认知无线Mesh网络中基于频谱聚合度的分簇算法  

A Clustering Algorithm Based on Spectrum Convergence Degree in Cognitive Wireless Mesh Network

作　　者：李哲涛[1,2,3] 李靖[1,3] 裴廷睿[1,3] 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073 [3]湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室,湖南湘潭411105

出　　处：《湘潭大学自然科学学报》2012年第3期98-101,共4页Natural Science Journal of Xiangtan University

基　　金：国家自然科学基金项目(61100215;61070180);湖南省科技厅科技计划项目(2011GK3200);湖南省自然科学基金委员会与湘潭市政府自然科学联合基金资助(12JJ9021);湖南省高校创新平台开放基金项目(2009GK3016);湘潭大学博士启动项目(10QDZ30)

摘　　要：针对认知无线Mesh网络拓扑结构和可用频谱实时变化的特点,提出一种基于频谱聚合度分簇(SCDC)算法.该算法提出了节点间可用频谱的质量聚合度因子,联合节点位置变化信息,通过计算节点权值实现认知无线Mesh网络分簇的优化.另外,该算法通过簇内成员节点数量的约束阈值实现均衡网络负载.仿真分析证明,SCDC算法在维持网络拓扑相对稳定和提高频谱利用率方面更具优势.According to the characteristic of time-varying channels in cognitive wireless Mesh network, a new clustering algorithm based on spectrum convergence degree （SCDC） is proposed. Based on the conver- gent factor of available spectrum quality and node＇s geographical information, the algorithm optimizes the clustering by computing the node＇ s weight. The algorithm designs a constraint threshold of cluster member to balance network load effectively. The simulation results show that SCDC has a good performance on the cost of cluster management and spectrum utilization.

关 键 词：认知无线Mesh网络 频谱的质量聚合度 簇内成员数阈值 平均可用频谱率 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]