一种高效利用资源的协作感知方法
无线通信网络中的频谱感知与资源优化研究
无线通信网络中的频谱感知与资源优化研究随着无线通信技术的不断发展，人们对无线网络的需求不断增加。
然而，有限的频谱资源成为了无线通信发展的瓶颈之一。
频谱感知与资源优化是解决这一问题的重要研究领域，通过对频谱的有效利用和优化分配，提高无线通信网络的性能和可靠性。
本文将对无线通信网络中的频谱感知与资源优化进行综述和分析。
首先，频谱感知是指无线设备通过感知技术获取当前频谱环境的信息。
频谱感知技术可以通过无线电传感器网络或其他无线设备来实现。
频谱感知的目的是获取周围频谱使用情况，包括频谱占用情况、信号强度和信道状态等。
频谱感知技术为无线通信网络提供了基础数据，可以用于频谱资源的分配和优化。
频谱感知的关键问题之一是频谱分配和调度。
在无线通信网络中，不同用户和应用需要不同的频谱资源。
频谱分配和调度的目标是实现资源的公平利用和高效分配。
为了实现这一目标，可以通过动态频谱分配和调度算法来实现频谱资源的优化分配。
动态频谱分配和调度算法可以根据不同用户和应用的需求，动态调整频谱资源的使用方式，提高频谱资源的利用效率和性能表现。
另一个重要的问题是对频谱资源的协作感知和优化。
在无线通信网络中，不同无线设备之间可以通过协作感知来获取更全面和准确的频谱信息。
协作感知可以通过无线设备之间的通信和信息交换来实现。
通过协作感知，无线设备可以相互共享获取到的频谱信息，从而提高频谱感知的准确性和效果。
协作感知与频谱优化的结合可进一步提高资源利用率和网络性能。
此外，频谱感知和资源优化还需要考虑到网络动态性和用户行为的变化。
在无线通信网络中，频谱环境和用户行为都是不断变化的。
因此，频谱感知和资源优化算法需要具备一定的自适应性和智能性，以适应频谱环境和用户行为的变化。
这需要综合考虑频谱感知、频谱分配、调度和协作感知等方面的技术手段，提高无线通信网络的稳定性和适应性。
综上所述，无线通信网络中的频谱感知与资源优化是解决有限频谱资源问题的重要研究方向。
无线通信中的频谱感知技术研究
无线通信中的频谱感知技术研究随着移动互联网的快速发展，无线通信技术也逐步进入了人们的日常生活。
随之而来的频谱资源的紧张状况也引起了各界的关注。
对于频谱资源的高效利用已经成为了无线通信技术研究的重点之一。
频谱感知技术的出现，成为了频谱资源高效利用的重要手段。
本文对于无线通信中的频谱感知技术进行总结和探讨，以期为该领域的研究工作提供一定的参考。
一、频谱感知技术的概念频谱感知技术是指通过一定的信号处理算法和系统架构，使无线通信终端设备能够在工作过程中实时感知到当前环境中可用的频谱资源，然后根据感知到的结果进行合理的频谱分配和组网，以达到更有效的频谱利用能力。
二、频谱感知技术的分类频谱感知技术根据不同的应用场景和技术手段，可以分为以下几类：1.基于能量检测的频谱感知技术基于能量检测的频谱感知技术是通过检测周围环境中噪声等信号所占用的频谱带宽，然后减去该噪声信号，得到该频段的空闲带宽。
这种感知技术的优势在于硬件成本低，但是在弱信号环境下性能会受到限制。
2.基于协作感知的频谱感知技术协作感知的频谱感知技术是指当一个节点无法感知到某一频段时，它可以将任务协作给其他节点进行感知，将结果反馈给请求节点。
这种感知技术的优势在于感知的效率更高。
3.基于定位感知的频谱感知技术基于定位感知的频谱感知技术是通过无线信号的传输距离、接收信号的强度等信息，将信号源的位置信息联合利用到频谱感知过程中。
这种感知技术的优势在于依赖信息更加全面，能够进行更加准确的频谱感知。
三、频谱感知技术的应用领域随着移动互联网的不断普及，频谱资源的利用效率越来越受到重视。
频谱感知技术作为一种提升频谱利用效率的手段，已经得到了广泛的应用。
目前，频谱感知技术主要应用在以下几个领域：1.增强无线电波接收的能力利用频谱感知技术，可根据当前环境的变化调整无线通信设备的天线参数，以使设备的接收能力得到提升。
2.提高频谱利用效能频谱感知技术可以帮助终端设备快速找到空闲的频段，增加频谱利用效能，从而提高系统吞吐量。
基于多智能体系统的移动群智感知协同优化策略
基于多智能体系统的移动群智感知协同优化策略移动群智感知是一种利用移动设备（如智能手机、平板电脑）和感知技术，通过众包的方式进行数据收集和处理的方法。
在移动群智感知中，多智能体系统扮演着关键的角色，通过相互协作和信息交流，提高了移动群智感知的效率和准确性。
为了进一步优化移动群智感知的性能，基于多智能体系统的移动群智感知协同优化策略应运而生。
基于多智能体系统的移动群智感知协同优化策略的核心目标是提高系统的能源效率、数据质量和任务完成率。
为了实现这些目标，可以采用以下几种策略。
首先，对于能源效率的优化，可以通过多智能体系统中的协作机制降低单个智能体的能量消耗。
在移动群智感知中，感知任务的数量庞大，而设备的能量有限。
因此，合理地分配任务可以均衡智能体之间的能量消耗，延长移动设备的使用寿命。
例如，可以采用任务分片机制，将感知任务拆分成多个子任务，并由不同的智能体完成。
通过合理分配子任务，可以减少感知任务对单个智能体的能耗。
其次，为了提高数据质量，可以采用多智能体系统中的协作和信息交流机制。
在移动群智感知中，利用不同智能体的多样性和互补性来提高数据的精确性和准确性。
智能体之间可以共享各自收集到的数据，并通过信息交流来校正和补充数据。
此外，可以使用一致性算法和数据融合技术，将多个智能体的数据进行整合和分析，提供更为准确的感知结果。
最后，为了提高任务完成率，可以采用多智能体系统中的任务调度和资源分配策略。
在移动群智感知过程中，智能体之间的任务分配和资源利用对任务完成率起着至关重要的作用。
可以根据智能体的能力、资源和位置等因素，制定合理的任务调度和资源分配策略。
例如，可以采用分布式的任务分发算法，将感知任务分配给离任务区域最近的可用智能体，减少任务完成的时间和能量消耗。
综上所述，基于多智能体系统的移动群智感知协同优化策略可以有效提高移动群智感知系统的能源效率、数据质量和任务完成率。
通过合理利用多智能体之间的协作和信息交流机制，可以充分发挥感知设备的潜力，提供更为准确高效的感知结果，为智能交通、环境监测等领域的应用提供强有力的支持。
探究蚂蚁的觅食策略
探究蚂蚁的觅食策略蚂蚁是世界上非常普遍的昆虫，它们以其高度的组织性和协作性而闻名。
蚂蚁是社会性昆虫，它们生活在由女王和工蚁组成的庞大社群中，每个成员都有特定的角色和任务。
其中一个令人着迷的方面是，蚂蚁如何找到食物。
在这篇文章中，我们将探究蚂蚁的觅食策略。
首先，蚂蚁使用视觉和触角来感知食物的存在。
它们的复眼能够扩大视野，帮助它们寻找潜在的食物来源。
当蚂蚁在寻找食物时，它们会用触角接触到地面，以便感知是否有食物的气味。
触觉能力对于蚂蚁来说至关重要，因为它们可以通过地面上的化学物质和气味跟踪到食物的位置。
一旦蚂蚁找到食物，它们会迅速返回巢穴，并释放一种称为“信息素”的特殊化学物质。
这种信息素可以吸引其他蚂蚁到达该位置，引导它们找到食物。
蚂蚁们会沿着信息素形成的路径前进，这样一来，越来越多的蚂蚁会加入到觅食队伍中。
这种集体觅食策略有助于蚂蚁高效地找到食物，并确保庞大的社群能够共享资源。
随着越来越多的蚂蚁聚集在食物周围，它们开始形成一条明显的行军队列，这被称为“觅食路线”。
觅食路线通常是直线，并且尽可能短。
蚂蚁们通过沿着觅食路线来回不断地运输食物，使整个过程更加高效。
这种觅食策略对于蚂蚁社群来说非常重要，因为它们需要迅速找到并带回足够的食物，以供养女王和整个社群。
蚂蚁觅食的过程中，还有一种有趣的策略被称为“偷窃”。
有些蚂蚁会尝试偷取其他蚂蚁的食物，而不是自己工作找到食物。
这些偷窃者通常会察觉到觅食路线上有食物的气味，然后跟踪并等待合适的时机进行偷窃。
不过，许多蚂蚁会采取措施保护自己的食物，如释放信息素来警告其他蚂蚁。
除了视觉、触觉和信息素之外，蚂蚁还有其他方法来寻找食物。
例如，一些物种会利用太阳的位置来导航，以便找到回巢的路线。
当太阳高悬在天空时，蚂蚁们会通过触角感知到太阳的位置，并以此为参照物来确认方向。
这种导航策略使蚂蚁在没有觅食路线或信息素的情况下仍然能够找到回巢的路线。
蚂蚁的觅食策略非常复杂且多样化，每个物种都可能有不同的方法。
高效的协作频谱感知策略研究
ABSTRACT
ABSTRACT
