IEEE 802.15.4m在电视灰空间的可行性分析

IEEE 802.15.4m无线传感器网络在电视灰空间的性能评估与可行性分析

1. 引言

无线传感器网络（WSNs）已被提出用于多种应用，从环境监测、灾害检测、健康辅助到牲畜监测[Akyildiz 等人 2002]。最近，还将智能能源网络与分布式传感器信息相结合，以改进规划和运行。已成为传感器网络研究领域的关注焦点[Gungor et al. 2010；Parikh 等人 2010]。然而，许多提案假设采用标准化的无线技术以实现最大程度的互操作性，这些技术依赖于独占频谱分配[贝多尼等人，2014a]，这可能会带来市场准入障碍。另一种方法是整合现有的无线标准，例如 IEEE 802.15.4[方等人 2012；IEEE IEEE]，其工作在免许可频率（例如，2.4GHz ISM频段）上。不幸的是，目前这些频段已被大量使用，因此无法保证智能电网应用中指挥与控制方案所必需的鲁棒性和及时性。

最近，IEEE低速率无线个人区域网络（WPANs）标准系列引入了一项新扩展（IEEE 802.15.4m [船田等人 2012；IEEE 2014]）。该扩展使设备能够在利用率较低的广播频段（即所谓的电视白频段（TVWS））中运行。由于具有显著的传播特性，该频谱在空间和频率上与现有的电视广播业务交织共存，能够提供优于2.4GHz ISM频段的覆盖范围。IEEE 802.15.4m可以在电视白频段运行，前提是不干扰当地的电视广播系统。这一点可以通过要求使用包含覆盖区域信息和数字电视发射机配置的地理位置数据库来保障。

采用IEEE 802.15.4m的无线传感器网络（WSNs）可从电视空白频谱（TVWS）操作中受益，因为更大的覆盖范围允许通过稀疏基础设施部署要求实现成本节约[Gungor et al. 2013]。此外，TVWS操作可能使我们能够创建更可靠的无线链路，这在安全关键型无线传感器网络中尤为基本。然而，TVWS新增应用场景的普及，例如用于农村宽带的类WiFi操作，可能会对这类传感器网络解决方案的性能产生负面影响。2015年世界无线电通信大会（WRC-15）的议程项目还暗示，作为第二次数字红利的一部分，通过广泛的频谱重新分配[国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R）]，未来可用的电视空白频谱频率数量可能会减少[WRC 2015]。

在本文中，我们评估了一种用于无线传感器网络的替代方法，该方法结合了使用标准 IEEE 802.15.4m技术的优势以及低频段频谱分配的鲁棒性。特别地，我们分析了在同一频率上与现有数字电视网络并行部署无线传感器网络的技术可行性。我们推测，如果传感器传输不会降低同一信道中的电视接收质量，本地监管机构可能会授权无线传感器网络在这些电视灰空间（TVGS）中运行。这一可能性得益于利用所需信号电平与实际信号电平之间的本地裕度，并依赖当前地面数字电视标准（如DVB-T [ETSI 2009]）强大的纠错能力。我们首先研究无干扰TVGS操作的前提条件如何转化为无线传感器网络的运行约束。为此，我们推导出为维持附近电视接收机服务水平，次级设备的最大数据包长度、数据包速率和最大发射功率的边界条件。我们的分析得出了关于可实现的吞吐量随距离变化的初步性能指标。我们采用了针对电视接收器[ETSI 2009; Kerttula 和 J¨antti 2011]和IEEE 802.15.4m的实际接收机灵敏度特性，其中考虑了突发性干扰（对主电视系统）以及更高噪声基底（次级无线传感器网络所观测到的现象），并结合了现实的传播模型。结果表明，次级TVGS操作确实具备技术可行性，但受到显著更多的限制。尤为明显的是，次级设备支持的链路距离远短于类似的电视空白频谱（TVWS）操作。在分析的第二部分，我们评估这些实际性能界限在实际网络部署中的相关性。我们利用中欧地区一个电视网络的大量数据来计算区域干扰水平和允许的次级发射功率。我们的研究结果表明

2. 相关工作

电视空白频谱（TVWS）由于电视频段相较于其他授权解决方案具有更优越的传播特性，以及主发射机配置相对静态，因而受到学术界和工业界的日益关注。目前，各国监管机构正在讨论或实施相关法规，以允许用户在这些频率上进行机会式操作，例如美国联邦通信委员会 [2012] 和英国通信管理局 [2012]。

大多数监管机构要求建立一个地理定位频谱数据库，负责提供设备位置处的空闲TVWS信道集合。频谱占用情况已通过分析研究进行评估，例如Harrison等人[2010]针对美国的研究以及 van de Beek等人[2012]针对欧洲的研究，或通过频谱测量[Achtzehn等人2014；贝多尼等人，2014a；Bedogni et al. 2014a, 2014b；Islam 等人 2008；Ying等人 2013]。显然，结果因国家和测量设置的不同而有所差异，尤其是在比较城市与农村地区时，在农村地区通常可以找到大量可用于次级使用的未利用频谱。Achtzehn等人[2015]开展了关于在TVWS中部署次级网络的首个全面研究和框架。本研究大致采用了其所提出的方法论。

关于智能电网中白/灰空间传感器网络的通信研究，我们参考了之前的工作[贝多尼等人，2014a]。本文提出了一项针对电视空白频谱（TVWS）和TVGS中机会式网络的可行性研究。我们先前工作的主要结论是：室内设备之间的灰空间操作在技术上是可行的，但需要进行逐例频谱测量，这必然会导致整体网络安装成本上升。另一方面，室内到室外的网络部署在技术上具有挑战性，因为室外接收到的干扰更高，这就要求次级设备提高发射功率，而这要么会达到传输限制，要么会对主网络造成过大的干扰。贝多尼等人[2014b]，也开展了关于灰空间通信的类似研究，并得出了类似的结论。在本文中，我们通过研究一种真实空白频谱技术（即IEEE 802.15.4m）下可能的网络部署性能，扩展了这些先前的研究结果，并进一步在现实的主设备部署场景（德国）下研究了全国范围场景中的可行性。

