CN106507375A - 一种无线mesh网络的接入资源优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明针对无线mesh网络的接入资源难以实现灵活优化管理问题,通过建立接入端模糊负载均衡规则和进行接入端资源工程优化规划,实现无线mesh网络的接入资源优化管理。
Description
技术领域
本发明涉及通信网络领域,特别是涉及排队论,以及优化理论。
背景技术
目前,无线网络尤其是无线局域网(WLAN),在诸多领域已经得到了非常广泛的应用。现在应用较广的WLAN是单跳网络,终端通过无线接入点接入有线骨千网络中。但由于无线信号的传输范围十分有限,所以WLAN所能覆盖的范围较小,且只能架设在有线网络的边缘区域,因此部署成本较高。
无线多跳网络可以通过多个站点的中继传输来提供更大范围的无线网络覆盖,降低网络部署成本。无线MESH网络(Wireless MESH Network)正是在网络架构扁平化这一趋势下的逐步发展起来的,以移动Ad Hoc网络为基础进行不断改进和革新逐渐发展成为一种新的网络架构,具有巨大的发展潜力和良好的应用前景。移动Ad Hoc网络技术的研究与发展,最初是为满足军事应用的需要,以满足军队通信系统需要具备的抗毁性、自主性以及机动性。随着一些相关保密技术的对外公开并逐步转为民用,移动Ad Hoc网络技术已成为移动通信领域的研究热点。而目前应用较为广泛的无线局域网络基本为单跳网络,终端通过无线接入点接入有线网络,信号传输距离有限,覆盖范围小,架设在有线网络边缘,部署成本高,其并不适合直接应用于民用移动通信领域。
无线MESH网络技术,作为一种在Ad Hoc网络的基础上发展起来的、适用于民用通信领域的无线多跳网络技术便应运而生了。作为无线多跳网络的典型构架,未来促进无线通信领域各种网络环境融为一体的关键技术之一,MESH架构将成为新一代无线互联网络的核心网络主要架构模式。无线MESH网络(Wireless MESH Networks.WMN)最主要的特征是网络中各节点的分布特征为网状结构,具备节点自动发现、拓扑自主维护的能力,各节点间通过多跳路由的传输转发来实现相互间的通信联系以及接入到骨干网络设施中,最大的优势就是可以将常见的WLAN这样点状小范围无线网络扩展成能够覆盖像学校、办公楼宇、机场这样大范围无线“热区”。作为一种发展时间不长的新型网络结构,其在异构无线网络的回程骨干网及无线Internet最后一公里接入等应用中有着明显的优势,其多跳、高带宽高容量、灵活性好、健壮性强的特点使其可以作为现有无线通信技术的一种补充。不仅如此,无线MESH网络还具备传统的无线网络所不具备的动态扩展,自组网、自管理、自愈合等能力,可以高效快捷的构建较大规模的无线接入网络,无线mesh网络的结构示意图如图1所示。
目前,无线mesh网络的接入资源研究主要有信道干扰最小化多接口(multi-radio)多信道(multi-channel)无线MESH网络,其必须要解决的是,当一个节点的相邻区域内的多条链路在相同时间段内同时进行通信时,不可避免的会产生干扰,从而对网络性能产生不利影响。对于硬件,目前所釆用的网络设备中各节点均配备了多个能够独立工作彼此间不产生不良影响的接口,并且为各个接口配备了单独使用的物理层以及媒介访问控制层,即MAC。以此为基础,可以采用让各接口使用不同信道以避免传输冲突的方法,从而实现在同一冲突域内的各节点能够在相同时间段内进行通信传输,最终实现干扰最小化和吞吐量提升的目的。
对于软件,为解决不同链路间在同时间段内传输时产生的信道间干扰问题,WMN釆用增加信道资源的方法,即为网络提供多对正交信道资源,这样就可以保证在硬件基础上釆取的方法能够得以实现。这种在硬件条件上采用的软件解决办法对网络吞吐量的提升有极大益处。但实际上,信道资源终究是有限的,也就是说正交信道不是无限的,因此信道干扰依然是提升网络性能所要面对和解决的关键问题。
(2)节点负载均衡
网络中各节点的负载情况是不同的。过高的负载会导致该节点的工作效率下降,而过低的负载会导致网络资源利用率下降。因此如何合理的调整节点负载、有效的提高网络资源利用率是本算法设计的一个重要问题。
(3)网络状态动态掌握
无线MESH网络属于自组织无线网络,如何掌握网络最新的节点情况、信道分配情况、网络吞吐量、干扰情况等,对于网络重新进行信道分配、均衡负载、提高资源利用率有着极其重要的影响。因此如何动态的掌握网络当前状态也是本算法研究的一个重要内容。
