CN102811498A - 一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法 - Google Patents

一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法 Download PDF

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CN102811498A
CN102811498A CN2012102627210A CN201210262721A CN102811498A CN 102811498 A CN102811498 A CN 102811498A CN 2012102627210 A CN2012102627210 A CN 2012102627210A CN 201210262721 A CN201210262721 A CN 201210262721A CN 102811498 A CN102811498 A CN 102811498A
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朱琦
许悦
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Nanjing Post and Telecommunication University
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Nanjing Post and Telecommunication University
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Abstract

本发明公开了一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法，属于无线通信的技术领域。本发明方法适用于时隙Aloha机制，包括确定竞争窗口值和确定退避时间；其中，确定竞争窗口值包括：对一个周期内的碰撞次数和成功次数进行统计，并根据统计值得到相应的信道忙闲指数，据此更新下一个周期开始时的竞争窗口值；确定退避时间包括：对所有节点进行干扰分析，确定每个节点的邻居节点数并据此得到一个分位数，当节点成功发送或碰撞后，根据分位数值选取退避时间。本发明将干扰分析运用到退避时间的选取中，算法复杂度较低，且能够有效降低网络的时延与碰撞概率，提升吞吐量性能。

Description

一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法
技术领域
本发明涉及ALOHA协议中一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法，属于无线通信技术领域。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展，为了更好地共享信道资源，我们需要不断地对MAC层协议进行优化。退避机制作为MAC协议中一种具体的竞争解决方法，它决定了节点每次发送数据前的等待时间，目的是在相互干扰的多个节点同时发送时，保证接入的有效性，达到合理利用系统资源的目的。算法要尽量达到以下要求：既要降低各节点间的冲突概率，又要考虑时延因素，避免退避时间过长而使信道利用率降低，同时还要保证各节点访问信道的公平性。
ALOHA协议的基本思想是，当节点有数据需要发送时，不需要侦听就允许该节点立刻发送。显然，这会造成用户数据之间的严重的碰撞，导致信道冲突。因此，人们基于802.ll DCF在MAC层进行了大量的研究，提出了多种退避算法。前人的算法主要有三大类：第一类主要改进了更新CW规则，如慢速减小CW算法（SD），倍数增加线性减少退避算法(MILD)，指数增加指数减少退避算法(EDID)、线性或乘数增加线性减少退避算法等；此类算法的共同不足在于，在改善冲突概率和公平性指标时，会导致时延的增大；第二类算法采用多阶退避的方式，只让一部分处于某一退避阶段的节点有机会发送，以减小冲突概率。典型的多阶退避算法如两阶竞争解决算法，此算法中节点有2个竞争阶段，只有进入阶段2的节点后才能真正参与信道竞争。这种算法有利于改善在节点分布较密的环境下的性能，但公平性很差，且算法复杂度太高；第三类算法主要是根据网络的状况动态调整竞争窗口，这类算法的实时性好，而且往往在提升网络性能方面效果显著。Cali.F 等人提出了一种动态分布式算法，该算法中，每个节点都估算网络中可能会与它产生冲突的节点数量，据此调整其竞争窗口，使之达到最优，对此算法做了仿真实验，结果表明该算法的吞吐量性能得到了很大提高，但是网络的其他性能并不理想。
另有一种基于 IEEE 802.11 DCF 自适应动态调整竞争窗口的算法，通过统计周期内即时冲突概率动态的调整竞争窗口值，此算法降低了信道空闲，有效提高了信道利用率，其不足之处在于，由于网络中节点分布并不是均匀分布，彼此间的干扰情况也不相同，所以用统一的规则对竞争窗口进行更新没有考虑到节点的空间分布。
发明内容
    技术问题：本发明的目的是提供一种Aloha机制中基于干扰分析的退避时间确定方法，该方法在计算退避时间时，将干扰的空间分布和信道的时间统计值综合考虑，同时引入了退避时间的分位数，降低了时延值，提高了系统吞吐量。
技术方案：一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法，包括确定竞争窗口值和确定退避时间；其中，确定竞争窗口值包括：对一个周期内的碰撞次数和成功次数进行统计，并根据统计值得到相应的信道忙闲指数，据此更新下一个周期开始时的竞争窗口值；确定退避时间包括：对所有节点进行干扰分析，确定每个节点的邻居节点数并据此得到一个分位数，当节点成功发送或碰撞后，根据分位数值选取退避时间。
该方法包括以下步骤：
步骤1. 网络初始化，                                               表示统计的周期序号，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE004
为一个周期中的时隙序号，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE004A
周期开始时用于更新竞争窗口的参数，令k=1，，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE010
=0，节点i第一周期第一个时隙的竞争窗口为竞争窗口最小值
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤2.对网络的干扰进行分析，由每个节点周围的干扰节点个数确定一个分位数
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE016
