无线传感器网络在无线局域网中抗干扰的信道分配机制研究

Wireless sensor networks will suffer severe performance degradation in communication reliability and throughput when interfered by co-located WiFi devices. When multiple sensors networks with different priority are interfered by WiFi devices, it is of grated.siginificance to allocate channels according to their priority as well as take into consideration the overall communication reliability and throughput. To address this problem, a channel allocation scheme to mitigate WiFi interferences, called CASP (Channel Allocation for wireless sensor networks with Priority), is presented. The scheme employs an external interferences model, which is based on interference signal strength and activity ratio, to measure WiFi interference in each channel of sensor networks. In addition, a receiver-centric interference model is used to gauge internal interference amongst different sensor networks. Based on the measurements of external interference and internal interference, each sensor network independently selects its working channel in real time via a localized greedy algorithm in order to assign channels according to priority and reduce the overall interference od all sensor networks as much as possible. Then, the sensor networks performs one of the three operations, i. e. ,channel keeping, channel swapping, and channel preempting, based on the channel selection decision.

无线传感器网络(WSN)易受到与其共享信道的无线局域网WiFi的干扰，为此本项目研究在不同优先级多个WSN受到WiFi干扰的问题，提出了一种抗WiFi干扰的信道分配机制CASP。首先，基于Logistic分类模型识别出WSN是否受到干扰并区分网络内与网络间的干扰类型，利用识别模型获得的检测参数构建基于干扰强度和活跃比率的干扰特征模型(EIM)。其次，在该模型上检测与监控WSN受到WiFi干扰的特征与强度。同时，利用接收端为中心检测与监控WSN内部干扰(IIM)的特征与强度。最后，根据各WSN的EIM和IIM的结果，采用局部化贪婪信道分配算法保持信道、切换信道及抢占信道等操作，以实现独立实时地优先分配信道。本项目的研究成果不仅使WSN的抗无线局域网信道分配机制研究获得突破性进展，而且将大大促进WSN在大规模太阳能光伏发电系统监测中得到广泛的应用。

无线传感器网络(WSN)易受到与其共享信道的无线局域网WiFi的干扰，为此本项目对不同优先级多个WSN受到WiFi干扰展开研究。研究分两个层面，一是研究在WSN受到同频干扰，主要是WiFi干扰的情况下，WSN各信道受到同频干扰的程度，为便于研究，聚焦问题，本课题选用ZigBee网络为研究支撑平台，实验工具为WiFi路由器、网络分析仪和ZigBee协议，首先，利用WiFi路由器建立干扰源，然后在ZigBee协议的支持下通过编程扫描ZigBee网络16个信道，获取每个信道的RSSI和PER，建立数据集，用Logistic分类模型识别ZigBee网络16个信道受干扰的分布情况，用线性调频再扩频的技术方法扩展信号带宽，提升Zigbee网络抗干扰性能。研究过程中，还探索新的方法，用神经网络技术识别干扰源类别，其研究成果被国内核心期刊收稿，即将见刊 。二是研究优化配置ZigBee网络的通信信道，在ZigBee网络的16个信道中，因干扰，部分信道通信受到严重影响，为提升通信质量，本课题采用三信道配置法来优化配置ZigBee网络的信道，通过实验验证，其通信质量明显提升。研究成果在知名国际学术会议上得到交流。在项目研究过程中，还分别对WSN的时间同步、编码优化等问题展开了研究。基于上述的研究成果，在国际国内重要期刊和国际会议上发表学术论文14篇（国际重要期刊/会议3篇，国内期刊11篇）；申请发明专利6项（授权5项，其中美国发明专利1项）；申请授权实用新型专利8项；软件著作权2项；硕士学位论文10篇。. 本项目的研究成果不仅使WSN的抗无线局域网信道分配机制研究获得突破性进展，同时促进了WSN在地质灾害预警、大规模太阳能光伏发电系统监测等中的广泛应用。

内容获取失败，请点击重试