CN105763224A - 一种分布式的异步跳频***跳频序列生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于通信技术领域,尤其涉及用于认知无线网络的基于跳频汇聚的控制信息交互机制。本发明提出了一种分布式的异步跳频***(DCQS?ACH)跳频序列生成方法,该方法可以基于任意N个互不相交的集合Zn={0,1,...,n?1}上的循环quorum***构造出n个跳频序列,同时可以实现任意2个跳频序列在任意N个可接入信道上的跳频汇聚。本发明方法生成的跳频序列,使***的
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,尤其涉及用于认知无线网络的基于跳频汇聚的控制信息交互机制。
背景技术
为了在分布式的控制方式下确保认知无线网络相邻节点之间能够实现高效而可靠的控制信息交互,需要该网络不依赖于任何预先建立的固定控制信道,并能支持多个认知节点收发节点对同时在多个不同的信道上交互控制信息,从而在不干扰授权用户通信的前提下充分利用多信道资源来实现认知通信。而基于跳频汇聚的控制信息交互技术正好可以满足这一需求。在基于该技术的认知无线网络中,每个认知节点均独立地按着一种预设的方式生成自己的跳频序列,并根据该跳频序列不断地调整其收发信机以实现在多个可接入信道上的周期性跳跃。当两个相邻认知节点同时跳跃到同一信道上时,它们就实现了跳频汇聚,并可以实现包括时钟同步、信道感知结果、网络拓扑和通信频段预约等控制信息的交互。特别地,如果认知无线网络中的所有发送和接收节点均按照相同的方式来产生其跳频序列,那么由所有可能产生的跳频序列所构成的跳频序列集合即为对称跳频***。另一方面,如果所有的认知发送节点基于一种预设的方式产生跳频序列,而所有的认知接收节点则按照另一种不同的方式产生跳频序列,那么相应的跳频序列集合即为非对称跳频***。也就是说,在对称跳频***中,每个节点不需要根据其接收或发送角色来生成跳频序列,而在非对称跳频***中,每个节点则需要。因为在大多数的通信应用场景中很难事先确定一个认知节点是发送方还是接收方,所以对称跳频***比非对称***有着更广的适用范围。
现有文献提出了多种适用于认知无线网络的对称同步和对称异步的跳频***。表1总结了这些跳频***以及相应的汇聚度DoR、最大汇聚时间间隔MTTR、平均汇聚时间间隔ATTR、最大条件汇聚时间间隔MCTTR和信道负载等参数指标。其中,DCQS-SCH和DCQS-ACH分别是本发明所设计的对称同步和对称异步跳频***,而剩余的则是已有的同步或异步跳频***。
●汇聚度(DoR):即在该跳频***中任意两个跳频序列能够实现跳频汇聚的信道总个数。该参数描述了一个跳频***的通信健壮性。如果任意两个跳频序列能够汇聚的信道数越多,那么采用这两个跳频序列的相邻认知节点就越不容易与主用户对授权信道的占用产生相互影响,从而具备更强的抗主用户干扰能力。
●汇聚时间(TTR):即在该跳频***中任意两个跳频序列实现连续两次跳频汇聚的时间间隔。在不存在主用户干扰的情况下,两种常用的汇聚时间参数是所谓的最大汇聚时间(MTTR)和平均汇聚时间(ATTR)。它们分别表示,当所有信道均未被主用户占用时,任意两个跳频序列实现连续两次跳频汇聚的平均时间间隔和最大时间间隔。另一方面,当只有一个授权信道未被主用户占用而剩余授权信道均为被主用户占用时,任意两个跳频序列实现连续两次跳频汇聚的最大时间间隔即为最大条件汇聚时间(MCTTR)。通常来说,如果一个跳频***的MTTR、ATTR和MCTTR值越小,那么基于该跳频***的认知无线网络平均传输时延就会越小,从而具备更佳的网络传输性能。
●信道负载:即在该跳频***中在某个信道上同时实现跳频汇聚的最多跳频序列个数与该***跳频序列总个数之间的比值。因此,信道负载的取值范围是[0,1]。它描述了在认知无线网络中可能出现的在某个通信信道上最为拥挤的控制信息交互情况。一般地,如果一个跳频***的信道负载越小,那么基于该跳频***的认知无线网络的控制信息交互就越不容易出现控制分组碰撞,从而具备更佳的网络传输性能。
具体地说,针对具备全网同步时钟的认知无线网络,现在普遍采用两种对称同步跳频***,即SSCH与DH-MAC,但是它们的DoR都只有1。为解决这个问题,出现了另外两种对称同步跳频***,即M-QCH和L-QCH,以确保任意两个跳频序列能够在所有可接入信道上实现跳频汇聚。虽然M-QCH能够最小化任意两个跳频***的MTTR,但是它产生了较高信道负载,即2/3,因而不适用于通信负载较重的认知无线网络。与此相反,L-QCH基于最小循环quorum***,能在满足一定的MTTR上限的前提下,最小化跳频***的信道负载。然而,L-QCH的TTR比M-QCH更大,并且在L-QCH的跳频序列中很多空闲时隙都未被用作跳频汇聚,从而被无端浪费掉了。
