基于认知无线电的矿井无线传感器网络功率控制算法研究

论文摘要

煤矿安全问题已经成为煤炭开采行业的重大问题,建立可靠的矿井环境数据采集系统对保障煤矿的安全开采和矿工的生命安全具有十分重要的意义。本文介绍了一种基于认知无线电的矿井环境数据无线传感器网络采集系统,该系统将认知无线电技术与无线传感器网络结合起来,利用认知无线电的认知能力对传感器网络的环境信息进行感知,根据所得的结果利用优化算法得出最佳的工作参数,并将这些最佳工作参数反馈给网络节点,本文重点研究了功率的优化问题。对矿井传感器的相关理论,系统的工作流程和算法流程进行了简要的介绍,在现行的基于代价函数的非合作博弈功率控制算法基础上,提出一种改进的非合作博弈功率控制算法,该算法将链路增益代价机制引入到非合作博弈理论中,仿真结果证明该算法具有较好的收敛性,存在唯一的纳什均衡,节点功率能较快的收敛到比较合理的功率值,能够起到提高传感器能量效率的效果。通过不同的效用因子和价格因子组合进行仿真表明,合理的发射功率,不但能降低能量消耗,节点的通信效果也取得了较好的优化,提高了无线传感器网络的能量效率,延长无线传感器网络的生存周期,为矿井环境数据采集和安全生产监控奠定良好的基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 国内外发展现状及发展趋势
• 1.3 本论文主要内容
• 2 基于认知无线电的矿井传感器网络
• 2.1 无线传感器网络
• 2.2 矿井无线传感器网络
• 2.2.1 总体设计
• 2.2.2 节点设计
• 2.2.3 系统协议栈设计
• 2.2.4 矿井传感器网络的特点
• 2.3 认知无线电
• 2.4 认知无线电在无线传感器网络中的应用
• 2.5 本章小结
• 3 矿井无线传感器网络中的功率控制技术
• 3.1 功率控制
• 3.1.1 功率控制的作用
• 3.1.2 功率控制的理论依据
• 3.1.3 功率控制对系统的影响
• 3.2 博弈论
• 3.2.1 博弈论的分类
• 3.2.2 纳什均衡
• 3.2.3 博弈论在功率控制算法中的应用
• 3.3 现行的基于博弈论的功率控制算法分析
• 3.3.1 David Goodman 非合作博弈功率控制算法
• 3.3.2 基于代价函数的非合作博弈功率控制算法
• 3.4 本章小节
• 4 一种改进的非合作博弈功率控制算法
• 4.1 算法流程
• 4.2 信道估计
• 4.3 功率控制问题的博弈论描述
• 4.4 基于线性代价函数的非合作博弈功率控制算法
• 4.4.1 潜在博弈
• 4.4.2 算法的收益函数
• 4.4.3 算法存在唯一纳什均衡的证明
• 4.5 算法仿真及结果分析
• 4.6 本章小结
• 5 结论
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录