因此,为实现无线mesh网络高效的传输能力,有必要建立接入资源优化机制。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:通过建立接入端模糊负载均衡规则和进行接入端资源工程优化规划,实现无线mesh网络的接入资源优化管理。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案包括以下步骤,如图2所示:
A、建立接入端模糊负载均衡规则;
B、进行接入端资源工程优化规划,其包括接入资源工程规划、建立接入端缓存资源优化模型以及相应的工程化等效求解。
所述步骤A中,接入端模糊负载均衡规则为:a.进行接入端初始化设置,并分别转至子步骤b和c;b.进行客户端扫描,建立客户端连接列表和进行客户端选择,并转至子步骤d;c.进行AP点扫描,并选择较低负载的AP点,并转至子步骤i;d.判断客户端所请求传输的业务流是否为实时业务流,若是实时业务流则转至子步骤e,反之则转至子步骤f;e.进行实时业务流控制,并转至子步骤g;f.进行非实时业务流控制,并转至子步骤h;g.;判断%AP是否大于非实时业务流门限,若大于非实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;h.;判断%AP是否大于实时业务流门限,若大于实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;i.获得AP点的状态变化信息;j.结束计算,如图3所示。
所述步骤A中,模糊控制具体步骤为:a.AP点将负载信息发送至模糊控制单元;b.模糊控制单元接收客户端发送的信号质量信息、截至时间丢失数目/丢包数目信息,并输出%AP_change;c.模糊控制单元进行接入资源优化,并选择合适的接入用户;d.接入用户向AP点发送切换帧请求;e.AP点向该准备接入的用户发送ACK确认帧,其中对于实时业务的门限值接入端容量的30%,对于非实时业务的门限值接入端容量的70%,如图4和图5所示。
所述步骤A中,接入端模糊负载均衡规则为:a.进行接入端初始化设置,并分别转至子步骤b和c;b.进行客户端扫描,建立客户端连接列表和进行客户端选择,并转至子步骤d;c.进行AP点扫描,并选择较低负载的AP点,并转至子步骤i;d.判断客户端所请求传输的业务流是否为实时业务流,若是实时业务流则转至子步骤e,反之则转至子步骤f;e.进行实时业务流控制,并转至子步骤g;f.进行非实时业务流控制,并转至子步骤h;g.;判断%AP是否大于非实时业务流门限,若大于非实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;h.;判断%AP是否大于实时业务流门限,若大于实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;i.获得AP点的状态变化信息;j.结束计算,如图6所示。
所述步骤B中,具体为:服务端扫描单元用于获取与某一特定接入端相连的所有用户端信息列表,该列表用于客户端选择和客户端性能测量,来自被选择的客户端的信息用于支撑模糊逻辑控制器,当某一客户端发送软实时业务流信息时,模糊逻辑控制器的输入变量为截止时间丢失数目。若被选择的节点发送非实时业务流,则输入变量为丢包数目,若%AP_change大于门限值,则客户端通过APs_Scan转移至某一较少负载接入点,其中NRT模糊逻辑控制器的输入为信号质量和丢包数目,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change;RT模糊逻辑控制器的输入为信号质量和截止时间丢失数目,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change,%AP_change为接入点变化比;模糊规则库共有9个规则,分别为:规则1.当截止时间丢失或丢包数低时且信号质量低时,CH值为中级;规则2.当截止时间丢失或丢包数低时且信号质量为中等时,CH值为高级;规则3.当截止时间丢失或丢包数低时且信号质量高时,CH值为低级;规则4.当截止时间丢失或丢包数为中等时且信号质量低时,CH值为低级;规则5.当截止时间丢失或丢包数为中级时且信号质量为中级时,CH值为中等;规则6.当截止时间丢失或丢包数为中级时且信号质量为高级时,CH值为高级;规则7.当截止时间丢失或丢包数为高级时且信号质量为低级时,CH值为高级;规则8.当截止时间丢失或丢包数为高级时且信号质量为中级时,CH值为低级;规则9.当截止时间丢失或丢包数为高级时且信号质量为高级时,CH值为中级;信号质量的取值范围为[-100dB,0dB],截止时间丢失的取值范围为[0,200],丢包数的取值范围为[0,200],CH的取值范围为[0,100%]。