实际上,要在分布式网络控制下实现多跳认知无线网络所有节点的全局时钟同步是一件非常困难的事情。因此,现有研究更多地集中在认知无线网络对称异步跳频***的设计上。K.Bian,J.-M.Park,and R.Chen,“Control channel establishment in cognitive radio networksusing channel hopping,”IEEE J.Selected Areas Comm.,vol.29,no.4,pp.689–703,2011.提出了一种名为A-QCH对称异步跳频***,通过结合两种互不相交的循环quorum***来构造DoR仅为2的对称异步跳频序列集合。G.-Y.Chang,W.-H.Teng,H.-Y.Chen,and J.-P.Sheu,“Novel channel-hopping schemes for cognitive radio networks,”IEEE Trans.Mobile Comput.,vol.13,no.2,pp.407–421,2014.则基于顺时针和逆时针方向旋转以实现汇聚的数学原理提出了一种DoR仅为1的SARCH对称异步跳频***。然而,极低的DoR值导致A-QCH与SARCH在主用户干扰情况下的鲁棒性较差。为了解决这个问题,F.Hou,L.X.Cai,X.S.Shen,and J.Huang,“Asynchronous multichannel MAC design with difference-set-based hoppingsequences,”IEEE Trans.Vehi.Tech.,vol.60,no.4,pp.1728–1739,2011.基于N个互不相交的差集生成一个全网所有节点均采用的跳频序列,以确保任意两个认知节点都能够在N个不同可接入信道上实现跳频汇聚。然而,在极端情况下,当所有节点的时钟完全同步时就会导致跳频***的信道负载增大到1,同时它也没有进一步研究如何去多个互不相交的差集。与此同时,K.Bian and J.-M.J.Park,“Maximizing rendezvous diversity in rendezvous protocolsfor decentralized cognitive radio networks,”IEEE Trans.Mobile Comput.,vol.12,no.7,pp.1294–1307,2013.的S-ACH跳频***与E-AHW跳频***通过扩展每个节点的m比特ID序列使得每个节点均能独立地生成一个DoR=N的跳频序列。然而,S-ACH与E-AHW的共同缺点是当认知无线网络中节点数目较大时,每个节点的ID序列长度也会相应增大,并最终导致它们的TTR值变得很大。相比之下,JS跳频***和CRSEQ跳频***能够避免利用节点ID号构建DoR=N的跳频***的缺陷。其中,JS通过结合‘跳’模式与‘停’模式构造跳频***,在‘跳’模式中节点在所有可用信道上不断跳跃,而在‘停’模式下节点会停留在某个信道上保持不变;而CRSEQ是基于三角数字与求模运算构造跳频序列集合的。然而,在频谱异构(即主用户干扰所导致的相邻认知节点可用频谱资源不同)环境下,JS和CRSEQ会出现跳频汇聚效率低下的缺陷。因此,现有的对称异步跳频***设计都只适用于有限的无线通信网络场景。
本发明设计了一种分布式的跳频序列生成方式,以产生对称异步跳频***。这种跳频***适用于全网节点时钟不同步的认知无线网络。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出了一种分布式的异步跳频***(DCQS-ACH)跳频序列生成方法,该方法可以基于任意N个互不相交的集合Zn={0,1,...,n-1}上的循环quorum***构造出n个跳频序列,同时可以实现任意2个跳频序列在任意N个可接入信道上的跳频汇聚,其中1≤N。为了方便描述,首先对本发明使用到的数学概念和***进行描述:
差集与循环quorum***
