CN110677875A - 一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,属于通信技术领域。本发明考虑不同种类业务终端对QoS需求不同,会话类要求低时延,交互类要求丢包率小,流类对抖动要求高,背景类对丢包率要求高。针对此情况,本方法以此为依据通过AP网络状况是否满足业务需求为依据判断AP是否处于超载状态,并通过TOPSIS多属性判断算法为不满足的STA选择最优AP进行关联,减轻了AP负载,从而实现了负载均衡,提高了网络带宽的利用率。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,具体涉及一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法。
背景技术
近年来,随着便携式终端的普及以及移动互联网方式的发展,采用wifi的网络接入方越来越广泛。如今wifi网络覆盖了办公场所,学校,变电站等诸多场所,相比于有线网络,wifi网络使用量逐年增加。
在传统的IEEE801.11标准中,STA在MAC层的接入是仅仅依靠RSSI(接收信号强度)作为判决标准,选择自身周围RSSI最大的AP进行接入,这种方法造成功率大覆盖范围广的AP负荷较重,而覆盖范围小的AP负荷较轻。
在无线设备的接入AP(Access Point)后,网络性能会因业务的运行而发生变化。可能会造成部分AP超载或轻载,使得AP负载不均衡,造成部分AP信道利用率过低或过高,从而整个网络的运行效率大大折扣。当AP超载时会导致业务平均响应时间变长、链路拥塞,业务质量从而得不到保障,另一些AP则会处于空闲状态,造成无线网络资源浪费。同时AP根据承载的业务类型不同,负载能力也不尽相同,背景类业务对时延、带宽要求低,因此一个AP能够承载多个背景类业务,而会话类业务对时延、带宽要求高,一个AP只能承载少量的会话类业务,因此如何根据业务属性定义AP负载情况实现AP负载均衡,保证业务正常运行是一个新的解决思路。
为了解现有技术的发展状况,对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析,筛选出如下与本发明相关度比较高的技术信息:
技术方案1:专利号CN201520048000.9的《一种具有负载均衡功能WIFI网络***》的专利,涉及一种具有AP负载均衡功能的方法。主要分为两步完成:第一,STA向负载均衡组内的AP发送连接请求。第二,AC控制组内无线接入用户数最少的AP快速与STA建立网络连接。
该方案包含AP控制器、接入点设备和无线终端。AP控制器和多个接入点设备通信连接形成Wi-Fi无线网络,STA向负载均衡组内的AP发送连接请求,AC控制组内无线接入用户数最少的AP快速与STA建立网络连接。缺点是该方法只通过计算AP关联的STA数量判断无线网络的负载均衡情况,忽略了不同类型STA对网络质量的要求不同。
技术方案2:专利号为CN201810694908.5的《一种应用于Wi-Fi漫游区域中的网络负载均衡算法》,涉及一种Wi-Fi漫游区域的负载均衡算法。主要分为两步完成:第一,预设至少具有两个以上Wifi接入点的Wifi漫游网络;各Wifi接入点拥有相同的SSID(ServiceSet Identifier)接入标识及相同的认证设置;第二:Wifi客户端对Wifi漫游网络中的Wifi接入点进行搜索,Wifi漫游网络中的Wifi接入设备对网络带宽的饱和状况进行判断;若网络带宽为非饱和状况,则进行Wifi客户端与Wifi接入点的网络连接;若网络带宽为饱和状况,则控制利用Wifi接入设备的无线虚拟接口工作在客户端模式(STA),扫描周围的Wifi接入点。
该方案通过预设至少具有两个以上Wi-Fi接入点的Wi-Fi漫游网络,且在各Wi-Fi接入点进行相同的SSID接入标示以及相同的认证设置,外部Wi-Fi客户端连接Wi-Fi网络中任意一个接入点后,不需要从新验证任何信息即可接入其他的Wi-Fi接入点,减少负载均衡时STA切换的时间,提高了网络的带宽利用率。缺点是该方法缺少STA验证,安全性较低。
