无线通信网络协作式信道状态感知方法

本发明涉通信领域，尤其涉及一种用于无线通信网络的协作式信道状态感知方法。

背景技术：

1、信道状态感知可看作是无线电频谱感知的一个研究分支，它是通过时域、频域、空域、极化域等维度进行流量脉冲检测，获得信道资源使用状态，以提无线通信网络网内成员消息交互效率。从参与信道状态感知节点角度来看，可将信道状态感知方法划分为本地感知和合作式感知两种类型。

2、本地感知是仅依靠无线通信网络中网内单个节点独立完成，通常采用能量检测、统计信号特征等方式进行感知信道状态。csma(carrier sense multiple access)类协议所采用载波侦听技术就是典型的能量检测方式，该技术根据检测信道上的信号能量大小，判断当前信道有无节点数据正在发送，以此将信道划分为忙、闲两种状态。文献(郑文庆,金虎,郭建蓬,等.一种新型数据链mac协议及其信道占用研究[j].计算机仿真,2019,36(7):148-152.)采用本地感知方式，通过统计信道中的流量脉冲数，量化无线数据链网络的信道状态。但本地感知方式对本地节点设备感知能力的依赖性较大，且无法解决隐蔽终端问题，信道状态感知的可靠性低，应用局限性较大。

3、合作式感知是将多个节点的感知数据发送至数据融合中心，融合中心通常采用等增益合并或加权合并的方式融合计算信道状态感知结果。根据数据融合中心的布置方式，又可将合作式感知划分为集中式、分布式和混合式。文献(赵志勇,张洋,刘锡国.基于spma协议的数据链信道负载统计算法[j].指挥与控制学报,2023,8(2):230-235.)采用分布式感知方式，以距离加权的方式融合计算单跳范围内的节点感知数据，并给出信道状态的量化结果，为网络消息发送判决提供依据。该方式解决了本地感知方式存在的不足，克服了对单节点设备感知能力的依赖性，但仅考虑了距离因素对信道状态感知的影响。事实上，节点设备的信道感知能力与设备的收发性能密切相关，接收灵敏度、天线驻波比、信噪比、器件老化、平均故障间隔时间等因素，都会对节点设备的信道感知能力产生较大影响，从而导致信道状态感知产生较大波动，使节点对当前信道状态的感知存在较大偏差，造成无线通信网络中消息发送决策错误，消息冲突概率大幅上升，降低了消息发送的成功概率。

4、因此，如何合理分配网内成员的统计能力权重，准确感知信道真实状态，为消息发送判决提供可靠依据，以降低网内节点消息的冲突概率，是现有无线通信领域需要解决的难点问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是公开一种无线通信网络协作式信道状态感知方法，以合理分配网内成员的统计能力权重，准确感知信道真实状态。

2、为了实现本发明的目的，本发明提供了一种无线通信网络协作式信道状态感知方法。在该方法中，在统计时间窗内，无线通信网络中各节点统计本节点的收发流量脉冲数和节点设备性能参数，并经广播消息向网内节点分发共享；

3、本节点通过接收其它节点所发送的广播消息，提取一跳范围内各节点统计的收发流量脉冲数和节点设备性能参数；

4、本节点通过计算所述节点设备性能参数的支持度和怀疑度，分配各节点的统计能力权重，计算信道感知量化统计值cos，表示为：

5、

6、其中，m表示无线通信网络跳频频点个数，n表示本节点一跳范围内的邻居节点数，和分别表示邻居节点j和本节点在跳频频点fi上接收到的流量脉冲数，和分别表示邻居节点j和本节点在跳频频点fi上发送的流量脉冲数，αj表示邻居节点j的统计能力权重，β表示本节点的统计能力权重，τ表示流量脉冲的时间周期，ts表示统计时间窗的时间长度。

7、进一步，在本发明所公开的技术方案中，所述通过计算节点设备性能参数的支持度和怀疑度分配各节点的统计能力权重的方法包括以下步骤：

8、步骤一：计算各节点设备性能参数的证据距离，建立相似度矩阵，其中第p个节点设备性能参数的相似度矩阵xdp表示为：

9、

10、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数与第j个性能参数之间的相似度，表示为：

11、

12、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数与第j个性能参数之间的证据距离，n表示第p个节点设备性能参数个数；