电视空白频谱（TVWS）对机器对机器（M2M）通信具有吸引力，已有多种提案针对网络部署的不同方面展开研究，涵盖聚类和毛细管通信 [Bartoli 等人 2011；Bedogni 等人 2013]，到更复杂的网络架构 [Zhang 等人 2012]。Brew 等人在 [2011] 中构建并展示了测试平台，用以量化在 TVWS 中运行的网络可能获得的性能增益。

抗次级干扰的鲁棒性是本文工作的主要驱动力。本文后续部分重点关注DVB-T，这是目前应用最广泛的数字电视标准。在此，我们重点研究IEEE 802.15.4m网络的分组传输对主DVB-T系统产生的突发性干扰。我们的分析基于Kerttula和J¨antti [2011]所提出的实验结果，其中作者构建了一个实验测试平台，用于估算实现准无误码（QEF）传输所需维持的最小SINR水平。该研究表明，与向主系统引入连续噪声相比，在干扰为突发性干扰时，可容忍的额外干扰几乎超过6dB。

在Hamacher [2002]中，作者研究了UMTS与DVB之间共存所需的保护带。他们展示了在改变保护带大小时满意用户比例的变化情况。结果表明，即使增加发射功率，由于来自主系统的接收功率较高，小区中心的用户满意度仍较难提升。这在某种程度上与 Bedogni等人[2014a]所呈现的结果相似。与我们工作最相关的是作者得出的结论：在覆盖边界处，即使保护带较小，也能实现较高的用户满意度。作者指出，在覆盖边界处未发现显著的性能问题，因为UMTS小区的发射功率受限，且来自DVB系统的接收功率较低；而在小区中心，由于DVB系统接收到的功率较高，问题较为突出。

另一个关于传感器网络的重要问题无疑是能效，因为传感器可能是电池供电的。其中，Kim等人[2016]的研究尤为突出，他们的研究重点是IEEE 802.15.4m中的拓扑结构构建和路由协议效率。尽管他们的工作主要集中在智能电网，但该分析也可推广到其他部署场景。

3. 系统模型

在本节中，我们介绍了系统模型以及基本的 IEEE 802.15.4m 规范。我们假设无线传感器设备可以通过蜂窝连接将读数单独发送至中央聚合器，或者通过协作路由方式将消息经由邻域聚合器转发至最终目的地。本文主要关注通信的最后一跳，即靠近需要向中央协调器发送数据的无线设备，该协调器最终会将数据中继至聚合器。我们考虑两种主要的网络拓扑：第一种是室内网状网络，其中设备相互连接，并且其中一个设备通过有线连接或蜂窝通信定期向中央聚合器上报所收集的数据。另一种拓扑设想存在一个协调器，能够服务多个建筑物，通常部署在室外，因此通信为室内到室外。在此情况下，各设备将其读数单独上报给协调器，由协调器负责将这些消息路由至聚合器，通常每天至少传输一次信息[Fang et al. 2012]。

例如，Yan 等人[2013]指出应实现最大端到端延迟为 20ms。总带宽可利用 Aggarwal 等人[2010]提出模型进行估算，该研究中作者估算了智能电网部署中的平均消息延迟，从而得出带宽利用率。显然，根据客户端数量的不同，总信道带宽也会有所变化。在能源部 [2010], Kilbourne 和 Bender [2010],以及 Yan 等人 [2013]的研究中，作者还估计了高级计量基础设施可能的数据速率要求在 10kbps 到 100kbps 范围。

3.1. 类网状室内网络部署

在本节中，我们介绍如图1下半部分所示的网络拓扑结构，设备通过无线连接交换数据。如果设备之间的分离距离较大，则该网络部署可能难以实现。集群中的至少一个设备必须具备连接能力，以将数据中继至中央聚合器。这种连接可以是有线ADSL、蜂窝连接，或是连接到建筑物接入点的WiFi连接。由于存在阴影效应，并非所有设备都能相互覆盖，因此需要实施相应的路由方案。我们还指出，未对室内中继进行精细建模，因为我们假设建筑物内的每个节点都可以承担此角色。我们注意到，在特高频范围内使用较低频率相比更高频段可显著改善传输范围，从而提高无线设备之间的互联可能性。

3.2. 室外场景的集中式卸载

在此网络部署中，每个设备都需要向位于服务区域外部且邻近该区域的邻域协调器报告自身的读数，如图1上半部分所示。该协调器通过有线连接或蜂窝连接接入互联网，从而能够将消息转发至中央聚合器。由于位于外部，协调器接收到的主网络信号强度可能高于室内场景中的情况，因为在室内场景中，阴影效应会削弱发射功率。因此，与网状网络 [Bedogni et al. 2014a] 相比，这种网络部署更具挑战性。

3.3. 802.15.4m 物理层规范

IEEE 802.15.4m标准定义了三种不同的物理层：FSK物理层、正交频分复用物理层和窄带 OFDM物理层。根据吞吐量和收发器复杂度的要求，小型设备的厂商可能会选择

仅支持其设备中的部分物理层。在本节中，我们提供了IEEE 802.15.4m网络在灰空间运行时对主网络可能造成干扰的分析结果。

在我们的研究中，我们专注于正交频分复用物理层，该物理层预设了两种不同的带宽和三种调制方式。对于1064.5千赫兹的信道，可实现390.625千比特每秒的数据速率；采用正交相移键控时，可达到781.25千比特每秒；而采用16进制正交幅度调制时，最高可达1562.5千比特每秒的数据速率。

此外，在其他条件不变的情况下，还可将带宽增至四倍，从而成比例地提高最大可实现数据速率。

FSK物理层提供五种不同的频移键控模式，数据速率分别为50、100、200、300和 400千比特每秒。提高数据速率会导致信道间隔增加，范围从100千赫兹到最大600千赫兹。

窄带正交频分复用的信道带宽为380.95千赫兹，具有八个可选的调制编码方案。可能的调制方式包括二进制相移键控、正交相移键控、16进制正交幅度调制和64进制正交幅度调制，所有调制方式均采用1/2或3/4的编码率。提供的数据速率范围从156千比特每秒（使用1/2编码率的二进制相移键控）到1,638千比特每秒（使用3/4编码率的64进制正交幅度调制）。

IEEE 802.15.4m 设想了一个全功能超级个域网协调器（SPC），该协调器可为其他个域网协调器提供同步，并能够访问地理位置数据库以获取可用信道的信息。为了减少干扰，不同的个域网可根据SPC公布的信道信息调谐到不同的信道。

