CN104066188B - 一种基于节点度的k‑筛选邻居信道分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于节点度的K‑筛选邻居信道分配方法，对网络中的设备遴选出节点度最高的KM个设备，依次将该KM个设备分配至距离最大的信道上，并更新相应信道的干扰量；将分配过的WIFI节点从拓扑图中剔除，并对剩余WIFI节点按照上述过程进行节点遴选与信道分配，直至网络中未分配节点个数小于(K‑t)N/K(t＝1，2，……，K‑1)。最后，当未分配节点数小于(K‑t)N/K时,每次遴选出(K‑t)M个WIFI设备进行上述节点的遴选与信道分配，直至所有WIFI完成信道分配。本发明降低了排序的工作量，且无需大量的RSSI比较，可以大大缩短网络拓扑结构发生变化时重新进行在线信道分配的时间。

Description

一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，特别涉及WIFI设备之间基于节点度的快速分配信道的方法。背景技术

在无线通信领域，随着无线通信的发展以及WIFI设备的普及，需要部署成百上千个WIFI设备的场景需求。然而，无论是2.4G频段还是5.8G频段，可供使用的信道数量往往是有限的，在拥有上千个WIFI的高密场景中(所谓高密场景，即在一个有限区域内包含有大量的WIFI设备)，每个信道上都承载有大量的设备，相同信道上的邻居WIFI设备之间在同时收发报文的过程中往往相互干扰，大大降低了网络的性能，显然如果能够将相互干扰的邻居设备分配至不同的信道上，将会大大降低邻居设备之间的干扰，从而极大提升网络的整体性能。因此，为高密场景下大量的WIFI设备合理地进行信道分配，使得最大程度上减少冲突，尽力提升网络的性能，具有非常重要的实用价值。

目前存在诸多信道分配的相关算法，其中迭代、K-Best算法，基本思想为对网络的节点(或部分节点)按照接收的信号强度指示值(RSSI)进行广度遍历，并将RSSI转化为功率(mW)进行相应代数运算，使得***总干扰量(相同信道上邻居的干扰量之和)代价函数最小，并依此作为一个标准，选择一个最优信道分配结果。此类方法算法复杂度大，运行过程中CPU占用率高，每次信道分配占用的时间较长，对于网络拓扑结构简单，WIFI设备量少的情况性能尚能接受，但对于网络拓扑中具有较多WIFI设备时，性能不尽理想。对于信道在线优化而言，算法复杂度对于产品的性能影响较大，如何快速、高效地为不同的WIFI设备分配信道，对于无线通信产品而言，具有非常重要的意义。另一种基于邻居个数排序的算法虽然避免了大量繁杂的RSSI值比较，一定程度上提升了信道分配的速度，但是对于高密场景而言，其性能仍有待进一步改善。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明公开了一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，本发明根据高密场景中网络的拓扑结构以及拓扑结构的动态变化，快速实现不同WIFI设备间信道的优化与再分配，并尽最大可能地提升网络的性能，以使得***整体吞吐量最大，且各个信道上干扰量相对均衡。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，假设网络中含有N个节点，M个可用信道，信道数量M远远小于节点个数N，包括以下步骤：

步骤一：初始化各个信道上的干扰量ψ_i＝0，1≤i≤M；

步骤二：通过遴选算法从网络的N个节点中选出节点度最高的前KM个WIFI节点，并将该KM个WIFI节点进行降序排序，K为一常数；

步骤三：将前M个WIFI节点依次分配至不同的M个信道上；

步骤四：为第M+1个WIFI节点分配信道时，比较该WIFI节点到各个信道之间的距离，将该WIFI节点分配至距离最大的信道上，更新该信道的干扰量ψ_i，如果该WIFI节点到几个信道的距离相同，则比较相同距离信道的干扰量ψ_i，将该WIFI节点分配至干扰量ψ_i最小的信道上，并更新此时该信道的干扰量，重复该过程直至第KM个WIFI节点完成信道分配；

步骤五：将分配过信道的WIFI节点从拓扑图中剔除，对剩余WIFI节点再次遴选出节点度最高的前KM个节点，并对该KM个节点进行降序排序；

步骤六：重复步骤四、步骤五的过程，直至网络中未分配信道的WIFI节点个数降至(K-t)N/K以下(t＝1，2，……，K-1)；

步骤七：对剩余WIFI节点遴选出节点度最高的(K-t)M个节点，并将该(K-t)M个设备进行降序排序；

步骤八：重复步骤六、步骤七的过程，直至网络中所有的设备完成信道分配。

所述步骤四中，WIFI节点到各个信道之间的距离，是指在原网络的拓扑结构中该节点到各个信道中所有已分配节点之间最短的跳数，所谓跳数，即该节点到达目的节点所经过的节点个数。

