CN103888976A

CN103888976A - 一种联合网络调度和路由的链路选择方法

Info

Publication number: CN103888976A
Application number: CN201310608622.8A
Authority: CN
Inventors: 宁兆龙; 宋清洋; 崔亚运
Original assignee: Northeastern University China
Current assignee: Northeastern University China
Priority date: 2014-01-03
Filing date: 2014-01-03
Publication date: 2014-06-25

Abstract

一种联合网络调度和路由的链路选择方法属于无线通信网络领域。在提高无线网络吞吐量的方法中，跨层设计方案虽然提高了无线网络吞吐量，但是具有计算复杂度高、不易实现、重新设计跨层协议可能与现存协议不兼容等问题。基于上述缺点，本方法利用简便易行的跨层优化方案设计，并且针对先前研究方案大都基于网络整体性能而忽视节点个体间网络性能的不足，对节点间的资源分配公平性通过基尼系数进行了评估，同时我们应用了多射频多信道方案，进而大幅度提高网络性能。该方法主要应用于无线通信网状网中的吞吐量提升，并且在网络结构复杂以及干扰比较大的情况下仍然对于吞吐量的提升较为有效。

Description

一种联合网络调度和路由的链路选择方法

技术领域

一种联合网络调度和路由的链路选择方法，属于无线通信网络领域。

背景技术

无线网状网中的终端节点和路由器通过多跳方式接入主干网络，它是一种很有前途并且廉价的“最后一英里”无线宽带网络接入方案。相对于考虑节点移动性和能量约束的无线移动自组织Ad-Hoc网络，无线网状网则以提高网络吞吐量作为首要目标。近年来，国内外学者提出了多种技术来构建高吞吐性能的无线网状网，其中包括：调度算法设计、路由算法设计、多射频多信道技术和功率控制等。此外，跨层优化设计也是提高网络吞吐量的常用方法。

跨层设计的主要思想是利用网络各层间的相关信息，进而对无线网络进行整体优化设计。它不是完全否定传统无线网络的层次模式，而是模糊了严格的各层之间的界限，协调融合分散在网络各个协议层的特性参数。理论上，所有协议层之间可以交互所需的信息，使协议栈能够全局地适应网络状况的变化以及特定应用所需的服务质量（Quality of Service, QoS），并根据系统的约束条件和网络特征来综合优化网络性能，实现对网络资源的最大限度发掘和提高无线网络的潜在性能。基于图论中的着色方法，M. Kodialam等人应用启发式算法来解决路由和调度的联合优化问题；H. Wei等人应用两阶段策略，首先通过路由选择算法确定到达目的节点干扰比较小的链路，然后根据链路激活时间进行调度从而实现联合优化的目标。Y. Li等人在Ad-hoc网络中提出了一种集中式的调度和路由算法，并且考虑了吞吐量增益和能量消耗的性能折中。A. Capone等人研究了在动态业务请求下基于多射频多信道的拓扑感知控制和QoS路由，同时提出了一种全新的信道间相互干扰的定义，仿真结果表明通过该文提出的算法调度可以有效的减少阻塞链路并大幅提高系统性能。然而，先前研究大都基于协议设计或复杂数学建模，这些方法具有计算复杂度较高的特性，因而在实际中难以进行应用。与以往方案不同，本发明提出一种简单易行的数据链路层和路由层跨层优化方案，同时考虑无线网状网特有的网络特性，包括吞吐量增益、负载均衡和QoS限制等约束条件。

C. Mung指出跨层设计对网络性能提升并不是无限的，需要付出一定的网络开销。这是因为各协议层之间的信息交互与合并改变了原有协议栈的设计模式，并可能出现与现存的协议不兼容，从而造成维护及管理困难等问题。因此，跨层设计需要在跨层交互带来的性能提升和所带来的系统复杂性增加这两者之间进行均衡，不能盲目地使用跨层设计。本发明提出了一种简便易行的跨层优化方案设计，并且针对先前研究方案大都基于网络整体性能而忽视节点个体间网络性能的不足，对节点间的资源分配公平性通过基尼系数进行了评估，同时我们应用了多射频多信道方案，进而大幅度提高网络性能。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种复杂度较低的多射频多信道环境下调度和路由联合优化的设计方法，以达到优化网络吞吐量的同时保证节点间的公平性和网络负载均衡的目标。

