CN101965748A - 自组织无线网络中的信道选择 - Google Patents

Abstract

一种在自组织无线网络中选择信道的改进方法，其中使用给定信道的每个节点周期性地相对于功率阈值评估传输功率以确保每个节点的信干噪比可接受。

Description

自组织无线网络中的信道选择

技术领域

本发明涉及用于在无线网络中选择信道的方法，且尤其涉及在自组织无线网络中选择信道的方法。

背景技术

自组织(ad hoc)网络一般定义为不使用固定基础设施通过无线信道彼此通信的移动节点的集合。节点例如可以形成蓝牙或WiFi网络，不过已知很多其他适用的网络架构和信号传输协议。节点可以包含个人移动通信装置、个人数字助理、遥感器和很多其他装置。自组织网络的理念的核心是多跳的概念，其中每个节点可以用作路由器且代表其他节点向其目的转发数据包。

这与常规蜂窝***形成对照，在常规蜂窝***中，每个移动设备直接与基站通信，基站控制所有传输和路由功能。与有线网络不同，自组织网络的基本特征在于功率控制、呼叫接纳控制、网络拓扑和路由算法之间的关系。

自组织无线网络是公知的，在自组织无线网络中节点随时间接入和离开网络。当节点彼此通信时，来自一对节点的信号可能与第二对节点发送的信号发生干扰。因而，典型地需要通过控制节点的操作功率及其天线的定向模式将每个节点的信干噪比(SINR)维持在令人满意的水平。当节点进入和离开自组织网络时，用于每个节点的SINR可以基本随机地波动，且因此需要一种估算SINR且控制节点的有效方式。

存在可用于控制自组织无线网络的物理层的性能的很多参数，例如，调制、发射功率、扩频码和天线波束。通过自适应地且以智能的方式控制这些收发器参数，***的能力可以显著增强。

在关于功率控制的早期工作(J.M.Aein，Power balancing in systems reemploying frequency reuse，COMSAT Tech.Rev.，pp.277-299，1973)中，首先提出经由集中式操作***来平衡所有无线链路的SINR。然而，随后转变为分布式SINR-平衡算法的***(参见G.J.Foschini et al，A simple distributed autonomous power control algorithm and its convergence，IEEE Transactions on Vehicular Technology，Vol.42，No.4，Nov.1993和S.A.Grandhi et.al，Centralized power control in cellular radio systems，IEEE Transactions on Vehicular Technology，42(4)，pp.466-468，1993)。尽管分布式功率控制方案比集中式功率控制更加实际，但是在动态网络环境中，这种方法将需要去除一些现有呼叫以平衡用于其余现有呼叫的整体服务质量(QoS)需求(见M.Andersin et al，Gradual removals in cellular radio networks，Wireless Networks，vol.2，no.1，pp.27-43，(1996))。

当新链路接入信道时，引入有效链路保护的概念(N.Bambos et al，Channel access algorithms with active link protection for wireless communications networks with power control，IEEE/ACM Transactions on Networking 8(5)，pp，583-597，(2000))作为最小化当前有效链路的SINR的劣化的方式。这种方法具有很多缺点：例如，对于被***拒绝的新链路，在从***退出之前等待所花费的时间将组成功率资源的浪费且因此对其他有效链路用户产生不当干扰。

提出一种接纳中心功率控制，其中每个进入的呼叫首先监控来自所有有效基站的导频音以测量基站到移动站功率增益。在具有全局信息的情况下，所有上行链路接着可以计算满足SINR阈值所需的功率级或直到违反了上行链路的最大功率限制，在这种情况下，新呼叫被拒绝。此处，该方法假设一次仅尝试接纳一个新呼叫且可以获得现有可行***的全局信息。

其他的研究(S.A.Grandhi et al“Centralized power control in cellular radio systems”，IEEE Transactions on Vehicular Technology，42(4)，pp.466-468，1993以及J.Zander，Distributed Co-channel Interference Control in Cellular Radio Systems，IEEE Transactions on Vehicular Technology，Vol.41，No.3，pp.305-311，August 1992)显示，当全局链路增益矩阵的信息可用时，通过忽略白噪声因子，可以确定最大可实现信噪比(SIR)，且倘若最大可实现信噪比(SIR)大于阈值要求，则存在用于所有功率限制的可行解决方案。因此，具有功率控制的无线***中的呼叫接纳控制的挑战之一是当全局链路增益信息不可用时最大可实现SIR的预测。

