認知傳感器網絡中的魯棒性協作頻譜檢測研究

胡富平 王 殊

(華中科技大學電子與信息工程系 武漢 430074)

近年來無線傳感器網絡(wireless sensor network,WSN)研究與應用迅速發展[1].預計未來10 a內,將出現同一區域內多個不同應用目的傳感器網絡與現有傳統無線網絡共存現象[2].由于頻譜資源的緊缺,這些共存的網絡會出現嚴重的頻譜資源競爭.

雖然可以花費數巨額資金購買固定的頻譜使用權,但WSN通常強調低成本,因而這種做法并不是很合理.而且授權頻段也基本都已被分配完畢,而免授權的ISM公用頻段也變得越來越擁擠.因此有必要研究為WSN尋求可用頻譜資源的新方法,解決其未來發展面臨的頻譜緊缺問題.

1 相關背景與假設

FCC的實際測量表明:頻譜資源非常緊缺的背后是大量已授權頻段在時間和空間上的利用率很低.認知無線電(cognitive radio,CR)技術[3]被認為是提高頻譜利用率、解決頻譜資源緊缺問題的有效技術之一.其基本原理是:未授權用戶(稱為次用戶)檢測一定范圍內的授權頻段,如果未檢測到授權用戶(稱為主用戶)信號,則在不對主用戶造成干擾的前提下傳輸無線信號;當該頻道上出現主用戶信號時,次用戶退出對該頻段的占用.

目前CR是無線通信和網絡領域的研究熱點,已受到廣泛關注,但研究認知傳感器網絡的報道還很少.Hung研究了WSN基于模糊邏輯系統(fuzzy logic system,FLS)的機會式頻譜接入機制[4];Han提出了WSN中基于譜相關的頻譜檢測方法,但譜相關函數的復雜計算并不是很適合硬件和能量等資源有限的WSN.歐盟第七框架計劃支助了Sensor Network aided Cognitive Radio項目,并陸續有相關研究成果的報道[5].

本文假設WSN需要尋找空閑授權頻譜來完成其自身數據通信.因為空閑頻譜檢測是傳感器網絡利用這些空閑頻譜的必要前提,因此本文重點研究適用于WSN的頻譜檢測方法.經典的信號檢測方法主要有能量檢測、匹配濾波檢測和循環平穩檢測,它們對信號的先驗知識具有不同的要求,也各自其優缺點.近年來不少人提出了協作頻譜檢測方法[6]來提高頻譜檢測性能.

與大多相關文獻一樣,假設節點具有頻譜檢測能力,并通過公共控制信道(Common Control Channel)相互交換頻譜檢測信息,公共控制信道具有理想的信道參數.由于WSN的分布式特性,本文所考慮的協作頻譜檢測可建模為圖1所示的模型.其中,當節點SN0需要作出檢測判決時,它同時也充當融合中心的角色.SNi(i=1,2,…,m,m為SN0的鄰居節點數目)為其鄰居節點,d0和di分別表示節點SN0和S Ni的局部檢測信息,d表示節點SN0的最終檢測判決.

圖1 協作頻譜檢測的系統模型

2 加權因子合并法

與匹配濾波、循環平穩檢測等經典方法相比,能量檢測雖然抗干擾能力一般,但其簡單、便于實現,更適用于WSN這種硬件、能量等資源受限的網絡.能量檢測器以接收信號的能量作為檢驗統計量,即:

式中:r(k)為接收信號;s(k)為接收信號中的主用戶信號分量;w(k)為加性高斯白噪聲(AWGN),k為采樣數,一般由檢測器的時間帶寬積確定.

本文提出了一種加權因子合并法(weight factor combination,WFC),其核心是對每個節點賦予一定的權值來衡量其檢測結果的可靠性.假設每個節點的權值為wi,所有節點檢測到的信號能量值的加權平均與判決閾值λ比較,如果大于或等于λ則接受H1假設成立;否則接受H0假設成立,如式(2)所示.其中wi是歸一化后的權值,即滿足 ∑wi=1.

在實際中,節點檢測到的能量值在發送給鄰居節點之前一般需要量化,這是因為:(1)節點表示數據的精度比較有限;(2)公用控制信道的帶寬非常有限,量化可以減小數據通信量.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節中分析了量化對檢測性能的影響.

3 加權因子的計算

為了減小故障節點或惡意提供的錯誤檢測數據對最終檢測判決的影響,根據節點提供的局部檢測數據與最終檢測判決的一致性,給每個節點SNi賦予一個估計其檢測數據可靠性的參數:可靠度,其初始值為0.節點SN0每作出一次最終檢測判決,就對其鄰居節點SNi(i=1,2,…,m)及其自身的可信度根據式(3)進行調整,其中符號“&”表示邏輯與.

