摘 要： 設計了合適的認知節點，搭建了C-Ad Hoc網絡架構。通過將AODV算法進行適當修改，使其能夠運行在C-Ad Hoc網絡上，仿真結果驗證了該網絡模型的可行性。
關鍵詞： 認知節點；自組織認知無線網絡；OPNET
認知無線電[1]（CR）的提出實現了不可再生頻譜資源的再次利用，是解決通信發展瓶頸問題的關鍵技術。認知無線網絡（CRN）即認知無線電的網絡化，CRN能夠利用認知來獲取環境信息，通過對環境信息進行處理和學習做出智能決策，并據此重構網絡，實現對無線環境的動態適應。目前國內該領域的研究還剛起步，主要集中在頻譜檢測技術和頻譜共享技術的解決方案上，對網絡的整體仿真還關注甚少，然而，認知無線網絡的搭建和仿真也是該領域必不可少的環節。本文選用OPNET[2]仿真平臺，利用其現有的無線信道模型和無線節點模型以及這些模型用于自組織認知無線網絡（C-Ad Hoc）[3]所存在的對頻譜感知切換能力不足的問題，將它們進行合理的改進并添加自定義模塊，引用跨層設計思想[4]，設計出了認知節點，搭建了C-Ad Hoc網絡。然后適當改進AODV算法[5]，將頻譜信息合理考慮進去，使其能夠運行在C-Ad Hoc網絡上，稱作C-AODV算法，驗證了C-Ad Hoc網絡的可行性。
1 認知網絡無線信道建模
在OPNET中，無線信道通過設定無線收發機屬性來模擬。對于任何可能的收信機信道，封包都被拷貝一次經歷后續的管道階段，圖1為發信機工作流程圖。OPNET關于發信機設定的幾個管道階段模型有接收主詢（Rxgroup）、鏈路閉鎖（Closure）、信道匹配（Chanmatch）、發送天線增益（Txgain）和傳播延時（Propdel）。
收信機的管道階段模型有8個，包括接收天線增益（Ragain）、接收功率（Power）、背景噪聲（Bkgnoise）、干擾噪聲（Inoise）、信噪比（SNR）、誤碼率（BER）、差錯分布（Error）和錯誤糾正（ECC）。圖2為收信機工作流程圖。
OPNET現有的無線信道模型只考慮了收發信機處于固定信道的場景特點，且限制一個接收機只能對應一個進程模塊，不適用于節點動態切換的多信道仿真。為解決這一問題，本文通過在節點數據處理模塊（CPU）內部用指令控制收發信機對于信道的感知和多信道的自我切換，彌補其多信道動態切換能力的不足。同時，對發信機的接收主詢和鏈路閉鎖兩個管道階段進行改進，在接收主詢中將處同一節點模塊下的收信機隔離，以防止對自己發送數據包的情況，并增加感知收信機來模擬頻譜感知功能。進一步在鏈路封閉中參考信道衰落特征將認知節點可直接傳輸的最大距離設定為一定范圍，如300 m，若傳輸距離超過300 m，則需要中繼通信，從而模擬C-Ad-Hoc網絡。
一般的無線節點（即授權用戶）不需要感知頻譜環境，它們有自己固定的可用頻段。而在認知無線網絡中，非授權用戶必須有動態地感知和切換頻譜的功能。這就意味著認知節點在以下3方面不同于一般無線節點：
（1）認知節點需要具備能夠感知周圍可用信道并對多信道進行處理的能力；
（2）認知節點能夠完成動態頻率的切換；
（3）認知節點在檢測到當前工作頻段重新被授權用戶占用時，能夠迅速退出。
分析以上特征，可知感知檢測在物理層。而鄰節點分析處理和路由決策控制又分屬鏈路層和網絡層，上下層之間信息交流頻繁，為此，需要引進跨層設計思想來設計認知節點模型。
本文的認知節點分為3類，依次是源節點、中繼節點和目的節點，其共性體現在3大基本功能上。
（1）信道沖突檢測功能
信道沖突檢測功能[6]即載波監聽功能。在認知無線網絡中，每個認知用戶都具備多帶載波監聽功能。利用此功能，認知用戶可以檢測當前某些頻段上各個頻率的使用情況，進而選擇其中最優頻率工作。認知用戶通過載波監聽功能避免了在頻率使用過程中與相應主用戶之間產生信道沖突。此功能在自定義CPU模塊中嵌入。
（2）計時功能
路由的建立需要一定的時間，源節點在發出路由請求之后需要進入特定時間的等待中，如果在一定時間內路由沒有成功建立，源節點繼續進行路由請求。因此，節點需要具備計時功能。此功能在自定義CPU模塊中嵌入。
（3）節點移動功能
在C-Ad Hoc網絡中，主用戶既可以是移動用戶也可以是非移動用戶，為了讓建立的網絡架構更符合實際的拓撲變化情況，該網絡中的所有認知用戶都需具備可移動的功能。此功能通過選擇OPNET無線移動節點嵌入。
除此之外，源節點、中繼節點和目的節點又各有自身的特點，下面以信道建模和節點建模中存在的問題及解決方法為引導，分別加以分析。
（1）源節點設計
圖4所示為源節點的節點域模型，包括RREQ包產生模塊source_generate，數據收發處理模塊source_send，對主用戶的檢測模塊src_chk，收發機source_start、source_receive、chks_rcv以及天線src_ant和chks_ant。由于該仿真軟件限制，一個接收機只能對應一個進程模塊，因此，此處設置了兩部收信機，一部對應數據處理模塊的信號接收，一部負責主用戶檢測模塊的信號接收。source_generate負責創建新的RREQ包并傳送到source_send模塊，source_send負責數據相關信息的記錄及收發，src_chk負責在源節點有數據發送需要時檢測主用戶的活動情況以判斷可用頻率。
（2）中繼節點設計