定义1.如果集合Zn={0,1,...,n-1}的一个k元素子集满足如下条件,即1,2,...,n-1中的任何一个数都是该k元素子集的特定两个元素之差的模n值,那么该k元素子集即被称为一个(n,k)-difference set或简称为(n,k)-DS。Zn表示对所有整数取模n所构成的集合。
特别地,由于所有的(n,k)-DS都需要满足条件n≤k2-k+1或者其等效条件因此,当k最为接近时,相应的(n,k)-DS通常被进一步称之为(n,k)-minimal difference set或简称为(n,k)-MDS。
定义2.对于一个k元素集合来说,如果对该k元素集合执行距离为i的旋转,其中i∈[1,n-1],那么就会生成一个新的集合Zn下的k元素子集而该集合被称为集合A的一个旋转集合。
因此,对于每个集合进行旋转,最多能生成n-1个不同于A的集合。
推论1.如果一个k元素集合是一个(n,k)-DS,那么对该集合执行任意距离i的旋转,其中i∈[1,n-1],所生成的旋转集合ROT(A,i)也是一个(n,k)-DS。
定义3.在集合Zn上的一个循环quorum***(cyclic quorum system,CQS)是由满足如下两个条件的n个子集合U0∈Zn,U1∈Zn,...,Un-1∈Zn所构成的集合:
条件1、任意两个子集合Ui和Uj都存在非空交集,即
条件2、每个子集合Ui,i∈[1,n-1],均可以通过对子集合U0旋转距离i而生成,即
由条件1和条件2可知:一个循环quorum***U总是满足所谓的循环封闭特性,即Uj∈U和r∈[1,n-1],其中,r为旋转距离。
定理1.当且仅当是一个(n,k)-DS时,集合A以及其n-1个旋转集合,即ROT(A,1),ROT(A,2),…,ROT(A,n-1),就构成了一个集合Zn上的循环quorum***。
特别地,我们将一个由单个MDS和它的n-1个旋转集合所构成的循环quorum***称为最小循环quorum***。
定义4.如果一个Nk元素集合其中Nk≤n,可以被划分为N个互不相交的k元素子集合,并且每个子集合都是一个(n,k)-DS,那么这个集合就被称为一个N维不相交(n,k)-DS组合或者简称为一个(N,n,k)-UDDS。如果每个(n,k)-DS是一个(n,k)-MDS,那么该集合进一步被称为一个N维不相交(n,k)-MDS组合或者简称为一个(N,n,k)-UDMDS。当M尽可能地接近时,该UDMDS就会被称为一个最大(N,n,k)-UDMDS。
推论2.如果一个Nk元素集合是一个(N,n,k)-UDDS或者UDMDS,那么该集合的任意旋转集合,即也分别是一个(N,n,k)-UDDS或者UDMDS。
定义5.在集合Zn上的一个N维不相交循环quorum***(N-cyclic quorum system,简称为N-DCQS)是n个子集合U0∈Zn,U1∈Zn,...,Un-1∈Zn的集合,其中每个Ui,均可以被进一步划分N个不相交的子集合Ui,0,Ui,1,...,Ui,N-1,而所有Nn个子集合U0,0,U0,1,...,U0,N-1,U1,0,U1,1,...,U1,N-1,...,Un-1,0,Un-1,1,...,Un-1,N-1需要满足如下条件:
条件3、对于每个j∈[0,N-1],n个子集合U0,j,U1,j,...,Un-1,j正好构成一个集合Zn上的循环quorum***。
特别地,每个1-CQS即退化为一个CQS。由于每个CQS均满足旋转封闭特性而每个N-DCQS均是由多个不相交CQS组合而成,因此每个N-DCQS也可以满足该特性。
定理2.当且仅当一个Nk元素集合是一个(N,n,k)-UDDS时,集合U及其n-1个旋转集合,即ROT(U,1),ROT(U,2),…,ROT(U,n-1),就构成集合Zn上的一个N维不相交循环quorum***,即N-DCQS。
当一个集合Zn上的N-DCQS是由一个(N,n,k)-UDMDS和它的n-1个旋转集合所构成的,那么该DCQS称为最小N-DCQS。
一种分布式的异步跳频***跳频序列生成方法,包括如下步骤:
S1、异步跳频***包含n个跳频序列,每个跳频序列的周期长度是n个时隙;
