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国际计算机与通信工程创新研究杂志

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无线自组织网络中功率控制和路由的混合调度

A.Vidya, N.Tamilselvi
  1. 印度哥印拜陀Kaniyur公园海事学院计算机科学系讲师
  2. 印度哥印拜陀市n.g.p艺术与科学学院计算机科学系助理教授
有关文章载于Pubmed，谷歌学者

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摘要

在自组织网络中，移动节点之间的通信是通过无线信道完成的。在这里，移动节点之间的连接是在没有基站等基础设施支持的情况下进行的。为链路分配功率会改变网络拓扑结构，从而影响调度。调度决定了链路激活和干扰，因此每个链路的功率变化应满足SNIR要求。在我们提出的方法中，我们采用了链路调度和功率控制来管理干扰。这里我们假设了一个基于TDMA的无线自组织网络，其中一个节点有接收器，另一个有发射器，所有其他节点占用不同的时隙。在我们的调度算法中，优先级给予队列较大的链路，这有助于阻塞流量到相邻链路。此外，我们还研究了有功率控制的调度和没有功率控制机制的调度，发现联合功率控制的调度以略高的能耗为代价，获得了显著更高的吞吐量和更少的延迟。在路由中，为了节约能源，必须在网络运行之初选择能量最小的路由。但在某些情况下，对于一般的和任意的拓扑结构，仅靠调度可能无法满足带宽需求，从而导致网络中的某些链路发生拥塞。 In our algorithm, routes are selected using Ant Colony based routing considering QoS factors according to both energy consumption and the traffic accumulation. Our simulation results show that there is a trade-off between energy consumption and the network performance.

关键字
马奈;功率控制;调度;路由;节能算法;网络生命周期

介绍
自组织网络是无线网络类型的一种，它是由多个移动节点组成的临时网络的集合。这在战场通信、灾难恢复、搜索和救援行动中有典型的应用。在ad hoc无线网络中，移动节点之间的连接通过多跳无线连接发生，而不需要固定基础设施(如基站)的支持。由于节点的移动性，通信链路的状态是源节点和目的节点[1]的位置和传输功率的函数。几个发射机-接收机对可以在没有固定基础设施的帮助下进行通信[2]。Ad hoc网络结构如图1所示。
无线网络允许用户以电子方式获取服务和信息，而不管他们的地理位置。由于这一显著的特点，无线网络在计算机行业中越来越受欢迎。无线网络分为两种类型:一种是基础设施网络，它作为路由器，有助于发现和维护网络中所有其他可用节点的路由。在表驱动路由协议中，每个节点上的其他节点的信息都是频繁更新和一致的，而在按需路由协议中，路由是根据需要选择和分配的。
当源端需要向目的端发送报文时，首先调用路由发现流程来查找目的端。在过去的几十年里，已经提出了几种路由算法[3,5]。本文的工作动机主要有两个方面:1)在设计高层协议时提高无线链路的波动性。2)根据SINR约束引入非冲突传输。该方法分两个阶段解决多址问题，即用户集沿其传输功率路径进行搜索。第一阶段调度算法消除无线自组织网络中独立用户的干扰。这不是权力控制所能做到的。功率控制以多种方式进行，以确定可接受的功率因数，供其他用户使用，以满足其单跳传输需求[4]。
本文其余部分的结构如下，第二节描述了在这一领域所做的相关工作。第三节给出了提出的算法，第四节给出了该方法的算法，第五节给出了实验结果，第七节给出了结论和未来的工作。

相关工作
在[6]中，作者比较了DSR和AODV两种按需响应式路由协议的性能。由此推断，DSR的起搏降速速率远小于DSDV和AODV，显示出较高的起搏效率。在移动性方面，AODV和DSR的性能优于DSDV。在[7]中，作者发现在动态环境中，路由在MANET中是一项繁琐的任务。由于节点的移动性和干扰，无线链路可能会下降，而且它们很容易出错。在[8]中，作者使用地形阻塞模型来评估类似CDMA网络的功率控制环路。由于不需要电网等电源，因此使用自组织网络可以降低通信成本。结果还表明，功率控制可使能耗和吞吐量分别提高10-20%和15%。在[9]中，针对无线固定信道网络中的速率约束、调度约束和资源分配问题，将多商品流变量化为带约束的效用最大化问题。
在[10]中，作者制定了一种动态路由算法，其中当主机移动发生时，算法自动适应其路由变化。所提出的协议在主机密度和移动速率等环境条件下工作良好。在[11]中，作者研究了均匀网络和非均匀网络中用于功率控制的COMPOW (Common Power)和CLUSTERPOW (Cluster Power)协议。功率控制是一种以优化的功率水平传输分组的方法，它可以增加流量承载能力，降低用户使用功率，并使干扰最小化，从而提高系统的整体性能。在[12]中，作者提出了一种路由协议，它增加了蜂窝系统中的网络生命时间，因为自组织网络在有限的电池能量下工作。
在[13]分集中，对背压算法进行了修改，允许背压指标较高的数据包传输，并将其转发到差异积压量最大的链路。这与DIVBAR不同，在DIVBAR中，每个接收节点将接收到的数据包存储和积累在单独的部分数据包队列中。因此，在重传过程中，成功重复的概率是可能的。在[14]中，作者指出无冲突通道提供争用解决方案，以形成节点的维数。碰撞避免方案试图消除降低网络性能的碰撞。但这并不能防止信号包的碰撞、衰落和捕获对信道的影响。在[15]中，作者提出了一种解决信道分配、路由和调度问题的全分布式在线算法。