提出集中式功率控制(CPC)方案(Grandhi et al，op cit)以计算发射器功率级，从而获得用于所有接收链路的最大可实现SIR。遵循这种提出的CPC方案，提出用于尝试获得无线***的接纳的新链路或节点的最大可实现SIR的预测器(Chin et al，“Predictive call admission control algorithm for power-controlled wireless systems”，Ad-Hoc Now 2006，Lecture Notes in Computer Science，Vol.4104，pp.414-427，(2006))。这假设新进入的节点对不具有关于可行***中所有其他链路增益的任何全局信息。而是，它预测它可以准入的网络***的实际最大可实现SIR。

对于扩展功率控制的情形(M.M.-L.Cheng et al，“Performance evaluation of distributed measurement-based dynamic channel assignment inlocal wireless communications”，IEEE Journal on Selected Areas in Communications，Vol 14，No.4，pp，698-710，May 1996)，提出基于最小干扰标准的无线网络中的信道分配，即，选择具有最小干扰的信道将要求最小传输功率以维持SINR阈值。后来这一问题通过使用自适应调制技术的基于FDMA自组织网络中的空间复用频率信道得到解决(G.Kulkarni et al，“Channel Allocation for OFDMA based Wireless Ad-hoc Networks”，SPIEInternational Conference on Advanced Signal Processing Algorithms，Architectures，and Implementations，Seattle，WA，July 2002.)。功率控制则用于维持频率复用导致的最小QoS要求。Kulkami等给出了对基于OFDM的自组织网络的工作的扩展。

消除同信道干扰效应且增加网络能力的另一方法是通过动态地向用户分配信道而避免强干扰(DJ Goodman et al，“Distributed dynamic channel assignment schemes”，Proc.IEEE Vehicular Technology Conference，pp.532-535，1993)。最近有很多关于整合分布式动态信道和功率分配(DCPA)方案的研究(参见，J.C.-I.Chuang and N.R.Sollenberger，“Performance of autonomous dynamic channel assignment andpower control for TDMA/FDMA wireless access”，IEEE J.Select.Areas Commun.，Vol 12，pp.1314-1324，Oct，1994)。然而，这些DCPA方案并不将功率控制和信道分配整合为一个实体，而是分别完成。提议(A.H.M.Rad and V.W.S.Wong，Joint optimal channel assignment and congestion control for multi-channel wireless mesh networks，Proc.Of IEEE International Conference on Communications，Istanbul，June 2006)使用接合最佳信道分配和拥塞控制(JOCAC)，给出关于从相邻传输的干扰导致的限制的非集中式利用最大化问题。

这些方法的主要缺点在于假设网络结构是准静态的。可以假设评估信道属性花费的时间小于其他同信道用户的移动性的相对时间尺度，且因而不能精确捕获随机时间信道的动态。在Holliday等的文章(T.Holliday et al，“Distributed power and admission control for time varying wireless networks”，Technical Report，Stanford University，2004)中，作者放宽了这种假设且允许网络节点之间的链路是时间变化的随机过程。用于无线自组织网络中功率最优性的新标准被提出，且显示：满足新最优性标准的功率分配可以扩展到时间变化无线网络中的呼叫接纳控制。然而，他们的方法的焦点汇聚于时间变化信道环境中的自组织网络的最佳功率分配，这是很难达到的。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供一种在自组织无线网络中选择供发送节点和接收节点使用的信道的方法，该方法包含以下步骤：(a)选择潜在应用的信道；(b)确定使用步骤(a)中选择的信道的其他节点的数目和位置；(c)对于多个迭代中的各个迭代：(1)确定多个传输参数；(2)根据步骤(1)中确定的多个传输参数来确定接纳概率值；(d)根据确定的接纳概率值中的各个接纳概率值来确定平均接纳概率值；(e)将平均接纳概率与预定阈值进行比较；以及(f)如果平均接纳概率等于或大于预定阈值，则允许发送节点和接收节点使用步骤(a)中选择的信道。

