一种基于无线多跳网络的跨层优化算法

曾 捷

(深圳大学信息工程学院，深圳 518060)

一种基于无线多跳网络的跨层优化算法

曾 捷

(深圳大学信息工程学院，深圳 518060)

针对无线多跳网络目前存在的问题，提出了一种较完善的跨层优化调度算法，在兼顾优先级较高的实时性业务的同时，有效扩展节点覆盖范围，提升了系统整体容量. 对系统的吞吐量和延迟性能指标进行了仿真比较分析.

无线多跳网络;吞吐量;延迟;仿真

无线多跳网络是指具有分布式特性和多跳特性的无线网络，主要应用包括：分布式WLAN、移动Ad-Hoc网、无线Mesh网、WSN(wireless sensor network，无线传感器网络)、无线中继网络、3G LTE的混合网络等.无线多跳网络通过定向通信技术能进一步增大覆盖范围，具有良好的开发应用前景.为了得到更大的网络吞吐量，高层协议需要充分利用低层协议的潜能，跨层优化设计对进一步优化无线多跳网络技术十分必要[1].

近年来许多学者对多跳网络跨层优化设计进行了相关的研究.清华大学的Juan Liu等人考虑了实时可伸缩的通信业务，通过跨层优化和机会调度相结合，来提升系统性能[2].国防科技大学的王建新、魏急波等人提出了一种基于位置信息的波束调整机制[3]，可以灵活地加载于路由层与MAC层的算法之中，对采用定向天线传输的多种路由策略进行仿真评估.华中科技大学的李之棠等人提出了采用了智能天线的多跳MAC协议DMH-MAC[4]，使用波束跟踪天线，经过较少的跳数传递数据包，从而改善网络性能.西南交通大学的冯军焕提出基于邻居意识的定向天线控制方法(NEMA-DMAC)[5]，让Ad-Hoc网络中的每个节点了解当前信道的使用情况，相应地调整定向天线的波束角度，以此来提高空间信道的使用率.以上文献虽然对网络延时、抖动和吞吐量等性能有较好的改进，但无法解决如下突出的问题：

第一、通过现有的扫描方法来估算小区内节点的角度信息有需要改善的空间.全向天线覆盖范围较窄；单波束的圆周扫描耗时较长；物理层DOA估算，复杂度和硬件成本都较高[6].

第二、传统方法没有考虑用户的移动性或者突变性，从而导致小区划分不合理.例如，将小区划分固定宽度的扇区以获得更高的网络资源复用，往往由于不能灵活适应不稳定和不均匀的移动节点分布，结果小区内有的地方因负荷太大引起了中断，而有的地方流量比较小通信资源闲置[7].

为了解决上述问题，本文提出一种多跳网络的跨层优化调度算法, 有效地弥补了目前系统的不足之处, 尤其是在系统吞吐量和延迟测试中取得较好的效果.

1 系统结构

采用OPNET结合MATLAB来构建仿真平台.MATLAB负责物理层算法实现，OPNET主要负责物理层以上协议层的通信协议构建，同时通过OPNET构建和MATLAB实时通信的软件接口[8].本文所提出的实验平台系统结构如图1所示.作为接收端时，天线阵列接收到信号后，通过A/D模块变换到基带，通过不同扇区的波束权值向量滤波后，将不同扇区的信号区分开，经过解码和判决输出得到最终的信号；作为发送端时，发送信号经过编码后，通过不同扇区的波束权值向量预处理后叠加，通过A/D变换到高频后，再通过天线阵列发送出去.需要指出的是，为了满足多个正交波束能对小区进行完整的覆盖，我们假设天线个数M是大于扇区个数N的，这在实际通信中是很容易满足的.

图1 系统结构图

2 多跳网络跨层优化调度算法

系统所使用的跨层优化调度结构如图2所示.在物理层，通过正交多波束技术实现最优扇区化的基础上，在MAC层对每个扇区的输出进行监控，以网络整体系统容量为优化目标，建立每个扇区的目标函数，设计高效的优化调度算法，避免盲区和隐藏节点的产生，来充分利用多波束技术带来的高空间信道复用率潜力，达到大幅度提升系统吞吐量的目的[9].

图2 物理层和MAC层之间的优化调度

优化调度算法流程图如图3所示.

图3 跨层优化调度算法的流程图

(1)初始化系统，确定最大扇区个数N.能并行处理的最大扇区数N根据热点节点的硬件条件来确定；

(2)将整个小区平均分为N个扇区，并对每个扇区并行发送RTS信号.这个只是一个初步的扇区粗划分，在实际通信中，节点的分布往往都是非均匀的，所以这种初步划分是不合理的[10-11]，需要后面进一步处理；

(3)节点收到RTS后，会反馈一个CTS，这里根据反馈回来的CTS，确定每个扇区内的节点数；

(4)判断某个扇区是否存在需要通信的节点. 如果存在了，再通过固定正交波束的方法进行精细扫描，而扫描的精度由扇区内通信节点的数目来确定，节点数越多，扫描间隔越精细，反之亦然. 如果没有存在需要通信的节点，则跳过精细扫描过程；

通过第(2)～(4)步骤，就可以估算出每个通信节点的角度信息，值得一提的是，这样的角度信息估算肯定不会是非常准确，但是经过研究发现角度信息较小的误差在自适应扇区化应用中所带来的影响是可以忽略的. 第(2)～(4)步骤估算通信节点角度信息的优势是明显的：相对于全向天线，新方法形成的波束覆盖范围更广；相对于单波束的圆周扫描方法，本方法的并行扫描中每个精细扫描只在自身扇区进行，可以节省时间至少超过N倍；另外相对于单独使用物理层DOA估算方法，复杂度和硬件成本都大大降低.