The contradiction between performance and cost has now became more and more severe during the evolution of wireless communication technology. The radio spectrum scarcity and the inefficiency of stationary spectrum allocation strategy is one of the critical problems which requiring a more effective utilization of spectrum resources. Cognitive radio technology is a brand new solution for the spectrum utilization efficiency problem, whose main idea is to pursue and utilize the “spectrum hole” within the authorized spectrum, in order to opportunistically access to the authorized spectrum without disturbing the authorized users. So cognitive radio is a key solution for spectrum utilization inefficiency problem. However, the performance-cost contradiction exists even within the cognitive radio technology. Spectrum sensing is one important topic in cognitive radio research, and cooperative spectrum sensing is a novel sensing method to achieve high accuracy and reliability. But during the cooperative spectrum sensing process many unauthorized users are involved so the high sensing performance is at the cost of enormous resource consuming. The main contribution of this thesis is to research effective and reliable cooperative spectrum sensing strategy which achieves acceptable accuracy at a minimum resource cost so that the resource usage efficiency can be maximized. Besides, the strategy has resistance to some illegal competition for the spectrum. An ideal circumstance has been researched in chapter 3, i.e. all the unauthorized users have the same local sensing accuracy(including false alarm probability and miss detection probability). In order to develop efficient cooperative sensing strategy in such case, this chapter has driven the main approaches for cooperative efficiency promotion and the framework of efficient cooperative sensing system, on the basis of which an improved Chair-Varshney decision fusion rule has been developed. Given the target sensing accuracy, the improved Chair-Varshney rule can be used to achieve the optimal number of sensing users, so a random choose can be adopt to get the sensing users. The simulation results have shown that only a small part of the total unauthorized users are needed in the sensing process to get the target sensing accuracy, so that the resource cost has been reduced and the efficiency of the cooperative sensing system has been improved. In chapter 4 a common circumstance has been researched, i.e. the sensing accuracy of the unauthorized users are not identical, besides there are malicious users who transmit false sensing data intentionally. In this case it is infeasible to achieve the optimal number of sensing users though mathematical analysis, but this chapter utilizes the estimation of the history judgment accuracy of each sensing user, and adopts an iterative search to choose the appropriate unauthorized users in cooperative sensing in attempt to improve the system efficiency. The simulation results have shown that this cooperative sensing strategy has a quick convergence and indeed minimizes the number of sensing users and system resource cost at a given sensing
多信道动态频谱协作方法
多信道动态频谱协作方法多信道动态频谱协作是一种无线通信技术，可以提高频谱资源的利用效率。
随着无线通信技术的发展以及移动用户数量的增加，对频谱资源的需求也越来越大。
然而，传统的频谱分配方法往往会导致频谱资源的浪费和低效利用，因此多信道动态频谱协作应运而生。
首先，多信道动态频谱协作方法需要建立一个感知引擎，来实时监测和感知频谱资源的使用情况。
这可以通过引入一些传感器或监测设备来实现，例如无线电频谱传感器。
感知引擎可以实时地收集并分析频谱数据，然后根据分析结果来判断频谱资源的使用情况。
其次，多信道动态频谱协作方法需要实现一种动态频谱分配算法，根据频谱资源的使用情况来动态分配频谱。
这个算法可以根据实时监测的频谱数据，将可用频带划分为多个子频带，并根据用户需求动态地分配给用户。
频谱分配算法的核心是在保证频谱资源充分利用的同时，尽量减少不必要的干扰。
此外，多信道动态频谱协作方法还需要实现一种协调机制，来保证不同用户之间的频谱资源分配和共享。
这个协调机制可以在用户之间进行通信，并采取一些策略来避免频谱资源的冲突和重叠。
多信道动态频谱协作方法的应用场景非常广泛。
首先，在城市中的无线网络中，不同用户之间的通信需求是动态变化的，因此多信道动态频谱协作方法可以有效地适应这种动态变化。
