1.简介
近几十年来，由于传感器、控制器、执行器等低功耗、低成本的智能对象，物联网（Internet-of-Things，IoT）技术迅速推进到我们的日常生活中。物联网的广泛应用，包括智能家居、智能电表、智能城市、eHelth、联网汽车等，随时随地都需要互联网连接[1]. 在一份报告中，思科预计到2020年，互联网连接设备将占全球物理对象的2.7%，高于2012年的80%[2]. 来自另一份最近的报告[三]，我们根据联合国世界人口前景进行了计算[4]，到2025年，每个人将在互联网上拥有至少九台设备，如图1一方面，物联网增长的飞跃可以将人类从旧设备和转储设备中解放出来，另一方面需要启用协议和更多频谱。更糟糕的是，可用频谱稀缺；尤其是在工业、科学和医疗乐队（ISM）。然而，大多数物联网技术（例如，蓝牙低能耗、WiFi、6LoWPAN、ZigBee等）依赖于ISM频段，而这些频段并不足以满足其频谱需求。 认知无线电（CR）被认为是通过动态频谱分配解决频谱短缺问题的基石技术[5,6,7]. 在CR网络中，分配的频率通常由具有较高频谱使用优先级的主要用户（PU）使用。相反，次要用户（SU）没有频谱许可证，但在没有PU的情况下，他们可以动态占用未使用的频率（或空白）[8,9]. 然而，为了避免对PU的干扰，CR系统可能无法在现有频带上以类似的传输参数自由操作[10]. 此外，CR系统应准确检测空白，而不会产生有害干扰，这是PU无法接受的。不幸的是，这并不总是正确的，因为由于不可避免的低效性，如假警报和误检测，配备CR系统的光谱传感能量探测器的精确度并不完美[11,12]. 因此，通过动态接入进行频谱分配并不容易，因为除非在时间、空间或频率上足够分开，否则无线传输可能会相互干扰。动态频谱接入可能更具攻击性，因为只要信道满足预定义的质量条件，一个信道就可以被多个用户同时使用。如果密集部署物联网SU作为竞争对手，这种情况将变得更糟。因此，动态频谱租赁，例如[13,14]，可以增加传输功率密度，从而提高干扰水平[15]. 我们需要考虑从相邻SU到PU接收器的泄漏功率，特别是在分散网络中，因为隐藏的主终端问题[16,17,18]. 在现有文献中，针对基于CR的物联网网络专门构建的媒体访问控制（MAC）协议尚未直接进行研究。然而，CR网络有几种MAC协议，如[19,20,21,22,23]，它总是考虑使用专用的公共控制信道（CCC）来按顺序安排SU的传输。在[19]，作者提出了一种机会MAC协议，该协议依赖于每个帧的独占CCC。在该协议中，信道时间被分为两个虚拟段，称为报告和协商阶段。首先，SU在报告阶段报告可用信道的感测信息。然后，在谈判阶段，他们使用第页-持久CSMA/CA机制。为了实现该协议，每个SU必须配备两个收发器。也就是说，一个收发器调谐到CCC，而另一个专用于检测和占用已识别的未使用频谱信道。在[22]提出了OMC-MAC，其中CCC时间被划分为称为信标间隔的非重叠时段。其中，每个信标间隔由三个阶段组成，称为感知、竞争和传输阶段。根据该协议，SU首先在感知阶段检测信道，然后在竞争阶段争夺传输机会，最后在传输阶段遵循无竞争过程。然而，由于拒绝服务攻击、干扰和单点故障，基于CCC的MAC协议没有多大吸引力[24,25,26]. 据作者所知，之前的工作很少考虑到不需要专用CCC的随机接入模型，因此更适合基于CR的物联网网络。然而，在没有CCC的情况下，SU的信道接入和PU的检测和保护变得更具挑战性。此外，在分布式CR网络中，缺少没有CCC的集中控制可能会导致许多挑战，例如隐藏的主终端问题。我们可以找到基于随机接入模型的分布式CR网络的各种MAC协议，如[27,28,29,30,31,32,33,34]. 