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专利号: 2019109633750
申请人: 长春理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2024-02-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤一、在检测区域范围内随机部署用于频谱感知的认知节点和用于事件感知的普通节点,所述认知节点和普通节点共N个,N为正整数;

步骤二、判断认知节点的剩余能量是否大于高能量阈值Emax,若大于Emax则认知节点成为簇首,否则进行步骤三;

步骤三、判断认知节点的剩余能量是否小于低能量阈值Emin,若小于Emin,则该认知节点退出簇首竞选,否则进行步骤四;

步骤四、如果存在上一轮分簇且认知节点在上一轮分簇中为簇首,则认知节点退出簇首竞选;否则,在[0,1]之间随机选取一个数,比较该数与簇首当选概率的大小,若小于簇首当选概率,则认知节点退出簇首竞选,若大于等于簇首当选概率,则认知节点成为簇首;所述簇首当选概率根据空余信道数和边缘度确定;

步骤五、普通节点和退出簇首竞选的认知节点作为非簇首节点,非簇首节点根据自由传输模式下的能量放大倍数、多径传输模式下的能量放大倍数、非簇首节点到基站的距离和非簇首节点到簇首的距离选择簇首入簇,完成一轮分簇;

步骤六、循环执行步骤二至步骤五,直至完成所有轮分簇。

2.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述高能量阈值Emax为:其中, E(i)为认知节点i的剩余能量,r为当前分簇轮次,rmax为最大分簇轮次。

3.如权利要求2所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述低能量阈值Emin为

4.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述簇首当选概率P为:P=edge(i)·[P1i(t)+P2i(t)],

dis(i)为认知节点i距离基站的距离,dismax为所有认知节点距离基站的距离的最大值,β为概率比例系数,K为每轮中簇首个数,Ci为认知节点i感知的空闲信道数,Cj为认知节点j感知的空闲信道数,Popt为最佳簇首比例,Ei(0)为认知节点i的初始能量。

5.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,步骤五具体为普通节点和退出簇首竞选的认知节点均选择D最小值对应的簇首入簇,其中α为入簇机制比例系数,εfs为自由传输模式下的能量放大倍数,εmp为多径传输模式下的能量放大倍数,dtoCH为非簇首节点到基站的距离,dtoSINK为非簇首节点到簇首的距离。

6.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,步骤五还包括簇首整合簇内所有认知节点的频谱感知信息和所有普通节点事件感知信息后发送给基站的步骤。

7.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述认知节点和普通节点的数量比为1.5:8.5。

8.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述认知节点能量和普通节点能量比例为3.5:1。

9.如权利要求1所述的异构认知无线传感器网络分簇路由方法,其特征在于,所述认知节点能量和普通节点能量比例为4:1。