WO2014101443A1 - 认知无线网络拓扑重构方法及系统 - Google Patents

认知无线网络拓扑重构方法及系统 Download PDF

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WO2014101443A1
WO2014101443A1 PCT/CN2013/082074 CN2013082074W WO2014101443A1 WO 2014101443 A1 WO2014101443 A1 WO 2014101443A1 CN 2013082074 W CN2013082074 W CN 2013082074W WO 2014101443 A1 WO2014101443 A1 WO 2014101443A1
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topology
node
information
reconstruction
cognitive
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PCT/CN2013/082074
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冯志勇
张平
贺倩
张奇勋
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北京邮电大学
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00—Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18—Network planning tools
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/04—Arrangements for maintaining operational condition

Definitions

  • the present invention relates to the field of wireless network transmission, and in particular, to a cognitive wireless network topology reconstruction method and system. Background technique
  • Cognitive radio technology introduces the concept of cognitive users, allowing cognitive users to make opportunistic opportunities when the licensed band is idle, thus providing a solution to bridge the gap between limited spectrum resources and huge demands.
  • Cognitive radio technology improves spectrum utilization by adopting mechanisms such as spectrum sensing, dynamic spectrum allocation, and dynamic spectrum sharing.
  • cognitive radio's unique perception, reasoning, learning, and adaptability make cognitive wireless networks more complex and difficult to manage than traditional networks.
  • the network isomerization and dynamization brought by the development of the wireless network and the various wireless access standards and complex spectrum allocation forms that the future wireless communication must face, so that the cognitive wireless network management and performance improvement It is even more difficult.
  • topology reconstruction technology as a key technology in cognitive wireless networks, plays an important role in supporting data transmission between heterogeneous networks, adapting to time-varying dynamic environments and managing joint resource allocation in different frequency bands. .
  • the topology management and routing mechanism for heterogeneous network environments considers the impact of spectrum heterogeneity on cognitive wireless networks, and increases the throughput of heterogeneous coexistence systems by facilitating transmission from users.
  • the impact of node mobility on the entire topology and routing is not taken into account.
  • there are some studies on topology inference and reset based on the consideration that node mobility affects link connectivity, but the influence of unequal distribution of spectrum resources on topology is ignored.
  • the available channel resources are time-varying and can only be used opportunistically.
  • the channel change will change the topology: 2) Dynamic node Movement causes the connectivity of the network to change constantly, resulting in network topology changes. 3)
  • the on-demand routing of different network-aware users needs to take into account the characteristics of different networks for link connection, which may need to be changed.
  • the original topology can complete the data transmission; 4)
  • the frequent channel switching between different channels will bring serious handover and affect network performance; 5)
  • the global topology information cannot be accurately learned; 6)
  • the user needs to avoid Interference with the primary user, in the primary use When the user appears, there will be a backoff delay. Summary of the invention
  • the technical problem to be solved by the present invention is: how to provide a cognitive wireless network topology reconstruction method and system capable of combining spectrum resource allocation and channel according to characteristics of dynamic, mobility, and isomerization in a cognitive wireless network
  • the capacity and delay characteristics are used to make topological reconstruction decisions of cognitive wireless networks, making the reconstruction decision more optimized, comprehensive and effective.
  • the present invention provides a cognitive wireless network topology reconstruction method, the method comprising the steps -
  • S1 acquires network topology information by using cognitive network tomography technology according to the wireless environment and wireless parameter information;
  • S2 acquires influencing factors of the wireless network topology according to network topology information, including the mobility of the node and the dynamic allocation of the spectrum resources. ;
  • S5 performs topology reconstruction according to the topology reconstruction scheme.
  • the network topology information in step S1 includes: fault node information, neighbor node information, and link delay information.
  • the calculation method of the link delay information is:
  • the source end sends a measurement packet equal to the number of child nodes, and the transmission time interval between the measurement packets is ⁇ ', and the measurement packet is calculated.