在[27]提出了VX、VAC和KS方案，该方案支持两个度量，以保护PU的传输优先权，即随机访问机制中的冲突概率和重叠时间。在这些算法中，由于隐藏终端问题导致的SU之间的冲突没有被考虑，这在部署密集的二级网络中并不常见。此外，一个PU波段和一个SU的假设场景过于简单，这实际上是一个不切实际的假设。在[29]提出了O-CSMA/CA，对IEEE 802.11标准的退避算法进行了改进，以提高公平性，减少SU之间的冲突。在该协议中，SU使虚拟载波检测能够解决经典的隐藏和暴露终端问题。然而，没有建议任何机制来解决隐藏的主终端问题以保护PU的传输。 在[31,32,33]，作者提出了CR网络中的两级机会频谱接入策略。在第一级，SU能够以给定的概率进行频谱感知，以检测和保护PU。在第二级，它们使用以下随机访问机制之一（称为CR-ALOHA和CR-CSMA协议）竞争访问通道。CR-ALOHA基于经典开槽的ALOHA方案[35]而CR-CSMA的操作受到了传统载波侦听多址方案的启发，如[36]. 然而，由于无法避免与附近SU的数据包冲突，这些协议的性能并不是很有吸引力。在[34]提出了CR-CSMA/CA来解决分布式CR网络中的隐藏主终端问题。在该方案中，发射机发送一个称为PTS的控制包，以启动与接收机的互谱感测。当发射机和接收机都确认所有相邻PU静音时，它们可以按照标准CSMA/CA中的RTS/CTS握手程序传输数据包[37]. 然而，该方案没有太大吸引力，因为在RTS/CTS握手过程之前进行互频谱检测（相对较长的操作），这可能会增加传输失败的成本。我们注意到，传输故障最有可能发生在部署密集的网络中，因此不应该有不必要的开销来维持系统的效率。在我们之前的工作中[38,39,40]，我们提出了受CR-CSMA/CA启发的随机接入MAC协议的不同建议。 在[38]，提出了CR-MEGA，它采用了双感测方法，以顺序的方式实现载波感测和频谱感测，从而避免与附近的SU和远处的PU发生分组冲突。由于其主动机制，该协议即使在具有高活性PU的情况下也表现良好。然而，这种优势是通过增加传感开销实现的，这在密集分布的环境中是不可接受的。在[39]提出了基于异步和混合频谱传感技术的混合MAC。该方案交替利用两种不同的频谱感知方法，即快速感知[41]和精细传感[42]除CSMA/CA的传统载波传感外[40]提出了自适应MAC，它是混合MAC的直接扩展。在该方案中，SU中专门构建的算法根据分组传输结果和PU的先前活动控制自适应频谱感知时间，以保持系统吞吐量和频谱感知开销之间的平衡。然而，由于与CR-CSMA/CA协议相同的原因，混合MAC和自适应MAC的性能都不是很乐观。 在[43]提出了一种基于认知无线电网络的随机接入模型，称为具有冲突避免的相互感知多址接入（MSMA/CA），以有效利用物联网环境中的带宽和频谱资源。MSMA/CA允许在两个名为Notify-To-Sense（NTS）和Acknowledge-To-Sense（ATS）的控制帧之间进行互频谱感知操作，以避免隐藏的主终端问题。MSAM/CA的操作相当智能和灵活，因为它将经典RTS/CTS的功能合并到了NTS/ATS帧中，并增加了频谱感知的优势。我们注意到，NTS和ATS中的长频谱感知周期会让隐藏的SU影响密集部署网络中的传输。也就是说，对于NTS和ATS帧SU，发射机和接收机只能分别阻止暴露和隐藏的SU。然而，如果由于长频谱感知周期，NTS和ATS帧共享之间的差距较大，则隐藏SU也可以广播NTS帧（其次是次级发射机），从而在次级接收机上造成冲突。我们认为，当SU在超稠密环境中放置得很近时，这种现象会严重影响系统性能。因此，特别是在物联网环境中，最好选择光谱传感周期。