其次，在军事和公共安全领域，频谱资源是非常有限的，因此多信道动态频谱协作方法可以实现频谱资源的更加高效利用。
此外，多信道动态频谱协作方法还可以在物联网和大规模机器通信中得到广泛应用。
总之，多信道动态频谱协作方法是一种提高频谱资源利用效率的无线通信技术。
通过实时监测和感知频谱资源的使用情况，并根据需求动态地分配频谱，可以实现更加高效和可靠的无线通信。
这种方法的应用前景非常广阔，将对未来的无线通信技术发展产生重要影响。
蚂蚁团结的力量
蚂蚁团结的力量引言在大自然中，蚂蚁是一种非常普遍的昆虫。
虽然个体蚂蚁很小，但它们却展现出了强大的团结力量。
本文将深入探讨蚂蚁团结的力量，以及我们可以从中学到的重要教训。
蚂蚁的社会结构1.蚂蚁分工明确：蚂蚁社会中，个体蚂蚁分工明确，根据不同的任务分为工兵蚂蚁、养殖蚂蚁、护士蚂蚁等。
每个蚂蚁都有自己的职责，通过分工合作完成各项任务。
2.信息的迅速传递：蚂蚁之间有着高效的信息传递系统，可以通过释放信息素等方式迅速传递重要信息，从而保持整个群体的协调一致。
3.蚂蚁启示录：蚂蚁群体是一种分布式计算系统，没有中央控制，但能以协作的方式找到集体最优解。
这种分布式的协作方式值得我们学习和借鉴。
团结协作导致的卓越成果由于蚂蚁团结且高效的协作方式，它们可以完成一些看似不可能的任务。
以下是一些蚂蚁团结的卓越成果：巨大的蚂蚁工程蚂蚁可以通过协同工作来建立巨大的地下城堡，其中包括各种通道和储存区。
这种团队协作使得它们能够在规模上远远超过个体能力的范围内创建复杂的建筑结构。
高效的食物搜寻蚂蚁的团结协作也表现在食物搜寻方面。
当发现食物资源后，蚂蚁会迅速返回蚁巢，并释放信息素来引导其他蚂蚁找到食物。
这种高效的食物搜寻方式，使得整个蚁群能够迅速地利用食物资源，提高整体生存能力。
防御系统蚂蚁团结的力量还表现在它们的防御系统上。
当蚂蚁感知到威胁时，会释放一种特殊的化学物质，即信息素，来引导其他蚂蚁形成防御队列，共同抵御威胁。
这种团结协作的防御系统使得蚂蚁能够更好地保护自己的领地和资源。
从蚂蚁团结中学到的教训蚂蚁团结的力量给我们带来了一些重要的教训，可以应用到我们自己的生活和工作中：1.分工合作：像蚂蚁一样，我们应该在团队合作中发挥各自的优势，并分配相应的任务。
只有分工合作，才能更好地完成团队目标。
2.高效沟通：蚂蚁通过信息素等方式实现了高效的沟通和信息传递。
我们在团队合作中也应注重沟通，及时分享重要信息，而不是让信息滞后造成问题。
3.共同利益：蚂蚁团结的力量源于共同利益的驱动。
协作机器人原理
协作机器人原理引言：协作机器人是一种具有自主决策、学习能力和与人类进行有效合作的智能机器人。
它能够通过感知环境、理解任务需求并与人类进行协作，实现高效的工作效果。
本文将介绍协作机器人的原理及其应用。
一、协作机器人的原理1. 传感与感知：协作机器人通过搭载各种传感器来感知环境和任务需求。
例如，视觉传感器可以用于识别目标物体和人类的动作，激光雷达可以用于建立环境地图和避障，力传感器可以用于感知物体的力学属性。
通过感知环境的信息，协作机器人能够理解任务需求并作出相应的决策。
2. 决策与规划：协作机器人能够根据感知到的环境信息和任务需求进行自主决策和规划。
它可以通过机器学习算法学习任务执行的最佳策略，并根据实时的环境状态做出相应的决策。
例如，在协作机器人执行搬运任务时，它可以根据物体的位置、重量和形状等信息来规划最优的路径和动作。
3. 合作与交互：协作机器人具有与人类进行有效合作和交互的能力。
它可以通过自然语言处理和计算机视觉等技术来理解人类的指令和意图，并能够主动与人类沟通和协商。
例如，在协作机器人与人类共同组装产品的过程中，它可以通过语音指令和手势识别等技术与人类进行沟通和协调。
4. 学习与优化：协作机器人具有学习能力，能够通过不断的实践和反馈优化自身的性能。
它可以通过机器学习算法自动调整自己的行为策略，以适应不同的任务需求和环境变化。
例如，在协作机器人执行装配任务时，它可以通过不断的实践和反馈来提高自己的装配精度和效率。
二、协作机器人的应用1. 生产制造：协作机器人可以与人类工人共同组装产品、搬运物料等，提高生产效率和质量。
它可以根据人类的指令和意图来执行相应的任务，并能够自动适应生产线的变化。
2. 医疗护理：协作机器人可以在医疗护理领域发挥重要作用。
它可以与医护人员共同协作进行手术操作、康复训练等工作，提高医疗服务的效率和质量。
3. 物流配送：协作机器人可以在物流配送领域应用广泛。
它可以与人类工人共同搬运货物、装卸货物等，提高物流配送效率和准确性。
基于节点选择的能量高效的协作频谱感知算法
率Ｐ 和虚警概率 表示 为
～ 一 一 一
，
根据本文提出模型 ， 则问题 Ｐ可表述为
ｉ＝ １
２ ）对式 （ ６ ） 中第 １ 个 限制 条件进 行转 化 ， 两 端取对
数， 可得Ｉ ｎ （ 兀（ １ 一 ． ） ）≤ｌ ｎ （ １一 ） ， 即ｌ ｎ （ １ 一
ｌ ｄ １
）＋ Ｉ ｎ （ １ 一Ｘ ｚ ｐ ｄ ２ ）＋… ＋Ｉ ｎ （ １一 删）≤ Ｉ ｎ （ １一 ） ，
投 稿 网 址ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． Ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ Ｅ ． ｃ ｎ Ｉ 《 电 视 技 术 》 第３ ８ 卷 第１ 期（ ｏ ￣ ４ ２ ８ 期）１ ０ ７
髂Ｗ雠 Ｄ Ｎ
式中 ： ｓ （ ）表示 认知 用户 接 收到 的授 权用 户 发射 的信 号； ｎ （ ｜ ｊ ｝ ）是认知用 户接收 的高斯 白噪声 ， 本文 中假设 各
感知用户接收到的高斯 白噪声相互独立且服从均值为零 、
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ｉ ｄ－ ｓ ０ 茁 ； ｔ ｒｉ＾
２ 问题分 析
能量高效 的协作频谱感 知 即能在保证 感知质量 的前
而且要求感 方差为 的高斯分布 ； Ｈ ｏ 和 分别代 表主用户不存在和 提下尽量 降低能耗 。假设 系统 中有 ｎ个节点 ，
由于 ∈（ Ｏ ， １ ）， 则Ｉ ｎ （ １ 一
制条件可以变换 为
）＝ Ｉ ｎ （ １ 一 ）， 则 该限
∑ｘ ￣ ｌ ｎ （ １ 一 ） ≤ｌ ｎ （ １ 一 ）
面向协同感知的任务分配方法
面向协同感知的任务分配方法随着物联网和传感器技术的快速发展，协同感知技术逐渐成为了研究热点之一。
协同感知是利用物联网中分布式的传感器和设备，通过协同工作来收集、处理和分析数据，实现对环境信息的感知和认知。
在实际应用中，协同感知技术可以应用于各种领域，例如智能交通、环境监测、健康医疗等。
协同感知面临的一个关键问题是任务分配，即如何有效地将感知任务分配给各个节点，以实现高效的信息收集和处理。
本文将介绍一种面向协同感知的任务分配方法，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、任务分配的挑战在协同感知系统中，通常会涉及到大量的传感节点和感知任务。
传感节点可能分布在不同的位置，拥有不同的感知能力和资源。
感知任务可能具有不同的要求和优先级。
如何有效地将感知任务分配给传感节点，以实现信息收集和处理的最优化，成为了一个具有挑战性的问题。
传感节点的分布和感知能力可能会受到各种因素的影响，例如环境条件、设备故障等。
传感节点之间通信的成本和延迟也会影响任务分配的效果。
感知任务的要求和优先级可能是动态变化的，需要实时调整任务分配方案。
传感节点之间可能存在协同感知的协作和竞争关系。
在某些情况下，传感节点之间可能需要共同完成一个感知任务，以提高感知的准确性和鲁棒性。
在另一些情况下，各个传感节点可能会竞争有限的资源和能量，以完成自身的感知任务。
任务分配在协同感知系统中具有复杂性和动态性，需要设计出一种高效的方法来应对这些挑战。
二、面向协同感知的任务分配方法针对上述任务分配的挑战，研究人员提出了一种面向协同感知的任务分配方法，即基于联邦学习的分布式任务分配方法。
联邦学习是一种分布式机器学习的方法，能够在保护数据隐私的实现多个节点之间的模型协同训练。
基于联邦学习的分布式任务分配方法将感知任务分配问题建模为一个优化问题，通过多个节点之间的协作和交互，实现任务分配方案的动态调整和优化。
具体来说，基于联邦学习的分布式任务分配方法包括以下几个步骤：1. 模型初始化：每个传感节点初始化自身的任务分配模型，包括感知任务的需求和资源能力等信息。
一种高效的协作频谱感知架构