该方法优选地还包含以下步骤：(g)对使用步骤(a)中选择的信道的所有节点的传输功率进行调节以控制由其他节点产生的干扰；以及(h)如果使用步骤(a)中选择的信道的任意节点的传输功率大于预定阈值，则防止发送节点和接收节点使用步骤(a)中选择的信道。使用步骤(a)中选择的信道的每个节点优选地周期性地重复步骤(g)和(h)。每个节点可以基本每100毫秒重复步骤(g)和(h)一次。

根据本发明的第二方面，提供一种计算机程序产品，其包括用于执行上述方法的计算机可执行代码。

附图说明

现在将参考附图仅通过举例的方式描述本发明的实施方式，附图中：

图1是自组织无线网络的示意图；以及

图2示出描述根据本发明的方法的算法的操作的流程图。

具体实施方式

图1示出自组织无线网络100的示意图，其中多个网络节点20与其他节点中的一个或更多个无线通信。例如，节点20b具有与三个其他节点(节点20a、20c和20d)的通信链路，而节点20e仅具有与一个其他节点(节点20d)的链路。自组织无线网络可以是完全独立的或者节点中的一个或更多个可以具有与其他网络的连接，诸如到因特网的DSL连接，从而实现前向连通性。

因为网络是自组织网络，新节点可能希望与现有节点之一形成连接或者现有节点可能希望与其当前未连接的节点形成连接。本发明提供用于确定怎样进行这种连接的改善方法。

在本发明中，将忽略无线自组织网络的网络结构中的准静态假设。不是提出用于功率最优性的新标准，本发明将模拟呼叫接纳控制框架内的通信节点之间的链路增益的随机时间方面。由于每个通信对的增益的对数常态属性，链路增益可以模拟为遵循几何布朗运动(GBM)的随机过程。但是在通信节点可以进入或离开网络的CAC的情况下，GBM的简单扩散模型不完整采集CAC的特征。因此，提出了结合网络结构的动态中的跳跃，在该网络结构中通信对经历的干扰总和可以突然减小，显著减小获得所需SINR的高功率需求，或者将存在不希望的干扰波动，导致整个同信道结构增加其功率级以维持SINR要求。

基于稳定性条件且利用跳扩散过程，可以明确地表达新通信对在网络***内是否能够达到SINR要求的概率。因此，不仅可以优化***可以容纳的同信道链路的数目，而且可以包括使用预测机制的移动性图形和流量条件，该算法足够动态地更新信道质量的预测。而且，结合CAC预定机制，本发明还将信道选择策略实施为智能地向新的成对的用户节点分配最小干扰信道从而优化给定***内的通信对的最大数目的方法。

考虑具有M个有效同信道通信对的自组织***，其中M＞1。每个通信链路由接收器节点和发送器节点组成，使得存在发送器节点的子集，S＝{s₁，s₂，...，s_M}，该子集向另一接收节点的子集R＝{r₁，r₂，...，r_M}发送数据包。从发送器节点向接收器节点进行传输t_i：S_i→r_i，i＝1，2，...，M，或者在多跳情况中从发送器节点向中继节点进行该传输。对于下面的分析，主要考虑的是下行链路情况，其中发送器节点s_i向接收器节点r_i发射。

这种动态环境中的功率控制的目的是确保所有通信对实现所需阈值之上的SINR。在固定信道增益的假设下，功率控制的实施将遵循以下两种形式中的任一种：集中式或分布式。对于当信道增益随时间t变化的情况，

代表第r_i个接收器节点和第s_i个发送器节点之间的通信链路的增益，使得：

$G_{r_i{s}_i}\left(t\right)=\frac{{\left(z_{r_i{s}_i}\left(t\right)\right)}^2\·S_{r_i{s}_i}\left(t\right)}{d_{r_i{s}_i}{\left(t\right)}^v}---\left[1\right]$