技术方案3:专利号为的《一种WiFi网络中用户均衡接入的多AP联合控制方法》,涉及一种多AP联合控制的负载均衡方法。主要分为完成:第一,邻居AP间周期性通过三次握手机制建立认证;第二,当STA向AP发起关联请求时,AP获得此STA被AP拒绝的次数以及邻居AP下接入的STA数量和负载情况,并依据这三者情况结合权值公式计算出权值,比较自身和邻居AP权值的大小决定是否允许该STA接入。
该方案AP间通过三次握手机制完成相互认证并形成本地邻居AP信息表,该表随着握手信息的周期性发送而更新,STA向AP发送关联请求时,AP根据自身和邻居AP信息表中的AP接入的STA数量、负载情况及该STA被AP拒绝的次数,决定是否允许新的STA接入。该方法只考虑了AP自身的信息,忽略了STA中业务信息。
因此如何克服现有技术的不足是目前通信技术领域亟需解决的问题。
发明内容
在以电力物联网为背景下的无线局域网中,存在海量、异构的终端设备,不同终端业务对通信带宽、网络时延、覆盖、安全等方面有不同的要求。针对该场景,本发明的目的在于解决现有技术的不足,研究一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,采用AP主控的切换方式,首先根据当前AP承载的业务属性以及业务运行状况判定AP负载情况,其次当AP出现超载时,选择运行状况较差的STA切换到其它最为合适的AP中,保证业务运行质量,实现AP负载均衡。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,包括如下步骤:
步骤(1),定义门限向量o,oj表示STA对指标j的门限要求;其中,j=1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值;O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门线矩阵,O中元素Oij表示与AP相关联的第i个STA的oj值;
定义服务向量f,fj表示与AP相关联的STA当前指标j的值;F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵,F中元素Fij表示与AP相关联的第i个STA的fj值;
时延f2=tunpack,tunpack表示排队时延;
令封包i’出队列时刻为t1,封包i’+1出队列时刻为t2,封包i’+2出队列时刻为t3,则抖动f3=(t3-t1)-(t2-t1);
定义效益向量b=(1,-1,-1,-1);
STA接入AP后,首先向AP发送自身业务信息,即门限向量o,AP接收后构建门限矩阵O;
步骤(2),AP定时器重置开始计时,AP收集相关联STA的服务信息,计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率,得到服务矩阵F;
步骤(3),根据的服务矩阵F以及门限矩阵O,计算约束矩阵U,U=F-O;之后,计算带权约束矩阵Y,Y=U×b;根据带权约束矩阵Y判定AP负载情况;如果矩阵Y中所有元素均为正值,则所有STA的各项网络门限均满足,处于正常运行状态,等到下一周期,回到步骤(2);如果矩阵Y中有元素为负值,即Y中有元素Yij<0,则STA i的j指标没有得到满足,此时判断AP超载状态;
步骤(4),选择没有得到满足的STA切换到其他AP中,等到下一周期,回到步骤(2)。
进一步,优选的是,步骤(4)中,选择没有得到满足的首个STA切换到其他AP的具体方法为:
步骤a,统计该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP,并将其BSSID发送给当前连接的AP;假设该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP数量为u,APk表示其中第k个AP;第k个AP负载状态向量Sk,Sk中元素Skj表示APk的指标j的状况;
Sk中元素Sk2=min{Fi2};
Sk中元素Sk3=min{Fi3};
Sk中元素Sk4=min{Fi4};
之后通过AP之间广播自身负载状态向量Sk得到负载状态矩阵S;
