【技术实现步骤摘要】
一种用于三维场景的无线Mesh网络发射功率选择方法及设备
本专利技术涉及无线Mesh网络领域,特别是一种用于三维场景的无线Mesh网络发射功率选择方法及设备。
技术介绍
WMN(WirelessMeshNetwork)又被称为无线网状网络,具有自组织性、多跳中继等特点,是一种广覆盖、高速率、大容量的分布式网络,从广义上来说,任何拓扑形状为网型的无线网络均可以被看作是无线Mesh网络,但从狭义上来说,其主要是由路由Mesh节点和用户终端(STA)组成,其中路由Mesh节点的移动性较弱,又可细分为3种:Mesh点(MeshPoint,MP),指支持无线Mesh业务的节点,主要业务有路由选择和信息转发;Mesh接入点(MeshAccessPoint,MAP),MAP作为STA无线接入Mesh网络的接口;Mesh入口点(MeshPortalPoint,MPP),也可以称为网关节点(Gateway),是Mesh网络连接其他网络的接口。终端STA通过路由Mesh节点之间的多跳到达目的节点,还可以通过网关节点(Gateway)访问互联网。根据应用场景不同,无线Mesh网络拓扑结构可以分为二维拓扑结构和三维拓扑结构。二维拓扑结构适用于室外场景,Mesh节点在空旷的室外场景传输数据,每个Mesh节点可传输几十公里,因此Mesh节点之间的高度差相比水平传输距离要小很多,可忽略不计。而三维无线Mesh网络适用于室内场景,Mesh节点的传输距离会因为墙体的阻碍而大幅缩短,而且Mesh节点之间的高度差相比水平传输距离不能忽略。功率控制技术是无线Mesh网络关键技术之一。中国专利分布 ...
【技术保护点】
一种用于三维场景的无线Mesh网络发射功率选择方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1:邻居信息采集,收集邻居节点信息,研究节点根据收集到的邻居节点信息建立邻居列表,并且根据接收信号强度计算邻居节点与研究节点的距离;S2:性能评估,根节点根据每次收集到的邻居节点信息,生成不同的网络拓扑图,确定网络权衡函数,评价网络性能;S3:迭代优化,使用迭代的方法,逐步优化网络各节点的发射功率集合,经过多次迭代得到最优发射功率集合。
【技术特征摘要】
1.一种用于三维场景的无线Mesh网络发射功率选择方法,其特征在于:它包括以下步骤:S1:邻居信息采集,收集邻居节点信息,研究节点根据收集到的邻居节点信息建立邻居列表,并且根据接收信号强度计算邻居节点与研究节点的距离;S2:性能评估,根节点根据每次收集到的邻居节点信息,生成不同的网络拓扑图,确定网络权衡函数,评价网络性能;S3:迭代优化,使用迭代的方法,逐步优化网络各节点的发射功率集合,经过多次迭代得到最优发射功率集合;所述的邻居信息采集包括如下子步骤:S11:节点A以最大发射功率发送邻居信息探测帧,若节点B接收到beacon帧并且信号强度大于设定的门限值RSr,则B成功收到beacon并能成功译码;S12:B节点发送一个open帧,节点A收到B的open帧后回应一个confirm帧,经过两次握手后节点A与节点B建立邻居关系;S13:根据接收信号强度计算A与B之间的距离;S14:其他所有节点按相同的方式探测邻居信息,并形成邻居列表;S15:网络中的普通节点将自己的邻居列表上传给根节点;所述的性能评估包括如下子步骤:S21:根节点根据每次收集到的邻居节点信息,生成不同的网络拓扑图;S22:根据干扰节点数计算节点干扰强度,它包括如下计算:设节点i分别在节点u、v、w的覆盖范围内,当i作为接收节点时,会收到来自u、v、w的信息;设v向i在发送信息,节点u、w为干扰节点,干扰节点数为2,节点i的干扰节点定义如下