本发明的联合调度和路由的优化算法，包括以下步骤：

步骤1、本发明考虑所有的链路均有数据包待传输（即网络处于满负荷状态），并分别定义链路集合。这些链路集合包括：数据链路层中被选中来传输数据的链路集合A，以及与这些链路存在干扰的链路集合B；路由层中被选中来传输数据的链路集合C，以及与这些链路存在干扰的链路集合D；经过判断可以同时进行传输的链路集合E，以及与这些链路存在干扰的链路集合F；已经被选过的链路集合G；无线网状网中存在的所有链路的集合L。

步骤2、首先依据调度判据式计算各条链路在数据链路层对应的判据值。选择判据计算值最小的链路，对其赋予数据链路层最高的优先级并将其放在集合A中。

步骤3、如果这条链路经过计算得到的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR）低于门限值，将这条链路从集合A中清除，返回步骤2。否则，进行步骤4。

步骤4、依据路由判据式计算各条链路在网络层的判据值，选择判据计算值最小的链路，对其赋予网络层最高的优先级并将其放在集合C中。

步骤5、如果这条链路经过计算的得到的SINR低于门限值，将这条链路从集合C中清除，返回步骤4。否则，进行步骤6。

步骤6、如果集合A和集合C中的链路都相同，那么选择集合A中的链路进行传输。

步骤7、如果集合A和集合C中的链路完全不相同，并且A不属于集合D且C不属于集合B，那么选择集合A和C中的链路同时进行传输。

步骤8、如果集合A和集合C不完全相同，删除A中属于D的链路并且删除C中属于B的链路，将链路集合A和C中剩余链路同时进行传输。

步骤9、判断与集合E中链路产生干扰的链路，将其加入到干扰链路集合F中。

步骤10、将集合E中的链路加入到链路集合G中，同时将E中的链路从集合L中移除。

步骤11、重复步骤2到步骤10直到链路集合G与链路集合L相等。

本发明优点：

本发明通过将拥塞小的链路赋予较高优先级进行调度来提高网络的公平性，同时对数据链路层的调度判据和网络层的路由判据进行跨层联合优化，达到提高吞吐量和保证公平性的目标，并采用经济学中的基尼系数作为网络资源分配的公平性衡量指标。

附图说明

图1为本发明一种实施例联合优化方法的流程图；

图2为本发明实施例的算法说明示意图；

图3为本发明实施例在线性拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的比较示意图；

图4为本发明实施例在线性拓扑下的的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的比较示意图；

图5为本发明实施例在网格拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的比较示意图；

图6为本发明实施例在网格拓扑下的的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的比较示意图；

图7为本发明实施例在随机拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的比较示意图；

图8为本发明实施例在随机拓扑下的的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的比较示意图；

图9为本发明实施例在线性拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图；

图10为本发明实施例在线性拓扑下的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图；

图11为本发明实施例在网格拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图；

图12为本发明实施例在网格拓扑下的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图；

图13为本发明实施例在随机拓扑下的网络层接收数据包个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图；

图14为本发明实施例在随机拓扑下的数据链路层接收数据帧个数在不同算法下的基尼系数计算值比较示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。