(5)将节点的角度信息传给物理层，通过最优扇区化波束合成算法或者快速收敛波束合成算法计算每个扇区的权值向量. 相对于第(2)步的扇区粗划分，当前的划分才是最优划分；

(6)得到每个扇区的权值向量后，可以开始正常的多波束通信；

(7)判断是否有某个扇区完成了通信，如果有的话，就快速估算系统整体的平均掉话率P.如果还没有完成通信，就继续回到第(6)步，进行多波束通信；

(8)计算出了掉话率P后，使其与某一个阈值δdp进行比较. 如果出现了P>δdp，则表示当前的扇区划分不合理，有必要再次进行自适应扇区划分，来降低掉话率提升性能. 如果不满足P>δdp这个条件，继续回到第(6)步，进行多波束通信；

(9)在满足了P>δdp这个条件基础上，是否再次开始新的扇区划分，还要兼顾优先级高的实时性通信，需要再进一步判断其他扇区是否存在实时性高的通信，如果存在了，还是继续回到第(6)步进行多波束通信. 如果不存在实时性高的通信，则推迟其他扇区的后续通信(即等其他扇区当前通信帧完成后，通知后续帧进行等待，重新自适应扇区化完成后再进行通信)，并返回到第(2)步重新进行自适应扇区化.

3 仿真结果

通过仿真比较发现，如BEB算法和HBAB算法[12]，存在抗干扰差、不公平、不能实时更新和盲区等问题，新算法具有更好的吞吐量和更小的延迟，具有较高的收敛速度和较低的复杂度，从而提高了系统的可靠性，如图4所示.

图4 新算法和传统算法的吞吐量、延迟比较

构建一个多点跳转网络的实验，场景如图5所示，希望从node_1发送业务流到node_0.分别比较当节点使用全向天线和本文算法对网络性能的影响.使用智能天线时，从node_1到node_0只需一跳，使用全向天线时，需要6跳，如图5(a)和图5(b)所示所示.通过网络延迟可以清楚的体现两种情况性能差别，如图6所示.

图5 使用全向天线和使用新算法的跳转实验

图6 使用全向天线和使用新算法网络延迟性能

4 结束语

本文提出了一种基于无线多跳网络的灵活、快速和实时的优化调度算法对系统性能进行监控.传统的调度算法往往采用两种思路，一种是定时的，比如每个一小时进行一次重新扇区化，显得非常机械，不够灵活，不能根据真实的通信进行调整；另外一种是要等所有扇区都通信完了，才进行监控是否需要重新扇区化，导致等待时间过长，性能的提升受到限制.此外，传统算法没有对真实通信中优先级较高的一些实时性通信业务进行考虑. 该算法对降低系统复杂度和改善系统性能具有实际指导意义.

[1] YAZDANPANAH M, ASSI C, SHAYAN Y. Optimal joint routing and scheduling in wireless mesh networks with smart antennas[C], 2010 IEEE International Symposium on World of Wireless Mobile and Multimedia Networks, 2010：1-7.

[2] 王杉,张旭东,魏急波,王建薪.定向天线在Ad Hoc网络中的设计与应用[J].计算机工程与应用,2006，42(21)：2.

[3] 范军.采用智能天线和功率控制的Ad Hoc网络MAC协议的研究[D].武汉：华中科技大学,2008.

[4] 黄胜豹.Ad Hoc网络中基于邻居意识的定向天线控制方法[D].成都：西南交通大学2009.

[5] JUAN L, WEI C， Z Ying Jun, C. Zhigang. Distributed beamforming based directional spectrum sharing. 2011 Conference Record of the Forty Fifth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers[C], 2011：1330-1334.

[6] OLEN C A， JR R T C. A numerical pattern synthesis algorithm for arrays[C]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation,1990，(38)：1666-1676.

[7] WANG A, KRISHNAMURTHY V. Mobility enhanced smart antenna adaptive sectoring for uplink capacity maximization in CDMA cellular network[C]. IEEE Transactions on Communications, 2008，(56)：743-753.

[8] 王正林，王胜开，陈国顺，等. MATLAB/Simulink与控制系统仿真[M].北京：电子工业出版社，2008：51.

[9] 刘永强，严伟，赵通，等.面向路径的无线多跳网络端-端吞吐量分析[J].电子学报,2007,35(5)：971-975.

[10] 王文博,张金文.OPNET Modeler与网络仿真[M].北京：人民邮电出版社,2003：28-49.

[11] 方明星，吴敏，佘锦华.等价输入干扰结构主动控制系统的分析与设计[J].安徽师范大学学报：自然科学版，2009，32(6)：534-537.

[12] XU S, SAADAWI T. Does the IEEE802. 11 MAC protocolwork well in multihop wireless Ad Hoc networks[J]. IEEE Communication, 2001, 39(6):130-137.

ACross-LayerSchedulingAlgorithmBasedonWirelessMulti-HopNetworks

ZENG Jie

(College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)

A cross-layer scheduling algorithm is proposed in order to consider real-time traffic with higher priority，extend effective nodes and improve overall system capacity．Overall analysis on the throughput and delay performance is performed in this paper.

wireless multi-hop networks; throughput; delay; simulation

2013-04-07

国家自然科学基金项目(61171071)；深圳大学实验室与设备管理研究基金项目(2011045).

曾捷(1975-)，男，汉族，讲师，硕士，主要研究方向为宽带无线网络通信．

曾捷.一种基于无线多跳网络的跨层优化算法[J].安徽师范大学学报：自然科学版，2014，37(1)：39-42.

TN 911.6

A

1001-2443(2014)01-0039-04