圖5為中繼節點relay1的節點域模型。其中relay1_ant和chk1_ant是天線，relay1_rcv、relay1_send和chk1_rcv是收發機，relay1_pro是數據處理模塊，relay1_pri_check是對主用戶活動的檢測模塊。relay1_pri_check在接收到relay1_pro的命令時啟動對主用戶信號檢測功能，檢測主用戶是否在使用其授權頻率。若主用戶不在使用其授權頻率，則relay1_pri_check通知relay1_pro繼續發送數據；若主用戶在使用其授權頻率，則換頻再檢測直到找到可用頻率再通知relay1_pro繼續發送數據。
這3類節點的跨層設計體現在節點域模型上，其中收發機以及天線屬物理層模塊，負責感知外界環境，掃描信道信息，并將信道信息傳至上層，同時還負責數據的發送與接收。CPU模塊同時完成鏈路層和網絡層的功能，節點在進行選路的時候需要聯合物理層來感知信道信息，通過雙向的信息反饋來判斷并最終決定合適的信道，然后由物理層完成合適信道的切換，鏈路層實現節點對相應信道的接入，最后完成路由控制包的發送和接收。
3 C-Ad Hoc網絡建模
本文的主要工作是搭建C-Ad Hoc網絡，然后采用C-AODV算法來驗證網絡的可行性。圖7所示為搭建的C-Ad Hoc網絡架構，該網絡屬于異構無線網絡。其中prim_1和prim_2表示主用戶，虛線所示為它們的功率覆蓋范圍，假設它們各自的授權頻率為f1和f2（如30 MHz和40 MHz）。主用戶采用ON-OFF工作模式，主用戶1每隔t1時間工作一次，主用戶2每隔t2時間工作一次，工作時間均為t3；其余5個節點為次用戶節點，其中src為源節點，dest為目的節點，relayi（i=1，2，3）分別是路由中繼節點，它們在源節點和目的節點之間成功建立通信路由，如圖中的路徑1和路徑2，每條鏈路可用的頻率均為f1或者f2。圖中黑粗箭頭代表中繼節點3在仿真中的移動軌跡。
4.2 仿真結果
為了研究路由建立與外部環境的關系，在仿真過程中，假定尋路過程不斷進行。
圖10為仿真進程中的部分消息顯示。從圖中方框中的內容可以看出，這條成功路由是src-relay2-relay3-dest，共3跳，通信頻率均為30 MHz，符合圖9關于路徑2的理論假設。
兩跳路由與3跳路由的路徑不同但對通信頻率的選擇相似，兩跳路由的路徑是src->relay1->dest，通信頻率可以是30 MHz也可以是40 MHz，根據節點周圍環境來決定。兩跳路由符合圖9關于路徑1的理論猜想，此處不再圖示。
圖11和圖12是仿真8 min，在有無節點移動情況下每條成功路由所需要的跳數。圖11是無節點移動情況，總共12次成功建立路由，其中3跳路由10次，2跳路由兩次。3跳路由比2跳路由更容易建立，這是因為中繼節點relay1同時在主用戶1和主用戶2的通信范圍內，當主用戶活動的時候，relay1必須避開相應頻率以防止對主用戶產生干擾，頻率的不可用讓relay1在源節點到目的節點的通信鏈路上變得不可用，因而2跳路由建立次數較少。圖12是中繼節點relay3在仿真進行5 min后開始沿著圖9箭頭方向移開網絡時的路由建立情況。從圖12中可以看出，在仿真進行300 s之后，路由成功次數比圖11少，且由圖11中的3跳2跳不定變為全部只有2跳。圖12出現這樣的差別是因為中繼節點relay3在仿真進行5 min（300 s）后移開網絡導致路由src-relay2-relay3-dest不可用，只有路由src-relay1-dest可用。又因為relay1受主用戶工作影響較大，所以路由成功的次數也較圖11降低了。
本文利用OPNET原有模型，將其修改并添加模塊，設計出了認知節點并成功搭建C-Ad Hoc網絡，運用C-AODV算法驗證了網絡的可行性。下一步將以此網絡平臺為基礎，繼續研究認知網絡路由的優化問題。
參考文獻
[1] SIMON H. Cognitive radio： brain-empowered wireless communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2005，23（2）： 201-220.
[2] 張銘，竇赫蕾，常春藤.OPNET Modeler與網絡仿真[M].北京：人民郵電出版社，2007.
[3] UMAR R， SHEIKH A U H. Cognitive radio oriented wireless networks： challenges and solutions.Tangier[C]. International Conference on Multimedia Computing and Systems （ICMCS）， 2012：992.
[4] PARIS S， NITA-ROTARU C， MARTIGNON F， et al. Cross-layer metrics for reliable routing in wireless mesh networks[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking， 2013， 21（3）：1003-1016.
[5] PERKINS C， BELDING-ROYER E， DAS S. RFC 3561，ad hoc on-demand distance vector（AODV）routing[S]. 2003.
[6] 趙雄鷹，汪一鳴.基于載波檢測的認知無線電方案設計與實現[J].微型機與應用，2010（10）：53.