多射频多信道无线Mesh网络的资源管理关键技术研究

论文摘要

无线Mesh网络（WMN）作为一种新型的宽带无线网络结构,通常由Mesh路由器和Mesh客户端构成。Mesh路由器的移动性相对较小,可以构成覆盖特定区域的无线骨干网,用于向Mesh客户端提供网络接入。WMN具有部署方便快捷、初期建设成本低、覆盖范围广、可扩展性好等优点,通常可用作移动通信系统的无线回程网,提供光纤不可达环境下接入核心网或互联网的服务;可作为无线城域网提供大覆盖范围的通信服务;也可应用于各种应急指挥或军用警用的通信系统。WMN因其广泛的应用前景而成为研究的热点。网络的无线资源通常是指信道、速率、功率、时隙、码道等有限的资源。无线资源管理是指在网络业务负荷分布不均匀、信道特性因衰落和干扰而动态变化的情况下,通过灵活分配并动态调整无线资源,为业务提供特定的服务质量（QoS）保证,并最大限度地提高资源利用率。传统的WMN大都采用单射频单信道的配置,其网络容量随着节点数目的增加而下降。采用多射频多信道技术可以显著地降低干扰,提升网络容量,然而,其资源管理的复杂度也显著增加了。如何对多射频多信道无线Mesh网络（MRMC-WMN）进行有效的资源管理,提高网络的性能和服务质量,已经成为一项亟待解决的任务。本学位论文主要围绕MRMC-WMN资源管理的方法和策略展开研究,涉及信道分配、速率分配、路由、拥塞控制、功率分配、服务质量（QoS）保证等关键技术。跨层设计方法可以联合设计多个协议层来优化系统性能,使得网络在系统状态变化和资源有限的情况下为用户提供更好的服务质量保证。基于经济学理论,可以将网络资源当作商品,借鉴经济学的研究成果来对资源进行统一的管理。本文结合跨层资源管理和基于经济学理论的资源管理两种方法,对MRMC-WMN资源管理的关键技术进行了综合的研究。具体的研究内容及创新成果包括:1)利用跨层资源管理的方法,基于协议干扰模型,研究MRMC-WMN如下的资源管理问题:a)将联合信道分配、速率分配和路由所涉及到的跨层资源分配问题建模为一个具有最大-最小公平性的混合整数线性规划问题,提出一种基于禁忌搜索的迭代局部搜索算法来求其近似最优解。和现有算法相比,该算法具有更好的收敛性和更小的优化偏差。b)对a)的研究进行扩展,将联合拥塞控制、信道分配、速率分配和路由问题建模为一个网络效用最大化问题。由于集中式的优化算法存在复杂度高、信令开销大和效率低的缺点,基于凸优化理论提出一种适合在实际系统中应用的跨层优化机制。该机制通过在协议层间和节点间传递信息来协调传输层的业务流速率调整、链路层的速率分配和调度、以及网关节点的信道分配,具有快速收敛性,且能保证业务流间的公平性。c)进一步扩展a)和b)的研究,为网络中传输的视频业务提供QoS保证。对信道分配、速率分配、端到端延时分配、视频流传输失真等进行了数学建模。为解决集中式优化算法计算复杂度高和信令开销大的问题,基于凸优化理论提出一种适合在实际系统中应用的分布式的跨层优化算法。该算法能够收敛到近似最优解。并仿真分析了射频数目、信道数目和视频流最大允许延时对视频流总失真和速率的影响。2)利用跨层资源管理的方法,基于物理干扰模型,研究MRMC-WMN的联合拥塞控制、信道分配和功率控制问题,从而优化网络效用。由于集中式优化算法存在计算复杂度高和信令开销大的问题,基于凸优化理论,提出一种分布式的近似优化算法:每个业务流的源节点分布式地调整业务流的速率、每个节点分布式地为其所负责的链路分配信道、每条链路的发射节点分布式地调整传输功率。该算法能够收敛到近似最优解,具有较低的复杂度,因此适合在实际系统中应用。3)利用基于经济学理论的资源管理方法,对MRMC-WMN进行联合信道分配和功率分配,从而优化网络效用。由于集中式优化算法存在计算复杂度高和信令开销大的问题,基于经济学理论,提出一种功率-干扰价格模型,引入功率价格和干扰价格来协调节点间的信道分配和功率分配。提出了一种复杂度较低的基于定价的分布式联合信道分配和功率分配算法,使用功率价格鼓励节点根据功率需求来调节链路的功率分配;同时使用干扰价格来鼓励节点合理的分配信道和功率。和现有算法相比,所提出的算法能够更加快速、平稳地收敛到近似最优解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 主要缩写对照表