；
步骤3. 退避时间取[1,之间的随机数执行退避过程； 
步骤4. 更新
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE020
，当有节点的退避计数器的值为零时，即一次退避结束后，尝试发送数据，若此时期邻居节点中有其他节点正在发送，则产生碰撞，更新节点i的竞争窗口
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE022
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE024
；若发送成功，则更新竞争窗口
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE026
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE028
，并根据分位数
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE030
的值确定退避时隙
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE034
，其中表示取0到1之间的随机数，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE038
表示向下取整； 
步骤5. 判断
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE004AA
是否等于5000，若否，则返回步骤3；否则，进入步骤6；
步骤6. 以5000时隙为一个周期统计网络中的平均成功传输次数和平均冲突次数，据此计算这个周期内的信道忙闲指数
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE042
；更新
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE044
，根据
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE042A
值更新竞争窗口 ，令
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE008A
，回到步骤2，继续退避过程。
所述的竞争窗口，其确定步骤如下：
步骤1. 计算第k周期内传输数据包的总时间
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE050
，其中，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE052
是成功次数，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE054
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE056
是数据包长度，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE060
是网络中节点数之和；
    步骤2. 计算第k周期内的等待时间
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE062
，其中，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE064
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE066
指成功发送的竞争窗口值之和；
步骤3. 计算第k周期内的信道忙闲指数
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE068
；
步骤4. 计算第k个周期内的冲突概率
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE070
，其中，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE072
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE074
是冲突时间之和；
步骤5. 更新节点i的下一周期的竞争窗口长度为：
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE076
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE078
，其中，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE080
和
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE082
分别为竞争窗口长度的最大值和最小值，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE084
。
所述分位数的确定步骤如下：
步骤1、对于网络中的每一个激活节点，计算其他节点到它的几何距离，并存储在数组中，元素
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE088
表示处节点距
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE092
处节点的距离；
步骤2、对于网络中的每一个激活节点，按其他节点到它的几何距离对其他节点进行排序；
步骤3、对于网络中的每一个激活节点，统计对其干扰超过门限值的节点个数，记为
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE096
；
步骤4、对于网络中的每一个激活节点，计算其用来确定退避时间的分位数
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE100
。
有益效果：对于时隙Aloha系统，本发明提供了一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法，具有以下有益效果：
1.采用基于自适应动态调整竞争窗口的算法，通过统计周期内即时冲突概率动态的调整竞争窗口值，此算法充分地利用了网络中的实时参数，降低了信道空闲，有效提高了信道利用率。
2. 与传统的更新竞争窗口规则类算法不同，由于该算法的自适应特性，所以其各方面性能，如冲突概率、时延、公平性，较BEB算法都有很大提高，其冲突概率虽然相对于基于IEEE 802.11DCF的自适应动态调整竞争窗口的算法改善并不明显，但平均冲突概率仅为BEB算法的三分之一