S2、对n个跳频序列进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个跳频序列的每个周期内的n个时隙进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,n-1,对分别生成n个跳频序列的n个(N,n,k)-UDDS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交的(n,k)-DS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,j,...,N-1,对每个(n,k)-DS所包含的k个时隙进行编号,编号记作:t0,t1,t2,t3,…,td,...,tk-1,对N个可汇聚信道进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,N-1;
S3、在每个周期属于第i个(N,n,k)-UDDS的第j个(n,k)-DS的第td个时隙内,第i个跳频序列跳跃到可汇聚信道j上,即当基于第a个(N,n,k)-UDDS,和第b个(N,n,k)-UDDS,分别生成第a个跳频序列和第b个跳频序列的起始时间相差r个时隙时,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列能够在N个不同的信道0,1,...,N-1上实现汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在所有N个汇聚信道上实现大于等于N次的跳频汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在每个汇聚信道上实现大于等于1次的跳频汇聚,所述跳第a个跳频序列和第b个跳频序列实现连续两次汇聚的平均时间间隔小于等于其中,r为任意实数,a,b,i均表示循环quorum***中的(N,n,k)-UDDS编号或者基于(N,n,k)-UDDS所生成的跳频序列编号,a≠b,j表示每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交(n,k)-DS的编号,j∈[0,N-1],td表示每个(n,k)-DS所包含的k个时隙的编号;
S4、在每个周期编号不属于第i个(N,n,k)-UDDS的每个时隙内,第i个跳频序列跳跃到一个随机选择的信道h上,其中,
进一步地,当r为任意整数时,S3所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个信道上的单次汇聚时间长度等于1个时隙;
当r为任意非整数时,S3所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个信道上的单次汇聚时间长度大于等于0.5个时隙,并且小于1个时隙。
本发明的有益效果是:
由于本发明生成n个跳频序列所基于的N维不相交循环quorum***U具备循环封闭特性,即和r∈[1,n-1],并且每个跳频序列的周期均为n个时隙,因此即使基于本发明所生成的第a个跳频序列和第b个跳频序列的起始时间正好相差r个时隙,其中r为任意整数,那么它们仍然会在所有N个不同的信道上实现汇聚,并且每次汇聚的时间长度正好为1个时隙。另一方面,当r为任意非整数时,第a个跳频序列和第b个跳频序列仍然会在所有N个不同的信道上实现汇聚,并且每次汇聚的时间长度至少为0.5个时隙,并且小于1个时隙。综上所述,第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在所有N个信道上实现至少N次跳频汇聚,并且在每个信道上的汇聚次数至少为1。因此,这两个跳频序列连续两次汇聚的平均时间间隔的上限值即为n/N,即
特别地,如果第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内只实现了最少次数的汇聚,即N次,并且这N次汇聚是分别发生在该周期的时隙0,n-N+1,n-N+2,…,n-1上,那么它们实现连续两次汇聚的时间间隔就达到其上限值n-N+1个时隙,即MTTR≤n-N+1。
此外,如果除了信道j∈[0,N-1]之外的其它N-1个信道均已被主用户干扰,那么最为极端的情况是第a个跳频序列和第b个跳频序列会分别在连续两个周期的相同时隙内在信道j上实现连续两次汇聚,即MCTTR≤n。
本发明中的M-DCQS可以被划分为M个互不相交的循环quorum***,并且每个循环quorum***均是由一个(n,k)-DS以及它的n-1个旋转集合所构成的,因此本发明所生成的异步跳频***的信道负载与每个循环quorum***的信道负载完全相同的。对于任意一个(n,k)-DS来说,即它只会与其k-1个旋转集合,即ROT(A,ah-a0modn),ROT(A,ah-a1mod n),…,ROT(A,ah-ah-2mod n),ROT(A,ah-ah-1mod n),ROT(A,ah-ah+1mod n),ROT(A,ah-ah+2mod n),…,ROT(A,ah-ak-1mod n),相交在集合A的任意元素ah上,即一个(n,k)-DS以及它的n-1个旋转集合所构成的循环quorum***的信道负载为k/n,其中,h∈[0,k-1]。