13、步骤二：计算各节点设备性能参数的支持度：第p个节点设备第i个性能参数的支持度表示为：

14、

15、其中，n表示第p个节点设备性能参数个数，表示第p个节点设备第i个性能参数与第j个性能参数之间的相似度；

16、步骤三：计算各节点设备性能参数的怀疑度：第p个节点设备第i个性能参数的怀疑度表示为：

17、

18、其中，表示第p个节点设备性能参数的全局冲突系数，表示第p个节点设备第i个性能参数的局部冲突系数；

19、步骤四：采用几何平均法计算节点设备的统计能力权重：其中，第p个节点设备的统计能力权重表示为：

20、

21、其中，n表示第p个节点设备性能参数个数；

22、步骤五：计算归一化统计能力权重：其中，第p个节点设备的归一化统计能力权重表示为：

23、

24、其中，n表示本节点一跳范围内的邻居节点数。

25、进一步，在本发明所公开的技术方案中，所述各节点设备性能参数的支持度为基于信息熵修正后的支持度；其中，第p个节点设备第i个性能参数的基于信息熵修正后的支持度表示为：

26、

27、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数的支持度，n表示第p个节点设备性能参数个数，表示第p个节点设备第i个性能参数的相对信息熵系数，表示为：

28、

29、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数的基本概率赋值函数，表示第p个节点设备第i个性能参数的信息熵。

30、进一步，在本发明所公开的技术方案中，所述各节点设备性能参数的怀疑度为基于信息熵修正后的怀疑度，其中，第p个节点设备第i个性能参数的基于信息熵修正后的怀疑度表示为：

31、

32、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数的怀疑度，n表示第p个节点设备性能参数个数，表示第p个节点设备第i个性能参数的相对信息熵系数，表示为：

33、

34、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数的基本概率赋值函数，表示第p个节点设备第i个性能参数的信息熵。

35、进一步，在本发明所公开的技术方案中，所述第p个节点设备性能参数的全局冲突系数表示为：

36、

37、所述表示第p个节点设备第i个性能参数的局部冲突系数表示为：

38、

39、其中，表示第p个节点设备第k个性能参数的概率赋值，akj是的焦元，表示交集为空集的焦元，n表示第p个节点设备性能参数个数。

40、进一步，在本发明所公开的技术方案中，所述第p个节点设备第i个性能参数的信息熵表示为：

41、

42、其中，表示第p个节点设备第i个性能参数的概率赋值，a表示的焦元，θ表示节点设备性能参数的识别框架。

43、优选的，在本发明所公开的技术方案中，所述节点设备性能参数包括：接收机灵敏度、天线驻波比、接收信噪比、工作月数和平均故障间隔时间。

44、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

45、(1)提高了信道状态感知的准确性

46、在本发明所公开的技术方案中，通过分析影响节点设备流量脉冲统计能力的因素，合理设置节点设备性能参数，采用证据融合理论计算其支持度和怀疑度，科学评价节点设备的信道感知能力，并以此为依据，构建合作式感知权重分配策略，准确感知信道真实状态。

47、(2)提高了网络吞吐量

48、在本发明所公开的技术方案中，通过节点设备的性能参数科学评价节点的流量脉冲统计能力，并以节点设备性能参数的数据支持度和怀疑度为依据合理分配数据融合权重，使计算的信道状态感知量化结果能准确反映当前网络信道的真实状态，提高了消息的成功发送概率，从而提高了网络的吞吐量。

49、(3)降低了传输时延

50、在本发明所公开的技术方案中，根据节点设备的性能参数，科学评价网内一跳范围内节点设备的流量脉冲统计能力，合理分配数据融合权重，所计算的信道状态感知量化值能够准确反映当前信道的真实状态，提高了消息发送决策的准确率，降低了网内消息的冲突概率，从而降低了消息传输时延；而现有的协作式感知方法由于权重分配不合理导致所计算的信道状态感知量化值存在一定误差，本地感知方式由于受单节点设备流量脉冲统计能力的依赖性较大而使信道状态感知量化值产生较大波动，都无法准确感知信道状态，造成消息发送判决产生错误，使消息冲突概率大幅上升，从而增加了消息传输时延，难以满足消息传输的实时性要求。

51、本发明的其它优点和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。