  • the difference between the time interval of arrival and ⁇ is the link delay information.
  • the source sender sends the measurement packet, and the measurement packet is transmitted and forwarded between the nodes, and the comparison packet is compared.
  • the link delay information is calculated.
  • the method for obtaining the faulty node information is: in the process of measuring packet delivery, if the node does not receive the measurement packet, the node is a faulty node.
  • the method for obtaining the mobility of the node in the step S2 is: performing multiple measurements on the position of the node, and comparing the measured position changes of the nodes between different topologies to obtain the speed of the node moving.
  • step S2 the dynamic allocation of the spectrum resources is used to ensure that the primary user transmission is uninterrupted and the information transmitted between the cognitive users is uninterrupted.
  • the performance indicators in step S3 include: channel transmission capability and delay characteristics.
  • the invention also provides a cognitive wireless network topology reconstruction system, which comprises: a topology information collection and processing module, and utilizes cognitive network tomography according to a wireless environment and wireless parameter information. Obtaining network topology information and determining the location of the point based on the topology information analysis;
  • the topology reconstruction strategy customization module is used for comprehensively analyzing the mobility of the node and the dynamic allocation of the spectrum resources to extend the performance index of the hook to the network optimization target, and form a topology reconstruction decision;
  • the topology reconstruction management and execution module uses dry management and execution topology reconstruction decisions.
  • the topology information collection and processing module specifically includes: a topology information collection module, configured to acquire network topology information by using a cognitive network tomography technology according to a wireless environment and wireless parameter information;
  • a node location analysis and determination module is used to identify a node location by using a cognitive network tomography technique; a data storage module, and a storage network topology information and node location information.
  • the topology reconstruction policy customization module specifically includes:
  • a node mobility analysis module configured to analyze node mobility
  • a radio resource management module configured to analyze dynamic allocation of spectrum resources for data transmission
  • a topology performance calculation module configured to analyze performance indicators achieved by the topology hook
  • the optimization target formulation and optimization calculation module is configured to optimize the target and optimize the performance of the node, the dynamic allocation of the spectrum resource of the data transmission, and the performance index achieved by the reconstruction;
  • a topology reconstruction decision making module is used to generate a topology reconstruction decision.
  • the cognitive wireless network topology reconstruction method and system of the present invention fully considers the characteristics of dynamic, mobility, and isomerization in cognitive wireless networks, and allocates them to spectrum resources, channel capacity, and delay characteristics.
  • the combination of topological reconstruction of cognitive wireless networks makes the reconstruction decision more optimized, comprehensive and effective, and is conducive to data transmission in wireless networks.
  • a cognitive wireless network topology reconstruction method is shown in FIG. 1 , and the method includes the following steps:
  • the SI acquires network topology information by using cognitive network tomography according to the wireless environment and wireless parameter information;
  • S2 acquires the influencing factors of the wireless network topology according to the network topology information, including the mobility of the node and the dynamic allocation of the spectrum resources.
  • S5 performs topology reconstruction according to the topology reconstruction scheme.
  • cognitive network tomography uses multicast and multicast protocols to pass measurement packets.
  • the network topology information in step S1 includes: fault node information, neighbor node information, and link delay information.
  • the calculation method of the link delay information is:
  • the source sends a measurement packet equal to the number of child nodes, and the transmission interval between measurement packets is ⁇ ', and the difference between the time interval when the measurement packet arrives and ⁇ 7' is obtained.
  • Road delay information
  • the source sender sends the measurement packet, and the measurement packet is transmitted and forwarded between the nodes, and the link extension information is obtained by comparing the measurement packets to the intersection.
  • a node When a node receives a packet, it knows that it is in the entire topology, because the nodes in the same layer receive the same package. If the interval between packets received by a node is greater than ⁇ , then the extra time is the delay of the entire link. If a node does not receive the packet, it means that the above node fails to pass the data.