当然，IEEE 802.15.4m标准的一项新增功能是由超级个域网协调器（SPC）广播可用的电视频道。首先，SPC应获取可用信道列表，例如通过互联网从地理位置数据库中获取，尽管实现此任务所需的技术并未在标准中指定。或者，SPC也可以从其他设备获取可用信道列表。在这些可用信道中，SPC选择一个信道并通过该信道发送其信标。其他正在扫描所有可能信道的个域网协调器便可接收到来自SPC的信标。此后，SPC将发送一个扩展超帧，之后个域网协调器可请求一个专用信标时隙，通过该时隙，个域网协调器与SPC可以建立网络。IEEE 802.15.4m媒体访问控制层还提供了一种特定的节能机制，设备可通过该机制调整其睡眠周期以延长电池寿命。

正交频分复用物理层（OFDM PHY）支持六种不同的调制与编码方案（MCS），其中三种为符合标准所必需实现的强制模式。所有强制MCS模式占用的带宽均为1,064.5兆赫兹，通过不同的调制方案，可实现390.625千比特每秒（MCS0）、781.25千比特每秒（MCS1）和 1,562.5千比特每秒（MCS2）的净吞吐量。可选模式将带宽和吞吐量均扩大四倍，从而达到 1,562.5千比特每秒（MCS3）、3,125千比特每秒（MCS4）和6,250千比特每秒（MCS5）。所需的接收机灵敏度，即天线输入端的最小接收功率，对于MCS0、MCS1和MCS2分别为 −97 dBm、 −94dBm和 −88dBm。这些接收机灵敏度要求是在假设工作信道中仅存在热噪声的情况下计算得出的，即在无主用户干扰的电视空白频谱（TVWS）操作条件下。通过简单减去热噪声贡献，可将其转换为满足误码率要求所需的最小信噪比（SNR）值。因此，在802.15.4 m OFDM PHY中，信噪比要求可推导为16.7分贝（MCS0）、19.7分贝（MCS1）和25.7分贝 （MCS2）。我们注意到，802.15.4m的其他PHY实现也具有类似的接收机灵敏度要求。然而，由于其信道带宽不同，对应的热噪声贡献更小，因而映射为更高的信噪比要求。

本文中，我们使用联邦通信委员会第三份备忘录和命令进行评估[FCC 2012]，该命令定义了最大允许发射功率的限值

调制编码方案编号	调制方式	带宽（千赫兹）	数据速率（千比特每秒）	灵敏度
0	BPSK	1,064.5	390.625	−97dBm
1	QPSK	1,064.5	781.25	−94dBm
2	16进制正交幅度调制	1,064.5	1562.5	−88dBm
3	BPSK	4258	1562.5	−91dBm
4	QPSK	4258	3125	−88dBm
5	16进制正交幅度调制	4258	6250	−82dBm

表I. IEEE 802.15.4m OFDM参数

链路预算

设备在6MHz ATSC信道内的干扰within a 6MHz A TSC channel。隐含假设是，电视数据库（ TVDB）会将这种发射（例如，便携式设备的20分贝毫瓦）均匀地分布在整个信道上。对于OFDM 802.15.4m，因此可以推导出在1064.5MHz信道带宽下的等效功率谱密度（PSD）约为8.5分贝毫瓦。我们注意到，监管机构最终可能会决定允许更高的PSD水平，如果能够假定与相邻信道有足够的隔离。

我们在表I中总结了802.15.4m正交频分复用物理层的操作参数。

4. IEEE 802.15.4m室内通信性能评估

在本节中，我们评估了IEEE 802.15.4m标准在电视空白频谱和TVGS操作中的性能。更具体地说，我们关注主网络对室内场景下次级设备造成的干扰。此外，我们还评估了次级网络的散粒噪声和突发性干扰对主接收机的影响。在本节其余部分，我们假设次级设备在室内部署时可运行在最大允许功率8.5分贝毫瓦下。

4.1. 主系统干扰约束下的可实现次级吞吐量

我们比较了在电视空白频谱和TVGS中，IEEE 802.15.4m网络在室内到室内通信和室内到室外通信场景下可获得的可实现吞吐量。

在评估室内到室内网络部署时，我们采用了Bedogni等人提出的路径损耗模型[2014a]，该模型考虑了同一楼层内的传输。该模型定义为具有典型形式的对数距离路径损耗模型

$$
\gamma(d)= 10 × α × \log_{10}(d)+ β, (1)
$$

其中 α= 6.874和 β= 21.15，d为以米为单位的距离。设备将始终根据观测到的信干噪比使用最高支持的调制方案。这适用于本文其余部分报告的所有性能指标。

在图2中，我们展示了室内到室内网络中发送方与接收方之间距离变化时的可实现吞吐量。可以看出，TVGS上的操作受到信道干扰的严重影响，从而降低了通信距离和吞吐量。基本上，对于室内到室内网络，在发送方与接收方之间的距离大约为25米以内时，白频段上可以维持最大吞吐量。而在灰空间中，即使来自主网络的干扰较小（例如 −100dBm），其可实现的数据速率和传输距离也显著降低。在此主用接收功率下，采用MCS0调制编码方案时，室内到室内通信距离迅速缩短至25米，而室内到室外部署甚至仅勉强达到4米。如果主系统干扰高于 −90dBm，则室内到室内10米以内的传输仍然技术上可行。

4.2. 室内环境中对主用户次级干扰

我们现在评估突发性干扰对主电视接收器的影响。我们首先研究802.15.4m消息长度的限制是否能够产生足够短的干扰脉冲，从而可通过主系统的错误校正进行补偿。假设IEEE 802.15.4m节点之间存在竞争控制，我们推导了低层安装对电视接收器产生的总体次级干扰。我们假设电视接收器位于室内，并使用机顶盒。

最后，我们展示了IEEE 802.15.4m网络为与主网络同时运行所必须遵守的最小分离距离。

4.2.1. IEEE 802.15.4m OFDM Frame Duration

为了评估次级网络在使用 IEEE 802.15.4m设备运行时所受到的干扰类型，我们计算了IEEE 802.15.4m OFDM物理层的最大帧持续时间。需要注意的是，根据应用需求和运行的服务特性，有效空中传输持续时间可能会更短。标准中定义的每帧最大符号数为

$$
phyMaxFrameDuration= STF+ 2+ 1+ \left\lceil(aMaxPhyPacketSize+ 1)· phySymbolsPerOctet\right\rceil,
$$