一种高效的协作频谱感知架构栾红志;李鸥【摘要】为了有效利用协作频谱感知中的上传时隙以改善感知性能，该文设计一种新的协作频谱感知(CSS)架构。
其核心思想是：当一个次用户上传信息时，后面的次用户继续执行本地感知直至轮到其上传时才停止，该方法合理地将一半的空闲上传时隙用于感知，因而更为高效。
同时，该文基于Neyman-Pearson准则，研究了AND准则和OR准则下的最优调度策略问题，并讨论了该架构带来的感知性能增益。
仿真结果表明：所提架构可以有效改善协作频谱感知性能，而不带来额外的感知时延。
%To utilize effectively the reporting slots in Cooperative Spectrum Sensing (CSS) and enhance the sensing performance, a novel CSS framework is designed. The core idea of the proposed framework is that, when a Secondary User (SU) is reporting the sensing results, the following SUs continue local sensing until their turns to report. Since a half of idle reporting slots are appropriately utilized for sensing, the proposed framework behaves more efficiently. Moreover, based on Neyman-Pearson criteria, the optimal schedules for AND rule and OR rule are investigated respectively, followed by the discussions of the sensing performance gains under the proposed framework. Simulation results demonstrate that, the proposed framework enhances the CSS performance considerately without any additional sensing delay.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】6页(P1158-1163)【关键词】认知无线网络;协作频谱感知;Neyman-Pearson准则;能量检测【作者】栾红志;李鸥【作者单位】解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州 450002;解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TN92作为认知无线电技术应用的前提和关键，频谱感知有着极其重要的意义[1]。
群组协作的移动群智感知任务分配方法
群组协作的移动群智感知任务分配方法随着移动设备的普及和通信技术的快速发展，移动群智感知成为了一种新型的数据收集方式。
其通过利用大量智能移动设备的感知能力，收集和处理各种能够感知的数据，如环境温度、交通状况、空气质量等。
然而，如何高效合理地分配感知任务是移动群智感知中的重要问题，因为不同的移动设备在感知任务方面具有不同的能力和资源，如处理能力、电量和网络带宽等。
因此，群组协作的移动群智感知任务分配方法应运而生。
该方法通过将感知任务分解为多个子任务，然后将其分配给不同的设备，从而实现任务的高效完成。
下面将介绍几种常见的群组协作的移动群智感知任务分配方法。
1. 基于任务分解的分配方法该方法将整个感知任务分解为多个子任务，然后将其分配给不同的设备。
在分配时，应考虑不同设备的感知能力和资源情况，使分配的子任务能够在设备间平衡地分配。
此外，还应考虑设备间的协作关系，以提高任务完成的效率。
2. 基于设备协作的分配方法该方法通过将感知任务分配给相互协作的设备，以提高任务完成的效率。
在这种情况下，设备之间需要进行通信和协调，以确保任务的高效完成。
例如，当一个设备完成了一个子任务时，它可以将结果发送给其他设备，以便其他设备能够更好地完成其他子任务。
3. 基于负载均衡的分配方法该方法通过将感知任务分配给感知能力相似的设备，以实现负载均衡。
在这种情况下，任务分配的目标是使每个设备的负载尽可能均衡，从而提高任务完成的效率。
例如，当一个设备完成了一个子任务时，它可以将任务分配给另一个设备，以便该设备也能参与感知任务。
群组协作的移动群智感知任务分配方法可以提高感知任务的完成效率和质量。
在实际应用中，应根据感知任务的特点和设备的感知能力和资源情况，选择适合的任务分配方法，以实现任务高效完成。
协同感知协同决策协同控制
协同感知协同决策协同控制在这个快节奏的世界里，咱们常常觉得一个人干活真是没劲。
你想想，大家一起协同工作，像是组团打怪，简直乐趣无穷！今天我们就来聊聊“协同感知”、“协同决策”和“协同控制”这三位好朋友，它们就像是合作无间的小伙伴，让我们在复杂的事情上游刃有余。
是不是听起来很酷？2. 协同感知：心有灵犀2.1. 什么是协同感知？首先，咱们得搞清楚啥叫协同感知。
简单来说，就是大家一起“感知”周围的环境，互相分享信息。
就像你和朋友在一起逛街，突然发现有家新开的奶茶店，立马心有灵犀地决定进去。
协同感知让我们能迅速反应，及时调整自己的行动，避免了一个人孤军奋战的尴尬。
2.2. 生活中的例子想象一下，你们几个小伙伴一起开车去旅行，车里每个人都有不同的职责。
有的人负责导航，有的人负责音乐，还有的人负责“静音”调侃。
如果大家都能及时感知路况和彼此的需求，旅行自然就会变得顺风顺水。
要是有一位朋友看到了前方的堵车信息，立刻告诉大家，那就能快速改道，避免了“像乌龟一样慢吞吞”的窘境，哈哈！3. 协同决策：一起做决定3.1. 协同决策的意义接下来是协同决策，这可真是个重要的环节。
决策就像打麻将，大家一起商量才能赢得比赛。
一个人做决定，可能会受到自己的偏见影响，但如果大家一起讨论，那就能各抒己见，想出更棒的主意。
就像一个团队在运动会上制定战术，大家共同商量，才能在关键时刻发挥出色，取得胜利！3.2. 实际案例想想看，像是公司里的项目组，大家齐心协力讨论方案，听听不同的意见，有的人可能会提出你没想到的视角。
这种集思广益的效果，就像咱们一起开会的时候，突然有人提出“要不要试试新的推广方式？”大家眼睛一亮，瞬间就能火花四溅，脑洞大开！在这个过程中，集体的智慧绝对是无穷无尽的。
4. 协同控制：驾驭全局4.1. 协同控制的重要性最后，我们得聊聊协同控制。
控制就像是驾驶一艘船，需要每个人都清楚自己的位置，知道该干嘛。
想象一下，大家一起划船，协调好节奏，才能顺利到达目的地。
多维数据智能感知及协同处理关键技术研发与应用
多维数据智能感知及协同处理关键技术研发与应用随着科技的快速发展，数据的获取和处理变得越来越重要。
在这个信息爆炸的时代，多维数据智能感知及协同处理技术的研发和应用成为了一个备受关注的领域。
这种技术旨在通过智能化的方式对多维数据进行感知、处理和分析，以实现更高效、准确的数据处理和利用。
一、技术研发多维数据智能感知技术是实现多维数据感知的关键。
它利用各种传感器和智能算法，实现对多维数据的实时感知和采集。
这些数据可能来自不同的源，如物联网设备、社交媒体、企业数据库等。
通过智能感知技术，我们可以对这些数据进行快速、准确的分析和处理。
协同处理技术是多维数据处理的核心。
它涉及多个处理单元之间的协调和配合，以实现更高效、准确的数据处理。
这种技术可以应用于各种场景，如分布式计算、云计算、边缘计算等。
通过协同处理技术，我们可以将多维数据分解为多个子任务，并将其分配给不同的处理单元进行并行处理。
这不仅可以提高数据处理的速度，还可以降低计算资源的消耗。
二、应用场景多维数据智能感知及协同处理技术的应用场景非常广泛。
以下是一些典型的应用场景：智能制造：在智能制造领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于实时监测生产线的运行状态，提高生产效率和产品质量。
智慧城市：在智慧城市领域，这种技术可以用于城市管理、交通控制、环境监测等方面，提高城市运行效率和公共服务水平。