附图说明
图1为根据本发明方法生成的一个基于(3,15,5)-UDDS的DCQS-ACH异步跳频***。
图2为对称异步条件下网络平均传输吞吐量随认知节点数目变化情况。
图3为对称异步条件下网络平均传输时延随认知节点数目变化情况。
图4为对称异步条件下网络平均传输吞吐量随受主用户干扰信道个数变化情况。
图5为对称异步条件下网络平均传输时延随受主用户干扰信道个数变化情况。
图6为对称异步条件下网络平均传输吞吐量随认知节点可汇聚信道个数变化情况。
图7为对称异步条件下网络平均传输时延随认知节点可汇聚信道个数变化情况。
具体实施方式
下面结合实施例和附图,详细说明本发明的技术方案。
本发明所述跳频序列构造方法如下:
S1、异步跳频***包含n个跳频序列,每个跳频序列的周期长度是n个时隙;
S2、对n个跳频序列进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个跳频序列的每个周期内的n个时隙进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,n-1,对分别生成n个跳频序列的n个(N,n,k)-UDDS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交的(n,k)-DS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,j,...,N-1,对每个(n,k)-DS所包含的k个时隙进行编号,编号记作:t0,t1,t2,t3,…,td,...,tk-1,对N个可汇聚信道进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,N-1;
S3、在每个周期属于第i个(N,n,k)-UDDS的第j个(n,k)-DS的第td个时隙内,第i个跳频序列跳跃到可汇聚信道j上,即当基于第a个(N,n,k)-UDDS,和第b个(N,n,k)-UDDS,分别生成第a个跳频序列和第b个跳频序列的起始时间相差r个时隙时,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列能够在N个不同的信道0,1,...,N-1上实现汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在所有N个汇聚信道上实现大于等于N次的跳频汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在每个汇聚信道上实现大于等于1次的跳频汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列实现连续两次汇聚的平均时间间隔小于等于其中,r为任意实数,a,b,i均表示循环quorum***中的(N,n,k)-UDDS编号或者基于(N,n,k)-UDDS所生成的跳频序列编号,a≠b,j表示每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交(n,k)-DS的编号,j∈[0,N-1],td表示每个(n,k)-DS所包含的k个时隙的编号;
S4、在每个周期编号不属于第i个(N,n,k)-UDDS的每个时隙内,第i个跳频序列跳跃到一个随机选择的信道h上,其中,
图1给出了基于本发明所生成的一个包含15个跳频序列的DCQS-ACH对称异步跳频***。其中每个跳频序列的周期长度均为15个时隙。该跳频***所采用的循环quorum***是由一个可以划分为3个不相交(15,5)-MDS,即和的(3,15,5)-UDMDS,以及该UDMDS的14个旋转集合所构成的。
由于任意2个跳频序列均可以在信道0,1,2上实现汇聚,因此DoR=3。
由于2个跳频序列实现连续两次汇聚的最长间隔为10个时隙,例如第0个和第3个跳频序列在前一周期的时隙13汇聚之后直到下一周期的时隙8才能再次实现汇聚,因此MTTR=10。
