认知网络能量优化：伽玛模型与节能算法

"本文提出了一种认知网络能量感知及伽玛统计模型能量优化算法，旨在提高分簇无线传感器网络的能量效率并实现节点能量负载均衡。该算法基于认知无线电的信道能量感知模型，通过分析网络在休眠和运作模式下的能量分布，采用伽玛函数对多个中继网络场景的总能耗进行建模。根据次级网络跳数与簇头总能耗的关系，设计了能量优化策略，以达到簇头能量负载均衡和网络总能耗最小化的目标。实验结果证明，与基于节能路由方案和多能量探测器的认知网络相比，该算法能显著提高节能效果，分别提升了37.6%和12.2%。" 详细知识点： 1. 认知网络：认知网络是一种能够感知环境、学习并适应环境变化的通信网络，它允许设备动态地共享频谱资源，以提高频谱利用率和网络性能。 2. 能量感知：在无线传感器网络中，能量感知是指节点能够监测和管理其自身的能量状态，以便在有限的能量预算下有效地执行任务。这种特性对于延长网络寿命至关重要。 3. 伽玛函数：伽玛函数是一种在数学统计中广泛使用的连续函数，可以用于描述各种概率分布，如泊松分布和负二项分布。在这里，伽玛函数被用来模型化网络的总能耗，提供了一种分析能量分布的方法。 4. 能量优化算法：该算法旨在最小化网络总能耗，通过调整节点的工作模式（如休眠和活跃）以及选择最佳的通信路径，以实现能量效率的最大化。 5. 分簇无线传感器网络：这种网络结构中，节点被组织成簇，每个簇有一个簇头，负责收集和转发簇内其他节点的数据，从而减少直接通信导致的能量消耗。 6. 簇头能量负载均衡：算法考虑了簇头的能量消耗，通过优化策略确保每个簇头的能耗相近，防止因某些簇头过早耗尽能量而导致整个网络性能下降。 7. 次级网络跳数与簇头总能耗关系：在网络中，数据传输通常需要通过多个跳（即节点间的通信）。算法利用次级网络跳数来关联簇头的能耗，以此优化传输路径，降低能耗。 8. 实验仿真结果：实验结果显示，提出的能量优化算法相对于传统的认知无线电网络和多能量探测器的认知网络，具有显著的节能优势，表明了算法的有效性。 9. 文献分类号和DOI：文章被归类在“TN925”（电信技术），具有学术价值，且通过DOI（数字对象标识符）10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.041可唯一标识和引用。 总结，这篇论文介绍了一种创新的优化方法，结合认知网络的能量感知特性和伽玛统计模型，为无线传感器网络提供了更高效、均衡的能量管理策略，有助于提升网络的生存时间和性能。