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE102
。
3.考虑节点的空间分布不同，其所受干扰情况也不同，根据这一点分别对不同节点选择不同的退避时间，可以更有效的利用信道资源，尤其改善时延性能。采用基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法所得到的时延性能不仅明显低于传统的BEB算法，且较基于IEEE 802.11DCF的自适应动态调整竞争窗口的算法也有改善，时延值降低了33%。
4. 通过动态地调整竞争窗口值，特别可以有效地避免当网络中节点密度较大时，冲突概率急剧增加的情况，即在网络中节点数较多时，优化效果更明显。
附图说明
    图1为在一个
Figure DEST_PATH_IMAGE104A
的网络中分布30个节点的示意图，节点服从泊松分布。
图2为退避算法马尔科夫链模型的示意图。
图3为各种算法（二进制指数退避算法，基于802.11DCF的自适应窗口调整算法，以及本发明的基于干扰分析的自适应算法）用matlab仿真得到的冲突概率的结果图。
图4为各种算法（由于二进制指数退避算法的时延值太大，性能比自适应算法差很多，所以不做比较。此处为基于802.11DCF的自适应窗口调整算法，以及本发明的基于干扰分析的自适应算法）用matlab仿真得到的平均的结果图。
图5是本发明的流程图。
具体实施方式
基于分位数的自适应调整竞争窗口的退避算法包括以下步骤：
步骤A1、网络初始化时，竞争窗口均初始化为最小值
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE108
，退避时间取[1，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE112
之间的随机数执行退避算法；
步骤A2、一次退避结束后，节点尝试发送数据，若产生碰撞，更新竞争窗口为
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE114
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE116
，并根据分位数q的值确定退避时间，重新开始退避；若成功发送，则将竞争窗口更新为
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE118
，根据分位数q的值确定退避时间，在经过发送数据报所用时间后开始新一轮退避；
步骤A3、以5000时隙为一个周期统计网络中的平均成功传输次数和平均冲突次数，据此计算这个周期内的信道忙闲指数
Figure DEST_PATH_IMAGE040A
Figure DEST_PATH_IMAGE042AA
, 
第k周期内传输数据包的总时间为：
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE122
其中，是成功次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE054A
Figure DEST_PATH_IMAGE056A
是数据包长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE060A
是网络中节点数之和；
第k周期内的等待时间为：
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE064A
指成功发送的竞争窗口值之和；
第k周期内的信道忙闲指数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE068A
步骤A4、下一个周期开始时根据
Figure DEST_PATH_IMAGE042AAA
值更新竞争窗口
Figure DEST_PATH_IMAGE046A
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE126
，并继续退避过程，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE128
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE130
表示了一个周期内的冲突概率大小。
第k个周期内的冲突概率大小为：
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE132
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE072A
Figure DEST_PATH_IMAGE074A
是冲突时间之和；
更新后的竞争窗口长度为：
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE134
Figure DEST_PATH_IMAGE078A
其中，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE136
。
分位数的确定方法如下：
步骤B1、对网络的干扰进行分析，确定每个节点周围的干扰节点数；
步骤B2、在时隙Aloha网络中，假设每个节点的发送队列都为饱和的，即每个节点退避结束后都有数据参与信道竞争，以5000个时隙为一个周期，执行基于分位数的自适应调整竞争窗口的退避算法。由干扰分析得到其邻居节点数，由干扰节点个数Ni确定一个分位数
Figure DEST_PATH_IMAGE100A
。  
所述算法从网络整体和单个节点两个方面改进了退避算法：从整体看，自适应算法可以根据网络的忙闲程度动态地调节竞争窗口的大小；从单个节点看，本算法对网络中的每个节点进行了干扰分析，并由此计算了对应的分位数，来调整退避时间。
 
下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明：
如图1所示，节点1，节点2…节点N（图中
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE140
）是分布在网络中的不同位置的活跃节点。可以看出，节点周围的干扰情况并不相同，所以，要根据统计的干扰节点数来对每个节点确定不同的退避时间。基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法，包括确定竞争窗口值和确定退避时间，具体如下：
步骤1、建立一个200*200的网络场景，分别统计节点数为22、24、26、28、30、32……48、50时的网络性能，节点分布服从泊松分布；
步骤2、对网络的干扰进行分析，确定每个节点周围的干扰节点数第
Figure DEST_PATH_IMAGE144A
