基于D-S理论的节能协作频谱检测节点选择策略

本文探讨了在认知无线电传感器网络（CRSNs）中实现能源效率和可靠性的协同频谱感知（CSS）的关键问题。作者提出了一个基于Dempster-Shafer (D-S) 理论的创新节点选择方案，以解决能量效率和数据传输负担的挑战。 首先，该方案的核心是通过历史数据的分析。考虑到节点的历史可靠性和剩余能量，设计了一种过滤策略。历史可靠性考虑了过去节点在频谱感知任务中的表现，而剩余能量则评估了它们当前的可持续工作能力。通过这种方式，不合格的节点被剔除，从而减少后续步骤中的计算负载以及需要传输的感知结果数量，显著提高了能源利用效率。 其次，为了平衡网络的能源消耗，作者提出了一种代表节点（R-Node）的选择算法。该算法根据节点到融合中心的距离来优化选择，因为距离远的节点可能需要更多的能量来进行信号传输。这样做的目的是确保能量在整个网络中分布得当，避免过度集中在某些节点上，从而降低整体能耗。 然而，论文还提到了CRSN中可能存在的恶意节点问题。为应对这一挑战，方案考虑了R-Node的性能稳定性，即使面对潜在的恶意行为，也能确保关键节点的正常运行。通过综合运用D-S理论的证据融合能力和节点选择策略，能够有效地降低网络受到攻击的风险，同时提升协作感知的效率和可靠性。 这篇论文提出了一个全面的节点选择框架，结合了历史数据、能量效率、节点位置和恶意行为防范等因素，旨在为CRSN中的能源高效、可靠的协同频谱感知提供一种创新的解决方案。通过实施这个方案，CRSN能够更有效地利用资源，提高整体的感知性能，为动态无线环境中的频谱共享提供了有力支持。