论文部分内容阅读
改善无线Mesh网吞吐量是当前无线Mesh网研究中的关键问题。随着无线电技术的发展，无线接口已逐渐具备频率捷变的特性，即无线接口能在短时间内动态地重配置通信信道的中心频率与频带宽度。可变信道宽度与多中心频率的组合，为优化频谱利用，提高无线网络吞吐量提供了更丰富的机会。但是，现有绝大多数频谱分配研究均假设各无线信道的中心频率和频带宽度是固定的。目前仅有的几个考虑频宽可变的频谱分配算法也还处于起步阶段。依靠现有的频谱分配算法，难以有效利用无线接口频率捷变所带来的性能优势。广泛用于设计固定频宽信道分配算法的各种模型，在中心频率和频带宽度同时可变的情况下，已无法表征通信信道的二维特征。为此，面向频率捷变的无线Mesh网络，设计频宽可变的频谱分配算法以提高无线Mesh网络吞吐量具有重要理论价值和现实意义。
本论文在全面分析无线Mesh网中现有信道和频谱分配算法与协议优缺点的基础上，对频率捷交无线Mesh网频谱分配算法进行了系统性研究，取得了以下创新性研究成果：
(1)频带宽度和时槽长度可变的集中式时频分配算法：利用频带宽度与时槽长度连续可变的特点，提出了一种频带宽度和时槽长度均可变的集中式时频分配(VASITOL)算法。为了分别处理无线链路间的接口冲突和信号干扰这两种竞争所对应的强弱不同的约束条件，VASITOL算法把吞吐量优化问题分解为避免接口冲突的TDMA链路调度和消除信号干扰的FDMA频谱分配两个子问题，使得借助网络图中的边着色模型用尽可能少的时槽实现所有链路的调度后，能够通过把干扰图中的点着色模型与网络流的线性规划形式化相结合来联合优化各时槽长度及每个时槽内无线链路的频带宽度与中心频率，从而获得了更优的分配方案。仿真结果显示，与组合信道算法相比，VASITOL算法基于不同干扰模型时在给定的可行公平性下可提高聚合吞吐量15％-286％。
(2)基于细粒度干扰约束的分布式频谱分配算法：以干扰对为对象，细粒度地模型化了无线Mesh网中的干扰约束，提出了免干扰频谱分配的充要条件。基于精确的形式化表示，把频谱分配问题恰当地划分为两个子问题，从而提出了一个基于干扰对的两阶段分布式频谱分配(IPDSA)算法。这个算法中包括一个基于协商的频率分层机制和一个基于对偶分解的频谱分配算法。前者可启发式地确定每个干扰对内两链路中心频率之间的关系，其中设计出一个平滑化的时间窗函数以减少各链路在确定中心频率关系过程中所存在的竞争。后者以最优化理论框架为基础，能保证各链路所分得的中心频率和频带宽度收敛于全局最优解。仿真结果表明，IPDSA算法由于其干扰约束的准确性以及对频谱分配问题划分的合理性，与现有的TRSS算法相比，能提高无线Mesh网的频谱利用率26-95％，从而增加聚合吞吐量10-132％。
(3)分布式的极大贪心时频调度算法：从低计算成本和通讯开销出发，利用现代无线接口中心频率与频带宽度连续可变的优势，考虑到在随机场景下时域中的极大贪心链路调度算法可以带来较好的性能，提出了一个完全分布式的极大贪心时频调度(TFGMS)算法，以实现更有效地频谱资源利用，进而提高网络的吞吐量。仿真结果显示，分布式的TFGMS算法比现有的分布式DTSBA算法提高吞吐量81.6％到441.4％，同时提高公平性69.0％到135.8％。TFGMS算法比集中式的CTSBA算法提高吞吐量22.5％到69.0％，同时引起的公平性下降只有3.7％到7.3％。