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景及课题来源
• 1.2 WMN 概述
• 1.2.1 WMN 的架构
• 1.2.2 WMN 的特点
• 1.2.3 WMN 的应用
• 1.2.4 WMN 的标准化进展
• 1.2.5 链路传输限制
• 1.2.6 WMN 的容量问题
• 1.3 MRMC-WMN 资源管理概述
• 1.3.1 无线网络资源管理的概念
• 1.3.2 MRMC-WMN 资源管理的特点
• 1.3.3 MRMC-WMN 资源管理的关键技术及研究现状
• 1.4 论文的主要工作及内容安排
• 第二章 MRMC-WMN 资源管理的理论框架和研究现状
• 2.1 引言
• 2.2 跨层资源管理技术介绍
• 2.2.1 跨层资源管理概述
• 2.2.2 MRMC-WMN 的跨层建模方法
• 2.2.3 基于凸优化理论的跨层资源分配
• 2.2.4 跨层资源分配理论框架总结
• 2.3 跨层资源管理的研究现状
• 2.3.1 研究历程
• 2.3.2 WMN 跨层联合优化的研究现状
• 2.4 基于经济学理论的资源管理技术介绍
• 2.4.1 经济学理论在无线网络资源管理中的优势
• 2.4.2 无线网络资源管理中的经济模型
• 2.4.3 基于经济学理论的资源管理思想
• 2.4.4 基于经济学理论的资源管理技术总结
• 2.5 基于经济学理论资源管理的研究现状
• 2.6 本章小结
• 第三章 MRMC-WMN 基于协议干扰模型的跨层资源分配
• 3.1 引言
• 3.2 跨层联合信道分配、速率分配和路由选择
• 3.2.1 研究现状
• 3.2.2 系统模型及问题描述
• 3.2.3 基于禁忌搜索的迭代局部搜索算法
• 3.2.4 计算复杂度和收敛性分析
• 3.2.5 仿真结果与分析
• 3.3 跨层联合拥塞控制、信道分配、速率分配和路由算法
• 3.3.1 研究现状
• 3.3.2 系统模型及问题描述
• 3.3.3 优化问题的分解
• 3.3.4 跨层优化机制
• 3.3.5 计算复杂度和收敛性分析
• 3.3.6 仿真结果与分析
• 3.4 为视频流提供QoS 保证的跨层优化机制
• 3.4.1 研究现状
• 3.4.2 系统模型及问题描述
• 3.4.3 分布式的跨层优化机制
• 3.4.4 计算复杂度和收敛性分析
• 3.4.5 仿真结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 MRMC-WMN 基于物理干扰模型的跨层资源分配
• 4.1 引言
• 4.2 跨层联合拥塞控制、信道分配和功率控制算法
• 4.2.1 研究现状
• 4.2.2 系统模型及问题描述
• 4.2.3 集中式的优化算法
• 4.2.4 分布式的近似优化算法
• 4.2.5 计算复杂度和收敛性分析
• 4.2.6 仿真结果与分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 MRMC-WMN 基于经济学理论的资源分配
• 5.1 引言
• 5.2 MRMC-WMN 基于定价的联合信道分配和功率分配
• 5.2.1 研究现状
• 5.2.2 系统模型及问题描述
• 5.2.3 分布式联合信道分配和功率分配算法
• 5.2.4 计算复杂度和收敛性分析
• 5.2.5 仿真结果与分析
• 5.3 基于经济学理论的资源分配在认知WMN 中的应用
• 5.4 本章小结
• 总结与展望
• 1. 研究工作总结
• 2. 后续研究工作展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间取得的研究成果
• 致谢