个节点周围干扰节点数为
Figure DEST_PATH_IMAGE094AA
；
步骤3、在时隙Aloha网络中，假设每个节点的发送队列都为饱和的，以5000个时隙为一个周期，执行基于分位数的自适应调整竞争窗口的退避算法。由每个节点周围的干扰节点个数确定一个分位数
Figure DEST_PATH_IMAGE100AA
Figure DEST_PATH_IMAGE138A
；  
如图2中的马尔科夫模型所示，模型的状态转移方程为：
第一等式：，
Figure DEST_PATH_IMAGE148
，
Figure DEST_PATH_IMAGE150
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE092A
表示退避级数，
Figure 2012102627210100002DEST_PATH_IMAGE002A
是退避计数器的值，
Figure DEST_PATH_IMAGE046AA
Figure DEST_PATH_IMAGE154
是
Figure DEST_PATH_IMAGE092AA
级的竞争窗口值，
Figure DEST_PATH_IMAGE156
Figure DEST_PATH_IMAGE158
是节点发送时的碰撞概率，等式表示在每个时隙的开始，退避时间减 1的概率为1；    
第二等式
Figure DEST_PATH_IMAGE160
，
Figure DEST_PATH_IMAGE162
，
Figure DEST_PATH_IMAGE150A
表示在一个分组成功传输后新分组的退避级数减1，退避时间在
Figure DEST_PATH_IMAGE166
q*[0,CWi-1 ]间选取, 为节点彼此冲突的概率；
第三等式：
Figure DEST_PATH_IMAGE168
，
Figure DEST_PATH_IMAGE170
，表示在退避级数为i的分组传输失败后退避级数增加，新退避值在
Figure DEST_PATH_IMAGE166A
q*[0,CWi -1]间选取；
第四等式：
Figure DEST_PATH_IMAGE174
，表示在退避计数达到最大
Figure DEST_PATH_IMAGE178
后，它的值不再增加。
基于分位数的自适应调整竞争窗口的退避算法包括以下步骤：
    步骤1、网络初始化时，竞争窗口均初始化为最小值
Figure DEST_PATH_IMAGE108A
，退避时间取
Figure DEST_PATH_IMAGE180
Figure DEST_PATH_IMAGE182
之间的随机数执行退避算法，每一个时隙退避计数器减1；
    步骤2、当退避计数器中的值减到0，一次退避结束后，更新竞争窗口，根据分位数q的值确定退避时间BT为
Figure DEST_PATH_IMAGE184
Figure DEST_PATH_IMAGE186
之间的随机数；
    步骤3、以5000时隙为一个周期统计网络中的平均成功传输次数和平均冲突次数，据此计算这个周期内的信道忙闲指数α； 
第k周期内传输数据包的总时间为：
Figure DEST_PATH_IMAGE122A
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE052AA
是成功次数，
Figure DEST_PATH_IMAGE054AA
Figure DEST_PATH_IMAGE056AA
是数据包长度，
Figure DEST_PATH_IMAGE058AA
是网络中节点数之和，
第k周期内的等待时间为：
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE064AA
Figure DEST_PATH_IMAGE066AA
指成功发送的竞争窗口值之和，
第k周期内的信道忙闲指数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE068AA
步骤4、下一个周期开始时根据
Figure DEST_PATH_IMAGE042AAAA
值更新竞争窗口
Figure DEST_PATH_IMAGE126A
，并继续退避过程，
Figure DEST_PATH_IMAGE130A
表示了一个周期内的冲突概率大小。
第k个周期内的冲突概率大小为：
Figure DEST_PATH_IMAGE132A
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE072AA
Figure DEST_PATH_IMAGE074AA
是冲突时间之和；
更新后的竞争窗口长度为：
Figure DEST_PATH_IMAGE078AA
Figure DEST_PATH_IMAGE192
;
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE194
    以上循环100个周期，得到一个节点数下的平均冲突概率和时延值，由图3可知，对于不同的节点数目的网络，基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法冲突概率波动较小，算法稳定性好。从图4看出，本发明所述基于干扰分析的自适应竞争窗口调整算法在时延性能方面有很大改善，较基于IEEE802.11DCF的自适应竞争窗口调整算法时延值下降33%。
综上所述，本发明综合了退避算法中的时间统计值和节点的空间分布两方面的因素，动态确定竞争窗口和退避时间，通过构建场景进行仿真可见，本算法在时延性能上的改善较为显著，而且具有较好的稳定性和较低的算法复杂度。

Claims (3)

1.一种基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤1. 网络初始化，                                               
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE002
表示统计的周期序号，为一个周期中的时隙序号，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
周期开始时用于更新竞争窗口的参数，令k=1，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE010
=0，节点i第一周期第一个时隙的竞争窗口
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE012
为竞争窗口最小值
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤2.对网络的干扰进行分析，由每个节点周围的干扰节点个数确定一个分位数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE016