在一个15时隙周期内,由于第i个跳频序列,与第(i+1mod 15)个,第(i+2mod 15)个,…,第(i+13mod 15)个和第(i+14mod 15)个跳频序列分别汇聚了6,4,5,3,3,4,5,5,4,3,3,5,4和6次,因此第i个跳频序列与第(i+1mod 15)个,第(i+2mod 15)个,…,第(i+13mod 15)个和第(i+14mod 15)个跳频序列的汇聚时间间隔分别为2.5,3.75,3,5,5,3.75,3,3,3.75,5,5,3,3.75和2.5个时隙。将这些间隔取平均可得ATTR=3.5。
由于2个跳频序列在同一信道上实现连续两次汇聚的最长间隔为15个时隙,例如,在前一周期的时隙9内在信道0上实现汇聚之后,第0个和第3个跳频序列需要等到后一周期的同一时隙内才能同一信道上再次实现汇聚,因此MCTTR=15。
由于在每个时隙内最多会有5个跳频序列同时出现在同一信道上,因此信道负载为
在没有全局时钟同步的条件下,将本发明产生的跳频***与以往文献提出的S-ACH、E-AHW以及EJS算法所产生的对称异步跳频***进行仿真性能对比。在仿真中,将E-AHW与S-ACH算法中所需要的ID序列长度固定设置为10位,认知无线网络的可汇聚信道个数DoR设置为6个,并且DCQS-ACH跳频***是基于一个(6,48,8)-UDMDS构造的。表1列出了总结了这四个对称异步跳频***的理论性能指标。可以看出,基于(6,48,8)-UDMDS构造的DCQS-ACH跳频***在MTTR、ATTR和MCTTR等指标上比起其他3个跳频***具备明显的优势。
表1 异步跳频***的性能指标
在基于(6,48,8)-UDMDS构造的DCQS-ACH跳频***中,所选的UDMDS能被划分为集合Z48上6个互不相交的(48,8)-MDS,即{0,1,6,8,22,25,34,38}、{2,10,13,23,35,37,41,42}、{3,11,12,16,18,30,40,43}、{9,14,24,26,32,33,36,46}、{7,17,20,21,27,29,39,44}和{4,5,15,19,28,31,45,47}。基于该UDMDS以及其47个旋转集合就能够构成48个跳频序列,即第0个跳频序列{0 0 1 2 5 5 0 4 0 3 1 2 2 1 3 5 2 4 2 5 4 4 0 1 3 0 3 4 5 4 2 5 3 3 0 1 3 10 4 2 1 1 2 4 5 3 5},第1个跳频序列{0 1 2 5 5 0 4 0 3 1 2 2 1 3 5 2 4 2 5 4 4 0 1 3 0 3 4 5 4 2 5 33 0 1 3 1 0 4 2 1 1 2 4 5 3 5 0},…,第47个跳频序列{5 0 0 1 2 5 5 0 4 0 3 1 2 2 1 3 5 2 4 2 5 44 0 1 3 0 3 4 5 4 2 5 3 3 0 1 3 1 0 4 2 1 1 2 4 5 3}。
在仿真中,考虑了一个由G∈[20,100]个均匀分布在10km×10km区域内的认知节点所构成的认知无线ad hoc网络。该网络可以接入N∈[2,8]个带宽固定以及互不相交的授权信道进行通信。每个授权信道均已被分配给一个具备合法使用权的授权用户,而后者会基于占空比1:3对所分配的授权信道进行占用。当一个授权用户占用其信道进行通信时,所有认知节点均会受到该授权用户的通信干扰。每个认知节点均随机分配了一个唯一的MAC地址。此外,假设认知节点在每个授权信道上的传输模型为:Pr=Ps-(32.44+20lgD+20lgF),其中,Ps和Pr分别为发送节点的发射功率和接收节点的接收功率,D为发送节点和接收节点的距离,而F代表信道的中心频率。在仿真中,每个认知节点将分别随机从EJS***、S-ACH***、E-AHW***、或者基于(6,48,8)-UDMDS的DCQS-SCH***中任意挑选一个跳频序列。其它的仿真参数设置如下表2所示。
表2.仿真参数设置
图2与图3分别画出了当认知节点可接入信道个数为6时的网络平均传输吞吐量与时延随认知节点数目变化情况。从图中可以看出,随着认知节点个数的增加,网络平均传输吞吐量性能会相应的增加,因为认知节点的增多,增加了发送接收节点对数。同时我们也可以看出,采用DCQS_ACH跳频***的认知ad hoc网络平均吞吐量与时延性能要优于S-ACH、E-AHW和EJS,其原因是DCQS-ACH的TTR参数在这几个中是最好的。而S-ACH由于TTR性能最差,导致其不论是在网络吞吐量性能或者是时延性能上,都不如其他三个跳频***。