其中，STF可根据长度取值为{1, 2, 3, 4}。因此，为了进行最坏情况分析，我们选择最大值 4。标准定义的最大数据包大小aMaxPhyPacketSize为2,047八位字节。将所有变量替换为标准允许的最高数值后，上述公式在三种强制MCS模式下变为

$$
phyMaxFrameDurationMCS0= 7+ \left\lceil256 · 0.16\right\rceil= 48, (2)
$$

$$
phyMaxFrameDurationMCS1= 7+ \left\lceil256 · 0.08\right\rceil= 28, (3)
$$

and

$$
phyMaxFrameDurationMCS2= 7+ \left\lceil256 · 0.04\right\rceil= 18, respectively. (4)
$$

IEEE 802.15.4m标准中为所有三种调制编码方案定义的符号持续时间为 128μs，因此三种调制方式的最长空中传输时间分别为TMCS0、TMCS1

$$
TMCS0= 48 · 128= 6, 144ms, (5)
$$

$$
TMCS1= 28 · 128= 3, 584ms, (6)
$$

$$
TMCS2= 18 · 128= 2, 304ms, (7)
$$

如果允许持续时间为这种长度的突发传输，则电视接收机将无法补偿此类干扰[Kerttula 和 J¨antti 2011]。突发传输是指占用较短空中传输时间的间歇性传输。根据 Kerttula 和 J¨antti [2011]，若传输最长时间为 0.5ms，占空比为 20ms，则当期望信号与非期望信号之比最大为 16dB 时，可实现准无差错传输。在如此短的时间内，使用 MCS0 可传输约 25字节，MCS1 可传输 49 字节，MCS2 可传输 98 字节。尽管数据包大小较小，但对于无线传感器网络的操作而言似乎是合理的。显然，如此小的数据包大小会增加系统的总开销，因为可用于数据传输的字节数很少。目标系统必须根据具体应用选择适当的数据包大小，从而在因减少对主系统的干扰而带来的突发传输优势与增加的开销之间进行权衡。此外，始终可以将消息分割为多个数据包以满足空中传输时间约束。Kerttula 和 J¨antti [2011]指出，对于长时间突发干扰类型，其限制与连续情况相当。因此，为了实现准无差错传输，我们考虑采用 22dB 的信号与干扰比 [Kerttula 和 J¨antti 2011]。我们注意到 TMCS0、TMCS1 和 TMCS2 考虑了最坏情况，即假设采用了标准允许的最大数据包持续时间。较短的数据包需要更少的传输时间，因此干扰可能被视为突发性干扰，从而获得 6dB 的额外干扰容限。

4.2.2. 同时传输

尽管时间短暂，来自不同设备的同时传输仍可能发生，这显然会增加电视接收机的干扰水平和总感知干扰时间。在本节中，我们评估了同时传输对主用网络的影响。我们表明，即使少量的同时传输在实际中也极不可能发生，并且通过设备之间进行轻微的同步努力，这种情况可以避免。

在本次评估中，我们考虑了主接收机对次级干扰的接收情况。次级系统始终以其最大功率进行传输，我们评估了多个干扰源对DVB-T接收机的影响。

在图3中，我们展示了存在同时干扰源时的最小主次系统分离距离。横轴表示同时干扰源的数量，纵轴表示分离距离。我们假设在主接收机处，各干扰源之间存在完全消息重叠。这意味着如果有n个同时干扰源，主接收机会感知到n个不同数据包同时开始发送。因此，所有同时干扰源的干扰叠加在一起。该图表隐含地告诉我们，在电视发射机附近（即使有大量的设备同时传输并干扰主接收），仍可保持较小的分离距离。而在覆盖边界处，由于 DVB-T接收较弱，分离距离必须增加到数百米。

尽管可能存在危害，但由于传输是零星的且持续时间短，因此发生同时传输事件的概率并不高。t个设备在同一时隙进行通信的概率由[比安奇2000给出；

Pollin 等人 2008]

$$
P= N\left(\binom{N -1}{t -1}\left(\frac{1}{T}\right)^{t-1}\left(\frac{T -1}{T}\right)^{N-t}\right), (8)
$$

其中N是设备总数，t是在同一时隙通信的设备数量，T是一个时间周期内的时隙数量。

在我们的实验中，我们将设备的占空比设置为15分钟。

在图4中，我们以横坐标表示潜在干扰设备的数量，以y轴表示发生给定数量同时传输的概率。我们注意到，同时传输事件发生的概率非常低。

即使潜在干扰节点的数量增加，情况也是如此。这主要是由于消息持续时间与占空比之间的比率极低。对主网络的干扰通常假设每次只有一个干扰源。我们在此表明，鉴于多个传输恰好在同一时隙发生的概率极低，这一假设可以放宽。这可能意味着本研究只需考虑来自单个设备的干扰，而这种干扰可以推广到更多节点，如图3所示。

4.2.3. MAC碰撞分析

在本节中，我们详细介绍了为估算由于MAC竞争和隐藏终端因素导致的碰撞概率而进行的仿真分析。

我们对一个完整的功能性的IEEE 802.15.4m MAC协议进行了建模，参数包括： minBE = 3、maxBE = 5、minNB = 0 和 maxNB = 4（根据非功率增强模式）。我们对IEEE 802.15.4标准中描述的时隙CSMA机制和非时隙CSMA机制均进行了建模和研究。

特别是，时隙方案包含一种变体，通过将附加载波侦听扩展至最多连续2个空闲竞争时隙，进一步降低碰撞风险。我们考虑了一个具有可变数量X的竞争次级节点（无线传感器网络节点）的场景，节点数在2到256之间变化。我们认为该范围足够宽，能够涵盖从简单网络到实际场景中扩展且密集的网络。每个次级站点的数据包到达时间间隔（ToI）服从指数分布（为避免突发性流量假设带来的相关性影响），其均值ToI在仿真中从0.1秒到100秒之间变化，以分析由于生成数据包密度变化所带来的影响（在我们的假设中通常考虑每个站点的到达间隔较低，约为1秒到10秒）。所有站点在MAC层具有无限队列来存储待发送的消息，因此不会因内存限制而产生队列丢弃效应，从而避免结果偏差（这是一种最坏情况的假设）。