一种联合调度和路由的链路选择方法，流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1、考虑所有的链路都有数据包待传输（即网络处于满负载状态）。链路集合定义如下：定义A为数据链路层待传输的链路集合，B为与A中的链路存在干扰的链路集合，C为路由层待传输的链路集合，D为与C中的链路存在干扰的链路集合。E为经过判断可以同时进行传输的链路集合，F表示与E存在干扰的链路集合，G表示已经被选过的链路集合，L表示所有链路的集合。T表示算法运行的时隙个数。A、B、C、D、E、F、G初始均定义为空集。本发明的调度算法是将调度时隙依次分配给待激活的链路组，我们的调度算法有两个目标：第一个目标是确保不同链路之间的公平性，使每条链路所获得的吞吐量趋近相同，为了实现这一目标每条链路需要激活近乎相同的时间。本发明的第二个目标是通过空分复用来提升网络吞吐量。基本思想就是在链路不产生干扰的前提下，使尽可能多的链路在同一个时隙同时进行调度。这样在时隙个数T下降的同时，吞吐量得到提高。本发明的调度算法就是找到这样一个链路集合满足：1）每条链路至少激活一次。2）相互干扰的链路在同一时隙内不能同时进行传输。3）最大化同时传输的链路个数，尽量使传输时间T最小。4）通过对链路优先级高的节点优先进行调度保证网络的公平性。

步骤2、依据调度判据式（1）计算数据链路层中任一链路（i, j）对应的判据值L（i, j）。选择判据计算值最小的链路，对其赋予数据链路层最高的优先级并将其放在链路集合A中，并通过（2）式求出链路的SINR。L(i, j)可以表示为：

（1）

其中，Q _ij是链路（i, j）的待发送数据包的队列长度。表示阻塞数据包的个数。阻塞是指，如果节点k∈{i, j}或节点l∈{i, j}，那么链路（k, l）与链路（i, j）发生阻塞。另外，a和b是权重因子并且满足a，b ∈[0, 1]以及 a+b=1。

在公式（1）中，等号右边第一项表示给队列较长的链路赋予较高的优先级，第二项表示在同时激活的链路中，考虑邻居节点拥塞对链路造成的影响。我们倾向于将一个时隙分配给待发送数据包较多（即，待发送数据包的队列较长）并且拥塞较少的链路，此时判据计算值小，因此链路的优先级高。因为等号右边两项的值均小于1，这样总的链路判据值也在[0,1]之间。通过实验发现当a=0.5，b=0.5时网络的性能较好，因此本发明选用a=0.5，b=0.5。

本发明首先将链路判据值最低的链路赋予最高的优先级，同时为这些链路分配一个时隙。由于无线通信的半双工特性，一个节点在同一时隙不能同时传输和接收数据，因此当链路（i, j）处于激活状态时，其他链路只要包括节点i或节点j在此时隙内都不能被激活。

此算法的基本思想就是在每个传输时隙，首先选出一条还没有传输过并且权重最大的链路加入被选集合A中，然后在没有被选中过的链路中选出既不和集合A中的链路产生干扰又具有最大权重的链路并加入到选中集合A中。算法如此循环下去直到没有可加入的链路为止。于是在这个时隙，在选中集合A也就是为当前时隙建立的链路组中的链路可以同时进行数据传输。

步骤3、如果这条链路经过计算得到的信干噪比值SINR低于门限值，将这条链路从集合A中清除，返回步骤2。

信噪比计算公式如（2）所示：

（2）

式中，下标索引 i 和 j 都表示无线网状网中的终端节点；i 和 j 之间的链路用（i, j）来表示；下标索引k表示潜在的干扰节点，即链路（k, j）与链路（i, j）互为干扰；指节点i的发射功率；g _ij是指节点i到节点j的路径增益系数；N _j是指接收端节点j的噪声；