智慧医疗：在智慧医疗领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于医疗影像分析、病人健康监测等方面，提高医疗服务的准确性和效率。
金融科技：在金融科技领域，这种技术可以用于风险评估、客户画像、智能投顾等方面，提高金融服务的质量和效率。
物联网：在物联网领域，多维数据智能感知及协同处理技术可以用于设备监测、远程控制等方面，提高物联网应用的智能化水平。
三、未来展望随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，多维数据智能感知及协同处理技术将会有更广阔的发展前景。
未来，这种技术将会更加智能化、高效化、个性化，为各个领域的发展提供更加强有力的支持。
蚂蚁的化学感知进化与社交行为
蚂蚁的化学感知进化与社交行为蚂蚁作为社会性昆虫，以其高度发达的化学感知能力和复杂的社交行为而闻名。
通过进化，它们在化学感知方面逐渐形成了独特的策略和机制。
本文将探讨蚂蚁的化学感知进化以及其与社交行为之间的关系，并着重介绍了信息传递、社会调节和分工合作等方面的相关研究。
蚂蚁借助化学感知能够识别化学物质并与环境进行交互。
它们主要依赖触角上的感觉器官来检测和识别外界的化学信号。
通过研究发现，蚂蚁触角上的感觉器官种类多样，在不同的化学物质识别过程中发挥不同的作用。
例如，某些感觉器官可用于识别食物源，而其他感觉器官则用于识别同种或异种蚂蚁的信息素。
这种不同类型的感觉器官使蚂蚁能够快速准确地感知周围环境，为其社交行为提供了基础。
蚂蚁的社交行为主要通过化学物质的信息传递来实现。
在蚂蚁社群中，信息素是一种重要的化学信号物质，它可以通过空气或触碰传播。
通过释放信息素，蚂蚁能够在寻找食物、标记领地、交流警告、招募同伴等方面进行有效的社交行为。
例如，当蚂蚁在寻找食物时，会释放出一种特定的信息素，吸引其他蚂蚁跟随并寻找同样的食物源。
这种信息传递机制有效地提高了整个蚂蚁社群的生存和繁衍能力。
蚂蚁的社交行为还涉及到社会调节和分工合作。
通过研究发现，蚂蚁在社交行为中能够根据化学信息做出相应的调节。
例如，在社群内部，一些蚂蚁担任保护食物源的角色，它们会释放出特定的信息素来警告其他蚂蚁不要靠近。
而另一些蚂蚁则负责搜集食物，它们会反馈信息给社群，使得其他蚂蚁能够根据这些信息调整自己的行为。
这种社会调节和分工合作的机制使得蚂蚁能够高效地利用资源并适应环境变化。
总之，蚂蚁的化学感知进化与其复杂的社交行为紧密相连。
化学感知能力使得蚂蚁能够感知并识别外界化学信号，而社交行为则通过化学信息传递、社会调节和分工合作等机制来实现。
这种进化和适应能力使得蚂蚁在各种环境中都能够形成稳定的社群结构，并成功繁衍生息。
随着对蚂蚁行为研究的不断深入，我们对于蚂蚁化学感知进化和社交行为的认识也将进一步提高，为人类社会和生物科学领域带来更多的启示和借鉴。
如何利用协作机器人提升农业自动化生产的效率与成果
如何利用协作机器人提升农业自动化生产的效率与成果农业自动化生产是现代农业发展的重要方向，其应用能够提高生产效率、降低生产成本、改善劳动条件等。
而协作机器人作为一种新兴技术，为农业自动化生产提供了更为智能高效的解决方案。
本文将探讨如何利用协作机器人来提升农业自动化生产的效率与成果。
首先，协作机器人的引入可以显著提高农业生产的效率。
传统的农业生产需要大量的人力投入，而人工劳动常常存在效率低下、操作繁琐等问题。
而协作机器人可以替代人工完成一些繁重、重复的劳动任务，如除草、播种、施肥等。
通过高效、精准的操作，协作机器人能够大大缩短作业时间，提高生产效率。
其次，协作机器人还可以提供更为精确的农业生产服务。
协作机器人搭载了先进的感知和控制技术，能够对土壤质量、气候变化等因素进行实时监测和分析，从而实现农业生产的精确化管理。
例如，协作机器人可以根据土壤养分情况进行智能化的施肥，根据作物生长情况进行自动的灌溉调控等，从而使农业生产更加科学、精细化。
此外，协作机器人还具备协同作业的能力，可以实现与其他农业设备的联动。
通过与无人机、无人驾驶农机等设备的协作操作，协作机器人能够更好地适应不同的农业生产环境，并提供更加高效的生产服务。
例如，在无人机的引导下，协作机器人可以对农田进行全天候巡查，及时发现病虫害情况，从而提前采取相应的防治措施。
这种协同作业，不仅提高了农业生产效率，还可以减少资源浪费和环境污染。
另外，协作机器人还能够通过数据采集和分析，为农业生产提供科学决策支持。
协作机器人可以实时监测和采集农田的土壤湿度、温度、光照等数据，并将其与历史数据、作物生长模型进行分析和比对。
通过对数据的深度挖掘和分析，协作机器人可以为农业生产提供精确的决策支持，如合理施肥时机、田间病虫害防治策略等，从而进一步提高农业生产的效益。
然而，在利用协作机器人提升农业自动化生产的同时，也面临一些挑战和问题。
首先是技术挑战，协作机器人的研发和应用需要依靠先进的感知、控制、机器学习等技术，而这些技术仍处在不断发展的阶段。
协作机器人的人工智能技术介绍
协作机器人的人工智能技术介绍人工智能技术的发展已经改变了许多行业，其中之一是机器人领域。
协作机器人作为一种智能化的自动化解决方案，能够与人类合作完成各种任务。
其背后的关键技术是人工智能，它使得机器人能够理解环境，感知物体和人类，并实现智能的决策和行动。
本文将为您介绍协作机器人的人工智能技术。
首先，协作机器人的感知能力是人工智能技术的重要组成部分。
机器人需要能够感知周围的环境，包括检测和识别物体、判断物体的位置和状态等。
为了实现这一目标，传感器技术被广泛应用于协作机器人中。
例如，机器人可以通过摄像头感知周围的环境并进行图像识别，以识别物体的种类和位置。
利用深度学习和计算机视觉技术，机器人可以在复杂的环境中进行目标检测和跟踪。
此外，机器人还可以通过激光传感器测量物体的距离和形状，从而更好地适应实际工作场景。
其次，协作机器人的决策和规划能力也依赖于人工智能技术。
一旦机器人感知到了周围的环境，它需要进行智能的决策和规划，以实现与人类的协作。
强化学习是一种常用的技术，机器人可通过与环境的交互来学习优化自身的策略。
通过使用深度强化学习方法，机器人能够在复杂和不确定的环境中做出决策，并规划出最优的行动路径。
决策和规划算法的优化可以提高机器人的工作效率和抗干扰能力，从而更好地适应各种任务要求。
此外，协作机器人还涉及自然语言处理技术。
通过自然语言处理技术，机器人可以理解和解释来自人类的语言指令。
这种技术使得机器人能够处理语音识别和语义理解，从而能够与人类进行自然的交流和合作。
人们可以通过语音命令告诉机器人完成特定任务，例如拿取特定物体或者移动到指定位置。
同时，机器人也可以通过语音回复来提供相关的信息或者请求澄清。
自然语言处理技术的应用使得机器人与人类的交互更加便捷和自然，提高了协作效率和用户体验。
最后，安全性也是协作机器人人工智能技术的一个重要考量因素。
当机器人在与人类进行协作时，必须确保安全性，避免对人类造成伤害。
自主探索机器人的多智能体协同决策与合作算法优化
自主探索机器人的多智能体协同决策与合作算法优化人工智能技术的快速发展，吸引了越来越多的科技公司投资研发，其中，机器人技术在未来的各个领域将发挥巨大的作用，自主探索机器人将是实现这一目标的重要工具之一。
多智能体协同决策与合作算法的优化便是解决机器人探索过程中的一个重要问题。
一、自主探索机器人的优势自主探索机器人是指一类可以自主控制、感知和移动的机器人系统，其主要优势在于可以自主完成环境探索任务，减轻人类的工作压力和风险，提高效率。
此外，它还可以有效地应用于各种室内和室外环境下的任务，如灾难救援、环境监测、商业领域等。
二、多智能体协同调度的目标与挑战机器人自主探索任务需要多个机器人的协同工作，以实现高效地完成任务。
然而，由于机器人之间的决策和合作存在一定难度，面临着一定的挑战。
协同调度的目标是最大化机器人的效率、优化任务完成时间，并最大限度地利用资源。
三、多智能体协同决策与合作算法的优化为解决多机器人探测系统中的决策和合作问题，需要设计一种多智能体协同决策与合作算法。
该算法将多个自主探索机器人看做一个智能体，实现其协同工作，以达到目标。
此时，需要根据目标的不同，使用不同的协同策略。
1. 基于协作协调的算法基于协作协调的算法是指通过合并不同机器人的决策信息，从而最终决策系统达到一个共识，从而实现任务目标。
例如，如果存在两个机器人在不同的区域同时探索，那么这两个机器人可以进行信息共享，以便更好的交换信息。
2. 基于分工合作的算法基于分工合作的算法是指为不同的机器人制定不同的任务分配方案，以实现更高效的探测。
