CN103369599A - 一种多射频多信道无线Mesh网络资源跨层优化方法 - Google Patents
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Abstract
一种多射频多信道无线Mesh网络资源跨层优化方法,研究了无线Mesh网络的无线资源跨层优化问题。对于多信道多射频无线Mesh网络,考虑了信道分配、路由分配和速率分配三者之间的跨层优化,将以上复杂的通信问题转化为凸优化问题,同时利用拉格朗日对偶方法将起初的优化问题分解为三个子问题,这些简化的问题在无线Mesh网络中得到分布式解决,从而得到全局最优解。对典型的WMN路由协议进行了对比分析和总结,结合跨层优化理论,提出一种适用于物联网综合环境的基于综合判据的路由协议。
Description
技术领域
本发明属于计算机应用与移动互联网结合的技术领域。
背景技术
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。随着对传感网研究的深入,人们对物联网的认识及应用都提升高度,认为物联网将是未来10年最重要的产业大趋势,是下一个经济发展的增长点和支撑点。由于存在着极大的发展需求和市场需求,物联网是现在研究的热点。
物联网的基础架构应该建立在一个集成了从有线到无线等多种网络通信技术的透明的、可无缝连接的网络基础构架之上。无线Mesh网络是一种新型的宽带无线网络结构,是一种高容量、高速率的分布式无线网络。无线Mesh网络具有骨干路由节点静止和其能量无拘束等特征使其在扩增无线网络覆盖,支持多频段无线设备等方面有很大的优势。
随着客户端对数据传输速率的要求日益提高,同时也为减少信道冲突,多射频多信道无线Mesh网络的路由节点装有多个射频接口且采用不同的信道通信,多射频多信道技术可允许单个路由器同时进行数据的收发,而单射频单信道无线Mesh网络的信道是固定的,切换频率不能过快,这会增加端到端时延,影响网络吞吐量,无法满足用户的网络需求。当前无线Mesh网络采用的AODV、DSDV、DSR等路由协议一般偏向于选择网络中跳数最小的路径,在网络拓扑结构变化时对路由进行维护,提供尽力而为的业务服务。但是这些路由协议不能满足物联网中各种不同应用的要求,因此新的路由协议和算法的研究还是十分迫切的。
多射频多信道无线Mesh网络的资源优化涉及较多问题,包括信道分配、路由分配、速率控制、拥塞控制、链路调度和QOS等。这就需要我们进行统一的考虑,对各种参数进行跨层优化。无线Mesh网络的跨层设计的目的是联合设计和信息共享。联合设计忽略各个协议间层的界限,忽略各网络层的功能,把整个网络机制看成整体单一的优化算法问题。
很多研究学者对跨层优化算法只是考虑了最大吞吐量的问题,路由选择不够灵活,同时因为考虑因素较多,算法设计过于复杂。所以,本发明的意义在于弥补现有多射频多信道无线Mesh网络资源优化算法的不足,突破现有路由判据分层结构设计方法,互通各层消息,进行综合考虑,利用多射频多信道无线Mesh网络的潜在优势,以全局的观点看待各层的参数和信息,从而实现更加可靠高效的路由判据,提高多射频多信道无线Mesh网路性能。
发明内容
本发明的目的是解决现有多射频多信道无线Mesh网路的性能不能满足日益增长的需求,提出一种考虑信道分配、路由分配和速率分配的多射频多信道无线Mesh网络资源跨层优化方法,同时建立凸优化模型,采用拉格朗日对偶分解法分布式求解全网最优解,更加合理的均衡了网络资源,使得网络性能得到提高,保证了网络通信通畅。
近些年已有很多研究学者开展了相关的研究并取得一定进展。本发明借鉴其经验分析其不足,对典型的WMN路由协议进行了对比分析和总结,结合跨层优化理论,提出一种适用于物联网综合环境的基于综合判据的路由协议。
本发明提供的多射频多信道无线Mesh网络资源跨层优化方法的具体步骤包括:
第1、凸集、凸函数、凸优化的相关定义
凸优化:优化问题即是在凸集上求凸函数的最小点,这类问题统称为凸优化问题;如果凸优化问题的优化函数是一个严格的凸函数,且存在极小值,那么该极小值就是最小值且是唯一的;
在此将网络建模为一个数学问题,并且使用拉格朗日对偶分解技术,将该数学问题分解为几个子问题,网络协议栈的每个层对应于一个分解后的子问题,协调各个子问题的优化变量成为了各层之间的接口,其中,拉格朗日对偶分解法:
假设和,通过调整和使得有最大值且为正无穷;当和满足上述约束条件时,为,因此原来的问题转化为的问题:;然后对,,求偏导,使偏导数等于0,最终得出,,;引入拉格朗日算子的原因是的变化方向与的梯度垂直才能获得极值;
第2、MRMC-WMN资源优化算法
第2.1、信道分配
假设无线Mesh网络中存在个节点,网络拓扑相对稳定,为其中任一节点(可以是源节点、目的节点或中继节点),为节点的有效传输范围内的节点集合,为节点干扰范围内的节点集合,节点中配有多个无线射频设备,可同时使用不同的信道进行数据的发送或接收,为节点的射频数量。为节点和节点之间的链路。为网络中所有正交信道的集合。
干扰约束条件:在任何时候,两条干扰链路不能活跃在同一条信道中:
第2.2、速率分配
采用基于IEEE802.11的CSMA接入方法,存在速率分配限制:
第2.3、路由
定义路径传输时间限制如下:
第3、跨层资源优化机制
第3.1、优化方法
传输层:每个节点以分布式的控制周期为周期,使用联合设计算法分布式地更新拥塞价格并调整业务流速率;然后将新的价格信息传递给链路层并广播给此节点的邻居节点;
链路层根据信道分配方案S (X ),并收集邻居节点的价格信息p,用分布式调度算法进行速率分配,然后将链路速率分配信息R传递给传输层和网络层;
网络层:根据链路速率分配信息R能够得到业务流的传输路径;
网关节点:通过信令收集其它节点的速率分配信息R和价格信息p,以干扰代价最小的信道分配算法集中式地分配信道;如果需要更新则将新的信道分配方案广播给其他节点;
第3.2、干扰代价最小的信道分配算法
当网络首次分配信道时,将信道c分配给所有的链路;在初始信道分配方案S (X )下,网关节点首先周期性的收集每条链路的速率分配信息R和价格信息p;这些信息反映了各层之间的资源供需关系,所以网关能够利用其它节点多个层的信息来进行优化的信道分配;
第3.3、联合设计算法
在时隙t,每个节点对任意业务流k定时更新价格,并将价格信息p广播给所有邻居;对任意业务流k,其源节点调整传输速率;任意节点从其邻居节点收集价格信息,求,将差分价格广播给的邻居节点;节点收集其邻居节点在上个时隙的差分价格信息,在时隙t开始时利用的分布式调度算法分配速率给链路(m,n),使得满足的限制;由每条链路分配给每个业务流的速率能够得到业务流的传输路径分配传输业务流。
本发明的优点和积极效果:
本发明提出了一种考虑信道分配、路由分配和速率分配的资源跨层优化问题,同时建立凸优化模型,采用拉格朗日对偶分解法分布式求解全网最优解,更加合理的均衡了网络资源,使得网络性能得到提高,保证了网络通信通畅。
基于信道分配、路由分配和速率分配的无线资源跨层优化策略在网络吞吐量、延时和路由开销等方面都比AODV的路由和信道策略要好。这其中的主要原因包括以下几点:第一,在信道分配方面,AODV使用同一信道的频率较大,在此信道的基础上发起路由的寻找策略,这会造成网络拥塞使得网络性能下降。而本发明采用的基于凸优化理论的跨层优化设计,在多信道多射频的基础上避免了使用同一公共信道,将多条可用信道分配给各个链路,使得信道的使用趋于多样性,同时链路之间的流内和流间干扰也降低。第二,在路由分配方面,AODV 采用最小跳数机制作为路由判据,忽略了网络中链路质量这个因素。而本发明所使用的路由判据为第三章所提出的综合路由判据,均衡了链路中各种主要因素的影响,这种方式选择出的路径通常具有延时较小和多样选择性的特点。第三,综合信道分配、路由分配和速率分配等方面,EAODV策略在寻找路由时便不会随机选择信道,在全局最优化的过程中,路径的跳数,数据利用无线信道的传输率等等因素都会均衡考虑,即使无线网络资源有限,所选择的路径也会避免干扰代价大的链路,但是AODV协议没有考虑任何网络性能参数,不能感知信道和链路的闲忙度,尤其在无线资源有限的情况下很难选择出性能优良的路径进行通信。综上所述,本发明提出的方案在分组投递率、时延、路由开销和频率等方面能有明显改进,对无线Mesh网络有一定的实用价值。
附图说明
图1是节点静止时间图,其中,A是分组提交率 ,B是平均端到端时延,C是归一化路由开销,D是路由开销。