其中在时间t，

模拟多路径衰减，其中遵循瑞利分布，是t时刻的衰减因子，

表示在时间t通信对之间的距离，且下标r_i和s_i分别表示接收器和发送器节点。参数v是模拟传播路径损耗的常量。假设

1≤i≤M是具有0db期望值和σ²对数方差的独立的、对数常态的、理想分布的随机变量。4-10dB范围内的σ值和3-5范围内的传播常量v通常提供城市非视线传播的好的模型(Lee(1989))。

一般地，假定***中存在M个成对的干扰节点，第r_i个接收器节点的SINR可以如下表示：

${\mathrm{\γ}}_{r_i}\left(t\right)=\frac{G_{r_i{s}_i}\left(t\right)P_{s_i}\left(t\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{j=i}{G}_{r_i{s}_i}\left(t\right)P_{s_j}\left(t\right)+{\mathrm{\η}}_{r_i}\left(t\right)},1\≤i,j\≤M---\left[2\right]$

其中在时刻t，

是发送器节点s_i的发射功率且

是节点r_i检测的白噪声。对于每个接收器节点r_i，存在由

表示的某一SINR阈值要求，代表它成功操作所必须支持的接收器节点r_i的最低服务质量(QoS)。在上面的假设基础上，可以看出：

${\mathrm{\γ}}_{r_i}\left(t\right)\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞},1\≤i\≤M.---\left[3\right]$

在矩阵形式中，关系[2]和[3]可以表达为

(I-F(t))P(t)≥Θ(t)，P(t)＞0    [4]

其中

$\mathrm{\Θ}\left(t\right)={[\frac{{\mathrm{\γ}}_{r_1}^{\∞}{\mathrm{\η}}_{r_1}\left(t\right)}{G_{r_1{s}_1}\left(t\right)},\frac{{\mathrm{\γ}}_{r_2}^{\∞}{\mathrm{\η}}_{r_2}\left(t\right)}{G_{r_2{s}_2}\left(t\right)},...,\frac{{\mathrm{\γ}}_{r_M}^{\∞}{\mathrm{\η}}_{r_M}\left(t\right)}{G_{r_{M_1}{s}_M}\left(t\right)}]}^T$

和F(t)＝(F_ij(t))是具有元素F_ij(t)的矩阵，对于i＝j，F_ij(t)＝0且对于i≠j，

1≤i，j≤M。注意，F(t)具有非负元素且可以显示F(t)也不可约分的，即，F(t)的每一行不多于一个零元素。

可以显示，对于固定信道增益(见，N Bambos，et al，“Channel access algorithms with active link protection for wireless communications networks with power control”，IEEE/ACM Transactions on Networking 8(5)，pp.583-597，(2000))，包含定理1的如下声明是等价的：

定理1

1.存在功率向量P＞0，使得(I-F)P≥Θ

2.F的光谱半径ρ_F＜1

3.矩阵(I-F)^-1存在且具有正元素

其中，

F＝(F_ij)使得对于i＝j，F_ij＝0，且

基于此，可以推断，如果ρ_F＜1，则(I-F)是具有M个独立行的非奇异矩阵，且其逆矩阵具有正元素。因为(I-F)是可逆的，因此，存在位于所有线性限制的顶点的唯一解：

P^*＝(I-F)^-1Θ＞0            [5]

已经提出使用如下形式的迭代方法(Foschini and Miljanic(1993))：

P^(k+1)＝FP^(k)+Θ             [6]

其中k＝1，2...以得到P^*＝(I-F)^-1Θ＞0。

如果(I-F)是非奇异矩阵，则迭代的收敛速度是几何数，使得||P^(k)-P^*||＝0(α^k)，0＜α＜1。

然而，对于信道增益

允许随时间变化的情况，对于小时间间隔下面的迭代过程

P(t+Δt)＝F(t)P(t)+Θ(t)            [7]

将不收敛到确定的饱和点。而且，因为所有发送器节点的功率级也随时间变化，要求在所有时刻保持[3]的原始QoS需求变得不可能。

在备选方法(Holliday et al.(2004))中，提出因为F(t)是时间变化的矩阵，因此F(t)的光谱半径不再保持定理1的收敛条件，但是被Lyapunov指数代替，λ_F定义为：