例如，如果两个机器人在不同的区域进行探索，并且这两个区域的特征完全不同，那么可以为各自分配任务，以提高效率。
3. 基于竞争合作的算法基于竞争合作的算法是指为了提高机器人之间的合作效率，机器人之间会发生竞争，从而提高任务完成效率。
例如，在一个区域内多个机器人进行探测，有一个区域的地形复杂，可以让多个机器人竞争去探索，最后选择那个最有效的机器人。
自主协同感知方法
自主协同感知方法
自主协同感知方法是一种在自动驾驶汽车领域中广泛应用的感知技术。
它主要依赖于多个传感器之间的协同工作，通过交换和融合各自获得的信息，实现对周围环境的全面感知。
自主协同感知方法的核心在于多个传感器之间的信息交换和融合。
这些传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，它们从不同的角度和维度获取环境信息，然后通过一定的算法和模型进行融合，形成对周围环境的全面感知。
在具体实现上，自主协同感知方法可以分为以下几个步骤：
1. 传感器数据采集：通过各种传感器采集周围环境的信息，包括但不限于路面、车辆、行人等。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、校准等操作，以提高数据质量。
3. 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，形成对周围环境的全面感知。
这一步通常需要使用到各种感知算法和模型，如目标检测、跟踪、识别等。
4. 决策和控制：根据融合后的感知数据，进行决策和控制，实现自动驾驶功能。
自主协同感知方法具有以下优点：
1. 提高感知精度和可靠性：多个传感器之间的协同工作，可以弥补单个传感器的不足，提高感知精度和可靠性。
2. 降低成本：通过使用多个相对低成本的传感器，可以降低整个感知系统的成本。
3. 提高鲁棒性：在某些传感器出现故障或受到干扰时，其他传感器可以继续工作，保证感知系统的鲁棒性。
综上所述，自主协同感知方法是实现自动驾驶的重要技术手段之一，它能够提高感知精度、降低成本和提高鲁棒性，对自动驾驶技术的发展和应用具有重要意义。
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第39卷第10期Vol.39,No.102009年10月J OURNAL OF UNIVE RSITY OF SCIE NCE AND TECHNOLO GY OF CHINAOct.2009文章编号:025322778(2009)1021039206收稿日期:2009205211;修回日期:2009207215基金项目:国家自然科学基金(60572066)资助.作者简介:彭霄,男,1985年生,硕士生.研究方向:认知无线电频谱感知.E 2mail :pengxiao @ 通讯作者:朱近康,教授.E 2mail :jkzhu @一种高效利用资源的协作感知方法彭 霄,吴素文,朱近康(中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027)摘要:在频谱资源日渐紧缺的背景下,认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点,而频谱感知是认知无线电研究的重要内容.为了提高感知结果可靠性并且对抗隐藏节点问题,协作频谱感知被提出,但传统的协作感知策略往往需要大量感知节点的参与,从而消耗了较多的资源.为此,我们从节约资源的角度出发,提出了一种迭代式协作感知方法,该方法可以在感知精度满足一定要求的同时,最小化参与感知的节点数目,从而降低系统的资源消耗.仿真结果表明,本方法能够有效地保证检测概率和虚警概率的目标,同时使得参与感知的节点数目和系统的资源消耗最小化.关键词:认知无线电;协作频谱感知;感知节点选择;数据融合中图分类号:TN925 文献标识码:AA novel resource 2eff icient cooperative sensing methodPEN G Xiao ,WU Su 2wen ,ZHU Jin 2kang(Depart ment of Elect ronic Engi neeri ng and I nf ormation S cience ,Universit y of Science and Technolog y of China ,Hef ei 230027,China )Abstract :Cognitive radio is a p romising technology for it s ability to overcome t he insufficiency of available spect rums ,and spect rum sensing is an important issue in cognitive radio research.Due to it s ability to increase t he reliability of sensing result s and imitate hidden node p roblems ,sensor cooperation in spectrum sensing has gained much attention.However ,conventional cooperative met hod is usually reso urceinefficient for involving too many sensors.A novel iterative cooperative sensing met hod is proposed ,which minimizes t he quantity of cooperating sensors and resource consumption while satisfying t he const raint of a given sensing accuracy.The simulation result s show t hat our met hod can guarantee t he target probability of detection and probability of false alarm and minimize the number of the sensors involved and resource consumed.K ey w ords :cognitive radio ;cooperative spect rum sensing ;sensor selection ;data f usion0 引言随着无线通信技术的发展,各种无线通信标准和系统不断涌现,使得原本有限的频谱资源变得更加稀缺;与此同时,很多授权频谱的利用率并不是很高[1].因此为了解决频谱资源的稀缺性和频谱利用的公平性,Mitola [2]提出了认知无线电的概念.在认知无线电系统中,非授权用户(感知节点)可以在不干扰授权用户的前提下使用授权用户的频谱,从而提高了频谱资源的利用效率和系统的总吞吐量.在认知无线电技术领域里,频谱感知是非常重要的一个研究课题,对频率资源的准确感知是感知节点利用频谱资源的前提.但是单个感知节点的感知能力是有限的,而且很难解决隐藏节点问题,一旦处于深衰落中,单个感知节点就没有其他渠道获得授权用户的信息.协作频谱感知[3,4]被公认是提高感知结果可靠性的有效途径.通过多个节点的协作感知以及合适的感知结果融合技术,可以在不对单个节点的感知能力提出更高要求的前提下,大大提高感知结果的准确性.不过协作感知也面临一些问题:一方面,由于每次感知过程都涉及多个感知节点的参与,因此总资源开销会比非协作感知要高,这是不符合节约能耗的绿色通信的要求的;另一方面,最优判决融合准则[5]需要已知每个感知节点的检测概率和虚警概率,这在实际中是不现实的.对于第一方面的问题,文献[6,7]研究了在保证感知结果可靠性的前提下,如何选择感知节点数目以降低资源开销的问题.但是文献[6]仅给出了目标函数,并没有给出最优节点数目的理论值,也没有提出具体的协作感知算法,而文献[7]仅考虑了所有节点的检测概率和虚警概率都相同并且已知的情况,这个假设在很多场合下过于苛刻,因而难以应用.对于第二方面的问题,文献[8]提出了一种自适应迭代算法以估计单个感知节点的检测概率和虚警概率,文献[9]则对该算法进行了进一步改进和加强.但是这两篇文献并没有考虑资源开销,因此不支持感知节点数目的动态改变,同时也没有给出系统总的检测概率限和虚警概率限.