:I(i)={t|i∈Ω,t∈Ω,v∈Ω,t≠v}∩{t|i∈Ω,t∈Ω,d(i,t)<rt}(5-1)其中Ω为网络中节点的集合,i是接收节点,v是发送节点,t是异于v的其他节点,d(i,t)是节点i与节点t之间的距离,rt为节点t的信号的覆盖范围的半径;在三维Mesh网络场景下,接收节点i的干扰强度如下式所示:其中η0是背景噪声,num(i)为节点i的干扰节点数,Pk为各干扰节点不同的发射功率,d(k,i)为干扰节点k到接收节点i之间的距离,α为路径衰减因子,gk为节点k的天线增益;为了保证不同的目标因子在同一个数量级,对接收节点的干扰强度进行线性归一化处理,归一化后接收节点干扰强度如下式所示:其中INmax和INmin分别指节点内的最大干扰强度和最小干扰强度;S23:用邻居节点数表示网络健壮性,分析邻居节点与发射功率之间的关系,它包括如下计算:设研究区域为一个体积为V,节点服从均匀随机分布的区域,发送节点i的覆盖范围为vi,通信半径为ri,则节点总数为N;节点分布服从均匀随机分布,则一个节点是否在i的覆盖范围内服从伯努力试验,设在i的覆盖范围内的概率为P,不在覆盖范围内的概率为1-P,其概率P为:根据伯努利试验与二项分布之间的关系,可知节点i的覆盖区域内的节点数n服从二项分布,其概率为:设研究区域为V的空间内,有N个节点,易得节点分布密度ρ为:假设节点i覆盖范围为vi,则在该区域内的节点数n与覆盖范围之间的关系如下式所示:根据二项分布特性可知,以任一节点为中心的球型区域内覆盖节点数目可以表示为相应的数学期望,因此研究节点i的邻居节点数可以表示为:NbNum(i)=E(ξ=n)-1(5-8)根据二项式的数学期望求解公式如下:E(ξ=n)=nP(5-9)则节点i在覆盖范围为vi的空间内,相应数学期望为:其中ρ是节点分布密度,ri为发送节点i的覆盖半径,V是研究范围,则由(5-8)式可知邻居节点数与覆盖半径之间的关系为:式(5-11)描述了邻居节点数与覆盖半径之间的数学关系,再根据半径与发射功率之间的关系,可以得到邻居节点数与发射功率之间的关系,距离与发射功率之间的关系如下式所示:其中g为天线增益,α为路径衰减因子,Ps为发送节点的发射功率,RSr为接收灵敏度,将(5-12)式带入(5-11)式可得邻居节点数与发射功率之间的关系:其中Pi是节点i的发射功率,gi是节点i的天线增益,使用邻居节点数作为网络健壮性强弱的判断标准,邻居节点数越多,网络的鲁棒性也越强,在此使用NbNum(i)表示网络健壮性,值越大网络鲁棒性越强,为了保证干扰强度和节点度在同一个数量级,对节点度进行归一化处理,如下式所示,其中NbNum(i)max和NbNum(i)min表示节点度的最大值和最小值,S24:根据S22和S23计算的干扰强度和健壮性,计算节点i发射功率与网络健壮性以及节点干扰的权衡关系,它包括如下计算:节点i发射功率与网络健壮性以及节点干扰的权衡关系为:f(i)=λ*IN(i)one-γ*NbNum(i)one(5-15)其中λ和γ是性能权衡因子,表征干扰强度和节点度占权衡模型的比重,且λ+γ=1;根据前面干扰强度与节点度的分析,带入式(5-15)中得到权衡函数如下式所示:其中IN(i)是节点i的干扰强度,NbNum(i)是节点i的邻居节点数,当f(i)为最小值时,性能达到最优,即求解minf(i),对于整个网络而言,网络的权衡函数为:
【专利技术属性】
技术研发人员:林水生,胡光晓,许维,阎波,周亮,衡鹏,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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