CRSN应用于农业物联网的现状。
近年来，在基于农业物联网的农作物表型信息采集系统中，CRSN以其高效的频谱利用特性，逐渐引起了研究者的重视。IEEE802.22无线局域网(WirelessRegionalAreaNetwork,2004WRAN工作组成立，负责制订认知无线电物理层和MAC协议标准，包括制定电视频谱使用认知设备的标准[31];2015年，在阿尔及利亚，研究人员设计了一个可远程监测和控制灌溉系统，使用蜂窝频段传输，并通过模拟验证提出的方法[32];2016年，FCC(FCC)已经允许在农业机械和农业设备上使用470~698MHz频谱范围内的认知无线电设备[33]，以此为基础，在获得大量特征数据之后，采用了生物性状分析算法。特别是在平台上，如何在密集部署的传感器节点上避免频谱拥塞、以较小的延时、耗能和丢包率来完成数据的传输，并且尽可能长时间地在固定电池耗尽之前完成作物表型检测任务，也就是传统物联网平台在密集部署终端上暴露的路由传输问题。未对此作详细说明；Reynolds等[34]基于CropQuant平台，开发了具有分布式植物表型信息交互和集中数据管理两个功能的CropSight系统，本系统采用有线和无线两种数据传输方式。采用有线传输方式，可避免CropQuant平台的路由问题，但花费较高；同年，Salam和Karabiyik[7]介绍了数字农业在认知物理层的协作叠加方法，本文提出的认知方式是CognitiveDirectSequenceSpreadSpectrum,CDSSS)方法通过非认知用户间的信息交换获得频谱同步，多用户解码，转发，协作。
同时，我国物联网在植物表型组学和部分保护性农业方面也取得了重要进展。丁、夏洪星[4]对农业物联网和它所面临的频谱资源危机进行了分析，提出利用认知无线电技术构建通信网络和感知子网，以缓解频谱危机。
杜红等
[5]分析了频谱资源在农业物联网中的利用现状及认知无线电在农业物联网中的可行性，并介绍了一种认知物联网的网络结构；同诗杨等[35]探讨了ZigBee在农业物联网中的两种认知频谱检测算法，也就是双门限协同谱检测算法和基于信噪比加权的改进算法。自2017年起，基于手机授权频段的窄带物联网(NarrowBandInternetofThings)逐步在国内出现，NB-IoT)结合ZigBee无线传感网络在现代农业物联网方面的进展，包括基于NB-IOT的节水灌溉系统和基于NB-IoT电信平台的作物监测系统[36，张敏[38]以认知无线电为基础设计了LoRa网络。该交叉研究中心由南京农业大学作物表型组学中心与荷兰的PhenoKey、PhenoKey和PhenoVation公司合作开发了高通量多光谱植物激光三维扫描测量系统，由于植株间空隙较小，温室传输型植物表型和高通量小型植物光合表型测量系统可以测量植物表面型深度信息，许多密集部署的传感器节点在进行像这样高通量数据的无线传输过程中不可避免地会产生频谱冲突，因此引发认知无线电的农业物联网可以缓解这种传输瓶颈[2，39-41]。同一年，Shi等[42]介绍了智能农业终端需要面对的复杂而又恶劣的监测环境以及限制传感器网络大规模应用的一个重要因素——成本。另外，还提到了为避免频繁更换电池，开发低功耗采集设备、节能的路由协议和能量平衡通讯算法。
在认识无线电和农业物联网融合方面，目前尚处于理论研究阶段，尚未发现将CRSN应用到作物表型信息收集中的实例。目前，对认知农业物联网的理论研究主要集中在物理层和数据链路层的合作频谱感知算法，而在网络层路由选择算法方面的研究还比较少。以CRSN为目标，结合密集节点触发技术所带来的高通量数据传输的困境，以及农业物联网等领域将来极有可能出现的频谱缺失，在此基础上，建立了基于边缘计算事件驱动的CRSN表型信息采集仿真模型，提出了一种动态频谱与能量消耗平衡的分簇路由算法。特别贡献如下。
(1)CogLEACH、CogLEACH-C和LEAUCH从LEACH中可能存在的大小差异极大的缺陷，通过实验验证了各分簇的大小差异是影响网络频谱利用率和能耗的重要指标，而传统聚类簇路由很少考虑这一因素。CRSN算法在分簇过程中对每个分组大小平衡引入了奖惩因子，提高了分组平均频谱利用率，同时也有利于能量平衡。
(2)文献[14]提及现有的CRSN事件驱动的分簇路由协议并未解决与主用户信道可用性变化的兼容性问题。CRSN算法在数据路由时持续监控主用户的行为，一旦发现可用的通道发生变化，就会触发重新分簇。针对由于主用户行为发生变化而导致的可用信道的改变，或者由于分簇效应的影响，提出了基于频谱变化和QoS的自适应再聚类，从而引发CRSN自适应再分簇。
(3)本研究监测区域集中在sink区，考察能源均衡性和低能量节点分布之间的关系，即过早地在接近sink区产生能量空洞，会导致能源消耗不平衡。为解决这一问题，提出了一种新的能耗均衡策略，即在网关或簇头节点选择计算式中引入权系数与节点到sink的距离成比例，因此，弱化越靠近sink的节点倾向于选择网关或簇头节点，从而改善网络的能耗均衡。
(4)尽管本文已经考虑到节点距离这一因素，但是该分簇算法在大规模农业物联网应用中由于融合了簇头轮换和重新分簇机制，使得该分簇算法常常不能与簇头进行直接通信。本文将簇内节点单跳传送到簇头节点，分为两种情况：簇头节点在当前簇成员节点的传输范围内，以直接向簇头传送到簇头；簇头节点不位于当前簇成员节点的通信半径之内，在簇内其他成员节点中选择靠近簇头节点的上向上节点作为网关节点进行转发。