步骤b,当前连接的AP结合负载状态矩阵S,利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA;
步骤c,STA断开与当前AP连接,关联推送的最优AP。
进一步,优选的是,步骤b的具体方法为:
S1,负载状态矩阵S标准化:对负载状态矩阵S中每个元素Skj进行变换,得到标准化矩阵d,标准化矩阵d中元素dkj计算方法如下:
S2,根据该STA业务偏好,对指标进行两两比较,重要程度使用1-9进行量化,得到判决矩阵Z;
之后,对于判决矩阵Z进行归一化处理,得到矩阵q;q中元素qhj计算方法如下:
S3,将标准化矩阵d每行元素与权重向量ω对应相乘,计算得标准化带权判决矩阵E;E中元素Ekj计算方法如下:
Ekj=dkj×ωh,k=1,2,...,u,h=1,2,...,4;
S4,确定最差解V+和理想解V-:
其中,候选方案指矩阵E每行对应的AP,理想方案为理想解V+对应的AP,最差方案为最差解V-对应的AP;R+表示候选方案到理想方案的距离,R-表示候选方案到最差方案的距离;
S6,计算最优方案:
选择Rk最大的AP为最优AP。
本发明,STA业务终端连接AP后主动发送自身对网络服务质量的需求,AP根据网络状况判决自身是否处于超载状态,由此提高负载判断的准确性和灵活性。电力物联网中,对QoS需求不同的终端最终都能得到满足。之后,利用TOPSIS多属性判决算法根据终端的网络偏好,选择最优AP进行关联。
本发明与现有技术相比,其有益效果为:
现存的比较流行的自适应切换负载均衡方法,通过判断AP的MAC发送时延判定AP的负载情况,当时延超过预先设定阈值时则为超载,该方法忽略了不同业务对网络时延要求的不同,尽管AP关联STA较多,但可能都能正常运行。传统基于RSSI的负载均衡方法,通过获取的周围AP的信号强度,AP关联的STA数量选择最优AP进行接入,该方法的缺陷是有AP虽然关联了很多STA,但每个STA通信量很低,AP能够满足STA需求,所以造成判断不准确。本发明方法考虑不同种类业务终端对QoS需求不同,会话类要求低时延,交互类要求丢包率小,流类对抖动要求高,背景类对丢包率要求高。针对此情况,本发明以此为依据通过AP网络状况是否满足业务需求为依据判断AP是否处于超载状态,并通过TOPSIS多属性判断算法为不满足的STA选择最优AP进行关联,减轻了AP负载,从而实现了负载均衡,提高了网络带宽的利用率。
与现有的负载均衡方法如通过Mac发送时延判断方法,STA接入数量方法等相比较,本发明考虑了终端QoS需求,以此判断AP是否处于负载状态,判断准确率更高。通过优化STA选择问题,从而实现AP负载均衡。
附图说明
图1为面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法流程图;
图2为应用实例实验结果。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
本领域技术人员将会理解,下列实施例仅用于说明本发明,而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者,按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者,均为可以通过购买获得的常规产品。
基于业务属性的负载均衡策略主要分为两步,第一步判断AP负载情况,计算当前AP关联的STA的QoS情况,如时延、带宽、抖动、丢包率等因素,判断AP的网络状态是否满足STA业务需求,第二步当不满足时,通过TOPSIS算法选择最优AP,将网络质量得不到满足STA关联到该AP上。
1.AP负载判断方法。
无线通信类业务根据内容通常划分为四类,会话类、流类、交互类、背景类。四种业务类型QoS需求如下。
(1)会话类业务包含语音会话,视频会话等,最大特点是端到端时延小,业务量上下行对称或几乎对称。对于会话类业务,需要考察的QoS指标主要是传输时延和时延抖动。对于丢包率和错包率来说,人的感官没有那么敏感,可以允许一些短暂的话音停顿和画面马赛克现象。
(2)流类业务包括视频点播,FTP下载等。虽然也具有实时性,但通常本地设有缓存来保持一定时间的业务连续性,该类业务对时延参数没有会话类业务敏感,但对抖动和业务带宽要求高。