  • the information of the local topology including the faulty node information, the neighbor node information, and the link delay information can be obtained after analysis by the cognitive network tomography technique.
  • the method for obtaining the mobility of the node in step S2 is: based on the obtained topology information, the location of each local node can be obtained, and after performing multiple tracebacks, the comparison between different topologies through the traceability can also be Obtaining the position change of the node, and obtaining the speed of the node movement, the specific algorithm is - setting the neighbor node set of the node i to the available forwarding node defining the i & the ij can - establish the link
  • the transmission radius can be calculated as follows: n f -32.4 -20; g
  • ft is the transmit power of the node, which is the carrier frequency. It is only possible to establish a link between two points when the distance ⁇ between two points is less than r. As shown in Fig. 4, it is assumed that the initial distance between the node and . / is measured at time ⁇ and the coordinates are respectively and ( ⁇ .' ⁇ ), respectively, moving at the speed of ⁇ and ⁇ , respectively ; the time coordinate change is ( ' ) with
  • Step S2 in the reconstruction of the reconstruction is not only to counter the mobility of the node but also to allocate the appropriate spectrum resources for data transmission, and the appropriate is not only to ensure that the primary user transmission is not disturbed, but also to ensure that information is not transmitted between cognitive users. Intermittent.
  • the link to f can use the channel
  • topology reconfiguration will bring about performance improvement.
  • two aspects are mainly considered: selecting a transmitting node and a receiving node with excellent channel transmission capability to connect into a link, The data transmission rate on the link is fast. The second is to select the link with better delay characteristics, first calculate the delay characteristics of each candidate link, and then the link with better delay characteristics becomes the topology. Part of the completed topology.
  • the specific method for analyzing the channel capability is: using the Shannon formula ⁇ - ⁇ j-l
  • the bandwidth is the noise density, "is the number of nodes, is the node transmission power.
  • the capacity in the Shannon formula actually represents the data transmission rate.
  • the calculation method of the ⁇ -delay feature in topology reconstruction is: ⁇ f( Dela y Q os - ⁇ DelayJ ⁇ ) Among them, Z3 ⁇ 4/ ⁇ e .
  • Step S4 In the formation of the extension decision-making scheme, all the factors mentioned above are integrated, and finally the - optimization scheme is adopted, and the reconstruction scheme is:
  • the optimization goal is / ; , this matrix stores the topology structure, and the final topology reconstruction decision is stored in this matrix.
  • Step S5 Through this result, the topology is adjusted according to the arrangement of the matrix, and the entire reconstruction process is completed.
  • a cognitive wireless network topology reconstruction system according to an embodiment of the present invention is shown in FIG. 2.
  • the system includes: a topology information collection and processing module 11 that acquires a network by using cognitive network tomography technology according to a wireless environment and wireless parameter information. Topology information, and determining the location of the node according to the topology information analysis;
  • the topology reconstruction strategy customization module 12 is configured to comprehensively analyze the mobility of the node, the dynamic allocation of the spectrum resource, the performance index achieved by the topology reconstruction, and the network optimization goal, and form a topology reconstruction decision:
  • Topology Reconfiguration Management and Execution Module 3. Used to manage and execute topology reconstruction decisions.
  • the topology information collection and processing module specifically includes: a topology information collection module 111, configured to acquire network topology information by using a network tomography technology according to a wireless environment and wireless parameter information;
  • the node location analysis and determination module 1 12 is configured to determine a node location by using cognitive network tomography technology; and the data storage module i i3 is configured to store network topology information and node location information.
  • the topology reconstruction policy customization module specifically includes: The topology reconstruction decision making module 121 is configured to generate a topology reconstruction decision.