除了频谱感知周期外，由于能量检测感知模型的特殊性，能量检测器的性能还受到另一个因素的影响，即频谱感知阈值。 本文通过修改当前流行的CSMA/CA协议，为密集部署的基于CR的物联网网络设计了一种新的MAC协议。我们的协议被称为Handshake Sense Multiple Access with Collision Avoidance（HSMA/CA）机制，因为它有意在发射机和接收机中采用基于握手的互频谱感知。我们为数据传输定制了通知到感知（NTS）/清除到感知（CTS）/确认到感知（ATS）程序，以取代现有MSMA/CA中的NTS/ATS操作，从而改进SU在密集环境中的访问操作。NTS/CTS/ATS机制首先实现SU之间的握手操作，然后在发射机和接收机中进行频谱感知操作，以同时避免隐藏的二次终端和隐藏的一次终端问题。此外，考虑到能量检测器的效率低下，我们结合了频谱感知周期的优化，以提高基于CR的物联网网络的性能。
这项工作的主要贡献总结如下：
我们为密集部署的基于CR的物联网网络提出了一种新的MAC协议，该协议以最小的可能开销解决了隐藏的主终端问题，同时有效地处理了经典的隐藏（次要）终端问题。
为了提高系统效率，减少对有源PU的干扰，我们开发了一个优化模型，在考虑虚警和误检以及隐藏主终端的情况下，对频谱感知周期进行司法调整。
我们用马尔可夫链模型分析了我们提出的协议在归一化吞吐量方面的性能，并将结果与现有的CR-MEGA和MSMA/CA协议进行了比较。
本文的其余部分结构如下。第2节涵盖了基于CR的物联网网络中的主要问题，这些问题使其不同于传统无线网络。第3节概述了系统模型。第4节描述了建议的MAC协议。第5节通过数学模型对提出的协议进行了分析。第6节验证了我们的模型并讨论了所得结果。在最后一节中，我们对本文进行了总结和总结。 2.基于CR的物联网问题
有多种原因可能会影响经典无线网络的性能。然而，我们这里只讨论与基于CR的物联网网络相关的问题，如下所示。
2.1. 异构环境
CR系统通常在多维环境中工作，PU和SU共存，并且具有时间、空间和频率的变化。非合作用户的共存使得很难可靠地感知来自PU的信号。此外，在独立的传感环境中，多个SU的自主检测过程所产生的干扰也会因过高估计信号功率而导致CR系统混乱。因此，电势发送器可能会通过假设PU的非活动状态为活动来欺骗。这种现象更可能发生在密集网络中。
2.2. 传感方案之间的权衡
频谱传感是在噪声环境下检测可能来自PU的信号。识别PU信号对于SU在所需干扰水平下的通信至关重要。频谱传感有两种通用技术，即快速传感和精细传感[44]. 快速传感测量接收信号的能级，同时消耗小于1ms。这种方法的优点是在很短的时间内报告结果，但它不能区分信号源。另一方面，精细传感需要几十毫秒的时间，通过使用匹配滤波器或循环平稳检测可以更好地识别信号源。因此，除了选择合适的传感方案外，还需要在传感时间和传感质量之间进行权衡。 2.3. 传感性能
在实际环境中，完美的传感是一个巨大的挑战。始终存在误报和误报的可能性。我们将虚警概率表示为误检概率为分别是。假警报意味着SU错误地检测到空闲PU处于活动状态。SU可能会错过传输机会。对于SU我，虚警概率，，可以在中找到[45]作为，哪里是传感器的检测（或光谱传感）阈值，用于确定PU的活性，以及表示信道中噪声的功率。另一方面，误检测表明SU错误地将活动PU识别为空闲，从而导致SU的后续传输造成严重干扰。在[45]，任意SU的检测概率我导出为，哪里T型表示频谱感应时间，表示通道的采样率，说明在SU测量的PU信号的信噪比（SINR）我、和表示标准高斯变量的互补分布函数。因此误检测概率，SU的我可以写成， 为了充分保护PU，我们要求误检概率应以预定义值为界这样的话.