表示节点j的SINR门限，而且不同节点的SINR门限不同。

无线功率衰减与发送接收节点之间距离的

次方成正比。根据不同的地理环境，通常取值在[2, 4]之间。从节点i到节点j的衰减损耗定义为：

（3）

其中R ₀是一个常量。R _ij是当网络中其他节点处于空闲状态时，节点i能够传输到节点j的最大距离。R _ij通过式（4）进行计算：

（4）

我们假设每个节点要发送的数据包长度相同，从源节点到目的节点传输数据包的个数是

。这里m和n分别为待发送数据包的源和目的节点，i(m,n)是索引因子，当链路(m,n)包括链路（i ,j）时，

为1，其余情况均为0。

步骤4、依据路由判据式（5）计算网络层上任一链路的判据值D(i, j)，选择判据计算值最低的链路集合，对其赋予网络层最高的优先级并将其放在C中。D(i, j)可表示为：

（5）

这里d和e是权重因子，并且满足d, e ∈[0, 1]，以及d+e=1。R _max是所有链路能够传输的距离中的最大值。路由判据的第一项表明本文中的算法鼓励拥塞小并且数据包待传输个数多的链路优先传输，这样有利于吞吐量的提高。路由判据的第二项表明本文中的算法鼓励距离短的链路优先进行传输，这样可以在降低延迟的同时降低功率消耗。该判据是对增加网络吞吐量和降低时延减少功率消耗之间进行的性能折中。因为本发明主要考虑吞吐量，因此选择d=0.9，e=0.1作为判据的值。通过判据式（1）和（5）中的Q _ij和Q _block建立起了网络层和数据链路层的关联，从而构建了本文提出的联合优化算法。

期望传输次数（Expected Transmission Count, ETX）判据衡量链路期望传输次数（包括重传），提出该判据的原因是网络在发送端和接收端数据包都有可能丢失，发送端数据包丢失的概率用P _f表示，接收端用P _r表示。用P表示从节点i到节点j数据包不能成功进行数据传输的概率：

（6）

如果一个数据包没有得到正确接收，那么802.11协议要求数据链路层采用重传机制。 S(k)表示经过n次传输后，从节点i到节点j能够成功进行数据传输的概率。S(k)可表示为：

（7）

那么应用ETX判据从节点i成功传输到节点j的期望传输次数是：

（8）

式（8）假定传输中的丢包率与网络规模无关，并且假定网络是对称的（即从节点i发送到节点j的丢包概率与从节点j发送到节点i的丢包概率相等）。尽管ETX判据较最短路径判据性能有所提高，但是ETX判据仅仅在单射频网络中性能很好，并不适合于多射频网络。因此本文设计的启发式算法采用ETX的改进判据“期望传输时间”（Expected Transmission Time, ETT）作为传输判据。

ETT判据是带宽校正的ETX判据。定义S为数据包的长度同时定义B为链路带宽。那么，

（9）

前向和反向丢失数据包的概率P _f和P _r的值可以通过先前文献获得，但是对每条链路进行带宽估计是件非常复杂的事情。很多相关文献对此进行研究，比如有文献将802.11b的射频接口带宽限定在1Mbps的固定值。本文对带宽只是进行粗略估计，并且认为节点射频接口的带宽与无线射频接口数成正比。

步骤5、如果这条链路经过计算得到的信干噪比值SINR低于门限值，将这条链路从集合C中清除，返回步骤4。

步骤6、如果选中的数据链路层链路集合A和选中的网络层链路集合C相同，那么选择链路集合A进行传输。

步骤7、如果选中的数据链路层链路集合A和网络层链路集合C完全不相同，并且A不属于与C存在干扰的链路集合D且C不属于与A存在干扰的链路集合B，那么选择链路集合A和C同时进行传输。