当一个站点完成一次成功传输或发生传输失败后，它会立即在队列中查找下一个数据包（如果存在），该数据包由上述到达间隔过程生成。数据包大小为可变值，其均值为 PktSize。所有站点的均值相同，在我们的分析中，该值在32字节到960字节之间变化。我们认为这一取值范围充分涵盖了我们在分析中许多实际无线传感器网络场景中的典型数据包（尽管在我们的假设中典型数据包大小约为96字节）。仿真器使用C语言实现。伪随机数生成器采用最小标准算法，并为每个随机变量设置独立种子。所有结果均基于多次重复试验（运行）获得，置信区间按90%的置信水平给出。仿真器及模型验证依据基于事件的仿真的最佳实践进行。

图5展示了在时隙/非时隙IEEE 802.15.4m MAC协议下，X个站点（2到256）在可变到达间隔速率（0.1到100秒）和固定数据包大小（96字节）条件下的碰撞概率分析。该图显示，在紧密的到达间隔过程和高竞争（站点数量大于50）情况下，碰撞明显增加。另一方面，必须注意到，在所考虑的场景中，由于每个站点的数据包生成最高速率为每秒10次，因此MAC层远未达到过载或渐近条件。我们认为这是一种最坏情况条件，因为其值比参考典型场景假设的值高出两个数量级。图中显示，当竞争站点数量少于32时，非时隙信道接入中的碰撞影响可忽略不计（低于2%）。总体而言，非时隙信道接入的性能比时隙式更差，这一点

鉴于MAC协议的特性，这是可以预期的。在所考虑的到达间隔和（较短的）数据包大小下，采用时隙式IEEE 802.15.4m信道接入方式在整个范围内出现碰撞的可能性几乎可忽略。再次强调，我们考虑的是变量参数的范围，其中包含了（在保守的最坏情况分析方法下）本文所假设的参考场景中的典型值。

在图6中，我们分析了在1秒的到达间隔时间、次级节点数量范围为2到256（包括时隙式和非时隙式IEEE.802.15.4）的情况下，通过改变数据包大小范围的均值（32到288字节）对碰撞概率的影响。结果表明，数据包越长，发生碰撞的风险越高（符合预期）。然而，在所考虑的因素范围内，当数据包的平均大小低于192字节且竞争站点数量不超过256时，碰撞概率仍然被认为是可忽略的（低于1%）。此外，由于数据包的平均到达间隔时间为1秒，这仍属于轻负载场景（非渐近负载），从而在给定的MAC层中为少量碰撞的发生保留了一定余量。

在图7中，我们分析了隐藏终端对IEEE 802.15.4m媒体访问控制层的影响。我们展示了碰撞概率随每次由IEEE 802.15.4m MAC控制的数据包传输过程中出现偏向性隐藏终端空闲信道评估（CCA）情况的概率的变化关系。换句话说，我们希望与次级网络的拓扑结构正交（从而提供一种通用的度量方法，不依赖于仿真中某一特定的拓扑结构）。为实现这一目标，我们将“隐藏终端概率”建模为一个可变因素。当MAC层指示在进行传输尝试之前需要执行CCA时，将评估信道状态。如果信道被判定为空闲，则对所有站点均视为空闲；如果某个站点检测到信道为忙，则每个站点将以隐藏终端概率（HT概率）独立地将感知决策更改为“空闲”，该概率变化范围为0（无隐藏终端）至50%。注意，该概率应用于

仅当在其他站点正在进行传输（且信道处于忙状态）时评估信道接入的情况下，才会发生感知的偏置过程。实际上，隐藏终端的主要影响是错误地将信道判断为空闲，而实际上信道是忙的（这是由于发送站的冲突域与目标接收器的冲突域相互分离所致）。鉴于本文所确定的目标问题是为了避免对主用户的干扰，并且在轻负载条件下，我们并不关注暴露终端效应对仿真场景的影响。图7所示结果表明，即使存在显著的隐藏终端效应（从忙到空闲的有偏CCA概率为50%），时隙式和非时隙式IEEE 802.15.4m信道在节点数达到64个节点时，碰撞概率仍可忽略不计（低于1%）。需要注意的是，为了观察到不可忽略的结果，本图中必须将数据包大小增加至960字节（平均数据包到达间隔为1秒）。时隙与非时隙行为之间的差异还在于，非时隙信道接入比时隙信道接入面临更高的碰撞风险，导致数据包失败比例非常高（在MAC层经过NBmax次尝试后丢弃的数据包），从而使HT概率增加的影响趋于平缓。这是因为数据包失败主要是由于高竞争造成的，仅有很小一部分额外失败是 solely 由HT概率引起的。另一方面，这种差异在时隙情况下因碰撞风险较低而更为明显。

本文的分析结果主要基于该文假设的场景，这些场景大多为轻负载条件。关于IEEE 802.15.4 MAC在过载情况下的详细分析，文献[布拉蒂2010；Buratti和Verdone2009]中已有论述。

4.2.4. 分离距离

在本节中，我们评估了主系统和次级系统之间必须保证的空间距离，以使两者能够通信并将干扰保持在可接受水平。我们假设为连续传输，即未考虑数据包的突发性。需要注意的是，这是一种最坏情况下的近似，且监管机构可能允许对非连续传输采用更高干扰水平，如第4.2.1节所述。

在图8中，横坐标表示设备的发射功率，纵坐标表示在这些参数下运行的任意两个设备之间的最大支持距离。我们展示了数字电视接收器（即主接收机）在不同接收功率下的情况。设备之间的路径损耗再次根据Bedogn

在图8中，横坐标表示设备的发射功率，纵坐标表示在这些参数下运行的任意两个设备之间的最大支持距离。我们展示了数字电视接收器（即主接收机）在不同接收功率下的情况。设备之间的路径损耗再次根据Bedogni等人[2014a]计算得出。数字电视接收器处的较弱接收意味着次发射机与主接收机之间需要更大的最小分离距离。突发性干扰缩短了假设的分离距离，当以较低功率传输时，该距离从约3米减少，而当设备的发射功率增加时，该距离几乎达到8米。

