面向频谱感知的传感器网络设计

网络采用分频段感知的方式工作，如图3所示。由于节点能力的限制，每个节点感知的带宽有限，监测频段的大小与扫描的周期是一对矛盾。在节点处理能力一定的情况下，监测频段越宽，扫描周期就越长；监测频段越窄，扫描周期就越短。战场电磁环境复杂，瞬息问就可能发生变化，应依据监测任务要求、信号密集程度、节点部署情况等对整个监测频段进行划分，减小扫描周期，降低对单个节点监测带宽的要求。
对重要频段或信号密集的频段，如通信信号较为集中的20～500 MHz频段，雷达信号较为集中的1～18 GHz频段，应加大相应的节点频段分布密度，提高整体的监测性能。
2．3 协作的检测处理机制
在监测区域内，分散部署了数量众多的监测感知节点。由于节点数目庞大、且产生的信息数据覆盖了时域、空域、频域多维数据空间，如果每个监测节点都直接将原始的观测信息传输至汇聚节点进行融合处理，显然会耗费中继节点的很多能量，消耗传感网络的大量通信资源，引起网络通信容量出现饱和，甚至导致通信阻塞。因此，频谱监测传感网络仅实现网内频谱信息的简单协作和传输是远远不够的，一种可行的解决办法是采用分级的分布式协作信号处理方式，以有效减轻频谱电磁传感网的信息传输负荷，提高电磁监测网的灵活性、可靠性。
感知节点部署完成后，汇聚节点利用感知节点定位等功能及时掌握每个节点所处的地理位置，维护并实时更新网络的拓扑结构图。根据分配的监测任务不同，将整个网络动态分为不同的任务网。在每个任务网中，依据网络拓扑信息、节点位置信息等，通过分簇算法将节点进行动态分簇，并选出相应的簇头节点。为了便于区别，每个节点都附有标签，用于说明所属任务网、所属簇、节点类型等。在每个节点簇内，普通节点可依据传输信道的质量对原始观测信息进行硬判决或软判决处理。为了节约通信资源、延长网络生存寿命，普通节点的检测可采用硬判决，并将检测结果直接传至簇头节点。簇头节点负责接收簇内节点所有检测结果，运用K秩序准则对簇内检测信息进行初步融合处理，得到簇检测结果。借助全网簇头节点的多跳转发，将簇检测处理结果传至汇聚节点。汇聚节点负责接收所有的簇检测处理结果，并依据相关的数据融合算法进行融合处理，得到最终的信号检测结果。普通节点的识别与分类采用带有置信度的软判决，运用证据理论对簇内识别信息进行初步融合处理，得到簇识别结果。汇聚节点再依据数据融合算法得到最终的识别分类结果。
分级的分布式协作信号处理模型如图4所示。

其中频谱检测信息的处理流程分为3级，分别是：
1)0级信号处理
由簇内普通节点来完成频谱信息的接收、低噪放大、滤波、模数转换、信号预处理以及初步的信号检测、参数估计、识别分类，生成上传的基本频谱信息；
2)1级信号处理
由簇内簇头节点来融合节点簇覆盖区域内的频谱信息，完成簇内检测结果、识别结果等信息的初级融合；
3)2级信号处理
由汇聚节点融合传感网覆盖区域内的频谱信息，完成时空校准、数据关联、综合过滤以及簇问检测结果、识别结果的最终融合，实时建立和更新能反映当时监测区域内频谱环境分布特征的数据、给出全景频谱态势或高分辨率的局部频谱态势、动态统计频谱的时间占用度、频率占用度和地域占用度等，并向上层频谱控制中心汇报。

3 系统的关键技术分析
1)高效的分簇算法
为了提高监测的效果和降低网络能量开销，需要设计高效的分簇算法，综合考虑任务频段的带宽、节点的部署密度等因素进行分簇。
2)检测周期的优化
为了提高检测数据的实时性，需要减小检测数据报告的周期，而频繁发送检测结果会提高节点的能量开销，也容易造成网络的拥塞，因此，需要根据网络检测需求进行检测周期的优化。
3)节点部署密度的优化
节点的部署密度与待检测的带宽、节点的通信距离、感知能力等因素有关，需要基于这些因素，估计需要的部署密度。

4 结论
针对宽频段频谱感知的需求，提出了一种面向频谱感知的无线传感器网络架构，采用分簇的网络结构、分频段的协作感知机制和信息处理机制，实现对宽频段频谱感知的要求，分析了实现该系统的关键技术，为利用传感器网络进行频谱感知提供了一种可选的方案。对于其中的分簇算法、融合算法、网络部署等技术，需要进一步的研究。