步骤8、如果选中的数据链路层链路集合A和网络层链路集合C不完全相同，删除A中属于D的链路并且删除C中属于B的链路，将链路集合A和C中剩余链路同时进行传输。

步骤9、判断与同时进行传输的链路集合E产生干扰的链路集合，将其加入到干扰链路集合F中。

步骤10、将E中的链路集合加入到链路集合G中，同时将E中的链路从集合L中移除，其中集合L包含所有待传输的链路。

步骤11、重复步骤2到步骤10直到链路集合G与链路集合L相等。

我们通过图2所示的网络对算法进行简单说明，由于Bellman-Ford算法是一种最短路径路由算法，因此外部边沿链路没有得到充分利用。当节点1向节点2传输数据时，Bellman-Ford算法会选择链路（1,0）和链路（0,2）而不是链路（1,2）进行传输，通过链路（1,0）和链路（0,2）进行传输更加节能。这就造成了数据流量都通过中心节点0进行传输，节点0成为瓶颈节点。如果外部链路可以得到利用，那么就会有多条链路同时进行数据传输进而吞吐量将会增大。在这个例子中，应用Bellman-Ford路由算法，节点1到节点3的路由是（1,0）和（0,3）,节点1到节点2的路径是（1,0）和（0,2）。应用本文提出的联合优化算法后，节点1到节点3会选择路径（1,2）（2,3）或路径（1,4）（4,3）。从节点1到节点2会直接选择路径（1,2）。这样，每个节点的数据流就会更加均匀，有效的缓解了瓶颈效应并且节点的吞吐量会得到显著提高。这是一个对吞吐量和延迟的折中。如果我们以最小化功率为目标，所有的数据流都会通过节点0，这就会造成数据的拥塞和非常大的延迟。

验证结果：

为验证本发明的有效性，仿真实验中分别验证了本设计提出的方案（JSRO）在不同网络拓扑环境下的系统性能。对比方案为基于Bellman-Ford路由的传统调度算法（TSBF）和基于期望传输时间的启发式调度算法（HLSE）。

图3和图4为在9个节点直线拓扑下网路层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧个数的比较结果。结果显示，HLSE算法和本设计的联合优化算法JSRO性能差距不是十分明显，这是因为直线网络拓扑中节点最多只与周围两个邻居节点相连，从而导致可选择进行优化的链路个数较少。

图5和图6为在9个节点网格拓扑下网路层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧个数的比较结果。结果显示，当网络只有一条信道可用时，TSBF在网络层接收到的数据包个数几乎为0，这是因为该算法缺乏有效地调度从而使得接收到的数据包相互干扰。与HLSE算法相比，本发明提出的JSRO算法在一个、两个和四个信道可用时，网络层接收到的数据包个数分别提升了41%，34% 和10%，数据链路层接收到的数据帧个数分别提升了31%，13% 和16%，从而证明本发明的性能优势。

图7和图8为在35个节点随机拓扑下网路层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧个数的比较结果。结果显示，JSRO算法性能随着可用信道个数的增加而迅速增长，而TSBF网络层接收到的数据包个数仅为JSRO算法的27%。本发明提出的JSRO算法较HLSE算法性能大幅提升，从而证明本发明的性能优势。

由于无线网状网的多跳转发特性，对于调度公平性的研究可以着眼于两个方面。一方面是针对链路获得的传输机会而言，另一方面是针对端到端的服务流速率而言。由于端到端服务流的传输也要通过所经过链路的数据传输才能完成，因此在这里主要对链路获得传输机会的公平性问题进行探讨。对于获得端到端的服务流速率的公平性，已有系统的数学模型表述。一般说来，资源分配的公平与否需要个体之间相互比较才能得出。而为了衡量个体之间获得资源的差异需要找出一个参数来进行衡量。这个参数需要能够准确地表示出获得资源的差异并且具有统计特性，即不能只突出部分个体的差异。对于公平性的衡量，在经济学中已经进行了广泛系统的研究。在经济学中，应用最为普遍的公平性参数便是基尼系数（GINI Index），基尼系数定义为：

（10）

其中N代表个体的总数，而u _n为第n个个体所获得的资源数量，u是所有u _n的算术平均数，即，

（11）。

图9和图10为直线拓扑情况下，网络层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧的基尼系数计算值。结果显示，随着信道个数的增加，HLSE和JSRO的基尼系数不断下降，网络资源分配趋于合理，同时本发明提出的算法基尼系数更低，资源分配更加合理。

