎn)簇覆蓋區(qū)域內(nèi)的頻譜信息，完成簇內(nèi)檢測結(jié)果、識(shí)別結(jié)果等信息的初級融合；
3)2級信號處理
由匯聚節(jié)點(diǎn)融合傳感網(wǎng)覆蓋區(qū)域內(nèi)的頻譜信息，完成時(shí)空校準(zhǔn)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、綜合過濾以及簇問檢測結(jié)果、識(shí)別結(jié)果的最終融合，實(shí)時(shí)建立和更新能反映當(dāng)時(shí)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)頻譜環(huán)境分布特征的數(shù)據(jù)、給出全景頻譜態(tài)勢或高分辨率的局部頻譜態(tài)勢、動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)頻譜的時(shí)間占用度、頻率占用度和地域占用度等，并向上層頻譜控制中心匯報(bào)。

3 系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)分析
1)高效的分簇算法
為了提高監(jiān)測的效果和降低網(wǎng)絡(luò)能量開銷，需要設(shè)計(jì)高效的分簇算法，綜合考慮任務(wù)頻段的帶寬、節(jié)點(diǎn)的部署密度等因素進(jìn)行分簇。
2)檢測周期的優(yōu)化
為了提高檢測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，需要減小檢測數(shù)據(jù)報(bào)告的周期，而頻繁發(fā)送檢測結(jié)果會(huì)提高節(jié)點(diǎn)的能量開銷，也容易造成網(wǎng)絡(luò)的擁塞，因此，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)檢測需求進(jìn)行檢測周期的優(yōu)化。
3)節(jié)點(diǎn)部署密度的優(yōu)化
節(jié)點(diǎn)的部署密度與待檢測的帶寬、節(jié)點(diǎn)的通信距離、感知能力等因素有關(guān)，需要基于這些因素，估計(jì)需要的部署密度。

4 結(jié)論
針對寬頻段頻譜感知的需求，提出了一種面向頻譜感知的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，采用分簇的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、分頻段的協(xié)作感知機(jī)制和信息處理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對寬頻段頻譜感知的要求，分析了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，為利用傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行頻譜感知提供了一種可選的方案。對于其中的分簇算法、融合算法、網(wǎng)絡(luò)部署等技術(shù)，需要進(jìn)一步的研究。