案例研究
A.调度算法和功率控制策略的种类
从调度规则推断，功率控制与调度过程是耦合的，因为它影响信噪比准则。我们有三种处理耦合的方法
•调度前的功率分配
根据信噪比要求，将功率分别分配给每个链路以抵御噪声干扰并保持固定。然后，通过满足SINR要求，使链路数量最大化，同时传输。这种技术被称为简化调度，因为没有实际功率控制。
•联合功率控制和调度
该算法采用调度和功率控制相结合的工作原理。每当一个新的链接被添加到激活集时，功率将在调度进行时更新。我们提出的算法类似于这一类。
•电源控制前调度
首先，允许进行调度以找到同时可以激活的最大链路数，然后为这些链路激活集分配满足信噪比要求的功率级别。有可能无法满足SINR要求。对于这种情况，将调整激活集并再次尝试功率分配。

无线自组织网络中功率控制和路由的混合调度
A.网络模型
无线自组织网络不需要固定的基础设施，因为节点是通过无线通道连接的。在基于时分多址的网络中，所有其他节点共享相同的时隙和相同的频段。所作的假设如下。
这里假设用户具有良好的时隙且不进行多用户检测。
对于网络控制，一个单独的低数据速率通道和开销流量是调度和路由实现的交换。
每个节点都有发射机和接收机，其中发射和接收不能同时发生。
时间槽被假定为有向链接。每个节点可以处于发送或接收状态之一，并且可以是活动的或空闲的。网络模型如图2所示。
在这里，我们的目标是避免复杂性，并框架了一个新的跨层协议设计，并引入了调度和路由算法。计算量大的功率控制将以分布式方式执行，以减少通信。参数设置如表1所示。
由于无线信道中节点的可移动性，路由成为网络中一个重要的问题。路由是信息从源到目的的传输。由于拓扑结构的动态性、能量和资源的有限性等特点，路由的复杂性不断增加。质量在提供无线信息访问方面起着重要作用。源和目标之间的路径应该适当地选择，以满足用户的需求。生物学启发算法可作为MANET路由开发的一种解决方案。
B.使用ACO的网络路由
由于无线网络的时变特性，网络拓扑经常变化，流量负载也随之增加。这种分布式特性与蚁群算法的多智能体特性相匹配。网络可以表示为DAG图，其中顶点对应路由器集，链路是路由器中节点之间的连通性。路由问题是通过蚁群算法在相应的DAG中为节点寻找最小代价路径。
特征
•多路径路由和流量自适应网络路由
•被动和主动的信息获取
•随机成分使用
•它不允许本地解决方案产生全球影响
•在决定最短路径方案时不那么自私，这有利于负载平衡。
•对参数设置的敏感度有限。
c算法
1.形成涵盖所有有流量的链路的链路度量，并将激活定义为空集。
2.尝试将最小度量环节加入激活集的迭代功率控制算法。
3.选择源节点S，将数据发送到QoS要求较高的目的节点D，目的节点D的传输速率高、时延小、带宽大。蚂蚁逐步访问的节点列表称为已访问节点列表。这个列表构成了从源节点到目的节点的路由R。
4.最初选择源节点S，访问的节点列表将初始化为源节点S。
5.S通过距离S 1跳距离内的所有邻居向目的D发起一个Path_Request_Ant。Path_Request_Ant包含源地址、目的地址、跳数和带宽。
6.然后计算所有1跳距离节点的信息素蒸发量。每个节点(i)维护一个名为“PMtab”的表，该表指定了每条链路(Vi, Vj)上可用信息素的数量。这个量初始化为常数C。
7.然后计算所有2跳距离节点的信息素蒸发量。
8.最后利用每个节点的信息素蒸发，计算从源S出发的每条路径的路径偏好概率值。从i的一组相邻节点(j, k…n)中选择一个节点j作为MPR节点，使其覆盖所有2跳距离的节点，且路径偏好概率优于其他节点。
9.如果计算出的路径偏好概率值优于要求，则接受该路径并存储在内存中。
10.当Path_Request_Ant到达目的地时，它将被转换为Path_Reply_Ant并转发到原始源。Path_Reply_Ant将采用与相应的Path_Request_Ant相同的路径，但方向相反。
11.路径偏好概率高的路径被认为是最佳路径，数据传输可以沿着该路径开始。
12.检查该路由链路的SINR不满足或任何链路的SINR不满足，将该特定链路从链路集中删除并返回步骤2。
13.如果此链接及其关联链接的SINR满足，则将此链接添加到激活集，并删除此链接块和被此链接块阻塞的其他链接
14.重复步骤2到12，直到链接集变为空。
D. QoS评价
假设有一个DAG图，如G=(V,E)，表示一个移动自组织网络，其中V表示网络节点的集合，E表示双向链路。为了找到最短路径，蚁群依靠蚂蚁在链接上放置的信息素。在路由R上的任意链路(Vi, Vj)上，信息素的沉积量是相同的。路由R的全局量函数记为Δτ (Vi, Vj)。它用下面的方程表示
方程
在那里,
•B(R) = min(B(Vi, Vi+1)， B(Vi+1, Vi+2)，…， B(Vk−1,Vk));当Vi为源节点，Vk为目的节点时，路由R链路带宽最小。
•T(R) = min((T(Vi, Vi+1)， T(Vi+1, Vi+2)，…， T(Vk−1,Vk));路由R的最小链路过期时间。
•D(R) = D(Vi, Vi+1)+ D(Vi+1, Vi+2)，…+ D(Vk−1,Vk);路由R上所有链路延迟的总和。
•βB、βT和βD表示链路权重因子，表示路由R信息素更新过程中各QoS参数的相对重要性。
即使信息素沉积在链路上，它的数量(方程1)只有在找到路由后才被定义。它允许以同样的方式欣赏构成这条路线的所有环节。尽管如此，在选择链路时还是要考虑到链路的局部质量。这种局部质量代表启发式因素或蚂蚁的可见性。由下式给出:
方程
其中αB、αT和αD是表示链路选择过程中各QoS参数相对重要性的参数。链接(Vi, Vj)上的信息素数量为:
方程
其中ρ为蒸发因子(0 < ρ < 1)，用来避免链路上信息素的无限增加而导致停滞路线。当蚂蚁搜索一条路线时，它会概率性地从邻居的尚未访问的节点中选择一个节点。由信息素强度值(式3)和能见度值(式2)的组合计算Vi和Vj之间的路由概率值。
方程
地点:
•τ (Vi, Vj)是链接上信息素的量(Vi, Vj)。
ηi,j为链的可见性(Vi, Vj)。
•α和β是表示QoS路由发现过程中信息素的相对重要性和可见性的两个参数。
•M:是蚂蚁尚未访问的所有可能的邻居节点Vk的集合。