2.4. 隐藏的主终端问题
在检测活动PU的过程中，CR系统的性能受到其传感能力的显著影响。由于无线信道中的多径衰落影响以及PU的时间和空间外观，SU可能无法检测到PU的存在。在这种情况下，SU在其连续传输中会对PU造成很大干扰。
我们演示了中隐藏的主终端问题的场景图2，其中实线表示载波感应范围（CSR），虚线分别表示频谱感应范围（SSR）。我们看到SU我和j个分别作为发射机和接收机参与传输。我们还可以观察到PUP（P）和H（H）分别位于SU的CSR之外我和j个在载波感应中，SU我当它检测到信道在数据帧间空间（DIFS）间隔内空闲时，只能确保位于其CSR内的PU处于非活动状态，而不能确保PU的非活动状态H（H）在频谱传感中，SU的能力我然而，仅限于评估PUH（H）作为发射机工作，但在作为接收机工作时不工作。显而易见的原因是SU的无能为力我接收PU信号P（P）传输到隐藏的PUH（H）因此，SU我的传输到SUj个基本上会影响PU的可能传播P（P）到PUH（H）在这种情况下，当PU（例如。，H（H），对SU隐藏，例如。，我。SU是非常理想的我当与SU进行传输时，应确保相邻PU保持沉默j个. 3.系统模型
我们考虑了一个二级网络K（K）SU和一个主网络，系统中有多个PU。SU和PU都可以共存，但由于缺乏协作，因此无法相互通信。二级网络是以分散的方式建立的，没有得到中央服务器的支持，在中央服务器中，SU的传输是通过对等通信设置进行的。然而，SU无论何时作为物联网设备，都可以依赖服务器提供互联网服务。我们假设了单一和共享信道模型，其中SU可以在合法所有者（或现有PU）处于非活动状态时找到传输机会。PU激活后，SU将立即腾空信道。为了识别传输机会，辅助发射机及其相应的接收机，表示为SU我和SUj个，可以使用能量检测、基于自相关的传感或循环平稳特征检测机制之一实现频谱传感[45,46,47,48]. 在频谱感知操作期间，其邻域中的每个SU都可以检测到活动或非活动PU。SU附近的PU我可以发现活动的概率为，而可以观察到相邻PU处于非活动状态，概率为然而，由于传感环境不完善，频谱传感操作并不理想。因此，我们考虑了虚警和误检的发生率，以使所提出的系统更加现实。最终，SU我可以基于感测结果进行数据传输操作，前提是信道不受现有PU的干扰。对于SU我，明确通道概率(R（右）)通道不受现有PU的限制，可以通过以下方式获得：，回想一下和，分别表示SU的虚警概率和误检概率我，定义见方程式(1)和(三). SU中的能量探测器我建议有可能宣布在任PU的活动或不活动和概率分别是。 4.建议的MAC协议
我们在这里讨论了拟议的MAC协议，称为Handshake Sense Multiple Access with Collision Avoidance（HSMA/CA），该协议是为密集部署的基于认知无线电的物联网网络设计的。在HSMA/CA中，系统时间被划分为连续的和多个大小相等的时隙，其中一瞬间竞争的SU在共享信道上遵循随机访问过程。该信道基于单信道模型，其中数据包和控制包都在同一信道上传输。SU在每个时隙的开始处竞争，表示为之后，获胜者SU根据下文概述的定义机制发送数据包。
4.1. NTS/CTS/ATS访问机制