  • a node mobility analysis module 122 configured to analyze mobility of the node
  • radio resource management module 123 configured to analyze dynamic allocation of spectrum resources for data transmission
  • the topology performance calculation module 124 is configured to analyze performance indicators achieved by the topology reconstruction
  • the optimization target formulation and optimization calculation module 125 is configured to optimize the target and optimize the performance of the node, the dynamic allocation of the spectral resources of the data transmission, and the performance index achieved by the reconstruction.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种认知无线网络拓扑重构方法及系统，该方法包括步骤：S1根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像技术获取网络拓扑信息；S2根据网络拓扑信息获取无线网络拓扑的影响因素，所述影响因素包括节点的移动性和频谱资源的动态分配；S3分析扑重构达成的性能指标；S4将所述影响因素与性能指标相结合进行分析，形成拓扑重构方案；S5根据拓扑重构方案进行拓扑重构。采用本发明的认知无线网络拓扑重构方法及系统充分考虑了认知无线网络中的动态性、移动性、异构化等特性，并将其与频谱资源的分配、信道容量以及时延特性相结合生成认知无线网络的拓扑重构，使得重构决策更加优化、全面和有效。

Description

认知无线网络拓扑重构方法及系统
技术领域
本发明涉及无线网络传输领域， 特别涉及一种认知无线网络拓扑重构方法及系统。 背景技术
传统无线频谱资源的低利用率和当前巨大的频谱需求之间的矛盾促成了认知无线电 技术的产生。认知无线电技术引入认知用户的概念，允许认知用户在授权频段空闲时进行 机会式的使 ，从而为弥合有限频谱资源和巨大需求之间的缺口提供解决方案。认知无线 电技术通过采用诸如频谱感知，动态频谱分配以及动态频谱共享等机制进行频谱利用率的 提升。但是认知无线电特有的感知， 推理， 学习以及适应能力使得认知无线网络比传统网 络更加复杂和难以管理。同时无线网络发展迸程带来的网络异构化和动态化以及未来的无 线通信所必须要面对的多种无线接入标准和复杂的频谱分配形式，使得认知无线网络管理 与性能提升变得更加困难。在这种情况下，拓扑重构技术作为认知无线网络中的一项关键 技术对于支持异构网络之间的数据传输,适应时变的动态环境和管理不同频带联合资源分 配起到了重要的作用。
有针对异构网络环境下的拓 卜管理与路由选择机制考虑了频谱异构性给认知无线网 络带来的影响，并且通过从用户协助传输提高了异构共存系统的吞 ¾量，然而却没有考虑 到节点的移动性对整个拓扑和路由的影响。另外的还存在基于动态频谱分配的拓 ί卜与路由 管理机制能够很好的解决频谱资源的变化所带来的拓并变化问题,但是却相应的简化了应 用场景，没有考虑复杂的异构环境。同时还存在一些在考虑了节点移动性会影响链路连通 性的基础上进行了拓扑推断和重置的研究，但是忽视了频谱资源的不均等分配对拓扑产生 的影响。