图11和图12为网格拓扑情况下，网络层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧的基尼系数计算值。结果显示，TSBF在一个信道通信时，网络层和MAC层的基尼系数均为0，这不是因为资源分配的绝对均衡而是因为网络层和MAC层发送接收数据包的个数均为0。在两个信道通信时只有个别节点有数据包发送和接收，其余节点仍处于被饿死状态，因此基尼系数非常高，网络资源分配非常不均衡。JSRO算法的公平性较HLSE算法有较大提升，网络层性能在一个信道通信时的基尼系数下降了15%，两个信道进行通信时下降了23%，四个信道通信时下降了33%。MAC层在两个信道进行通信时公平性增加了9.8%，四个信道通信时公平性增加了58%。

图13和图14为随机拓扑情况下，网络层接收到的数据包和数据链路层接收到的数据帧的基尼系数计算值。结果显示，随着信道个数的增加，HLSE和JSRO的基尼系数不断下降，网络资源分配趋于合理。同时可见，JSRO算法在四个信道通信时网络层和MAC层的基尼系数不到0.1，表明各个节点分配到的网络资源几乎相等，同时也表明本文提出的算法在节点个数比较多、网络干扰比较大的环境下仍然具有良好的性能。

Claims

1.一种联合调度和路由的优化算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、考虑所有的链路都有数据包待传输（即网络处于满负荷状态），定义链路集合和初始状态；

步骤2、依据调度判据式计算各条链路对应判据值，选择判据计算值最小的链路，对其赋予链路调度层最高的优先级并将其放在链路集合A中，并求出链路的信干噪比；

步骤3、如果这条链路的信干噪比或这组链路的信干噪比不满足信噪比计算式，将这条或这组链路从集合A中清除，返回步骤2；

步骤4、依据路由判据式计算各条链路的判据值，选择判据计算值最低的链路集合，对其赋予路由层最高的优先级并将其放在C中，并通过计算出链路的信干噪比；

步骤5、如果这条链路的信干噪比或这组链路的信干噪比不满足信干噪计算式，将这条或这组链路从集合C中清除，返回步骤4；

步骤6、如果选中的数据链路层链路集合A和选中的路由层链路集合C相同，那么选择链路集合A进行传输；

步骤7、如果选中的数据链路层链路集合A和路由层链路集合C完全不相同，并且A不属于D且C不属于B，那么选择链路集合A和C同时进行传输；

步骤8、如果选中的数据链路层链路集合A和路由层链路集合C不完全相同，删除A中属于D的链路并且删除C中属于B的链路，将链路集合A和C中剩余链路同时进行传输；

步骤9、判断与E中链路集合产生干扰的链路集合，将其加入到链路集合F中并设置为干扰链路；

步骤10、将E中的链路集合加入到链路集合G中，同时将E中的链路从集合L中移除；

步骤11、重复步骤2到步骤10直到链路集合G与链路集合L相等。

2.根据权利要求1所述的一种联合调度和路由的优化算法，其特征在于：步骤1所述的定义链路集合和初始状态，方法为：

定义A为数据链路层被选中的链路集合，B为与A中链路存在干扰的链路集合，C为路由层被选中的链路集合，D为与C中链路存在干扰的链路集合，E为经过判断可以同时进行传输的链路集合，F表示与E存在干扰的链路集合，G表示已经被选过的链路集合，L表示所有链路的集合，N表示算法运行的时隙个数，A、B、C、D、E，F，G初始均定义为空集，同时对功率进行设定，信噪比计算公式如（1）所示：

（1）

式中，（i, j）是指目标链路；下标索引k表示潜在的干扰源；P _i指节点i的发射功率；g _ij是指节点i到节点j的路径增益系数；N _j是指接收端节点j的噪声；另外每个节点对应的