我们提出的协议HSMA/CA是针对密集分布系统的标准CSMA/CA（和MSMA/CA）的定制版本。在经典的CSMA/CA中，在启用冲突避免和数据传输程序之前，每个站点必须首先通过载波检测将信道状态识别为空闲或繁忙。其中，载波检测包括通过Clear Channel Assessment功能检测物理介质以避免传输重叠，以及通过Network Allocation Vector（NAV）功能为数据包传输保留信道。然而，CSMA/CA中的载波检测是有限的，因为它通常在高信噪比条件下进行，因此容易受到CR自组网中隐藏主终端节点的影响。例如，如果PU位于SU发射机的载波传感范围之外，则很难通过载波传感机制识别该PU的活动状态。另一方面，频谱检测方法如能量检测、基于自相关的检测或循环平稳特征检测机制[45,46,47,48]可以在低信噪比情况下进行，但需要大量时间，同时引入更大的误检和虚警发生率。在HSMA/CA中，我们使用了基于Notify-to-Sense（NTS）/Clear-to-Senses（CTS）/Acknowledge-to-Sense（ATS）的握手访问机制来代替经典的RTS/CTS。NTS/CTS/ATS程序旨在将载波检测与频谱检测互补，以分别避免和保护隐藏的二次终端和隐藏的一次终端。然而，HSMA/CA下的SU采用了与CSMA/CA中使用的类似的退避过程，因为这两个协议都基于相同的随机访问模型。 我们在图3，其描述如下。首先发送数据包的SU随机选择退避计数器以避免冲突。然后SU进行一个DIFS间隔的载波感测，以检查信道是否空闲，并避免传输重叠。如果在DIFS间隔内检测到信道空闲，则SU会针对观察到的每个空闲回退时隙时间逐个减少其回退计数器。在图3，选择的回退计数器为6。如果在退避计数器变为0之前未观察到其他SU的传输，则发射机广播NTS数据包，以使频谱感知操作与相应的接收机同步。NTS数据包通过更新NAV使相邻SU保持静音，直到完成频谱感知。如果接收器无意中听到NTS数据包，它将向发送器发送一个CTS数据包。CTS数据包通过更新NAV使隐藏SU静音，直到数据包传输结束。一旦NTS和CTS分组成功交换，发射机和接收机都可以相互进行频谱感测操作，以保护它们附近的PU。在相互间隔感应后，如果接收器周围没有隐藏的PU活动，它会将ATS数据包返回给发送器。如果隐藏的PU处于活动状态，则接收器将被频谱感应阻断，因此它将保留ATS数据包。同时，假设ATS数据包未被其附近的活动PU阻塞，发送器将等待ATS数据包。发射机在成功解码ATS数据包时发送DATA数据包，接收机在最后返回ACK数据包。如果存在无差错环境，则发射机正确地解码ACK分组并完成一次DATA分组传输。 我们提到，当PU在NTS和CTS交换期间激活时，它可以接收干扰。然而，由于以下两个原因，这种干扰在CR系统中是可以接受的。首先，IEEE 802.22标准要求，一旦PU激活，SU必须在100 ms内腾空信道[49]. 例如，假设传输速率为1Mbps，数据包大小为1000字节，数据包传输时间为8ms，远小于“100ms”。因此，允许的时间足以交换NTS和CTS数据包。其次，认知无线电网络现有PU的活动率通常很低[50,51,52]. 因此，在职PU不太可能在大多数时间保持活跃。关于NTS和CTS数据包的交换，应该注意的是，当多个NTS数据包之间发生冲突时，发送器并不总是接收到CTS数据。HSMA/CA下的详细操作研究见第5节. 4.2. 频谱传感优化
我们现在提供了一个分析，以证明在考虑频谱感知效率低下的情况下，如何在实际环境下提高所提协议的性能。我们优化了频谱检测周期和检测阈值，因为这两个参数都会影响所提协议的性能。为了提高系统性能，我们可以在给定隐藏主终端（或隐藏PU）活动率的情况下，通过最小化虚警和误检测的发生率来优化这两个参数。在我们的模型中，我们假设N个频谱感应时段中的频谱感应时隙。我们将每个传感槽的持续时间表示为因此，频谱感应间隔的长度可以写为，这是我们的设计参数。从方程式(1)和(三)，我们可以推导出在给定的检测间隔下的虚警和误检测概率，从而计算网络吞吐量。使用活动因子激活隐藏的PU一在每个传感时隙时间。让小时是隐藏PU的数量。我们可以找到隐藏的PU的干扰概率，，作为的函数N个,一、和小时作为，其中第二项是指对隐藏的PU的无干扰概率。因此，我们可以得出系统的吞吐量，哪里C类是给定的信道容量，并且回想一下R（右）是公式中定义的明渠概率(4). 来自方程式(1)，我们可以看到，哪里是传感阈值的标准化值，和噪声功率，在无线信道中。请注意，优化模型的设计目的只是为了在考虑实际环境中频谱感知的特性的情况下获得感知间隔的优化值。因此，推导网络吞吐量以观察我们的设计参数的影响。我们在下文中详细研究了我们提出的协议的性能。 5.性能分析