${\mathrm{\λ}}_F=\underset{t\→\∞}{\lim }\frac{1}{t}\log \left|\right|\underset{k=0}{\overset{t}{\mathrm{\Π}}}F\left(k\right)\left|\right|---\left[8\right]$

因此，可以设想新的定理——定理2。

定理2：

在时间间隔[t，t+Δt]内，如果发送器节点功率根据迭代过程P(t+Δt)＝F(t)P(t)+Θ(t)更新且λ_F＜0，则对于所有i＝1，2，...，M，

其中

${\mathrm{\γ}}_{r_i}\left(t\right)=\frac{G_{r_i{s}_i}\left(t\right)P_{s_i}\left(t\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{j\≠i}{G}_{r_i{s}_i}\left(t\right)P_{s_j}\left(t\right)+{\mathrm{\η}}_{r_i}\left(t\right)},1\≤i,j\≤M---\left[9\right]$

作为定理2的结果，其目标不在于

静态时间环境中对于i，j＝1，2，...，M，

而是在时间变化环境中，功率更新公式的目标在于

$\underset{t\→\∞}{\lim }E\left|{\mathrm{\γ}}_{r_i}\left(t\right)\right|\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}---\left[10\right]$

因此，从Jensens不等式可以知道恒等式对数

时间变化无线网络中的功率控制的目标在于

从而确定新通信对是否能够形成接纳传输。在节点以动态方式接入和离开的时间变化无线网络环境中，强加在[3]的期望值上的这种预定条件难以实现。

为了使功率级根据定理2的结果收敛，Holliday等(2004)提出的功率更新算法变成：

$P(t+\mathrm{\Δt})=\stackrel{\‾}{F}\left(t\right)P\left(t\right)+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Θ}}\left(t\right)$

其中

使得，对于i＝j，

且

设计遵循上述标准的算法是不实际的，除非可以提前知道概率分布且因此知道矩阵过程F(t)＝(F_ij(t))的期望值。

因此，提出放弃定理2中实施的方法学而是以跳扩散过程的形式将SINR模拟为连续时间随机过程。由于以下原因可以这样进行调整：

·跳扩散过程提供了跟踪诸如[3]中的定义的大于零的小且突然的数量变化的演变的良好近似。

·这种模型的分析解存在且可以容易在无线卡上实现。

·可以将模型的跳部分解释为网络对新进入的呼叫或***中存在的一些现有呼叫的响应。更精确地说，在没有接入或呼叫离开时，链路简单地遵循几何布朗运动。如果存在新呼叫接入或呼叫离开，则可以建模为泊松过程，且链路增益响应于跳大小分布而变化。

假设信道增益是固定的，则下面的条件(Olasfsson(2006))将导致通信链路具有可行功率向量。

定理3-非奇异条件：

如果矩阵(I-F)是行对角占优的，使得对于所有i＝1，2，...，M

$\frac{G_{r_i{s}_i}}{{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}}\≥\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{G}_{r_i{s}_j}---\left[11\right]$

则(I-F)^-1存在且(I-F)的特征值的所有实部为正。

定理4-稳定性条件：

如果对于所有i＝1，2，...，M，(I-F)行对角占优，则功率限制(I-F)P≥Θ，P＞0具有唯一的解P^*＝(I-F)^-1Θ＞0。

基于矩阵(I-F)是行对角占优的概念，不等式[11]显示关于功率控制限制的稳定性方面的两个重要因素：

·SINR阈值、用于s_i和r_i之间的传输的

越低，越容易实现和维持稳定性条件。

·通过减小来自干扰发送器s_j的信道链路增益，j≠i，可以减小传输对(r_i，s_i)测量的干扰。可以通过使用智能或波束成型天线减小[11]的右侧部分，且因此(r_i，S_i)可以实现稳定性条件且因此增加***内的空间和信道复用。

在根据本发明的方法中，旨在针对每个传输对实时采用足够的条件属性以最大化***能够容纳的同信道链接的数目。在时间变化无线网络的上下文中，对于进入***的每个新通信对(r_i，s_i)，不能在下面表达可以在所有情况成立的局限水平进行测量