所述步骤四中，当一个新的WIFI节点分配到某一信道，更新该信道的干扰量ψ_i时，只与该信道上与之互为邻居的WIFI节点进行累计，如果新加进来的WIFI节点与该信道上所有已分配的WIFI节点之间不为邻居，则干扰量ψ_i保持不变。

所述节点度即网络拓扑图中该节点的邻居个数。

所述步骤一中节点度即邻居个数计算时，每个WIFI都有自己的发射功率，从而产生一个辐射半径为R的圆，在该圆内的其他WIFI能够感知到该WIFI的存在，则称该WIFI为其辐射半径内其他WIFI的一个邻居；

每个WIFI节点都有自己的服务集标识(Service Set dentifier，SSID)，每个WIFI检测到SSID的个数，即为其邻居的个数，也即该WIFI的节点度。

所述步骤二中干扰量计算时，干扰量是指相同信道上邻居之间的干扰关系，互为邻居的两个WIFI都能收到彼此的信号强度指示，该信号强度的单位为dBm，通过公式：mW＝10^{^}(dBm/10)将相应的干扰量单位转化为毫瓦(mW)，然后进行累加计算干扰总量。

本发明每次针对筛选出的WIFI按照节点度进行降序排序，降低了排序的工作量，且无需大量的RSSI比较，可以大大缩短网络拓扑结构发生变化时重新进行在线信道分配的时间，对于高密场景下的信道分配，性能改善效果异常明显。本申请只需要选出本次待分配的节点，将这些节点进行排序，这样能节省大量的时间，进一步降低算法复杂度，因为每次选出待排序的节点个数是有限的。

本发明的有益效果：

本发明针对无线通信中高密场景下复杂的网络拓扑结构以及拓扑结构的动态变化，快速实现WIFI设备的信道优化与再分配，并尽最大可能地提升网络的性能，提高网络吞吐量，保持各个信道上干扰的均衡。本专利从WIFI的节点度出发，通过K-遴选机制，每次为不多于KM个WIFI节点进行排序，降低了排序的工作量，同时避免了大量复杂的干扰强度比较及计算，大大降低了算法运行的算法复杂度，将极大提升动态调优的性能，对于WIFI设备的信道分配尤其是在线分配起到了非常重要的作用。因此具有很强的实用价值。

具体实施方式：

下面对本发明进行详细说明：

一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，假设网络中含有N个节点，M个可用信道，信道数量M远远小于节点个数N，包括以下步骤：

步骤一：初始化各个信道上的干扰量ψ_i＝0，1≤i≤M；

步骤二：通过遴选算法从网络的N个节点中选出节点度最高的前KM个WIFI节点，并将该KM个WIFI节点进行降序排序，K为一常数；

步骤三：将前M个WIFI节点依次分配至不同的M个信道上；

步骤四：为第M+1个WIFI节点分配信道时，比较该WIFI节点到各个信道之间的距离，将该WIFI节点分配至距离最大的信道上，更新该信道的干扰量ψ_i，如果该WIFI节点到几个信道的距离相同，则比较相同距离信道的干扰量ψ_i，将该WIFI节点分配至干扰量ψ_i最小的信道上，并更新此时该信道的干扰量，重复该过程直至第KM个WIFI节点完成信道分配；

步骤五：将分配过信道的WIFI节点从拓扑图中剔除，对剩余WIFI节点再次遴选出节点度最高的前KM个节点，并对该KM个节点进行降序排序；

步骤六：重复步骤四、步骤五的过程，直至网络中未分配信道的WIFI节点个数降至(K-t)N/K以下(t＝1，2，……，K-1)；

步骤七：对剩余WIFI节点遴选出节点度最高的(K-t)M个节点，并将该(K-t)M个设备进行降序排序；

步骤八：重复步骤六、步骤七的过程，直至网络中所有的设备完成信道分配。

K为一常数，其大小与网络的规模N有关。

步骤三中将第一次分配的前M个WIFI节点依次分配到不同的信道上，因为第一次分配之前，相应的信道为空载，不需要进行WIFI与各信道距离的比较。当第M+1个及之后的WIFI进行信道分配时，需要比较WIFI到几个信道的距离，可见，进行到步骤六时，各个信道上已经均不为空载了，故需要进行WIFI与信道距离的比较，因此在步骤六中不再执行步骤三。

步骤四中，WIFI节点到各个信道之间的距离，是指在原网络的拓扑结构中该节点到各个信道中所有已分配节点之间最短的跳数，所谓跳数，即该节点到达目的节点所经过的节点个数。

步骤四中，当一个新的WIFI节点分配到某一信道，更新该信道的干扰量ψ_i时，只与该信道上与之互为邻居的WIFI节点进行累计，如果新加进来的WIFI节点与该信道上所有已分配的WIFI节点之间不为邻居，则干扰量ψ_i保持不变。