所述步骤B中,接入端缓存资源优化模型为:
其中p1,+为状态转移概率,bi为竞争节点i的缓存使用量,πk为节点中队列长度为k的稳态概率,为竞争节点集合,其表示网络中的某一节点与其余M-1个节点处于接入资源竞争状态,N为网络节点集合,0≤k≤bi,π0,分别表示缓存处于空闲状态和满载状态的概率,ni为节点i的丢包代价,i为竞争节点标识,如图7所示。
所述步骤B中,进行工程化等效求解:
附图说明
图1无线mesh网络的结构示意图
图2无线mesh网络的接入资源优化流程示意图
图3接入资源优化流程示意图
图4面向实时业务流的模糊控制单元
图5面向非实时业务流的模糊控制单元
图6负载均衡流程示意图
图7接入端队列状态转移示意图
具体实施方式
为达到上述目的,本发明的技术方案如下:
第一步,建立接入端模糊负载均衡规则,具体为:接入端模糊负载均衡规则为:a.进行接入端初始化设置,并分别转至子步骤b和c;b.进行客户端扫描,建立客户端连接列表和进行客户端选择,并转至子步骤d;c.进行AP点扫描,并选择较低负载的AP点,并转至子步骤i;d.判断客户端所请求传输的业务流是否为实时业务流,若是实时业务流则转至子步骤e,反之则转至子步骤f;e.进行实时业务流控制,并转至子步骤g;f.进行非实时业务流控制,并转至子步骤h;g.;判断%AP是否大于非实时业务流门限,若大于非实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;h.;判断%AP是否大于实时业务流门限,若大于实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;i.获得AP点的状态变化信息;j.结束计算。
第二步,模糊控制具体步骤为:a.AP点将负载信息发送至模糊控制单元;b.模糊控制单元接收客户端发送的信号质量信息、截止时间内的丢包数/丢包数目信息,并输出%AP_change;c.模糊控制单元进行接入资源优化,并选择合适的接入用户;d.接入用户向AP点发送切换帧请求;e.AP点向该准备接入的用户发送ACK确认帧,其中对于实时业务的门限值接入端容量的30%,对于非实时业务的门限值接入端容量的70%。
第三步,接入端模糊负载均衡规则为:a.进行接入端初始化设置,并分别转至子步骤b和c;b.进行客户端扫描,建立客户端连接列表和进行客户端选择,并转至子步骤d;c.进行AP点扫描,并选择较低负载的AP点,并转至子步骤i;d.判断客户端所请求传输的业务流是否为实时业务流,若是实时业务流则转至子步骤e,反之则转至子步骤f;e.进行实时业务流控制,并转至子步骤g;f.进行非实时业务流控制,并转至子步骤h;g.;判断%AP是否大于非实时业务流门限,若大于非实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;h.;判断%AP是否大于实时业务流门限,若大于实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;i.获得AP点的状态变化信息;j.结束计算。
第四步,进行接入端资源工程优化规划,其包括接入资源工程规划、建立接入端缓存资源优化模型以及相应的工程化等效求解,具体为:服务端扫描单元用于获取与某一特定接入端相连的所有用户端信息列表,该列表用于客户端选择和客户端性能测量,来自被选择的客户端的信息用于支撑模糊逻辑控制器,当某一客户端发送软实时业务流信息时,模糊逻辑控制器的输入变量为截止时间丢失数目。