综上所述， 拓 卜重构在认知无线环境中的数据传输中存在以下问题： 1 ) 可用信道资 源是时变的， 只能机会性的使用， 信道的改变会改变拓扑： 2) 节点动态的移动使得网络 的连通性一直产生变化， 从而导致网络拓朴变化； 3) 在异构环境中， 不同网络认知用户 的按需路由需要考虑到不同网络的特性进行链路连接,这可能需要改变原有拓扑结构才能 完成数据传输； 4) 节点频繁在不同信道之间进行信道切换会带来严重的切换^延， 影响 网络性能； 5)全局拓 卜信息无法准确获知； 6)从用户需要避免对主用户的干扰， 在主用 户出现时会产生退避时延。 发明内容
(一） 要解决的技术 ^题
本发明要解决的技术问题是:如何提供一种认知无线网络拓扑重构方法及系统能够根 据认知无线网络中的动态性、移动性、异构化等特性， 结合频谱资源的分配、信道容量以 及时延特性进行认知无线网络的拓扑重构决策， 使得重构决策更加优化、 全面和有效。 为解决上述技术问题，本发明提供了一种认知无线网络拓 卜重构方法，该方法包括歩 骤-
S1 根据无线环境和无线参数信息， 利用认知网络层析成像技术获取网络拓扑信息； S2 根据网络拓扑信息获取无线网络拓扑的影响因素， 所述影响因素包括节点的移动 性和频谱资源的动态分配；
S3 分析扑重构达成的性能指标；
S4 将所述影响因素与性能指标相结合进行分析， 形成拓扑重构方案；
S5 根据拓扑重构方案迸行拓扑重构。
优选的， 步骤 S1中所述网络拓 卜信息包括： 故障节点信息， 邻居节点信息以及链路 时延信息。
优选的， 所述链路时延信息的计算方法为： 在单播模式下， 源端发送与子节点的数量 相等的测量包， 测量包之间的发送时间间隔为 ΔΖ' , 通过计算测量包到达时的时间间隔与 ΔΓ之间的差值得到链路时延信息； 在多播模式下， 源发送端发送测量包， 测量包在各个 节点之间传递并转发， 通过比较测量包到达^间计算得到链路时延信息。
优选的， 所述故障节点信息获得的方法为： 在测量包传递过程中， 如果节点没有收到 测量包， 那么该节点为故障节点。
优选的， 步骤 S2中所述节点的移动性的获取方法为： 对节点的位置进行多次测量， 通过对比测量出的不同拓扑之间的节点的位置变化， 得到节点移动的速度。
优选的， 步骤 S2中通过所述频谱资源的动态分配来保证主用户传输不受干扰和认知 用户之间传递信息不间断。
优选的， 步骤 S3中所述性能指标包括： 信道传输能力和时延特性。
本发明还提供一种认知无线网络拓扑重构系统， 该系统包括- 拓扑信息收集与处理模块，根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像技 术获取网络拓朴信息， 并根据拓朴信息分析确定 点位置；
拓扑重构策略定制模块，用于综合分析节点的移动性、频谱资源的动态分配以拓 重 钩达成的性能指标为网络优化目标， 形成拓扑重构决策；
拓扑重构管理与执行模块， 用干管理和执行拓扑重构决策。
优选的， 所述拓扑信息收集与处理模块具体包括- 拓扑信息采集模块，用于根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像技术 获取网络拓扑信息；
节点位置分析与确定模块， 用于利 认知网络层析成像技术确定节点位置； 数据存储模块， ^于存储网络拓扑信息和节点位置信息。
优选的， 所述拓扑重构策略定制模块具体包括；
节点移动性分析模块， 用于分析节点的移动性；
无线资源管理模块， 用于分析数据传输的频谱资源的动态分配；
拓扑性能计算模块， 用于分析拓朴重钩达成的性能指标；
优化目标制定与优化计算模块，用于对所述节点的移动性、数据传输的频谱资源的动 态分配和 卜重构达成的性能指标进行优化目标和优化计算；
拓扑重构决策制定模块， 于生成拓 卜重构决策。
(三） 有益效果
采 本发明的认知无线网络拓扑重构方法及系统充分考虑了认知无线网络中的动态 性、移动性、异构化等特性， 并将其与频谱资源的分配、信道容量以及时延特性相结合生 成认知无线网络的拓扑重构， 使得重构决策更加优化、全面和有效， 有利于无线网络的数 据传输。 附图说明