(3)交互类业务指用户和远程设备进行在线数据交互的业务,包括Web浏览,数据库检索,网络游戏等,特点是请求响应要求高,时延通常比会话类业务长,但比流类业务短,对丢包率要求高,一般不允许丢包。
(4)背景类业务包括一些自动的后台E-mail收发,SMS、文件接收和数据库下载,这类业务的对传输时间没有很高要求,但对丢包率要求高,一般为零丢包率。对时延和抖动要求较低,采用尽力而为方式进行转发。
定义如下AP负载判断模型:
(1)定义门限向量o,oj表示STA对指标j的门限要求。其中j=1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值。O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门线矩阵;O中元素Oij表示与AP相关联的第i个STA的oj值;
(2)定义服务向量f,fj表示与AP相关联的STA当前指标j的值。F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵,F中元素Fij表示与AP相关联的第i个STA的fj值;
(a)带宽f1。统计单位时间内传输的数据帧数量。
(b)时延f2。
f2=trec+tque+tunpack+tpacket+tsend
trec,tque,tunpack,tpacket,tsend分别表示接收、排队、拆包解析、封包、发送时延。而通常Mac帧的接收和发送、拆包解析、封包时延为固定值,网络时延主要消耗在排队过程中,这里指考虑排队时间:
f2=tunpack
排队时延的获取可以通过封包出队列时间减去如队列时间值获取。排队时延可以很好的表现网络拥塞状况。
(c)抖动f3,指相邻的两个封包的RTT差。延迟抖动的测量可以通过802.11Mac层出队列的时间间隔获取。假设封包i’出队列时刻为t1,封包i’+1出队列时刻为t2,封包i’+2出队列时刻为t3,抖动则为
f3=(t3-t1)-(t2-t1)
(d)丢包率f4,可以通过计算失败的封包数、重传的封包数以及成功发送的封包数来计算。其中,TMAX为最大重传数。
f4=pTMAX;
TxRetry表示重传的封包数,TxFail表示失败的封包数,TxSucc表示成功发送的封包数;
(3)定义效益向量b=(1,-1,-1,-1),其中带宽为增益型,越大越好,设效益值为1,而时延、抖动、丢包率为成本型,越小越好,设效益值为-1。
负载状态判断根据门限矩阵O以及网络性能F判断,计算约束矩阵U=F-O,带权约束矩阵Y为U中每一行与b对应列相乘而得。
Y=U×b
当Y所有元素均为正值时,可知所有STA的各项网络门限均满足,处于正常运行状态。而当存在负值时,即Y中元素Yij<0,则STA i的j指标没有得到满足,此时判断AP超载状态。
STA在初次连接AP前,首先扫描获取周围AP的RSSI信号接收强度,选择RSSI大于设定阈值的AP进行连接。AP负载状态判断流程如下:
(1)STA接入AP后,首先向AP发送自身业务信息,即门限向量o,AP接收后构建门限矩阵O;
(2)AP定时器重置开始计时,AP收集相关联STA的服务信息,计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率,得到服务矩阵F;
(3)根据的服务矩阵F以及门限矩阵O,计算带权约束矩阵判定AP负载情况。如果矩阵Y中所有元素均为正值,则处于正常状态,等到下一周期,回到步骤(2);如果矩阵Y中有元素为负值,则超载;
(4)选择没有得到满足的首个STA切换到其他AP中,等到下一周期,回到步骤(2);
AP负载判断流程图如图1。
2.AP选择方法。
得到AP负载情况后,向服务要求没有得到满足的STA发送超载信号,请求其切换到其他轻载AP中,即为一个AP选择问题。AP之间通过互相通信,交换负载信息,结合STA周边的AP RSSI信息,通过多属性判决算法选择最优AP进行关联。
定义如下AP选择模型:
QoS没有得到满足的STA统计周边RSSI值高于设定阈值的AP,并将其BSSID发送给当前连接的AP,获得负载状态矩阵S,负载状态矩阵S由负载状态向量组合构成,假设符合要求的AP数量为u,APk表示其中第k个AP。具体描述见下:
(1)定义APk负载状态向量Sk,Skj表示APk的指标j的状况。由APk的服务质量矩阵F可以计算得出当前APk的状态向量。AP每隔周期T广播自身负载状态向量。F中元素Fij表示与AP相关联的第i个STA的fj值。
(b)针对时延Sk2,定义Sk2=min{Fi2}
(c)针对抖动Sk3,定义Sk3=min{Fi3}。
(d)针对丢包率Sk4,定义Sk4=min{Fi4}。
(2)STA接收到超载信号后,扫描得到周边AP得到其RSSI信息,通过AP之间广播自身负载状态向量Sk得到负载状态矩阵S,S表示为满足STA需求的AP负载状态矩阵:
Skj表示APk的j指标情况。
(3)定义权重向量ω={ω1,ω2,ω3ω4},通过多属性判决算法选择最优AP进行关联。
选择最优AP算法流程如下:
①QoS没有得到满足的STA统计周边RSSI值高于设定阈值的AP,并将其BSSID发送给当前连接的AP,获得负载状态矩阵S。
②AP结合负载状态矩阵,利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA。
③STA断开与当前AP连接,关联推送AP。
TOPSIS是一种经典的多属性判决算法,基于候选方案到理想方案最近和到最差方案最远的原则。理想方案由所有候选AP的最优属性值构成,最差方案由所有候选AP的最差属性值构成,这里距离采用欧式距离计算方案间距离。
1)假设有u个满足STA业务需要的AP,由各候选AP的状态向量构成负载状态矩阵S。
2)负载状态矩阵S标准化。对负载状态矩阵S中每个元素进行如下操作,得到标准化矩阵d;
3)特征向量法定义属性权重。
a)根据STA业务偏好,对指标进行两两比较,重要程度使用1-9进行量化,其中1是比较同等重要,9是非常重要,2-8重要程度介于1和9之间,重要程度依次递增,得到判决矩阵Z。例如z12表示带宽相对于时延的重要程度,该矩阵可通过运维人员经验设定,本发明对于不做特殊限制。
d)归一化处理:所得ω即为是权重向量。
4)标准化矩阵每行元素权重向量对应相乘,计算得标准化带权判决矩阵E。
Ekj=dkj×ωh,k=1,2,...,u,h=1,2,...,4
5)确定最差解V+和理想解V-。因为带宽为效益性指标,理想解取所有方案中最大值,最差解取最小值。抖动、时延、丢包率为成型型指标,理想解取所有方案中最小值,最差解取最大值。
6)距离计算:计算每个候选方案到理想方案以及最差方案的欧式距离,其中候选方案指矩阵E每行对应的AP,理想方案为理想解V+对应的AP,最差方案为最差解V-对应的AP;R+表示候选方案到理想方案的距离,R-表示候选方案到最差方案的距离。
7)计算最优方案。
选择Rk最大的AP进行连接。
应用实例
基于上述策略,利用仿真工具进行仿真实验。实验中,设置m个AP(m=3),最大带宽容量分别为30Mbps,40Mbps,50Mbps,实验中设定AP的抖动以及时延服从泊松分布,丢包率默认设为0。设置12个STA,其中背景类、交互类、流类、会话类STA各三个。每种业务的QoS门限值设置如下:
实验结果如图2所示,横坐标表示时间进度,单位为秒,每隔一个时间单位有一个STA关联到AP中。
(1)在0~5期间负载比标准差呈上升状态,该期间由于只有若干STA关联AP,存在AP可能处于空载状态,负载比标准差逐渐上升。
(2)5~12期间,STA根据AP的剩余带宽、时延、抖动等因素关联最优AP,不仅仅满足了自身业务运行的需要,还减轻了负载较重的AP负担。
(3)13时刻出现高峰,原因在于会话STA突然关联到AP中,会话类业务对带宽要求较高,打破了AP负载均衡状态,随后AP通过负载均衡策略,负载比标准差逐渐收敛到0.1。
现在的技术方法大多仅仅通过获取AP状态来判断AP负载情况,忽略了STA的业务运行状况,本发明结合AP状态信息和STA运行状况,根据网络中的带宽、抖动等QoS属性是否满足STA运行要求来判断AP负载情况,更佳符合现实情况。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤(1),定义门限向量o,oj表示STA对指标j的门限要求;其中,j=1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值;O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门限矩阵,O中元素Oij表示与AP相关联的第i个STA的oj值;