图4和图5分别画出了,当认知节点个数固定为60时,网络平均传输吞吐量与时延随着授权用户所占用信道数目变化的情况。从图中可以看出,无论是在时延与吞吐量上面,DCQS-ACH都比S-ACH、E-AHW和EJS均有着明显的性能提升。另一方面,总体走势上,所有4种跳频***都会随着授权用户干扰数量增多而导致可用信道变少,其性能也会跟着下降。由于S-ACH在TTR上都要远远高于其他3个跳频***,所以采用S-ACH跳频***的认知无线网络将获得最差的吞吐量性能与时延性能。
图6和图7分别画出了,当认知节点个数固定为100时,网络平均传输吞吐量与时延随认知节点可汇聚信道个数变化的曲线图。从图中可以看出,网络平均传输吞吐量与时延性能都会随着认知无线网络中节点可用信道个数的增加而急剧提高,原因是可接入信道的增加会导致所需要不相交MDS个数的增加,要增大,相应的参数n、k也会增大,这会减小网络所采用跳频***的信道负载。但是当达到一定数目时,增长幅度将达到饱和,原因是随着可接入信道的增加,跳频***的TTR增加导致的,TTR参数的影响使得网络性能受限。同时,DCQS-ACH还是在整体网络吞吐量与时延性能上优于S-ACH、E-AHW和EJS。
Claims (2)
1.一种分布式的异步跳频***跳频序列生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、异步跳频***包含n个跳频序列,每个跳频序列的周期长度是n个时隙;
S2、对n个跳频序列进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个跳频序列的每个周期内的n个时隙进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,n-1,对分别生成n个跳频序列的n个(N,n,k)-UDDS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,i,...,n-1,对每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交的(n,k)-DS进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,j,...,N-1,对每个(n,k)-DS所包含的k个时隙进行编号,编号记作:t0,t1,t2,t3,…,td,...,tk-1,对N个可汇聚信道进行编号,编号记作:0,1,2,3,…,N-1;
S3、在每个周期属于第i个(N,n,k)-UDDS的第j个(n,k)-DS的第td个时隙内,第i个跳频序列跳跃到可汇聚信道j上,即当基于第a个(N,n,k)-UDDS,和第b个(N,n,k)-UDDS,分别生成第a个跳频序列和第b个跳频序列的起始时间相差r个时隙时,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列能够在N个不同的信道0,1,...,N-1上实现汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在所有N个汇聚信道上实现大于等于N次的跳频汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个周期内一定会在每个汇聚信道上实现大于等于1次的跳频汇聚,所述第a个跳频序列和第b个跳频序列实现连续两次汇聚的平均时间间隔小于等于其中,r为任意实数,a,b,i均表示循环quorum***中的(N,n,k)-UDDS编号或者基于(N,n,k)-UDDS所生成的跳频序列编号,a≠b,j表示每个(N,n,k)-UDDS所划分出来的N个互不相交(n,k)-DS的编号,j∈[0,N-1],td表示每个(n,k)-DS所包含的k个时隙的编号;
S4、在每个周期编号不属于第i个(N,n,k)-UDDS的每个时隙内,第i个跳频序列跳跃到一个随机选择的信道h上,其中,
2.根据权利要求1所述的一种分布式的异步跳频***跳频序列生成方法,其特征在于:当r为任意整数时,S3所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个信道上的单次汇聚时间长度等于1个时隙;
当r为任意非整数时,S3所述第a个跳频序列和第b个跳频序列在每个信道上的单次汇聚时间长度大于等于0.5个时隙,并且小于1个时隙。
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