基于传染病模型的认知传感器网络信息传输动态分析

为充分赋予传感器网络以认知物联网（IoT）技术，由于共享无线频谱，高效的媒体访问控制协议使得认知传感器网络与现有无线基础设施共存，如同数据融合与处理中的认知功能一样必不可少。认知无线电（CR）被引入以提高频谱效率并支持此类努力，从而成为促进认知 IoT 的有前途基石。本文中，主用户（PUs）指现有无线基础设施中的设备，次用户（SUs）指认知传感器。为控制 PUs 与 SUs 间干扰，SUs 采用动态频谱接入与功率调整以确保 PUs 充足运行，这不可避免地导致时延增加并对 IoT 通信可靠性提出新挑战。为保障主系统运行同时优化认知无线电自组织网络（CRAHNs）中系统性能，本文提出干扰感知泛洪方案，利用全局超时与疫苗恢复方案控制由包复制引起的严重缓冲区占用。所提干扰感知恢复辅助泛洪方案下 SUs 的信息投递动态通过传染病模型与随机几何从整个系统宏观视角进行分析。仿真结果表明我们的模型能有效捕获 CRAHNs 中端到端传输可靠性与缓冲区占用方面的复杂数据投递动态。本文为 CRAHNs 中恢复辅助泛洪方案分析提供新视角，并给出基于 CRAHNs 的认知 IoT 服务性能评估。