节点度即网络拓扑图中该节点的邻居个数。

步骤一中节点度即邻居个数计算时，每个WIFI都有自己的发射功率，从而产生一个辐射半径为R的圆，在该圆内的其他WIFI能够感知到该WIFI的存在，则称该WIFI为其辐射半径内其他WIFI的一个邻居；

每个WIFI节点都有自己的服务集标识(Service Set dentifier，SSID)，每个WIFI检测到SSID的个数，即为其邻居的个数，也即该WIFI的节点度。

步骤二中干扰量计算时，干扰量是指相同信道上邻居之间的干扰关系，互为邻居的两个WIFI都能收到彼此的信号强度指示，该信号强度的单位为dBm，通过公式：mW＝10^(dBm/10)将相应的干扰量单位转化为毫瓦(mW)，然后进行累加计算干扰总量。

本发明针对无线通信中高密场景下复杂的网络拓扑结构以及拓扑结构的动态变化，快速实现WIFI设备的信道优化与再分配，并尽最大可能地提升网络的性能，提高网络吞吐量，保持各个信道上干扰的均衡。本专利从WIFI的节点度出发，通过K-遴选机制，每次为不多于KM个WIFI节点进行排序，降低了排序的工作量，同时避免了大量复杂的干扰强度比较及计算，大大降低了算法运行的算法复杂度，将极大提升动态调优的性能，对于WIFI设备的信道分配尤其是在线分配起到了非常重要的作用。因此具有很强的实用价值。

Claims (5)

1.一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，假设网络中含有N个节点，M个可用信道，信道数量M远远小于节点个数N，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：初始化各个信道上的干扰量ψ_i＝0，1≤i≤M；

步骤二：通过遴选算法从网络的N个节点中选出节点度最高的前KM个WIFI节点，并将该KM个WIFI节点按照节点度进行降序排序，K为一常数；

步骤三：将前M个WIFI节点依次分配至不同的M个信道上；

步骤四：为第M+1个WIFI节点分配信道时，比较该WIFI节点到各个信道之间的距离，将该WIFI节点分配至距离最大的信道上，更新该信道的干扰量ψ_i，如果该WIFI节点到几个信道的距离相同，则比较相同距离信道的干扰量ψ_i，将该WIFI节点分配至干扰量ψ_i最小的信道上，并更新此时该信道的干扰量，重复该过程直至第KM个WIFI节点完成信道分配；

步骤五：将分配过信道的WIFI节点从拓扑图中剔除，对剩余WIFI节点再次遴选出节点度最高的前KM个节点，并对该KM个节点按照节点度进行降序排序；

步骤六：重复步骤四、步骤五的过程，直至网络中未分配信道的WIFI节点个数降至(K-t)N/K以下，t＝1，2，……，K-1；

步骤七：对剩余WIFI节点遴选出节点度最高的(K-t)M个节点，并将该(K-t)M个设备按照节点度进行降序排序；

步骤八：重复步骤六、步骤七的过程，直至网络中所有的设备完成信道分配；

其中，节点度即网络拓扑图中该节点的邻居个数。

2.如权利要求1所述的一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，其特征是，所述步骤四中，WIFI节点到各个信道之间的距离，是指在原网络的拓扑结构中该节点到各个信道中所有已分配节点之间最短的跳数，所谓跳数，即该节点到达目的节点所经过的节点个数。

3.如权利要求1所述的一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，其特征是，所述步骤四中，当一个新的WIFI节点分配到某一信道，更新该信道的干扰量ψ_i时，只与该信道上与之互为邻居的WIFI节点进行累计，如果新加进来的WIFI节点与该信道上所有已分配的WIFI节点之间不为邻居，则干扰量ψ_i保持不变。

4.如权利要求1所述的一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，其特征是，所述步骤一中节点度即邻居个数计算时，每个WIFI都有自己的发射功率，从而产生一个辐射半径为R的圆，在该圆内的其他WIFI能够感知到该WIFI的存在，则称该WIFI为其辐射半径内其他WIFI的一个邻居；

每个WIFI节点都有自己的服务集标识，每个WIFI检测到服务集标识的个数，即为其邻居的个数，也即该WIFI的节点度。

5.如权利要求1所述的一种基于节点度的K-筛选邻居信道分配方法，其特征是，所述步骤二中干扰量计算时，干扰量是指相同信道上邻居之间的干扰关系，互为邻居的两个WIFI都能收到彼此的信号强度指示，该信号强度的单位为dBm，通过公式：mW＝10^(dBm/10)将相应的干扰量单位转化为毫瓦，然后进行累加计算干扰总量。