值各不相同，该值定义了信干躁比的门限。

3.无线功率衰减与发送接收节点之间距离的次方成正比；根据不同的地理环境，

通常取值在[2, 4]之间；从节点i到节点j的衰减损耗定义为：

（2）

这里R _ij是节点i到节点j的距离，R ₀是一个常量。

4.每个节点必须在满足SINR最低门限的情况下才能传输，节点i的传输距离通过式（3）进行计算：

（3）

这里R _ij是网络中其他节点处于空闲状态，节点i能够传输的最大距离；我们假设每个节点要发送的数据包长度相同，从源节点到目的节点传输数据包的个数是

；这里i(m,n)是索引因子，当(m,n)是源节点和目的节点并且包括链路（i ,j）时，

为1，其余情况均为0。

5.根据权利要求1所述的一种联合调度和路由的优化算法，其特征在于：步骤2所述的数据链路层链路判据式计算，方法为：

依据调度判据式（4）计算各条链路对应判据值，选择判据计算值最小的链路，对其赋予链路调度层最高的优先级并将其放在链路集合A中，并通过（1）式求出链路的信干噪比；判决值L(i, j)可表示为，

（4）

其中，

，在这里，Q _ij是链路（i, j）的待发送数据包的队列长度；如果k=i或k=j或l=i或l=j，那么链路（k, l）与链路（i, j）发生阻塞；权重因子a和b是[0, 1]之间的值并且满足a+b=1。

6.在链路判据中，第一项将队列较长的链路赋予较高的优先级；第二项在同时激活的链路中，考虑邻居节点拥塞对链路造成的影响；我们倾向于将一个时隙分配给待发送数据包较多并且拥塞较少的链路，判据计算值越小说明链路的优先级越高；因为链路判据前后两项的值均小于1，这样总的链路判据值也在[0,1]之间；通过实验发现当a=0.5，b=0.5时网络的性能较好，因此本发明选用a=0.5，b=0.5。

7.根据权利要求1所述的一种联合调度和路由的优化算法，其特征在于：步骤4所述的网络层链路判据式计算，方法为：

依据路由判据式（5）计算各条链路的判据值，选择判据计算值最低的链路集合，对其赋予路由层最高的优先级并将其放在C中，并通过（1）式求出链路的信干噪比；D(i, j)可表示为：

（5）

这里d和e是权重因子，并且满足d+e=1；第一项的值正比于链路的阻塞数据包个数、反比于链路待传输的数据包个数；第二项正比于链路（i, j）之间的距离；R _max是链路能够传输的最大距离；链路的判据值计算结果越小，说明该链路的优先级越高；式（5）的第一项鼓励拥塞小并且数据包待传输个数多的链路优先传输，这样有利于吞吐量的提高；式（5）的第二项鼓励距离短的链路优先进行传输，这样可以在降低延迟的同时降低功率消耗；式（5）是对网络降低干扰增加吞吐量和降低时延减少功率消耗之间进行的折中；因为本设计主要考虑网络中干扰的下降和吞吐量的提高，因此选择d=0.9，e=0.1作为判据的值；通过判据式（4）和（5）中的Q _ij和Q _block建立起了路由层和数据链路层的关联，从而构建了本文提出的联合优化算法。

8.首先将链路判据值最低的链路赋予最高的优先级，同时为这些链路分配一个时隙；由于无线通信的半双工特性，一个节点在同一时隙不能同时和其他节点进行传输或接收数据，因此当链路（i, j）处于激活状态时，其他链路只要包括节点i或节点j都不能同时进行收发数据；接着对优先级第二高的链路进行调度并以此类推；每条激活链路必须满足信噪比的要求。

9.算法的基本思想就是在每个传输时隙，首先选出一条还没有传输过权重最大的链路加入到被选集合A中，然后在没有被选中过的链路中选出既不和集合A中的链路产生干扰又具有最大权重的链路也加入到选中集合A中；算法如此循环下去直到没有可加入的链路为止；于是在这个时隙，在选中集合A即当前时隙建立的链路组中的链路可以同时进行数据传输。