若被选择的节点发送非实时业务流,则输入变量为丢包数目,若%AP_change大于门限值,则客户端通过APs_Scan转移至某一较少负载接入点,其中NRT模糊逻辑控制器的输入为信号质量和丢包数目,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change;RT模糊逻辑控制器的输入为信号质量和截止时间丢失数目,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change,%AP_change为接入点变化比;模糊规则库共有9个规则,分别为:规则1.当截止时间内的丢包数或丢包数低时且信号质量低时,CH值为中级;规则2.当截止时间内的丢包数或丢包数低时且信号质量为中等时,CH值为高级;规则3.当截止时间内的丢包数或丢包数低时且信号质量高时,CH值为低级;规则4.当截止时间内的丢包数或丢包数为中等时且信号质量低时,CH值为低级;规则5.当截止时间内的丢包数或丢包数为中级时且信号质量为中级时,CH值为中等;规则6.当截止时间内的丢包数或丢包数为中级时且信号质量为高级时,CH值为高级;规则7.当截止时间内的丢包数或丢包数为高级时且信号质量为低级时,CH值为高级;规则8.当截止时间内的丢包数或丢包数为高级时且信号质量为中级时,CH值为低级;规则9.当截止时间内的丢包数或丢包数为高级时且信号质量为高级时,CH值为中级;信号质量的取值范围为[-100dB,0dB],截止时间内的丢包数的取值范围为[0,200],丢包数的取值范围为[0,200],CH的取值范围为[0,100%],截止时间内的丢包数为实时业务流传输中的丢包数,丢包数为非实时业务流传输中的丢包数。
第五步,接入端缓存资源优化模型为:
其中p1,+为状态转移概率,bi为竞争节点i的缓存使用量,πk为节点中队列长度为k的稳态概率,为竞争节点集合,其表示网络中的某一节点与其余M-1个节点处于接入资源竞争状态,N为网络节点集合,0≤k≤bi,π0,πbi分别表示缓存处于空闲状态和满载状态的概率,ni为节点i的丢包代价,i为竞争节点标识。
第六步,进行工程化等效求解:
本发明提出了一种无线mesh网络的接入资源优化方法,通过建立接入端模糊负载均衡规则和进行接入端资源工程优化规划,实现无线mesh网络的接入资源优化管理。
Claims (7)
1.一种无线mesh网络的接入资源优化方法,通过建立接入端模糊负载均衡规则和进行接入端资源工程优化规划,实现无线mesh网络的接入资源优化管理,包括如下步骤:
A、建立接入端模糊负载均衡规则;
B、进行接入端资源工程优化规划,其包括接入资源工程规划、建立接入端缓存资源优化模型以及相应的工程化等效求解。
2.根据权利要求1的方法,对于所述步骤A其特征在于:接入端模糊负载均衡规则为:a.进行接入端初始化设置,并分别转至子步骤b和c;b.进行客户端扫描,建立客户端连接列表和进行客户端选择,并转至子步骤d;c.进行AP点扫描,并选择较低负载的AP点,并转至子步骤i;d.判断客户端所请求传输的业务流是否为实时业务流,若是实时业务流则转至子步骤e,反之则转至子步骤f;e.进行实时业务流控制,并转至子步骤g;f.进行非实时业务流控制,并转至子步骤h;g.;判断%AP是否大于非实时业务流门限,若大于非实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;h.;判断%AP是否大于实时业务流门限,若大于实时业务流门限,则转至子步骤i,反之则转至子步骤b;i.获得AP点的状态变化信息;j.结束计算,其中%AP为业务流量与接入端容量的比值。
3.根据权利要求1的方法,对于所述步骤A其特征在于:模糊控制具体步骤为:a.AP点将负载信息发送至模糊控制单元;b.模糊控制单元接收客户端发送的信号质量信息I、截至时间内的丢包数目D1、平均丢包数目D2,并输出%AP_change;c.使用模糊控制单元进行接入资源优化,并选择合适的接入用户;d.接入用户向AP点发送切换帧请求;e.AP点向该准备接入的用户发送ACK确认帧,其中对于实时业务的门限值为接入端容量的30%,对于非实时业务的门限值为接入端容量的70%,%AP_change为业务流量与接入端容量的比值变化量。