；
步骤3. 退避时间取[1,
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE018
之间的随机数执行退避过程； 
步骤4. 更新
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE020
，当有节点的退避计数器的值为零时，即一次退避结束后，尝试发送数据，若此时期邻居节点中有其他节点正在发送，则产生碰撞，更新节点i的竞争窗口
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE022
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE024
；若发送成功，则更新竞争窗口
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE026
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE028
，并根据分位数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE030
的值确定退避时隙，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE034
，其中表示取0到1之间的随机数，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE038
表示向下取整； 
步骤5. 判断
Figure DEST_PATH_IMAGE004AA
是否等于5000，若否，则返回步骤3；否则，进入步骤6；
步骤6. 以5000时隙为一个周期统计网络中的平均成功传输次数和平均冲突次数，据此计算这个周期内的信道忙闲指数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE040
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE042
；更新
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE044
，根据
Figure DEST_PATH_IMAGE042A
值更新竞争窗口 ，令
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
，回到步骤2，继续退避过程。
2.如权利要求1所述基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法，其特征在于，所述的竞争窗口，其确定步骤如下：
步骤1. 计算第k周期内传输数据包的总时间
，其中，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE052
是成功次数，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE054
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE056
是数据包长度，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE058
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE060
是网络中节点数之和；
    步骤2. 计算第k周期内的等待时间
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE062
，其中，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE064
指成功发送的竞争窗口值之和；
步骤3. 计算第k周期内的信道忙闲指数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE068
；
步骤4. 计算第k个周期内的冲突概率
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE070
，其中， 是冲突时间之和；
步骤5. 更新节点i的下一周期的竞争窗口长度为：
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE076
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE078
，其中，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE080
和
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE082
分别为竞争窗口长度的最大值和最小值，
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE084
。
3. 如权利要求1所述的基于干扰分析的自适应竞争窗口调整方法，其特征在于，所述分位数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE086
的确定步骤如下：
步骤1、对于网络中的每一个激活节点，计算其他节点到它的几何距离，并存储在数组中，元素
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE088
表示
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE090
处节点距
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE092
处节点的距离；
步骤2、对于网络中的每一个激活节点，按其他节点到它的几何距离对其他节点进行排序；
步骤3、对于网络中的每一个激活节点，统计对其干扰超过门限值的节点个数，记为
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE096
；
步骤4、对于网络中的每一个激活节点，计算其用来确定退避时间的分位数
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE098
Figure 2012102627210100001DEST_PATH_IMAGE100
。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104994593A (zh) * 2015-07-12 2015-10-21 内江师范学院 一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法