Figure imgf000005_0001
具体实施方式
下面结合 i 图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施飼用 于说明本发明， 但不用来限制本发明的范围。
本发明实施例的一种认知无线网络拓 ί卜重构方法如图 1所示， 该方法包括歩骤： SI 根据无线环境和无线参数信息， 利用认知网络层析成像技术获取网络拓扑信息； S2 根据网络拓扑信息获取无线网络拓扑的影响因素， 所述影响因素包括节点的移动 性和频谱资源的动态分配-
S3 分析扑重构达成的性能指标；
S4 将所述影响因素与性能指标相结合进行分析， 形成拓扑重构方案；
S5 根据拓 ί卜重构方案进行拓扑重构。
步骤 S i中采用认知网络层析成像技术减少了探测包的数量和长度， 以避免产生拥堵 和资源的浪费； 其次由于认知无线网络具有异构性， 各个异构网络可以支持的协议不同， 考虑多播和单播协议在大多数网络中都被支持,所以认知网络层析成像技术采用多播和単 播协议迸行测量包的传递。
步骤 S1中所述网络拓扑信息包括： 故障节点信息， 邻居节点信息以及链路时延信息。 所述链路时延信息的计算方法为：
在单播模式下，源端发送与子节点的数量相等的测量包，测量包之间的发送时间间隔 为 ΔΖ' , 通过计算测量包到达时的时间间隔与 Δ7'之间的差值得到链路时延信息；
在多播模式下， 源发送端发送测量包， 测量包在各个节点之间传递并转发， 通过比较 测量包到达^间计算得到链路^延信息。
某一个节点收到包时就会知道自己处于整个拓扑结构中的位置，因为同一层的节点收 到包的^间是相同的。 而如果某一个节点收到的包之间的间隔大于 ΔΓ那么这段多出来的 时间就是整条链路的 ^延。而如果某一个节点没有收到包，那么就意味着上面一个节点出 现故障无法迸行数据传递。
这样在经过认知网络层析成像技术的分析后局部拓扑的信息，包括故障节点信息，邻 居节点信息以及链路时延信息就都可以获得了。
步骤 S2中所述节点的移动性的获取方法为： 基于已得到的拓扑信息可以得到当前局 部各个节点的位置，在进行多次溯量后，通过溯量出的不同拓扑之间的对比还可以得到节 点的位置变化， 得出节点移动的速度， 其具体算法为- 设定节点 i的邻居节点集合为 定义 i的可用转发节点 & 贝 ij有- 间可建立链路
Figure imgf000006_0001
假定每个节点发射功率是相同的，且环境中噪声一定，那么当节点之间的距离大于传 输圈半径时， 两个节点将无法接收到对方消息， 两点之间的链路将无法建立。该传输半径 可以†算如下： nf-32.4 -20;g
r = 10 20
其中 ft为节点 的发射功率， 为载波频率， 只有当两点之间的距离 ί 小于 r时两 点之间才可能建立链路。如图 4所示，假定在 ^时刻测量到节点 与. /之间初始距离为 且 坐标分别为 和（^。'^) ,分别以 ^和^速度移动，在 ;时刻坐标变动为（ ' )和
, 两节点之间距离变为 , 那么 v;和 V,可计算如下： 。）
Figure imgf000007_0001
那么可以推导出在 时刻节点 i与 ./之间的距离为：
dLj = ^t/,2 + ― cos ΘΫ (t;― ί0 f
设定 η = 那么 < r的概率可计算如下： &fT < r
Figure imgf000007_0002
2j
Ts < ~ --- }
、 v, - vir cos Θ '
表明链路的稳定性与节点移动速度的大小，： 以及时间都有关系， 因此将上式在做 拓扑重构决策时是一个重要的约束条件。
歩骤 S2中拓 卜重构不仅要对抗节点的移动性还要分配合适的频谱资源给数据传输， 而合适不仅体现在要保证主用户传输不受千扰同时还要保证认知用户之间传递信息不间 断。 从以上两方面出发后推导出能在两方面取得平衡的方案， 其具体方法为：