在图9中，横坐标表示主接收机的信干噪比，纵坐标表示次级设备之间的分离距离以及主系统和次级设备之间的分离距离。图中所绘制的次级设备之间的距离应视为最大值，而主系统与次级系统之间的分离距离则为最小值。该图阐明了为何主系统的信干噪比是这些网络需要考虑的主要因素。这表明，在DVB-T覆盖边缘处，由于主系统的信干噪比相比中心区域更低，在灰空间下运行IEEE 802.15.4m网络需要次级设备之间保持较大的距离，且主次级网络之间需要更高的分离距离。然而，当部署在DVB-T发射机附近时，由于 DVB-T信号以更高的功率被接收，从而具有更高的信干噪比，因此基于灰空间运行的网络是技术上可行的。另外，灰空间主要应用于没有白频段可用的区域，通常

在人口密集地区，DVB-T信号通常以较高功率被接收。这表明，在这些地区，灰空间可以在满足干扰约束的条件下有效用于次级操作。我们将在后续的案例研究中对此进行更详细地阐述。

5. 德国户外场景下大量灰空间性能评估

接下来，我们将研究在灰空间模式下运行的IEEE 802.15.4m设备的性能，即在室外到室外场景中位于被电视广播系统指定为占用的信道上的性能。我们建模了一种情况，其中来自多个设备的数据被集中卸载到一个中央协调点。就主系统干扰而言，由于缺乏来自主系统的屏蔽，该场景对次级部署更具挑战性。为了实现真实

主系统干扰的图示，我们选择了德国电视系统作为参考，因为存在关于电视发射器位置及其配置的精确数据库。主系统的建模是基于考虑地形的传播建模，采用朗利-赖斯传播模型，并通过定制工具链实现[Achtzehn 等人 2013]。研究区域总面积为354,000 km²。有关可用的电视空白频谱和频谱使用的详细分析可参见van de Beek等人[2012]。

为了评估次级室外网络部署，我们采用了COST-231 瓦尔菲什-伊基米模型 [Damosso 和 Correia 1999] 来确定设备之间在视距（LOS）条件下的路径损耗。其计算公式为

$$
\gamma(d)= 42.6+ 26 × \log_{10}(d)+ 20 × \log_{10}(f), (9)
$$

其中，d为以千米为单位的距离，f为工作频率。由于计算限制，并为了符合瓦尔菲什-伊基米模型的有效参数范围，我们统一将 f 设置为800兆赫，即电视广播频段内的最高频率。因此，图10中报告的结果反映了视距条件下的最坏传播情况。

我们使用德国联邦网络局（Bundesnetzagentur）提供的主电视发射机数据库对德国及其周边国家进行了评估。该大型数据库包含在特高频频段运行的发射器的位置、高度、发射功率、极化方式和辐射模式信息。共考虑了约3,300种发射机配置，此数量包含了所有可能的发射机与信道的组合。为了纳入地形影响（例如较大的山脉和山谷），我们采用了航天飞机雷达地形测绘任务[Farr 和 Kobrick 2000]提供的高程数据。该高程数据集在欧洲范围内的精度为3弧秒，对应的像素大小约为 50× 80m。通过使用开源传播建模工具 Splat! Magliacane[Magliacane 2010]，并应用复杂的朗利-赖斯不规则地形模型[Longley，我们计算出了每个像素位置的预期主信号强度Pprimary。

以及Rice 1968]用于平均位置和时间概率情况F(50,50)。¹假设并建模了额外的小尺度阴影和衰落贡献，通过一个均值为零、标准差为 σ= 5.5的附加高斯阴影项 ξ来表示。进一步报告的信号强度数据代表第95百分位情况，其中信号强度比平均值 2σ更高。

在灰空场景中，影响通信链路的主系统干扰问题与设备接收方对邻道干扰的选择性密切相关。adjacent channel interference。802.15.4标准规定，对于非TVWS OFDM物理层，当有用信号电平比接收机灵敏度阈值高3dB时，802.15.4m设备必须能够承受与有用信号电平相同功率水平（0dB功率差）的相邻信道干扰而不中断连接。换句话说，如果干扰信号的功率与有用信号相同，则经过带通滤波后所经历的噪声电平增加必须小于3dB。对于非相邻信道，相邻信道选择性可以比有用信号高30dB以上。然而，对于802.15.4m标准，尚未定义此类滤波器标准。在本研究中，我们假设设备工作在所选电视频道的中心位置，即操作信道左右的相邻信道完全包含在该电视频道内。我们进一步假设来自两个相邻信道的干扰贡献减少了30dB。因此，总体SINR（线性域）可计算如下

$$
SINR= \frac{10^{20/10} × 1064.5}{6000} × \frac{\gamma(d)}{10^{(-174+10 \log_{10}(1064.5×1000))/10}+ Pprimary ×(1064.5×1000+2×1064.5 / 6000×1000 )}, (10)
$$

其中Pprimary是主系统在工作信道上的接收功率， γ(·)是发射器与接收方之间与距离相关的路径损耗。

我们假设报告传感器和接收协调器节点的天线安装在建筑物的屋顶上，并处于视距条件下。在这种场景下，主系统干扰的影响更为明显，因为无线链路未受到任何墙体屏蔽的保护。此外，所呈现的结果对仿真参数模型（例如所使用的墙体材料和室内布局）的敏感性较低。潜在的安装方案可以重用建筑物中现有的电视天线安装设施。假设使用全向天线，这是电视空白频谱可行性分析中的常见设置，原因在于发射角度限制，例如美国联邦通信委员会规定所施加的限制。根据美国联邦通信委员会法规，定向天线超过4dBi的方向性增益必须通过等量降低发射功率来补偿。因此，通常不能假定电视空白频谱设备具有方向性增益。

5.1. 室外TVGS场景中的连通性

首先，我们将研究在高干扰场景下设备的连通性。我们假设设备将始终在一个电视广播信号区域性强的信道上运行，即该信道在本地用于提供广播服务。为了允许灰空间操作，设备应转移到那些因设备引入的额外干扰不会对广播服务造成中断的信道上，这正是本研究假设的出发点。如果设备开始工作，其发射信号将增加噪声贡献；然而，我们需要确认电视接收机的信噪比要求仍然得到满足。数字电视系统是一种固定速率传输系统，只要满足数字电视系统特定的信噪比要求，信噪比的降低不会导致服务质量下降。