本文考虑了不同节点的感知能力存在差异,并且无法先验获得任何节点的检测概率或虚警概率的场景,在此基础上提出了一种高效利用资源的协作感知方法.在保证感知结果可靠性(以检测概率和虚警概率为度量标准)的前提下,该方法可以使参与感知的节点数目最小化,从而降低了系统的资源消耗.1 系统模型本文的系统模型为含有中心节点的协作频谱感知系统,如图1所示.PU和S U分别代表授权用户和感知节点,假设PU出现的先验概率为P1,不出现的先验概率为P0=1-P1.系统模型中共有N个感知节点,其中M个被选中参与感知过程,1≤M≤N.y i代表节点i感知到的PU信息,u i代表节点i 基于y i作出的判决,1≤i≤M.每个被选中的感知节点将各自的本地判决u i汇报给数据融合中心FC,由FC负责做出最终判决u.这里u∈{-1,1}且u i∈{-1,1},-1代表判定PU不出现(记为H0),1代表判定PU出现(记为H1),1≤i≤M.假设各个感知节点的判决结果是独立的,即u i两两独立,1≤i≤M.图1 协作频谱感知系统Fig.1 Cooperative spectrum sensing system这里将每个感知节点的感知能力表征为两个指标:检测概率P(i)d和虚警概率P(i)f.其中P(i)d= P(u i=1|H1),即当PU出现时,节点i判定H1的概率;而P(i)f=P(u i=1|H0),代表当PU没出现时,节点i判定H1的概率,1≤i≤N.此外,设整个系统的检测概率和虚警概率分别为PD和P F,即PD=P(u=1|H1),P F=P(u=1|H0).在协作感知过程中,资源的消耗往往是和参与感知的节点数目成正比的,因此,要实现给定感知精度下,最小化感知过程的资源消耗,实质上就是最小化参与感知的节点数目.所以我们要解决的问题可以建模为一个最优化问题:min M,s.t.PD≥PD t,PF≤PF t(1)式中,PD t和P F t代表预设的门限值.2 最优化问题分析式(1)的求解可以分为两步:首先选择最优的判决融合准则,然后找到该准则下PD和P F关于M的表达式,并得到满足限定条件的最小M值,即M min.其中第一步比较容易实现,但第二步在大部分条件下只能通过近似的手段实现.下面分几种情况讨论.2.1 各个节点感知能力已知并且相同若已知每个节点的检测概率P(i)d和虚警概率P(i)f,且P(i)d=Q,P(i)f=P f,Πi,那么可以证明,在此情况下最优的判决融合准则是大数逻辑准则[10,11],即,当M个节点中有k个认为PU出现,FC就判决PU 出现,否则判决PU不出现.k通常可取M/2[7].此时有PD(M)=∑Mi=kMiP i d(1-P d)M-iPF(M)=∑Mi=kMP i f(1-P f)M-i(2)0401中国科学技术大学学报第39卷通过式(2),可以利用数值解法求解式(1),即M min =min PD (M )≥PD t PF (M )≤PF tM.2.2 各个节点感知能力已知但是不同实际中不同节点的P (i )d 和P (i )f 往往不同.在此情况下最优的判决融合准则是Chair 2Varshney 准则[5],即U =∑Mi =1V iH 1><H 0t =logP 0P 1(3)式中,U 为检验统计量,t 是门限值,V i =log P (i )dP (i )f,u i =1log1-P (i )d 1-P(i )f,u i =-1(4) 此时难以给出PD 和P F 关于M 的解析表达式,因此这里不能像第一种情形那样求得M min ,这说明当各个节点感知能力存在差异时,难以通过常规数学手段求解式(1).2.3 各个节点感知能力未知除了上述困难外,在实际感知过程中很难先验得到PU 空闲的概率P 0,以及每个节点的感知能力,所以对于一个实际可用的算法来说,首先需要由算法本身对P 0,P (i )d 和P (i )f 进行估计.记Q 0为P 0的估计,Q (i )d 和Q (i )f 分别为P (i )d 和P (i )f 的估计,1≤i ≤N ;在估计P 0时,FC 的判决可作为基准,每当FC 判为H 0时,Q 0将增加,否则Q 0会减小;在估计P (i )d和P (i )f时,也以FC 的判决为基准,每当节点i 的本地判决u i 和FC 的判决u 一致时,可认为本地判决正确,Q (i )d 相应地会增大(或Q (i )f 减小,取决于它和FC 一致判决的结果是H 1还是H 0);否则认为判断错误,Q(i )d 相应地会减小(或Q (i )f增大).所以,迭代估计的过程综合考虑了当前判决结果和历史感知准确率.具体算法如算法211所示,详细推导见附录.算法211 Q 0,Q (i )d 和Q (i )f 的估计/更新算法if (u i ==1&&u ==1)Q (i )d ←Q (i )d 3N 1+1N 1+1, Q 0←n 3Q 0n +1,N 1←N 1+1;elseif (u i ==-1&&u ==1)Q(i )d←Q (i )d 3N 1N 1+1, Q 0←n 3Q 0n +1,N 1←N 1+1;elseif (u i ==1&&u ==-1)Q(i )f←Q (i )f 3N 0+1N 0+1, Q 0←n 3Q 0+1n +1,N 0←N 0+1;elseif (u i ==-1&&u ==-1)Q (i )f ←Q (i )f 3N 0N 0+1, Q 0←n 3Q 0n +1,N 0←N 0+1;上述算法第一行表示第i 个节点和FC 都判定H 1的情形;第四行表示第i 个节点和FC 都判定H 0的情形;第二行表示第i 个节点判定H 0,FC 判定H 1的情形;第三行表示第i 个节点判定H 1,FC 判定H 0的情形.其中N 1为FC 判为H 1的总次数,N 0为FC 判为H 0的总次数,n =N 1+N 0即为总的感知次数.为避免算法陷入死循环,N 1和N 0可以都初始化为1.实际系统中,P 0一般介于[0175,110]之间[12],因此Q 0的初值可以在[0175,110]之间取;而Q (i )d 和Q (i )f 的初值可以分别在[015,110]和[0,015]之间取,1≤i ≤N.3 迭代式协作感知算法基于前面的分析,本文提出一种基于迭代的协作感知算法.首先定义节点的感知能力指数R (i )=Q (i )d -Q (i )f ,1≤i ≤N(5) 在算法中,R (i )作为节点i 感知能力的度量.一个节点的检测概率越高,虚警概率越低,那么它所对应的R (i )就越大,说明其感知精确度越高(在Q (i )d 和Q (i )f 的估计准确的前提下).迭代感知算法的具体过程如算法311所示.算法311 迭代式协作感知算法描述初始化 M 初始化为N (即所有节点都参与第一次感知);为Q 0,Q (i )d 和Q (i )f ,1≤i ≤N 赋初值;Step 1 FC 对N 个节点按R(i )从高到低排序,并选出M 个最大的参与本次感知;Step 2 FC 通过Chair 2Varshney 准则进行判决融合,并根据判决结果更新Q 0以及Q (i )d 和Q (i )f ,1≤i ≤M ;然后根据{Q (i )d },{Q (i )f }计算QD 和Q F(QD 和Q F 代表PD 和P F 的估计值);Step 3 if (QD >PD t +e and Q F <P F t -e )M←M -step ;elseif (QD <PD t -e or Q F >P F t +e )M←M +step ;(其中e 为误差裕量,step 为调整步长)返回Step 1.迭代多次之后M 将趋于稳定,此时的M 就是式(1)的近似解.之所以引入Step 3中的误差裕量1401第10期一种高效利用资源的协作感知方法e ,是为了避免M 值由于QD 和Q F 的细小波动而产生的频繁振荡.对PD 和P F 的估计(即QD 和Q F 的计算)是本算法的核心,如果PD 和P F 估计误差过大,算法的收敛特性将比较差,并且难以达到{PD t ,P F t }的要求.