首先定义节点 与 ^之间的链路 ^ 如下：
_ik ,到 f的链路可使用信道
¾
Figure imgf000007_0003
, 其他
保护主用户的角度出发， 要保证主用户不受千扰， 频谱分配的问题表示如下-
^ 匪∑∑
s-ΐ. (^ ~?7) < ^V i, G ^, / = ! .../
其中? /为认知用户到主用户的路径损耗， ^为主用户所能承受的最大千扰阈值。 保 证认知 ^户的数据传输质量的角度出发，要保证认知用户的信嗓比能够维持在一定的水平 上， 那么频谱分配的 题表示如 ： U - arg max ^ ^
Figure imgf000008_0001
V if e. F;,i,j - 1, 其中 ^为噪声， ∑ 代表由其他认知用户产生的共道千扰， 代表主 ¾户对 认知用户的千扰， "γ为预定的信噪比阈值。
在考虑这两种情况的基础上， 动态频谱分配问题表示如下：
Figure imgf000008_0002
s . (Λ― η) < ς,\/' i.≡ Fri ~ L. J;
Figure imgf000008_0003
V if e. F^i - 1,,,/
K
^ <LV -1.,/ /-1.,.A . -h , < h V "- - \ e F, , / = 1..,/， L, 、
在考虑了上述几个因素之外还要考虑拓扑重构是否会带来性能上的提升， 步骤 S3中 主要考虑两个方面：选取信道传输能力优秀的发送节点和接收节点连接成链路，在这条链 路上数据传输速率会很快；第二是选取时延特性较好的链路，首先计算各候选链路的时延 特性， 然后具有比较好的时延特性的链路成为拓扑重构完成的拓扑的一部分。
所述分析信道能力的具体方法为： 使用香农公式 ϊ-Ι j-l
其中， 是带宽， 是噪声密度， 《是节点个数， 是节点传输功率。 香农公式中 的容量其实代表的就是数据的传输速率。
拓扑重构中^延特性的 算方法为： ：∑∑ f(DelayQos -∑∑ DelayJ^ ) 其中， Z¾/^e。 是时延方面的 QoS要求， Dday:;是节点 i到节点 j之间的传输时延而 函数 /(.)可以定义为： f (u) '
" ' [0 Jf u < 0
其代表只有 到 之间的链路传输时延达到了 QoS的要求才有可能进行连接。
歩骤 S4在形成拓 决策方案中， 对以上提到的所有因素进行整合， 最后得到- 优化方案， 重构方案：
Figure imgf000009_0001
其中优化目标是 / ; ， 这个矩阵存储着拓扑结构， 最终要得到的拓 ί卜重构决策就在这 个矩阵中存储。
歩骤 S5通过此结果， 按照该矩阵的安排进行拓扑调整， 完成了整个重构过程。 本发明实施例的一种认知无线网络拓 卜重构系统如图 2所示， 该系统包括： 拓扑信息收集与处理模块 11 ,根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像 技术获取网络拓扑信息， 并根据拓扑信息分析确定节点位置；
拓扑重构策略定制模块 12, 用于综合分析节点的移动性、频谱资源的动态分配、拓扑 重构达成的性能指标和网络优化目标， 形成拓朴重构决策：
拓扑重构管理与执行模块】 3， 用于管理和执行拓 卜重构决策。
所述拓扑信息收集与处理模块具体包括 - 拓扑信息采集模块 111 , 用于根据无线环境和无线参数信息， 利 认知网络层析成像 技术获取网络拓扑信息；
节点位置分析与确定模块 1 12, 用于利用认知网络层析成像技术确定节点位置； 数据存储模块 i i3, 用于存储网络拓扑信息和节点位置信息。
所述拓扑重构策略定制模块具体包括： 拓扑重构决策制定模块 121， 用于生成拓扑重构决策；
节点移动性分析模块 122, 用于分析节点的移动性；
无线资源管理模块 123， 用于分析数据传输的频谱资源的动态分配；
拓扑性能计算模块 124, 用于分析拓扑重构达成的性能指标；