¹F(x, y) 表示在 x% 的地点中，在 y% 的时间内超过了预期的信号强度。

在图11中，我们展示了德国地表面积比例，在该区域内传感器设备在主用设备产生的高干扰区域内的连通性是可行的。我们已将图表在视觉上划分为每三个一组，因为在研究中的大多数区域，电视服务通过最多三个不同的复用信道提供。因此，以黑色表示的第一组信道表现出明显更强的信号，相较于其他组而言。我们看到，仅在非常短的距离内，最强信道组的通信才是可行的。当收发器间距d= 20m时，可用于此类设置的地表面积比例即降至20%。随着距离进一步增大，这一比例继续下降，因此仅有大约十分之一的总表面积仍对传感器网络连通性保持可行。从其他信道组可获得略好的结果。对于第九强的信道，若链路距离保持在40米以下，则在约50%的研究区域中可实现连通性。然而，这需要部署非常密集的协调器网络，可能并不经济可行。

当考虑人口密度时，可以得到一幅更能说明灰空间通信在无线传感器网络中可行性和实用性的图。我们重复了仿真，统计了德国居民人口的覆盖率。该人口数据代表了特定区域内可能存在的家庭数量，这很可能决定了无线传感器网络连通性需求的程度。我们在图12中展示了这种改进的仿真的结果。显然，在这种情况下，网络受距离限制更为严重。如图所示，在发射器与接收方间距约为10米的较小范围内，可能受益于灰空间网络连通性的居民人口不足20%。当考虑到电视广播网络的布局时，这一结果并不令人意外。事实上，更大比例的人口居住在城市和大都市环境中，这些地区的广播网络通常较为密集且使用高发射功率。典型的例子是柏林、科隆或慕尼黑的电视发射机，单个高功率发射机即可覆盖整个大都市区。为了说明这一点，我们在图13(b)中绘制了德国境内连接距离为50米和100米时的连通性分布情况。

在图12中，我们展示了德国居民在其居住位置实现连通性的可行人口比例。每条曲线表示不同本地信道的连通性，信道按接收信号强度排序。

图13。(a)德国的人口分布，其中东北部的柏林、北部的汉堡以及西部的鲁尔区等大都市区清晰可见。子图（b）和（c）表示在第十强电视频道上是否可以在给定距离内实现连接。只有红色区域是连通的。

图13(c)所示。假设的连接通过第十强信道实现，该信道通常不用于服务本地区域。在此分析中，所有主信号强度均来自服务于邻近地区的发射器。将这些图像与图13(a)进行比较时，我们注意到德国一些人口最密集的地区未被覆盖。特别是，在当前距离下，通过这些信道无法为德国西部与荷兰接壤的地区提供服务。因此，通过灰空间实现无线传感器网络（WSNs）通信的整体可行性较低。

在结束本部分分析时，可以得出以下几点结论。在我们的分析中，我们通常假设无线传感器网络链路相对于电视广播系统的几何布局处于最坏情况条件，并且对设备允许的发射水平采取了较为保守的假设。通常情况下，如果无线传感器网络的屏蔽效果更好

例如，当考虑室内部署而非室外部署时，可以完成设置，通信链路的性能可能会更好。然而，在当前阶段，监管机构并未区分室内部署的空白频谱设备与部署在更暴露位置（例如屋顶）的设备。如果监管机构能够考虑这些部署方式，则可能允许更高的功率预算，因为对主系统的干扰概率较低。此外，无线传感器网络传输的突发持续时间可能足够短，因此可以在保持数字电视信号整体可解码性的同时，允许较高的功率预算。

另一个重要的分析方面是设备对非无线传感器网络信号的区分能力。在我们的系统模型中，假设采用全向天线配置，发射信号和干扰信号均等输入至收发器设备。定向配置可能实现更优的性能指标，因为干扰广播信号可能处于波束范围之外，从而被衰减。然而，这仅适用于存在固定网络拓扑，且没有任何设备同时与多个其他传感器设备通信的情况。

5.2. 室外电视地理数据库中的吞吐量

在灰空间操作通常可行的区域，以可实现吞吐量定义的可实现性能尤为值得关注。尽管传感器网络操作通常不需要高数据速率[美国能源部2010年；Yan等 2013]，但以更高调制阶数运行无线传感器网络（WSNs）的优势在于，次级传输所引起的干扰持续时间更短。

对于主系统而言，干扰性次级网络的空中时间越短，可解码性的概率就越高，因为数字电视解码器能够更好地补偿短时突发干扰（散粒噪声）。

在本研究中，我们计算了每个位置及收发器距离在2米至200米之间的最大可实现调制方案。收发器间距的增加将导致切换到较低阶的调制，从而导致吞吐量降低。图14比较了最强本地电视频道和第十强本地电视频道的结果。对于图14(a)和(b)中所示的最强电视频道，在较小距离（约100米以内）的情况下，如果能够进行灰空间操作，则调制方案的分布显示最高阶的MCS2与中等吞吐量的MCS1方案之间分布较为均匀。最低阶调制MCS0很少被使用，即通过切换到较低阶调制方案来启用操作的情况较少。该结果表明，在此类情况下，采用更鲁棒的调制方案将是有益的，因为它可以开启当前设想的调制方案因主系统干扰而无法使用的灰空间。扩展802.15.4m标准的一种选择是实施更强的前向纠错，这可以通过降低数据速率来更好地补偿干扰。在较远距离下，最强电视频道中各调制方案之间的分布变得更加均匀；然而，这些距离仅在不到10%的区域和不到5%的人口中得到支持。因此，它们对灰空间操作的可行性影响甚微。

对于第十强本地电视频道，参见图14(c)和(d)，适用的调制方案分布更广。在距离达到40米时，德国一半的表面积可以使用最高调制方案进行服务，该方案支持1563kbps的吞吐量。如果假设的发射器-接收方距离增加一倍至80米，则仍然有一半的表面积可以至少以781kbps（即第二高的调制方案）进行服务。然而，与我们在

图14. 根据所用信道和发射器-接收方距离的不同，调制方案的使用分布。面板(a)和(b)显示了相对于研究区域表面积的调制方案分布。面板(c)和(d)显示了基于居民人口的类似结果。

最强电视频道中，最低阶调制方案仅偶尔适用。总体而言，连通性明显高于最强电视频道的情况。

最大支持调制方案的局部分布决定了区域划分是否可行。在这种情况下，来自主广播网络干扰较小的区域可能需要以更高的调制方案运行无线传感器网络。如前所述，这将降低设备的空中时间，从而对主电视信号的可解码性产生积极影响。在图15中，我们展示了当调制方案固定时，发射器与接收方之间的最大距离。此时，最大距离仅由主网络的干扰决定。根据此前推导，德国的大片区域将完全无法被无线传感器网络覆盖（以白色表示）。