定义服务向量f,fj表示与AP相关联的STA当前指标j的值;F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵,F中元素Fij表示与AP相关联的第i个STA的fj值;
时延f2=tunpack,tunpack表示排队时延;
令封包i’出队列时刻为t1,封包i’+1出队列时刻为t2,封包i’+2出队列时刻为t3,则抖动f3=(t3-t1)-(t2-t1);
定义效益向量b=(1,-1,-1,-1);
STA接入AP后,首先向AP发送自身业务信息,即门限向量o,AP接收后构建门限矩阵O;
步骤(2),AP定时器重置开始计时,AP收集相关联STA的服务信息,计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率,得到服务矩阵F;
步骤(3),根据的服务矩阵F以及门限矩阵O,计算约束矩阵U,U=F-O;之后,计算带权约束矩阵Y,Y=U×b;根据带权约束矩阵Y判定AP负载情况;如果矩阵Y中所有元素均为正值,则所有STA的各项网络门限均满足,处于正常运行状态,等到下一周期,回到步骤(2);如果矩阵Y中有元素为负值,即Y中有元素Yij<0,则STA i的j指标没有得到满足,此时判断AP超载状态;
步骤(4),选择没有得到满足的STA切换到其他AP中,等到下一周期,回到步骤(2)。
2.根据权利要求1所述的面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,其特征在于,步骤(4)中,选择没有得到满足的STA切换到其他AP的具体方法为:
步骤a,统计该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP,并将其BSSID发送给当前连接的AP;假设该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP数量为u,APk表示其中第k个AP;第k个AP负载状态向量Sk,Sk中元素Skj表示APk的指标j的状况;
Sk中元素Sk2=min{Fi2};
Sk中元素Sk3=min{Fi3};
Sk中元素Sk4=min{Fi4};
之后通过AP之间广播自身负载状态向量Sk得到负载状态矩阵S;
步骤b,当前连接的AP结合负载状态矩阵S,利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA;
步骤c,STA断开与当前AP连接,关联推送的最优AP。
3.根据权利要求3所述的面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法,其特征在于,步骤b的具体方法为:
S1,负载状态矩阵S标准化:对负载状态矩阵S中每个元素Skj进行变换,得到标准化矩阵d,标准化矩阵d中元素dkj计算方法如下:
S2,根据该STA业务偏好,对指标进行两两比较,重要程度使用1-9进行量化,得到判决矩阵Z;
之后,对于判决矩阵Z进行归一化处理,得到矩阵q;q中元素qhj计算方法如下:
接着对矩阵q按行求和得一向量G,G中元素
S3,将标准化矩阵d每行元素与权重向量ω对应相乘,计算得标准化带权判决矩阵E;E中元素Ekj计算方法如下:
Ekj=dkj×ωh,k=1,2,...,u,h=1,2,...,4;
S4,确定最差解V+和理想解V-:
S5,距离计算:计算每个候选方案到理想方案以及最差方案的欧式距离,其中,候选方案指矩阵E每行对应的AP,理想方案为理想解V+对应的AP,最差方案为最差解V-对应的AP;R+表示候选方案到理想方案的距离,R-表示候选方案到最差方案的距离;
S6,计算最优方案:
选择Rk最大的AP为最优AP。
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