4.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:具体为:服务端扫描单元用于获取与某一特定接入端相连的所有用户端信息列表,该列表用于客户端选择和客户端性能测量,使用来自被选择的客户端的信息用于支撑模糊逻辑控制器的动作,当某一客户端发送实时业务流信息时,模糊逻辑控制器的输入变量为D1,若被选择的节点发送非实时业务流,则输入变量为D2,若%AP_change大于门限值,则客户端通过APs_Scan转移至某一较少负载接入点,其中输入为非实时业务流的模糊逻辑控制器的输入为信号质量I和D2,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change;输入为实时业务流的模糊逻辑控制器的输入为信号质量I和D1,模糊逻辑控制器的输出为%AP_change。
5.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:模糊规则库共有9个规则,分别为:规则1.当D1或D2低时且信号质量低时,CH值为中级;规则2.当D1或D2低时且信号质量为中等时,CH值为高级;规则3.当D1或D2低时且信号质量高时,CH值为低级;规则4.当D1或D2为中等时且信号质量低时,CH值为低级;规则5.当D1或D2为中级时且信号质量为中级时,CH值为中等;规则6.当D1或D2为中级时且信号质量为高级时,CH值为高级;规则7.当D1或D2为高级时且信号质量为低级时,CH值为高级;规则8.当D1或D2为高级时且信号质量为中级时,CH值为低级;规则9.当D1或D2为高级时且信号质量为高级时,CH值为中级;信号质量的取值范围为[-100dB,0dB],D1或D2的取值范围为[0,200],丢包数的取值范围为[0,200],CH的取值范围为[0,100%],CH值为低级时的取值范围为[0,33%],CH值为中级时的取值范围为[34%,70%],CH值为高级时的取值范围为[71%,100%],D1或D2为高级的取值范围为[120,200],D1或D2为中级的取值范围为[80,119],D1或D2为低级的取值范围为[0,79],信号质量为高级的取值范围为[-30dB,0dB],信号质量为中级的取值范围为[-60dB,-31dB],信号质量为低级的取值范围为[-100dB,-61dB]。
6.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:接入端缓存资源优化模型为:
其中p1,+为状态转移概率,bi为竞争节点i的缓存使用量,πk为节点中队列长度为k的稳态概率,为竞争节点集合,其表示网络中的某一节点与其余M-1个节点处于接入资源竞争状态,N为网络节点集合,0≤k≤bi,π0,分别表示缓存处于空闲状态和满载状态的概率,ni为节点i的丢包代价,i为竞争节点标识。
7.根据权利要求1的方法,对于所述步骤B其特征在于:进行工程化等效求解:
。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN201610919688.2A CN106507375A (zh) | 2016-10-21 | 2016-10-21 | 一种无线mesh网络的接入资源优化方法 |
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Publications (1)
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN109327848A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-02-12 | 天津大学 | 一种采用迫零波束赋形的无线缓存资源优化方法 |
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2016
- 2016-10-21 CN CN201610919688.2A patent/CN106507375A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN109327848A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-02-12 | 天津大学 | 一种采用迫零波束赋形的无线缓存资源优化方法 |
CN109327848B (zh) * | 2018-09-12 | 2021-08-13 | 天津大学 | 一种采用迫零波束赋形的无线缓存资源优化方法 |
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