$G_{r_i{s}_i}\left(t\right)\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{G}_{r_i{s}_j}\left(t\right)---\left[12\right]$

使得(r_i，s_i)能够使用与其他用户相同的信道进行发射。

因此，为了开发CAC的时间维度方面，对于小的时间间隔Δt＝t/N，充分条件可以修订为给出下面的概率要求：

$\stackrel{\‾}{p}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Prob}(G_{r_i{s}_i}(k\·\mathrm{\Δt})\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{G}_{r_i{s}_j}(k\·\mathrm{\Δt}))\≥1-\mathrm{\α}---\left[13\right]$

其中，在时间t，用于对(r_i，s_i)的α∈(0，1)成功地被接纳到***中。

为了获得等式[13]的闭式解，作为跳扩散模型的链路增益的演变模拟为获得随时间变化的信道环境的动态。应当注意，此处考虑的模型是具有纯分布式控制的自组织无线网络，其中新用户需要做出关于网络稳定性的局部判决。

假设，

表示通信对(r_i，s_i)之间的链路增益与关于接收器r_i的接收干扰链路增益总和之比。由于链路增益对数常态属性，并结合***内呼叫掉线和离开，V的动态可以模拟为跳扩散过程：

$\frac{\mathrm{dV}}{V}=(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv})\mathrm{dt}+\mathrm{\σdW}+(J-1)\mathrm{dN}---\left[14\right]$

其中μ，λ，v，

W是标准布朗运动，dN是强度参数为λ的泊松过程(新呼叫的净到达率)，使得

随机变量J＞0是期望值等于v+1的跳幅度，且它对应于进入或离开***的呼叫率。参数μ代表链路增益比例的期望即时变化率。而且，假设

使得

且dW、dN和J是相互独立的。

可以看出：

$d\left(\log V\right)=\frac{1}{V}\mathrm{dV}-\frac{1}{{2V}^2}\left({\mathrm{dV}}^2\right)+\frac{1}{{3V}^3}\left({\mathrm{dX}}^3\right)-\frac{1}{{4V}^4}\left({\mathrm{dV}}^4\right)+...$

$=(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv}-\frac{1}{2}{\mathrm{\σ}}^2)\mathrm{dt}+\mathrm{\σdW}+\left(\underset{i=1}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{(-1)}^i{(J-1)}^i\right)\mathrm{dN}$

$=(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv}-\frac{1}{2}{\mathrm{\σ}}^2)\mathrm{dt}+\mathrm{\σdW}+\log \left(J\right)\mathrm{dN}.$

假设N_Δt是从时间t到时间t+Δt的跳跃的总数且注意

且假设dW、dN和J是相互独立的，则：

$\log V(t+\mathrm{\Δt})|(X_t,N_{T-t}=k)~N[\log V\left(t\right)+(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv}-\frac{1}{2}{\mathrm{\σ}}^2)\mathrm{\Δt}+k{\mathrm{\μ}}_j,{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{\Δt}+k{\mathrm{\σ}}_j^2]$

因此，

$P(V(t+\mathrm{\Δt})\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}|V\left(t\right))=P({\log X}_{t+\mathrm{\Δt}}\≥\log {\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}|V\left(t\right))$

$=\underset{k=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}P(N_{T-t}=k)\×P(\log V(t+\mathrm{\Δt})\≥\log {\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}|V\left(t\right),N_{T-t}=k)$

$=\underset{k=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\frac{e^{-\mathrm{\λ\Δt}}{\left(\mathrm{\λ\Δt}\right)}^k}{k!}P(Z\≥\frac{\log {\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}-\log V\left(t\right)-(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv}-\frac{1}{2}{\mathrm{\σ}}^2)\mathrm{\Δt}-k{\mathrm{\μ}}_j}{\sqrt{{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{\Δt}+k{\mathrm{\σ}}_j^2}})$