CN106358314A (zh) * 2016-09-28 2017-01-25 北京大学深圳研究生院 一种城域蜂窝物联网无线节点的信道竞争控制方法与系统
WO2017024917A1 (zh) * 2015-08-07 2017-02-16 中兴通讯股份有限公司 一种竞争机制抢占概率调整方法和装置
CN106717050A (zh) * 2014-06-25 2017-05-24 通用电气公司 无线网络媒体访问控制参数的动态调整
CN107147586A (zh) * 2017-05-15 2017-09-08 北京邮电大学 基于随机博弈理论的动态竞争窗口调整方法、装置及设备
CN108076530A (zh) * 2014-06-30 2018-05-25 英特尔Ip公司 针对非授权频带中的蜂窝通信的先听后说
CN108934081A (zh) * 2018-06-15 2018-12-04 扬州大学 一种无线车载网信道接入方法
CN110475373A (zh) * 2018-05-10 2019-11-19 华为技术有限公司 竞争窗口参数的维护方法及相关装置
CN110972162A (zh) * 2019-11-22 2020-04-07 南京航空航天大学 一种基于马尔科夫链的水声传感器网络饱和吞吐量求解方法
CN114245318A (zh) * 2021-08-27 2022-03-25 南京金盾公共安全技术研究院有限公司 一种基于智能眼镜的区域人员管控方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1964294A (zh) * 2005-11-10 2007-05-16 中国科学院半导体研究所 一种提高无线局域网的dcf性能的二步退避方法
CN101483926A (zh) * 2009-02-18 2009-07-15 杭州华三通信技术有限公司 信道评估方法和装置
CN102421151A (zh) * 2011-11-08 2012-04-18 哈尔滨工业大学 基于wlan竞争站点数目的最小竞争窗口自适应调整方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1964294A (zh) * 2005-11-10 2007-05-16 中国科学院半导体研究所 一种提高无线局域网的dcf性能的二步退避方法
CN101483926A (zh) * 2009-02-18 2009-07-15 杭州华三通信技术有限公司 信道评估方法和装置
CN102421151A (zh) * 2011-11-08 2012-04-18 哈尔滨工业大学 基于wlan竞争站点数目的最小竞争窗口自适应调整方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周雯 雷维礼: "IEEE 802.11e EDCA中竞争窗口的动态退避算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
宋 翊 王建新: "一种无线局域网MAC层竞争窗口退避算法", 《计算机工程与应用》 *
张纯鹏 徐胤龙: "无线局域网中竞争窗口控制的研究", 《中国博士学位论文全文数据库》 *
范菁 谢建斌 王万升 庄红林: "DCF及其自适应窗口改进算法的仿真研究", 《计算机工程与设计》 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106717050A (zh) * 2014-06-25 2017-05-24 通用电气公司 无线网络媒体访问控制参数的动态调整
CN108076530A (zh) * 2014-06-30 2018-05-25 英特尔Ip公司 针对非授权频带中的蜂窝通信的先听后说
CN108076530B (zh) * 2014-06-30 2021-09-17 英特尔公司 针对非授权频带中的蜂窝通信的先听后说
CN104994593A (zh) * 2015-07-12 2015-10-21 内江师范学院 一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法
CN104994593B (zh) * 2015-07-12 2018-09-28 内江师范学院 一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法
CN106454853A (zh) * 2015-08-07 2017-02-22 中兴通讯股份有限公司 一种竞争机制抢占概率调整方法和装置
WO2017024917A1 (zh) * 2015-08-07 2017-02-16 中兴通讯股份有限公司 一种竞争机制抢占概率调整方法和装置
CN106454853B (zh) * 2015-08-07 2021-11-09 中兴通讯股份有限公司 一种竞争机制抢占概率调整方法和装置
CN106358314A (zh) * 2016-09-28 2017-01-25 北京大学深圳研究生院 一种城域蜂窝物联网无线节点的信道竞争控制方法与系统
CN106358314B (zh) * 2016-09-28 2019-11-19 北京大学深圳研究生院 一种城域蜂窝物联网无线节点的信道竞争控制方法与系统
CN107147586A (zh) * 2017-05-15 2017-09-08 北京邮电大学 基于随机博弈理论的动态竞争窗口调整方法、装置及设备
CN107147586B (zh) * 2017-05-15 2020-01-03 北京邮电大学 基于随机博弈理论的动态竞争窗口调整方法、装置及设备
CN110475373A (zh) * 2018-05-10 2019-11-19 华为技术有限公司 竞争窗口参数的维护方法及相关装置
CN110475373B (zh) * 2018-05-10 2021-05-18 华为技术有限公司 竞争窗口参数的维护方法及相关装置
CN108934081A (zh) * 2018-06-15 2018-12-04 扬州大学 一种无线车载网信道接入方法
CN110972162A (zh) * 2019-11-22 2020-04-07 南京航空航天大学 一种基于马尔科夫链的水声传感器网络饱和吞吐量求解方法
CN110972162B (zh) * 2019-11-22 2022-03-25 南京航空航天大学 一种基于马尔科夫链的水声传感器网络饱和吞吐量求解方法
CN114245318A (zh) * 2021-08-27 2022-03-25 南京金盾公共安全技术研究院有限公司 一种基于智能眼镜的区域人员管控方法

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