图2是改进性能对比图,其中,A是分组递交率图,B是平均端到端延时,C是归一化路由开销,D是路由发起频率。
具体实施方式
实施例1:
无线Mesh网络路由协议若是进行改动或再次开发,需要对其进行性能测试和网络表现分析。由于实际环境限制、科研经费不足或技术资源条件缺乏等原因,路由协议的测试无法在真实的硬件环境下完成。因此网络场景模拟器软件应运而生,不仅可以模拟几近真实的网络布局,还可以对网络场景进行各种设定,这成为现在流行的网络协议开发与评测的有效手段。
仿真实现分为Matlab部分和NS2部分。Matlab仿真部分主要完成路由矩阵的生成、信道分配以及优化算法,最终输出的是源节点到目的节点间的最优路由和信道分配情况。
步骤:首先用M文件编写路由矩阵、信道分配和跨层优化算法,生成.m文件。然后在NS2文件中新建Matlab文件夹,将Matlab产生的*.h、*.ctf、*.so文件复制到该文件夹。同时在NS2文件中定义Matlab类,保存为Matlab.cc文件。需要调用Matlab:: optimizing的类中添加相关代码,记得包含matlab.h文件。
在文件的library path中添加下面的路径:
setenv LD_LIBRARY_PATH
/bin/glnx86:
/sys/os/glnx86:
/sys/java/jre/glnx86/jre1.4.2/lib/i386/client:
/sys/java/jre/glnx86/jre1.4.2/lib/i386:
/sys/opengl/lib/glnx86:${LD_LIBRARY_PATH}
对ns-2.27/Makefile.in进行修改
INCLUDES = \
-I. V_INCLUDE_X11 \
V_INCLUDES \
-I./tcp -I./sctp -I./common -I./link -I./queue \
-I./adc -I./apps -I./mac -I./mobile -I./trace \
-I./routing -I./tools -I./classifier -I./mcast \
-I./diffusion3/lib/main -I./diffusion3/lib \
-I./diffusion3/lib/nr -I./diffusion3/ns \
-I./diffusion3/filter_core -I./asim/ -I./qs \
-I/usr/local/matlab7/extern/include
#Please replace the path to matlab header files
LIB = \
V_LIBS \
V_LIB_X11 \
V_LIB -L./matlab -lmatrix \
-lm LIBS
OBJ_CC = \
matlab/matlab.o \V_STLOBJ
最后运行 ./configure
make clean
make depend
make
仿真主要通过几个函数来完成,
UpdateNET:更新网络路由和信道分配信息
Getpath:生成路由矩阵,进行信道分配
ETT:获得物理层信息,计算链路的ETT值
Simulate:仿真环境的入口
NetworkInformationBase:这个类定义了一个堆栈<interface,channel,next-hop,source,type>,这个堆栈可以提供当前网络中每个节点的射频和信道使用情况,
以及下一跳节点等信息。
FIB(ForwardingInformationBase):该函数包含在NetworkInformationBase类实体中,功能是,提供使用OTcl语言手动或自动添加删除路由,在本文的仿真中应用该实体根据路由算法中返回的路由表进行路由和信道配置。
NetworkLayerUnit:路由和传输协议的实例,与节点绑定。该实体负责每个节点上射频的收发包。其中包含的ForwardingUnit句柄控制数据包,RoutingUnit句柄控制路由协议。本仿真中应用该实例初始化节点。