$=\underset{k=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\frac{e^{-\mathrm{\λ\Δt}}{\left(\mathrm{\λ\Δt}\right)}^k}{k!}[1-\mathrm{\Φ}\left(\frac{\log {\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}-\log V\left(t\right)-(\mathrm{\μ}-\mathrm{\λv}-\frac{1}{2}{\mathrm{\σ}}^2)\mathrm{\Δt}-k{\mathrm{\μ}}_j}{\sqrt{{\mathrm{\σ}}^2\mathrm{\Δt}+k{\mathrm{\σ}}_j^2}}\right)]$

其中Z～N(0，1)且Φ是标准正态累积分布函数。

对于IEEE 802.11MAC协议，每个节点为每个目的地维持成功传输所接收的SINR的加权历史以及发生包丢失的阈值。该数据可用在估算μ，σ，λ，μ_J，

中。

对于Δt→0的连续时间过程，返回率R_i(t)可以设置为

$R_i\left(t\right)=\log \left(\frac{V_i\left(t\right)}{V_{i-1}\left(t\right)}\right)---\left[16\right]$

其中V_i(t)＝V(t+iΔt)且V_i-1(t)＝V(t+(i-1)Δt)。对于n的窗口大小，用于参数μ，σ，λ，μ_J，

的无偏估计为：

$\widehat{\mathrm{\μ}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{R}_i\left(t\right)---\left[17\right]$

${\widehat{\mathrm{\σ}}}^2=\frac{1}{(n-1)\·\mathrm{\Δt}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(R_i\left(t\right)-\widehat{\mathrm{\μ}})}^2---\left[18\right]$

$\widehat{\mathrm{\λ}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{1}_{\left\{\right|V_i\left(t\right)-V_{i-1}\left(i\right)|\≥{\mathrm{\δ}}_V\}}---\left[19\right]$

${\widehat{\mathrm{\μ}}}_j=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\log \left(J_i\right)---\left[20\right]$

${\widehat{\mathrm{\σ}}}_j^2=\frac{1}{(n-1).\mathrm{\Δt}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(\log \left(J_i\right)-{\widehat{\mathrm{\μ}}}_j)}^2---\left[21\right]$

其中

使得δ_v是预设参数，且第i跳幅度定义为J_i＝|V_i(t)-V_i-1(t)|。

图2示出描述根据本发明的方法的算法操作的流程图。该方法基于上面提出的理论分析和下面的假设：

·在瞬时时间，每个通信链路由发送器节点和接收器节点组成。

·相同网络信道内的所有节点是自组织的且共同操作的，其中在网络节点之间交换本地信息。这可以使用多用户检测方法(Verdu(1998))实现，该多用户检测方法要求所有发送器节点发送恒定功率的导频音到接收器节点。该技术当前嵌入在所有IEEE 802.11a/b/g无线卡中。

而且，假设每个网络节点彼此协作以实现干扰消除的共同目标。因此，做出下面的补充假设：

·在每个瞬时时间，对于***中的任意发送器和接收器节点，已知同信道链路的数目M。

·可以测量接收器节点r_i和其发送器节点s_i以及其他共信道干扰节点s_j之间的链路增益，j＝1，2，...，M，j≠i。

该方法开始于希望进入自组织网络的一对新节点(r_i，s_i)的到达，如图1所示。在步骤S100，发送节点s_i将随机地或基于原先的用途来选择使用的信道。然后在步骤S110，发送节点将发送信标信号(经由智能天线或波束成型技术)以确定使用该特定信道的其他节点的数目和位置。发送节点还将确定节点对(r_i，s_i)与使用该信道的其他节点之间的链路增益比

将贯穿接纳过程更新该链路增益比。

在步骤S120，发送节点将计时器t设为零且将计数器k设为零。发送节点将在其内部存储器中包含预设的终止标准时间(T＞0，其可以根据制造商的规范设定)以评估信道的质量。如果在步骤S130，计时器t小于或等于T，则在步骤S140节点将确定对跳扩散过程的参数

的值进行估计。

在步骤S150，可以使用以下公式计算发送节点使用该信道接纳网络的概率：

$p_k=\mathrm{Prob}(V(t+\mathrm{\Δt})\≥{\mathrm{\γ}}_{r_i}^{\∞}|V\left(t\right)),$