如果節點頻繁提供與最終判決不一致的局部檢測信息,它的可信度將趨向于減小.規定若某節點的可信度低于預定閾值,則該節點被認定為故障節點或惡意節點,在最終判決時忽略該節點提供的局部檢測信息.基于上述定義的節點檢測數據的可信度,節點未歸一化的權值Wi定義為

式中:max(ρi)為各節點檢測數據的可信度的均值;h(＜0)為預定閾值.h取負值是為了保證節點由于受到噪聲等干擾暫時性地(尤其是在初始階段)提供錯誤檢測數據而被賦予略小于零的負值可信度時,其檢測數據仍然具有一定的權值.

歸一化的權值wi定義為式(5)所示.

4 仿真分析

本文考慮兩種類型的錯誤檢測數據:Always-Yes和Always-No.無論主用戶信號是否真實存在,對于Always-Yes錯誤,節點總是提供4倍于λ的檢測值;而對于Always-No類型錯誤數據,節點總是提供1/4倍于判決閾值λ的檢測值.假設100個節點隨機分布在500 m×500 m的方形區域中,在這100個節點中存在一定數目的故障或惡意節點.節點被認定為故障或惡意節點的可信度閾值h=-5.能量檢測器的時間帶寬積設置為5.

首先,比較了100個節點中故障或惡意節點數目從0到20以1為步長變化時,WFC方法與未考慮檢測數據錯誤(即每個節點的檢測數據具有相等的權值)情況下的檢測概率.結果如圖2所示,從中可以看出,WFC方法能較好地降低故障或惡意節點的錯誤檢測數據對協作頻譜檢測性能的影響.隨著故障或惡意節點的增加,WFC方法的檢測概率下降比較緩慢.未考慮檢測數據錯誤的情況下,對于Always-No類型數據錯誤,檢測概率回大幅下降;而對于Always-Yes類型數據錯誤,檢測概率并沒有下降.這是因為Always-Yes類型數據會誘導節點更傾向于作出存在主用戶信號的判決,這雖然有利于提高檢測概率,但同時也會增大誤警概率.

圖2 不同故障或惡意節點時的檢測概率

其次,比較了故障或惡意節點比例為10%時,WFC方法和未考慮檢測數據錯誤情況下的互補接收機工作特性曲線(complementary receiver operating characteristic,CROC).比較結果如圖3所示,可以看出,WFC方法的檢測性能非常接近于不存在故障或惡意節點情況下的檢測性能,這表明WFC方法能較好地減小故障或惡意節點的錯誤檢測數據對協作頻譜檢測性能的影響.

圖3 互補接收機工作特性曲線比較

最后,分析了節點將接收信號能量信息發送給鄰居節點之前將其進行量化對檢測性能的影響.本文假設采用的是均勻量化器.圖4所示是故障或惡意節點比例為10%,量化位數分別為2,3,4時的漏警概率曲線圖.可以看出,量化對檢測性能會有一定的負面影響.不過,量化情況下的通信開銷比較小,而且隨著量化位數增加,檢測性能逐漸趨近與非量化情況下的檢測性能.

圖4 Always-Yes類型數據錯誤下量化的影響

5 結 束 語

利用認知無線電技術為傳感器網尋找可用頻譜資源的方法,針對傳感器節點易失效和惡意節點易偽裝為合法節點的特點,提出了一種魯棒性的協作頻譜檢測方法.根據各節點的局部檢測數據與最終檢測判決是否一致,給每個節點賦予可信度參數,并定義了每個節點的檢測數據的權值的計算方法.仿真結果表明,所提出檢測方法能較好地減小錯誤檢測數據對檢測性能的負影響.同時,文章也分析了量化情況下的檢測性能.量化情況的檢測性能有所下降,但具有較小通信開銷的優勢.

[1]Yick J,Mukherjee B,Ghosal D.Wireless sensor network survey[J].Computer Networks,2008,52(12):2292-2330.

[2]Zhou G,Stankovic J A,Son S H.Crowded spectrum in wireless sensor networks[C]//Proc.of the Third Workshop on Embedded Networked Sensors,2006.

[3]Mitola I,M aguire j,G Q.Cognitive radio:making software radios more personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6(4):13-18.

[4]Ly H D.Detection and opportunistic spectrum access in sensor networks[D].Arlington:The University of Texas,2007.

[5]Mishra S M.Sahai A,Rodersen R W.Cooperative sensing among cognitive radios[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Communications,2006,658-1663.

[6]Ganesan G,Ye L.Cooperative spectrum sensing in cognitive radio,part II:Multiuser networks[J].Wireless Communications,IEEE Transactions on,2007,6(6):2204-2213.