节点的静止时间表征了场景的移动性,静止的时间越短表示场景的移动性越快。本文设置网络仿真场景中存在50个无线节点,仿真时间是50s,节点的静止时间设置为0s、10s、20s、30s、40s、50s。在改变节点静止时间时,节点的数据包发送速率为10pkt/s,最大的移动速率为10m/s。
利用网络模拟器NS2对本发明设计的跨层优化算法在分组投递率、传输时延、路由归一化开销和路由发起频率进行了模拟仿真,由获得的实验数据分析可得,改进的路由判据和网络资源跨层优化策略均具有更优良的系统性能,例如降低网络传输时延,提高吞吐量,能够使移动用户拥有更优越的网络服务。
由图1可知,随着节点静止时间的增加,整个无线网络的移动场景的移动性降低,网络拓扑趋于稳定,节点移出其他节点通信范围的时间减少,A图说明无线Mesh网络的分组提交率逐渐增大;B图说明系统中的干扰也降低,使得网络中延时减小,在使用路由分配和信道分配优化下的无线Mesh网络的分组递交率始终高于使用AODV协议的网络,C图D图说明由于网络通信通畅,路由开销减小,路由发起开销也降低。
由图2可知,在无线Mesh网络中节点不同的移动速率下,节点之间通过邻居缓存记录预测目标节点区域的准确性降低,造成搜索区域内增大,路由开销增大,同时在这种状况下AODV算法性能提升有限,A图说明跨层优化策略下的路由协议,比AODV路由协议的分组投递率有所提高,B图说明延时较小,C图说明归一化路由开销有所降低,D图说明路由发现频率有所减小,这是因为新算法有效地降低路由发现的盲目性,这种跨层优化策略起到了较好的作用。这种算法的优势是明显的,比较适合节点移动性强的网络。
本发明的具体技术方案如下:
一、凸集、凸函数、凸优化
对于凸优化问题,首先考虑最小化的问题
是凸函数,满足的的集是凸集。是线性函数,则既是凸函数又是凹函数,则满足的的集是凸集。因此优化问题即是在凸集上求凸函数的最小点,这类问题统称为凸优化问题。同样若是约束条件是凸集,优化目标是寻求凹函数的最大值,同样也是凸优化问题。凸优化问题是非线性优化的一种重要的类型,对于实际网络优化有着重要的意义。如果凸优化问题的优化函数一个严格的凸函数,且存在极小值,那么该极小值就是最小值且是唯一的。这些年随着优化技术的快速发展,凸优化技术已经被学者研究的非常透彻。文献指出:“判断一个优化问题是否简单可行,其判断依据不再是满足线性条件,而是满足凸优化特性”。换言之,如果一个优化问题被证明是凸优化问题,则表示这个问题一定可以被解决了。
拉格朗日对偶分解法:
假设和,可以通过调整和使得有最大值且为正无穷。但是当和满足约束条件时,为。因此原来的问题可以转化为的问题:。然后对,,求偏导,使其偏导数等于0,最终得出,,。引入拉格朗日算子的原因是的变化方向受其它不等式的约束,的变化方向与的梯度垂直才能获得极值。
二、MRMC-WMN资源优化算法
1信道分配
假设无线Mesh网络中存在个节点,网络拓扑相对稳定,为其中任一节点(可以是源节点、目的节点或中继节点),为节点的有效传输范围内的节点集合,为节点干扰范围内的节点集合,节点中配有多个无线射频设备,可同时使用不同的信道进行数据的发送或接收,为节点的射频数量。为节点和节点之间的链路。为网络中所有正交信道的集合。
任何信道分配都必须符合下列约束条件:
干扰约束条件:在任何时候,两条干扰链路不能活跃在同一条信道中。
2速率分配
3路由
其中是802.11标准中重传的上限。时间为,数据包的大小为,链路带宽为,链路上数据包需要的平均传输时间不仅包括传输时间,还包括信道中MAC和物理层的开销。考虑到信道在MAC层和物理层上的开销,在该信道该链路上包的平均传输时间为
(重传次数乘包平均时间,应该是指重传期望总时间)
所以在同一路径上同一信道c上总ETT值表示为
链路传输时间为
为满足无线业务需求和优化无线Mesh网络路由选择问题,最大化提高网络连接中带宽利用率和尽可能降低无线接入费用,无限Mesh网络的跨层优化目标是
Subject to
优化问题的限制变量为信道分配变量X,链路速率分配变量V和路由变量R。最优化问题是一个混合整数线性规划问题,是一个联合网络层、传输层和数据链路层的复杂优化问题,可将其分解为如下两个子问题:
信道分配问题: 令S (X )表示一个信道分配方案,当X中的所有变量都满足链路信道分配限制、节点信道分配限制时,则称其可行, 设Ω表示所有可行的信道分配方案集合,此时获得可行的信道分配方案,是非空的,闭的,有界的凸集合。