我们发现，仅在该国东北部的小部分地区可以识别出类似的允许最大间距。此外，只有在南部地区，允许距离才超过200米。这种区域差异的原因在于德国数字电视系统的历史演变，该系统由前西德和东德分别运营的两个网络发展而来，同时也受地形影响，因为该国在一定程度上屏蔽了外国发射器的干扰。

图15. 在固定电视频道上使用给定调制方案以保持连通性的最大允许本地收发器间距

由于阿尔卑斯山的影响，南部地区情况不同。对于第十强电视频道而言，可以获得更优的距离数据，实际上可以找到更大范围的连续区域，其允许距离更高，覆盖从东北部到中西部的广大地区。如各种调制方案所示，柏林和汉堡等大都市区被排除在可用范围之外。

基于调制方案的最大收发器间距的区域分布表明，某些区域存在灰空间内传感器网络运行更可行的情况。然而，如果这些区域过小且过于分散，则此类部署的优势仍然有限。

我们注意到，这一发现虽然基于具有区域性和历史特殊性的德国电视广播系统，但对于采用类似广播网络部署策略的国家也同样适用。这适用于许多欧洲广播网络，例如法国、荷兰和英国[van de Beek et al. 2012]。在图16中，我们从全国范围视角研究可实现性能，并绘制了不同调制方案下最大分离距离的累积分布函数（CDF）。图16(a)显示，对于最强的电视频道，允许的最大分离距离分布对所选调制方案相对不敏感。这与我们早期连通性研究的发现一致，即在较高分离距离情况下，分布的

图16. 在固定电视频道上使用给定调制方案维持连通性时，最大允许本地收发器间距的累积分布函数。

可用的调制方案彼此之间较为均衡。应用更鲁棒的调制方案仅对连通性通常较低的点有益。我们从图中蓝色MCS曲线在10米以内的距离上向右偏移可以发现这一点。

在图16(b)中第十强电视频道的CDF上可以得出不同的观察结果。在此情况下，选择更稳健的MCS0调制方案可显著增加支持的最大分离距离。总体而言，MCS0所支持的距离明显更高，例如，在所研究区域中50%的允许距离超过100米。我们可以得出结论：灰空间操作只要未因过高的干扰而无法支持最低级别的调制方案，则对于受到干扰不太严重的信道上的短程至中程通信是可行的。

6. 结论

本文对在电视灰空间运行大规模基于IEEE 802.15.4m的无线传感器网络的实际可行性进行了广泛分析。我们的分析重点关注较大规模部署中的一个特定问题，即无线传感器网络与其他许可操作的共存问题。我们提出的方案以及本次评估的基础是将无线传感器网络部署在与现有电视网络相同的频率上运行，即所谓的TVGS，例如作为许可共享接入的一部分。

这将带来在非许可操作中采用标准化无线技术的优势，同时保持已知且相对静态的频谱环境的优势。

此类操作的可行性取决于次级网络利用主电视网络“容量余量”的能力。我们已证明，次级操作可以被最小化，从而额外的干扰不会导致广播系统中的服务中断。原则上，本地监管机构可根据这些准则批准此类操作。当然，这最终是一个政策问题，而本文省略了相关政策讨论。相反，本工作重点对提案进行了技术经济分析。

干扰分析表明，通过缩短次级IEEE 802.15.4m传输的空中时间，可以降低主传输脆弱性的限制，而缩短空中时间又可通过减小距离来实现。

并提高编码率。这样，主DVB-T系统中的前向纠错机制能够缓解解码问题。在次级干扰具有破坏性的保守假设下，我们发现小于25字节的数据包长度不会中断主电视服务。只有在较高的次级帧速率情况下，多个次级节点的总干扰主导时，才需要实施次级功率限制。如果我们考虑IEEE 802.15.4m标准所采用的竞争机制，则这种情况很少出现，因此在后续分析中被忽略。

次级操作的实际可行性还取决于主系统对次级系统产生的观测到的干扰。来自主网络的本地高信号电平将允许更多的次级干扰（由于信噪比更大），但与此同时，由于噪声基底升高，次级系统的覆盖范围将受到限制。利用来自德国DVB-T网络的实际频谱使用数据，我们发现DVB-T系统的主要区域运行频道对于次级IEEE 802.15.4m网络而言可能无法使用。

只有在低功率电视频道中，才能支持次级设备之间合理较大的分离距离。这些频道不能被本地电视接收器使用（因为它们并非从主要区域电视塔发射），并且监管机构可能允许更高的次级发射功率。在我们的保守分析中，尽管定量地聚焦于德国这一特殊情况，但据我们理解，该分析也可推广至其他国家的类似部署，而这种情况未被纳入考虑。

对于德国的DVB-T系统，我们发现灰空间信道条件具有高度多样性。特别是在大型大都市区，由于主电视网络被广泛使用，无线传感器网络的部署将面临挑战。由于这些地区也占该国居民人口的很大比例，因此通过TVGS对无线传感器网络进行经济利用必须被视为困难。在这种情况下，替代方法似乎更为可行，例如通过分配单个电视频道作为即将到来的第二次数字红利的一部分，或重新分配少量电视发射机至其他信道。

总结我们的结果，我们已经证明 —对于大规模场景，灰度空间通信具有挑战性，尤其是在高密度人口地区。
—如果考虑突发传输，则可以增加发射功率，从而连接更大比例的节点，同时保持对主系统的干扰较低。
—为了实现突发传输，节点可以提高编码率或切换到更高的调制编码方案，尽管这会降低通信距离。
—强电视频道能够容忍来自次级网络的更高干扰。然而，这也要求次级网络的发射功率提升至超出预期标准所允许的水平。
—可以使用弱电视频道，但需权衡其对主接收器的允许干扰更低的问题。
—因此，高密度人口地区对于灰度空间网络而言被认为具有挑战性，而为次级操作分配特定电视频道似乎更为可行。

其他需要注意的问题，尽管在本研究中未涉及，包括节点之间的时间同步和拓扑构建。这种密集网络将

导致高消息冗余，协议应高效地处理这一问题，以最小化传输开销和能量浪费。