仿真结果
对该算法进行了研究，以评估混合算法的性能增益，并为未来的分布式版本提供参考。它也适用于一些可能有基站的网络。该仿真是用Java语言编写的包级仿真代码。我们假设最大传输距离为4个单位，最大功率为256。报文由泊松过程在每个节点对上独立生成。我们假设所有节点的缓冲区大小都是Qmax(如果缓冲区满了，数据包将被丢弃)。由于迭代次数有限，功率计算不准确，如果SINR不满足，则报文失败。我们首先模拟简单的5节点网络。我们使用路由参数(。9， 0.1) to show the different performance of the scheduling algorithms. scheduling 1 is the simplified algorithm, scheduling 2 is the joint scheduling and power control algorithm and scheduling 3 is our mixed algorithm.
如上所述，如果我们使用最小能量路由，那么所有的流量都将通过节点0，并且在任何槽位上只有一条链路是活动的，因此，不同的调度算法没有区别。我们注意到每个调度算法都有一个阈值速率。如果速率大于阈值速率，则等待报文数继续增加，直到缓冲区满而丢弃报文。当速率大于阈值时，吞吐量不再以相同的斜率增长，延迟迅速增加。对于这个特定的网络，三种调度算法的阈值率分别约为0.04、0.08和0.06(数据包/插槽/源-目的对)。我们发现调度算法1具有最小的吞吐量(和阈值率)和最大的延迟。很明显，联合功率控制和调度在吞吐量和延迟方面显著提高了网络性能。对比调度算法2和调度算法3，可以看出我们的联合算法在吞吐量和时延上都优于基于[4]的联合算法。算法1的平均功率随着速率的增加变化不明显，因为功率是预先设定的，与较高速率引起的干扰无关。相反，联合调度和功率控制算法的功耗越大，速率越大。 The reason is that more interference is generated when more links are active, and therefore larger power is needed to overcome the interference and satisfy the SINR requirements. The routing table provides information regarding the destination, next hop and the power level at which the transmission is taking place. The comparison of three algorithms in terms of rate and throughput are shown in fig 3.

结论及未来工作
本文提出了一种联合功率控制、调度和路由的集中算法。仿真结果表明，在网络的吞吐量和延迟性能之间存在一种平衡关系。这项工作有几个可能的扩展。分布式算法的规范及其评价就是其中之一。算法也可以很容易地修改，以适应多种流类型。唯一需要修改的是使用bf, f = 1,2，…，F，而不是b，当检查SINR要求在F流类型。对于某些应用程序，可能不可能对每个插槽进行调度;我们可以尝试调度由多个插槽组成的帧。基本理念保持不变。 Finally this study can be extended to CDMA-based systems by slightly changing the scheduling rules and by reflecting the CDMA sequence properties on the value of the SINR threshold.

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图1 图2 图3
图1 图2 图3

参考文献

















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