无线传感器网络与认知无线电网络技术研究

### 无线传感器网络与认知无线电网络技术研究 在无线通信领域，无线传感器网络（WSN）的部署和认知无线电（CR）网络的性能优化是重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究内容，包括网络能耗、寿命、算法效率以及异步干扰分析等方面。 #### 无线传感器网络算法性能评估 在无线传感器网络中，为了解决 3D 室内部署问题，提出了一种基于 NSGA - III 和 ACO 的混合算法 AcNSGA - III。为证明该新算法的效率，采用了 Hypervolume 指标评估算法性能，并进行了模拟和实验测试，同时考虑了五个目标。 - **能耗与网络寿命** - **能耗**：图 7 展示了网络能量水平随时间的变化。对于不同的测试算法，根据固定节点数量，在添加移动节点后测量网络所有节点的能量指标平均值。 - **网络寿命**：图 8 说明了网络的寿命，展示了针对不同数量的目标，网络中第一个节点关闭的时间。 - **结果讨论与解释** - **模拟与实验结果一致性**：模拟和实验结果（图 4、5、6、7 和 8）与实验结果相符，特别是在覆盖率和定位率方面。这证明了模拟模型的准确性以及所提出方法在不同环境中的有效性。 - **RSSI 平均值变化**：在添加移动节点后，记录到较低的 RSSI 平均值。尽管这表明添加节点的 RSSI 率低于固定节点的 RSSI 值，但定位率、覆盖率和邻居数量都得到了改善。从研究设定的目标来看，在位置×1 添加一个靠近多个 RSSI 值较低节点的节点，比在位置×2 添加一个 RSSI 值较高但邻居数量较少的节点更好。 - **错误率差异**：实验中的错误率（FER）比模拟中的更显著。这是由于实验期间建筑物内人员活动（如开门和关门）对信号产生了干扰。 - **算法效率比较**：通过数值结果证明，算法的效率与要优化的目标数量有关。当目标数量少于三个时，ACO 比 NSGAIII 更高效；而当目标数量超过三个时，NSGAIII 比 ACO 更有效。这是因为 ACO 适用于多目标问题，而 NSGAIII 是为解决具有三个以上目标的多目标问题对 NSGAII 的改进。然而，AcNSGA - III 具有几乎稳定的性能，不受目标数量变化的影响。具体情况如下表所示： | 目标数量 | 更高效算法 | | ---- | ---- | | 少于三个 | ACO | | 超过三个 | NSGAIII | #### 认知无线电网络异步干扰分析 在认知无线电网络中，研究了基于 CP - OFDM 多载波技术的系统在存在非线性高功率放大器（HPA）时，定时同步误差的影响。 - **系统模型** - **认知无线电**：认知无线电是一种无线通信形式，收发器可以智能地检测哪些通信信道正在使用，哪些未使用，并能立即切换到空闲信道，同时避免使用已占用的信道。主要目标是让次级用户（SU）通过检测频谱空洞来使用初级用户（PU）的可用频谱资源。初级用户与其基站（PU - BS）完美同步，但不一定与其他次级用户同步，这种异步会产生干扰。 - **OFDM 传输链**：在基于 OFDM 的认知无线电系统中，为支持高数据速率，传输带宽需要很大。但连续的大带宽可能无法用于 CR 的机会性传输。在动态频谱接入