基于增强加权质心定位的认知物联网用户频谱接入控制

摘要：

在认知物联网(CIoT,cognitive internet of things)中,由于主用户(PU,primary user)与次级用户(SU,secondary user)之间的非合作特性,单独依靠传统的频谱感知技术判断频谱接入机会存在一定的不可靠性.作为一种重要的辅助信息,PU与SU之间的相互位置信息可以协助判断授权频谱的二次接入可能性.提出了一种低复杂度的基于相邻关系的加权质心定位(NB-WCL,neighbor-based weighted centroid localization)算法,通过解决CIoT中SU的定位问题,从而完成CIoT中各个地理位置上是否能够进行频谱接入的决策.在理论层面分析了二维位置估计的均方根误差(RMSE,root mean square error)性能,通过仿真验证了通信半径、节点密集度、阴影影响、路径损失、连通性度量值以及发送数据次数等因素对于算法性能的影响.理论推导与实验结果表明,相对于传统的定位算法,所提方案为CIoT中的SU定位算法提供了更为强健和良好的定位误差性能,能够有效地增强认知物联网中用户频谱接入的可靠性.该方案可以作为认知物联网中的一种高效实用的定位感知方案.

关键词：加权质心定位、认知物联网、相邻关系、性能分析、频谱接入

所属期刊栏目：7

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金No.62071078

在线出版日期：2023-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：93-108