优化目标制定与优化计算模块 125, 用于对所述节点的移动性、 数据传输的频谱资源 的动态分配和 卜重构达成的性能指标进行优化目标和优化计算。
以上实施方式仅 ^于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术 人员， 在不脱离本发明的精神和范围的情况下， 还可以做出各种变化和变型， 因此所有等 同的技术方案也属于本发明的范畴， 本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims

权利要求书
1、 一种认知无线网络拓扑重构方法， 其特征在于， 该方法包括步骤- S1 根据无线环境和无线参数信息， 利用认知网络层析成像技术获取网络拓扑信息； S2 根据网络拓扑信息获取无线网络拓扑的影响因素， 所述影响因素包括节点的移动 性和频谱资源的动态分配；
S3 分析拓 卜重构达成的性能指标；
S4 将所述影响因素与性能指标相结合进行分析， 形成拓扑重构方案；
S5 根据拓扑重构方案迸行拓扑重构。
2、 权利要求 i所述的认知无线网络拓扑重构方法， 其特征在于， 歩骤 S1中所述网络 拓扑信息包括： 故障节点信息， 邻居节点信息以及链路时延信息。
3、权利要求 2所述的认知无线网络拓扑重构方法， 其特征在于， 所述链路时延信息的 †算方法为： 在单播模式下， 源端发送与子 点的数量相等的测量包， 测量包之间的发送 时间间隔为 ΔΓ , 通过计算测量包到达时的时间间隔与 Δ7'之间的差值得到链路时延信息； 在多播模式下， 源发送端发送测量包， 测量包在各个节点之间传递并转发， 通过比较测量 包到达时间计算得到链路时延信息。
4、权利要求 3所述的认知无线网络拓扑重构方法， 其特征在于， 所述故障节点信息获 得的方法为： 在测量包传递过程中， 如果节点没有收到测量包， 那么该节点为故障节点。
5、 权利要求 I所述的认知无线网络拓 卜重构方法， 其特征在于， 步骤 S2中所述节点 的移动性的获取方法为：对节点的位置迸行多次测量，通过对比测量出的不同拓扑之间的 节点的位置变化， 得到节点移动的速度。
6、 权利要求〗所述的认知无线网络拓朴重构方法， 其特征在于， 歩骤 S2中通过所述 频谱资源的动态分配来保证主用户传输不受干扰和认知用户之间传递信息不间断。
7、 权利要求〗所述的认知无线网络拓朴重构方法， 其特征在于， 歩骤 S3中所述性能 指标包括： 信道传输能力和时延特性。
8、 一种认知无线网络拓 卜重构系统， 其特征在于， 该系统包括- 拓扑信息收集与处理模块，根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像技 术获取网络拓 卜信息， 并根据拓 卜信息分析确定节点位置；
拓扑重构策略定制模块，用于综合分析节点的移动性、频谱资源的动态分配并以拓扑 重构达成的性能指标为网络优化目标， 形成拓 ί卜重构决策；
拓扑重构管理与执行模块， 用于管理和执行拓扑重构决策。
9、权利要求 7所述的认知无线网络拓扑重构系统， 其特征在于， 所述拓扑信息收集与 处理模块具体包括：
拓扑信息采集模块，用于根据无线环境和无线参数信息，利用认知网络层析成像技术 获取网络拓扑信息；
节点位置分析与确定模块， 用于利 ]¾认知网络层析成像技术确定节点位置； 数据存储模块， 于存储网络拓 ί卜信息和节点位置信息。
10、 权利要求 7所述的认知无线网络拓 卜重构系统， 其特征在于，
所述拓扑重构策略定制模块具体包括：
节点移动性分析模块， 用于分析节点的移动性；
无线资源管理模块， ^于分析数据传输的频谱资源的动态分配；
拓扑性能†算模块， ffl于分析拓扑重构达成的性能指标；
优化目标制定与优化计算模块，用于对所述节点的移动性、数据传输的频谱资源的动 态分配和朴重钩达成的性能指标进行优化目标和优化计算：
拓扑重构决策制定模块， 于生成拓 卜重构决策。
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