我们在这里展示了所提出的MAC在标准化吞吐量方面的性能。在继续之前，我们总结了表1. 5.1. 数据包传输过程
我们研究了HSMA/CA协议的数据包传输过程。在这个过程中，在数据包传输过程中存在四种可能的事件之一，我们称之为：（1）NTS冲突；（2） SU发射机阻塞；（3） SU接收机处的阻塞；和（4）成功传输，如所示图4。这四个事件发生在SU的一次数据包传输尝试中我表示为.我们计算概率(第页)和延时(t吨)在下面的每个事件中。 5.1.1. NTS碰撞
我们记得，在HSMA/CA下，使用退避机制分散争用SU，以避免碰撞。每个SU的退避时间由其随机选择的退避计数器定义，每当退避槽空闲时，该计数器将减少一个。退避计数器首先到期的获胜者SU可以传输NTS数据包。然而，当退避计数器同时到期时，多个获胜者SU可能会导致NTS冲突。假设SU我具有积压的缓冲区队列和回退计数器0。那么，SU我向SU传输NTS数据包j个传输试验概率表示为超时后，SU我无法接收CTS数据包，因为其NTS数据包与另一个NTS数据包相冲突。这种情况，我们称之为事件，将以一定的概率发生，哪里和分别指SU的包传输尝试概率和清除信道概率k个在方程式的第二项中(9)，这有助于注意到至少一个SU的NTS数据包将与SU的NT数据包发生冲突我什么时候k个SU，其中，未尝试与进行传输概率。发件人图4a、 SU延时我由于事件是，哪里和分别表示一个RTS和一个CTS的传输时间。 5.1.2. SU变送器处的阻塞
假设SU我和j个已交换NTS和CTS数据包。因此，由于NAV机制，两个SU可以相互进行频谱感知操作，而不会收到其他SU的中断。然而，SU我已检测到相邻PU处于活动状态，因此在预定义的时间段内被频谱检测阻塞，这就是事件遇到概率， 发件人图4b、 事件造成的时间延迟在SU我可以写成，哪里表示一次相互操作的频谱感应时间长度。 5.1.3. SU接收机处的阻塞
假设SU我未被频谱感应阻断，因此它正在等待从SU接收ATS数据包j个然而，如果SUj个已检测到隐藏PU处于活动状态，则它将被频谱检测操作阻塞，因此无法发送ATS数据包。这就是事件，其中SU我向SU发送数据包j个数据包传输概率然而，SU中的超时我最终可能导致数据包传输失败，哪里表示SU无信道清除概率j个.公式中的最后一项(13)表示没有发射器输出k个SU，其中，可以中断SU我的传输。发件人图4c、 事件导致的时间延迟可以测量为， 5.1.4. 成功传输
现在我们考虑成功的传输案例，我们称之为事件假设SU我和j个没有被互频谱感应操作阻塞。在这种情况下，SU我如果有无错误信道，将对ATS数据包进行积极解码。此后，SU我发送一个DATA包，然后它将正确地从相应的SU接收ACK包j个同时，NAV机制使其他SU在监听NTS、CTS和ATS数据包中注意到的相应时间段内保持静音。事件发生概率可以写成，哪里表示SU的接收状态j个.来自图4d、 事件延时表示为，哪里,、和分别表示一个ATS包的传输时间、一个DATA包的传输速度和一个ACK包的传输距离。 5.2. 标准化吞吐量
我们根据标准化吞吐量分析了我们提出的HSMA/CA协议的性能，这是在给定的一组假设下得出的：
二级网络的拓扑由一个完全连通的完整图组成，其中SU以单跳距离直接相连。
二级网络已饱和，因此SU具有非空队列，其中每个站点始终有一个要发送的数据包。