在各个节点感知能力相同的情况下,可以利用式(2)得到QD 和Q F ;但是如果不同节点的Q (i )d 和Q (i )f 存在差异,这时采用Chair 2Varshney 准则,就不能直接利用式(2);在N 比较大(超过10)的情况下,为兼顾估计的准确度和算法的复杂度,这里进一步采用近似的方法,定义Qd _e =Qd _aver 3w +Qd _low 3(1-w )Qf _e =Qf _aver 3w +Qf _high 3(1-w )(6) 将Q d _e 和Q f _e 分别代替式(2)中的P d 和P f ,得到PD 和P F 的估计式如下:QD =∑Mi =M/2M i Q d _e i (1-Qd _e )M -iQF =∑Mi =M/2M iQ f _e i (1-Qf _e )M-i(7) 式(6)中Q d _aver 和Q f _aver 分别代表M 个节点的Q (i )d 和Q (i )f 的平均值;Q d _low 和Q f _high 代表按照R (i )从高到低排序排在第M 位的节点的Q (i )d 和Q (i )f ;w ∈[0,1]为权重因子,w 接近0时,Q d _e 和Q f _e 会有较大概率估计得相对保守,即Q d _e 偏小,Q f _e 偏大,由于QD 和Q F 分别是Q d _e 和Q f _e 的增函数,此时按照式(7)得出的QD 和Q F 也会相对保守(即QD 小于PD ,Q F 大于P F ),根据算法311中的Step 3,{PD ,P F}会比预期门限{PD t ,P F t }更优,但是得到的M 的收敛值会偏大;相对地,当w 接近1时,估计则偏乐观(即QD 可能大于PD ,Q F 可能小于P F ),此时得到的M 的收敛值会偏小,而{PD ,P F}有可能达不到预期门限{PD t ,P F t }的要求.从后面的仿真结果可以看出,当w ≥015时,系统的{PD ,P F}都达到了要求,同时M 的收敛值不到N /10,因而得到了较大的资源节省.式(7)中3代表向下取整.4 仿真结果及分析在所有仿真中都假设节点的感知能力是无法先验得到的;算法仿真分如下两种情形.4.1 各个节点感知能力相同在此情形下Chair 2Varshney 准则退化为大数准则,此时不需要计算Q 0;并且由于所有感知节点能力相同,FC 对节点的选择是随机的.置P 0=018,P 1=012;系统共有N =100个备选感知节点;{Q (i )d }初始化为016,Q (i )f 初始化为014,1≤i ≤N ;权重因子w =1;误差裕量e =0102,M 调整步长step =1.每组仿真包括1000次感知.仿真结果见图2和图3.图2中,固定P d =017,P f =013,每条曲线对应一组仿真的平均值,每条曲线末尾的{PD ,P F}代表1000次感知完成时的实际检测概率和虚警概率.该图反映了不同目标门限下,M 随感知次数增加的收敛情况.从图中看到当目标门限越苛刻时,M 的收敛值越大,这是因为为达到更高的精度要求需要更多的节点参与;同时从图中看到,每组仿真结束时,{PD ,P F}都符合{PD t ,P F t }的要求,说明在采用的参数配置下,算法达到了感知精确度的要求,同时M 远低于系统总的节点数,从而实现了资源的节省.图3固定PD t =0190,P F t =0110.该图反映了单个节点感知能力对于M 收敛情况的影响,从图中看到当单个节点感知能力越强时,算法稳定后需要的M 值越小.2401中国科学技术大学学报第39卷412 各个节点感知能力不同置P 0=018,P 1=012;设P (i )d 为[015,019]之间均匀分布,P (i )f 为[011,015]之间均匀分布,简单起见,令P (i )d 和P (i )f 之间不相关,1≤i ≤N ;Q 0初始化为0185;{Q (i )d }初始化为017,{Q (i )f }初始化为013,1≤i ≤N ;误差裕量e =0102;M 调整步长step =1.每组仿真包括1000次感知,仿真结果见图4,图5和图6.图4中固定N 为100,权重因子w =015.和图2类似,该图反映了不同目标门限下,M 随感知次数增加的收敛情况.可以看到,随着目标精确度要求的提高,算法稳定时需要的节点数将增加.对比图4和图2,发现图4中M 的收敛速度更慢一些,这可能是因为根据式(7)计算出的{QD ,Q F}跟实际{PD ,P F}的误差更大,导致算法需要更长时间稳定;不过可以看到当{PD t ,P F t }={0190,0110}时,感知次数n 大于400之后,M 的变化幅度相对较小,同时已经获得了较大的资源节省.图5固定目标门限PD t =0190,P F t =011,权重因子w =015.本图反映了备选节点总数对M 收敛特性的影响.从图中看到,当总结点数N 降低时,M 的收敛值增大,这是因为对于均匀分布而言,如果备选节点的集合较小,感知能力强的节点的绝对数目会较少,因而需要更多节点参与才能维持系统的感知精度.图6考察了权重因子w 对系统性能的影响.图中固定N 为100,目标门限PD t =0190,P F t =0110.图中M conv 代表每组仿真完成时M 的收敛值,为方便表示,这里对M conv 按总节点数N 进行了归一化;PD 和P F 曲线分别代表每组仿真完成时,系统的检测概率和虚警概率.从图中看到,当w 小于014时,M conv 急剧增大,说明此时对{PD ,P F}估计得过于保守,即QD 小于PD ,Q F 大于P F ,系统误认为当前精确度不够,便调用大量节点参与感知;当w 大于015时,QD 和Q F 变得更准确,因此系统只调用了较少的节点,同时也达到了目标门限的要求.5 结论本文从节约资源的角度出发提出了一种实用的协作感知方法.该方法采用迭代和估计的手段,在考虑了不同感知节点的感知能力差异,并且不要求已知任何节点的检测概率或虚警概率的前提下,能最小化参与感知的节点数,并且满足感知精度的要求.仿真结果表明,本方法能够有效地保证检测概率和虚警概率的目标,同时使参与感知的节点数目和系统总的资源消耗最小化.附录 Q 0,Q (i )d 和Q (i )f 的估计及其更新算法Q 0,Q (i )d 和Q (i )f 的更新算法综合考虑了历史感知正确率和当前判决的结果.记第n 次感知时,有3401第10期一种高效利用资源的协作感知方法Q0,n=N0n(8)而节点i有Q(i)d,n=N i1 N1Q(i)f,n=N i0 N(9)其中,Q0,n代表第n次感知时估计出的P0值,Q(i)d,n和Q(i)f,n分别代表节点i在第n次感知时的检测概率估计和虚警概率估计;N1和N0分别代表截止到第n 次感知,FC做出的H1和H0判决次数;N i1代表在FC做出H1判决的N1次感知中,节点i也做出H1判决的次数;N i0代表在FC做出H0判决的N0次感知中,节点i却做出H1判决的次数.因此,第n+ 1次感知时,有四种可能情形:①FC和节点i都做出H1判决,此时Q0,n+1=N0 n+1Q(i)d,n+1=N i1+1 N1+1Q(i)f,n+1=Q(i)f,n(10) ②FC做出H1判决,节点i做出H0判决,此时Q0,n+1=N0 n+1Q(i)d,n+1=N i1 N1+1Q(i)f,n+1=Q(i)f,n(11) ③FC和节点i都做出H0判决,此时Q0,n+1=N0+1n+1Q(i)d,n+1=Q(i)d,nQ(i)f,n+1=N i0N0+1(12) ④FC做出H0判决,节点i做出H1判决,此时Q0,n+1=N0+1 n+1Q(i)d,n+1=Q(i)d,nQ(i)f,n+1=N i0+1N0+1(13) 将式(8)代入式(10),(11),(12)和式(13),消去N0;将式(9)代入式(10),(11),(12)和式(13),消去N i1和N i0,即得算法211中的算法.参考文献(R eferences)[1]Federal Communications Commission.Spectrum policytask force report,ET Docket No.022135[R].Washington,DC:FCC,2002.[2]Mitola J,Maguire G Q.Cognitive radio:Makingsoftware radios more personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6(4):13218.[3]Visotsky E,Kuff ner S,Peterson R.On collaborativedetection of TV transmissions in support of dynamic spectrum sharing[C]//Proceedings of20051st IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks.New Y ork:IEEE,2005: 3382345.[4]G 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