其中p_k组成在时间t+Δt成功接纳的第k个概率。

在步骤S160，在处理过程返回到步骤S130之前，计数器k递增1，且计时器值t递增时间间隔，且t与T进行比较。该循环一直继续，直到t大于T，此时，处理过程从步骤130继续到步骤S170。在步骤170，基于在步骤S150的每个实例中确定的p_k的各个值来计算成功接纳的平均概盘

如果

则在步骤S180，节点(r_i，s_i)被接纳进入网络。

在步骤S185，利用上面的等式7调节用于节点(r_i，s_i)的发射功率级(S185)。如果在阶段S190，用于该时间间隔的发射功率级P_i(t+Δt)大于最大功率级P_max，则节点对(r_i，s_i)不能保留接纳在网络中。因而，在步骤S200，节点判断尝试访问信道所花费的时间是否超过预定限制：如果没有，则处理过程可以返回步骤S100，尝试访问另一信道。如果超过预定时间限制，则处理过程在阶段S250退出。节点可以在给定时间周期之后尝试接入相同或不同的信道。

返回步骤S170，如果

则处理过程继续到步骤S210，在那里节点判断尝试接入信道所花费的时间是否超过预定时间限制。如果没有，则处理可以返回到S100，尝试接入另一信道。如果超过预定时间限制，则处理在阶段S220退出。节点可以在给定时间周期之后尝试接入相同或不同的信道。

如果在阶段S190，用于该时间间隔的发射功率级P_i(t+Δt)小于或等于最大功率级P_max，则在S230，终端等待预定延迟时间ΔT。一旦该时间周期ΔT已过，则节点(r_i，s_i)将判断是否从处理过程退出：如果为是，它们在步骤S250退出。如果为否，即它们仍希望使用自组织通信网络，则处理过程返回到S185，其中发射功率可以调节且与最大功率级比较。因而，可以看出，自组织网络中的每个节点连续调节它们的发射功率以确保不对其他网络节点产生干扰。这种调节可以周期性地(例如每100毫秒)完成，不过可以使用更短或更长的时间周期，例如10至1000毫秒。如果节点超过最大允许功率级，则节点必须接入另一信道。

从上述讨论可以理解，本发明适于在任意通信网络中使用，而不管使用的传输协议如何，即蓝牙、WiFi、WiMax等。应当理解合适的终端可以具有个人数字助理(PDA)、膝上电脑、超级移动PC、智能手机、移动电话等形式。可以通过替换终端的软件或提供附加的计算机程序或应用来提供实现终端执行本发明的方法的功能性。应当理解，这种软件可以经由下载(例如，经由因特网)部署到移动终端和/或服务器，或者部署在一些物理介质(例如DVD、CD-ROM、USB存储棒)上。

Claims (5)

1.一种在自组织无线网络中选择供发送节点和接收节点使用的信道的方法，该方法包含以下步骤：

(a)选择潜在应用的信道；

(b)确定使用步骤(a)中选择的所述信道的其他节点的数目和位置；

(c)对于多个迭代中的各个迭代：

(1)确定多个传输参数；

(2)根据步骤(1)中确定的所述多个传输参数来确定接纳概率值；

(d)根据确定的所述接纳概率值中的各个接纳概率值来确定平均接纳概率值；

(e)将平均接纳概率与预定阈值进行比较；以及

(f)如果所述平均接纳概率等于或大于所述预定阈值，则允许所述发送节点和所述接收节点使用步骤(a)中选择的所述信道。

2.根据权利要求1所述的方法，该方法还包含以下步骤：

(g)对使用步骤(a)中选择的所述信道的所有节点的传输功率进行调节以控制由其他节点产生的干扰；以及

(h)如果使用步骤(a)中选择的所述信道的任意节点的传输功率大于预定阈值，则防止所述发送节点和所述接收节点使用步骤(a)中选择的所述信道。

3.根据权利要求2所述的方法，其中使用步骤(a)中选择的所述信道的每个节点周期性地重复步骤(g)和(h)。

4.根据权利要求3所述的方法，其中每个节点基本每100毫秒重复步骤(g)和(h)一次。

5.一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含用于执行根据权利要求1至4中的任一项所述的方法的计算机可执行代码。

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