传输通道是无错误的，并且没有捕获效果，因此当数据包接收到冲突时会被丢弃。
控制和数据包通过单一信道发送，该信道在SU之间共享。
SU使用相同的物理层，其数据传输速率也是恒定的。
我们使用二维马尔可夫链模型研究HSMA/CA系统中SU的退避过程，如所示图5，其中回退状态为t吨由回退阶段的两个随机过程的值定义和退避计数器。我们可以表示任意SU的退避状态我成为退避阶段的价值和退避计数器作为任意SU我从竞争窗口中减少it退避计数器W公司每当信道被观察为空闲时。一旦退避计数器达到0，SU我可以开始数据传输过程。在该过程中，如果传输成功，则SU我返回到初始退避阶段。相反，当SU我观察到碰撞，它从米到达到最大重试限制M（M）在这种情况下，退避计数器是在假如。我们将初始窗口和最大窗口的大小表示为和分别是。当SU我以概率传输第页，这是由于,，或.对于SU我，我们可以从方程式中获得传输失败的概率(1), (9), (11)和(13),这将增加不可避免的虚警概率，，在真实环境中。从方程式(三)和(15)，我们可以获得成功传输的概率，哪里由于误检概率高，，在真实的传感环境中。发件人图5，我们可以得到马尔可夫链的状态转移概率作为方程(20). 我们注意到HSMA/CA协议的马尔可夫链与Chong等人的马尔可夫链非常相似[53]由于常见的退避过程。因此，我们直接参考Chong等人的结果[53]SU的传输试验概率我作为方程式(21). 我们可以将系统插槽分为空插槽和事件插槽。在空插槽中，SU不尝试传输数据包。然而，事件槽中的SU观察到四个可能事件中的一个，如等式中所定义的(10), (12), (14)和(16)当他们试图传输数据包时。我们可以很容易地获得空时隙的发生概率， 我们可以进一步将事件时隙分为传输时隙和非传输时隙。传输成功发生的时隙是传输时隙。来自方程式(18)，我们已经获得了SU在真实环境下的成功传输概率我因此，具有成功数据传输的时隙的出现概率可以被写为， 然而，无传输时隙是那些观察到传输失败的时隙。我们可以找到无传输时隙的概率.
我们假设一个自治系统中SU具有数据有效载荷比特的平均大小因此，在一个时隙中成功传输的数据有效载荷比特的平均数量为.让是插槽的平均长度，可以直观地计算为，哪里和。我们假设以便所有SU都能与系统保持同步。因此，.根据方程式(16)，我们可以观察到哪里H（H）和E类分别表示PHY加MAC报头的大小和信道传输速率。来自方程式(12),是常量，因此最后，方程式(23)成为，其中，术语指的是阻塞效应，由于频谱感应出，最多只能阻塞一个SUK（K）系统中的用户。 6.结果和讨论
我们使用能量检测模型进行频谱感知，首先需要确定归一化阈值和频谱感知时隙的优化值。为此，我们导出了频谱传感器的虚警和误检概率的等式(1)和(三)分别是。我们假设信道为1 MHz，并将频谱感应采样率设置为6 MHz，在SU测得的PU信号的信噪比设置为0 dB。此外，假设频谱感应槽的数量为20个，持续时间为每个毫秒。我们认为隐藏PU的活性率为为了验证我们的分析，我们根据HSMA/CA协议的细节用C++代码进行了仿真。我们平均运行1000次以获得一个模拟结果。简而言之，模拟中使用的默认参数总结如下表2. 仿真结果