三、跨层资源优化机制
当信道分配方案S(X)确定时,利用拉格朗日理论,对任意节点m和业务流k引入拉格朗日变量,将流量平衡约束式放宽到优化目标得到拉格朗日函数如下:
跨层优化机制
传输层:每个节点以为周期,根据拥塞价格p、业务流速率F和链路速率分配R等信息,使用联合设计算法分布式地更新拥塞价格并调整业务流速率。然后将新的价格信息传递给链路层并广播给其邻居节点。我们称为分布式的控制周期。
链路层信道分配信息S (X ),并收集邻居节点的价格信息p,用分布式调度算法进行速率分配,然后将链路速率分配信息R传递给传输层和网络层;
网络层:根据链路速率分配信息R可以得到业务流的传输路径;
干扰代价最小的信道分配算法
当网络首次分配信道时,将信道c分配给所有的链路。在初始信道分配方案S (X )下,网关节点首先周期性的收集每条链路的速率分配信息R和价格信息p。这些信息反映了各层之间的资源供需关系,所以网关能够利用其它节点多个层的信息来进行优化的信道分配;
联合设计算法
在时隙t,每个节点m对任意流k定时更新价格,并将价格信息p广播给所有邻居。对任意业务流k,其源节点调整传输速率。任意节点m从其邻居节点n收集价格信息,求,将差分价格广播器邻居。节点m收集其邻居节点在上个时隙的差分价格信息,在时隙t开始时利用的分布式调度算法分配速率给链路(m,n),使得满足的限制。由每条链路分配给每个业务流的速率可以得到业务流的传输路径分配传输业务流。
本发明提出了一种考虑信道分配、路由分配和速率分配的资源跨层优化问题,同时建立凸优化模型,采用拉格朗日对偶分解法分布式求解全网最优解,更加合理的均衡了网络资源,使得网络性能得到提高,保证了网络通信通畅。
Claims (1)
1.一种多射频多信道无线Mesh网络资源跨层优化方法,其特征在于该方法的具体步骤包括:
第1、凸集、凸函数、凸优化的相关定义
凸优化:优化问题即是在凸集上求凸函数的最小点,这类问题统称为凸优化问题;如果凸优化问题的优化函数是一个严格的凸函数,且存在极小值,那么该极小值就是最小值且是唯一的;
在此将网络建模为一个数学问题,并且使用拉格朗日对偶分解技术,将该数学问题分解为几个子问题,网络协议栈的每个层对应于一个分解后的子问题,协调各个子问题的优化变量成为了各层之间的接口,其中,拉格朗日对偶分解法:
假设和,通过调整和使得有最大值且为正无穷;当和满足上述约束条件时,为,因此原来的问题转化为的问题:;然后对,,求偏导,使偏导数等于0,最终得出,,;引入拉格朗日算子的原因是的变化方向与的梯度垂直才能获得极值;
第2、MRMC-WMN资源优化算法
第2.1、信道分配
假设无线Mesh网络中存在个节点,网络拓扑相对稳定,为其中任一节点,为节点的有效传输范围内的节点集合,为节点干扰范围内的节点集合,节点中配有多个无线射频设备,能够同时使用不同的信道进行数据的发送或接收,为节点的射频数量;为节点和节点之间的链路;为网络中所有正交信道的集合;
射频约束条件:在任何时候,一个节点最多使用个不同的信道发送数据包:
干扰约束条件:在任何时候,两条干扰链路不能活跃在同一条信道中:
任意节点用于与此节点邻居建立链路的信道数目必须小于此节点射频数目;
第2.2、速率分配
采用基于IEEE802.11的CSMA接入方法,存在速率分配限制:
第2.3、路由
在同一路径上同一信道上总ETT值表示为
定义路径传输时间限制如下:
网络优化目标是:;
第3、跨层资源优化机制
第3.1、优化方法
链路层信道根据分配方案S (X ),并收集邻居节点的价格信息p,用分布式调度算法进行速率分配,然后将链路速率分配信息R传递给传输层和网络层;
网络层:根据链路速率分配信息R能够得到业务流的传输路径;
第3.2、干扰代价最小的信道分配算法
当网络首次分配信道时,将信道c分配给所有的链路;在初始信道分配方案S (X )下,网关节点首先周期性的收集每条链路的速率分配信息R和价格信息p;这些信息反映了各层之间的资源供需关系,所以网关能够利用其它节点多个层的信息来进行优化的信道分配;
第3.3、联合设计算法
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