基于近邻传播的认知ad-hoc网络分簇算法

针对认知ad-hoc网络中可用信道动态异构和缺乏全网公共信道的特点，提出了一种基于限制消息交互次数的近部传播模型(affinitypropagation,ap)的分簇算法。该算法通过网络中相邻节点间的消息交互和更新，在相部节点最多的信道上以可用信道最多的节点为簇首建立簇结构。为适应认知ad-ho。网络环境的变化，降低分簇开销，算法限制ap消息的交互次数，实现了分簇算法的分布式快速收敛。仿真分析表明，算法降低了网络中的簇数目，提高了簇内平均可用信道和公共信道数目，从而为分布式频谱协作提供了高效的网络拓扑环境。