在图6，我们已经展示了系统中各种设计参数对频谱传感误差的影响。我们评估了不同归一化感测阈值的误检概率变化图6a.可以看出，当阈值小于0.9975时，误检概率保持为0，当阈值大于0.9975后，误检率急剧增加。我们提到，由于误检概率要求≤0.1（或检测概率≥0.9），传感阈值有上限。随着传感阈值的提高（即>0.9975），二级网络的吞吐量增加，但PU无法提供足够的保护。另一方面，当阈值小于0.9975时，虚警概率仍然很高，当阈值超过0.9975后，虚警率急剧下降，如所示图6b.因此，通过最小化频谱感测误差而实现的优化频谱感测阈值为0.9975。 图7说明了频谱感知时隙数对系统吞吐量的影响。我们观察到，系统的吞吐量随着传感槽数量的增加而增加，直到达到一定的极限，然后单调下降。在感知时隙较少的情况下，由于虚警概率较高，信道资源被浪费，从而导致系统性能下降。相反，如果有大量传感时隙，由于传感开销增加，系统吞吐量可能会降低。我们还可以看到，存在最佳传感槽数（=5），相应地，存在最佳频谱传感间隔（=0.035 ms×5）以获得最佳吞吐量。然而，它取决于系统环境，如信道模型、采样率以及PU和SU之间的距离。在图8，我们展示了感知阈值对系统吞吐量的影响。我们可以看到，系统吞吐量保持在低于最佳阈值的较低水平（=0），此后，由于虚警和误检的概率较高，吞吐量将分别增加到最大值。如果选择的阈值高于最佳值，则可以进一步实现系统的吞吐量，但以较高的误检为代价，这是不可取的，因为CR系统中PU的保护优先级较高。 我们已经显示了隐藏主节点活动率对系统性能的影响，其中隐藏PU的数量不同图9其中，吞吐量值随着隐藏主节点活动率的增加而单调下降。这是因为隐藏的PU可以以更高的活动率中断更多，并且辅助网络相应地腾出信道以避免最终导致系统性能下降的干扰。然而，吞吐量曲线之间的差距归因于大量隐藏PU，这可能会以更大的概率阻塞SU，因此系统的已实现吞吐量急剧下降。 图10说明了在频谱感知时隙和归一化阈值的最佳值下，感知误差对虚警和误检概率的影响。我们可以看到，只要虚警概率降低，误检概率增加，系统的吞吐量就会相应增加。这是因为，较小的虚警值和较大的误检值可以产生较高的吞吐量值。相反，如果系统中的感测误差和频谱感测时隙没有优化，则SU的系统性能和PU的保护都会显著降低。 我们现在从标准化吞吐量的角度展示了所提出协议的性能。在图11，我们将所提出的HSMA/CA与CR-MEGA和MSMA/CA协议的性能进行了比较。我们证明，我们的分析非常准确，因为我们的分析结果与模拟结果非常接近。我们观察到，由于SU数量较少，竞争窗口变大，因此辅助网络的性能仍然很低。另一方面，对于大量SU，争用窗口变小，导致RTS冲突增加。因此，系统性能降低。我们还观察到，我们提出的HSMA/CA由于其优化的传感性能而优于CR-MEGA和MSMA/CA协议。这就是我们的HSMA/CA协议如何避免传感开销，以腾出部分带宽用于传输更多数据包，从而最终实现系统性能的最大化。考虑到具有最佳阈值和检测间隔的最佳性能，可以放心地说，我们的HSMA/CA是基于CR的物联网的最佳候选MAC协议。 7.结论
我们提出了一种用于基于CR的物联网网络的带冲突避免的握手感知多址接入（HSMA/CA）机制。其中，发射机首先进行载波检测，然后使用NTS和CTS数据包与目标接收机握手，以保持相邻SU静音。一旦NTS和CTS被交换，发射机将与接收机一起执行互频谱检测，以分别检测活动PU和活动隐藏PU。当PU处于活动状态时，频谱感应会阻止发射机。否则，在发送数据包之前，它会等待从相应的接收器接收ATS包。如果隐藏的PU处于活动状态，则接收器持有ATS数据包以阻止发送器。只要信道空闲，发送器就会发送一个DATA数据包，而接收方在随后会回复ACK。当发生冲突时，SU遵循标准CSMA/CA中的烘焙过程。这就是我们的MAC协议如何通过解决隐藏的主终端问题来保护PU的优先权，以及保护密集部署的网络免受经典隐藏和暴露终端问题的影响。我们的HSMA/CA还通过保持频谱感测的低效率来调整频谱感测周期，以避免感测开销。我们使用马尔可夫模型研究了所提协议在归一化吞吐量方面的性能，并通过仿真进行了验证。我们观察到，由于优化了频谱感知，我们的HSMA/CA优于现有方案。因此，所提出的HSMA/CA可以在实际环境中成为一个很好的候选MAC协议。
