基于移动自组织网络的分布式信道分配控制算法研究

刘景景，方曙东,李春国，宋 康

(1.池州学院 机电工程学院，安徽 池州 247000；2.东南大学 电子科学与工程学院，江苏 南京 210096；3.青岛大学 电子信息学院，山东 青岛 266071)

移动自组织网络(Mobile Ad hoc network，MANET)是通过无线链路形成的无中心、多跳、临时自治系统，网络中的节点处于频繁移动和动态连接状态，通过降低无线通信干扰提高服务质量(QoS)，对移动自组织网络极具挑战性，自组织网络必须克服节点流动性干扰来提高实用的服务质量[1]。MANET远距离通信时使用路由、信道访问、移动管理等在自组网络中提供质量服务，节点以多跳方式直接与其他节点通信，中间节点作为路由器运行。相邻节点的通信干扰会造成连接损失，导致传输路线过时或不准确，严重影响网络的吞吐量和传输延迟[2-4]。

IEEE 802.11标准使用共享信道模型，干扰频率随着移动节点数量的增加而增大，使得网络性能显著下降。在通信节点密集的环境中，应用信道Multiple Access Control协议，信道切换会对网络性能产生不利影响[5]，每个节点都可以进行信道切换，当一个移动节点进入另一对节点对的通信范围中，会导致移动网络连接受干扰，需要采取信道分配进行动态管理信道[6]。文献[7]针对约束频率分配问题，提出了动态信道重新分配策略，在网络中重新分配信道以提高信道利用率，但是动态信道重新分配方案存在暴露节点问题，并不适合节点密集的环境。

为了有效解决MANET中由暴露节点带来的节点通信干扰问题，提出一种带有功率控制的分布式信道分配控制算法，通过信道动态协商，实现多个节点在不同信道间通信，增加了吞吐量且减少暴露节点带来的负面效应。

1 暴露节点问题

MANET中的移动节点在另一对节点的通信范围之内时会出现连接丢失和干扰[8]。当控制信息从源节点发送到目标节点时，节点迁移性对信道状态表(CST)的频繁更改可能造成不可预测的拓扑问题。同时，位置信息的交换占用了大量的带宽，造成传输延迟。

结合图1网络拓扑结构图，图中小实圆代表功率控制的通信范围，而较大虚圆代表没有功率控制的通信范围。节点A使用最大值传输功率向节点B传输数据包，节点C在发送节点A的传输范围内，节点C不在接收节点B的传输范围内，则节点C是暴露节点。暴露节点指的是在发送节点的传输范围之内，而在接收节点传输范围之外的节点。如果没有功率控制，从节点A到节点B进行通信，则不能授予节点C到节点D的通信，节点C与节点D之间的通信不能得到保证，因为节点C和节点D之间的通信会受到暴露节点A的干扰[9]，节点A和节点C之间的通信会导致流间干扰；这就是暴露节点带来的通信干扰，降低了通信的成功率和吞吐量，增加了通信连通的时间，降低了QoS，即暴露节点问题。暴露节点问题中信道协商成功率是一个重要的评价指标，信道协商不仅可以减少发布的信息的数量，且可以减少相邻节点的通信干扰对网络通信承载能力的影响，从而提高信道利用率。

文献[10]中的动态信道分配策略利用通信程序分配信道及提高无线网络性能，但是空闲信道并不总是预先分配给节点，且存在暴露节点问题，在吞吐量、延迟等方面难以满足QoS的网络性能要求。

2 分布式信道分配控制

2.1 信道功率控制概述

信道功率控制使用两台收发器和一台接收器，将整个信道带宽分别分配给控制信道和数据信道，以完成信道通信任务，数据包通过数据信道发送。遇到通信干扰时，调节发送节点发射机的发射功率，如图1中实心圆所示，接收节点的接收器接收功率，多个节点之间通信可以在不受干扰的情况下同时进行。分布式信道功率控制拓扑结构图如图2所示。图1和图2中的大虚圆区域，节点A和节点C以最大功率进行传输，如果不采用功率控制，将存在暴露节点干扰问题。如果采用功率控制，如图2中的小圆，那么节点A使用较小的功率通过节点E、节点F逐跳连接到节点B。移动节点A将一个数据包和带有发射功率ptx,A的控制包发送到节点B，节点B的接收功率为ptx,B[11]，则：

(1)

式中，λ是载波波长；d是两个节点之间的距离；gtx和grx分别表示发送节点和接收节点的天线增益；n是路径损失系数，根据物理环境的不同取值为2到4。

图1 网络拓扑结构图(暴露节点问题)图2 分布式信道功率控制拓扑结构图

通过对式(1)变形，得出两个节点之间距离 ：

(2)

功率传输范围对应的阈值如表1所示。将功率衰减的程度与确定功率范围所需的阈值进行比较，可以得到无线电收发机的功率电平。

表1功率传输范围对应的阈值

距离/m功率/dB m功率等级20-68.89140-73.02260-75.68380-78.864100-82.855距离/m功率/dB m功率等级150-85.926200-90.507250-95.078300-98.159350-101.2210

2.2 分布式信道功率控制分配算法

根据信道重用原则，未分配给节点的信道将被动态分配给其他节点，信道被动态地分配给有需要的用户。为了便于描述分布式信道功率控制分配算法，假设信道具有相同的带宽，所有信道为正交信道，在不同信道上发送的包不会相互干扰；要同时接收和传输，每个节点配备两个半双工收发器，收发器能够动态地切换信道；节点信道状态表(CST)包括源节点、目的节点、繁忙信道、空闲信道、邻近节点和功率等级；每个节点为一个数组，每个数组包括节点编号、繁忙信道、空闲信道、功率等级。

结合图2，节点A远离源节点B，在分布式环境中，节点A在节点C内引起暴露节点问题。节点C和节点D之间通信具有干扰。当移动节点A注意到与节点C存在信道干扰，节点A停止通信以防止信道干扰。

分布式信道分配算法如下：

图3 功率协调控制流程图

(1)节点A在空闲信道集nc中寻找空闲信道；

(2)如果节点A检测到空闲信道，节点A发送信息(源节点、目的节点、空闲信道、功率等级)给邻近节点；

(3)邻近节点接收到信息，与节点信道状态表里的数据比对；

(4)移动节点A与邻近节点进行信道交换；

(5)如果节点A没有检测到空闲信道，则进入功率协调控制过程，如图3所示。

功率协调过程如下：

(1)节点A利用接收信号计算节点A与其邻近节点C之间的距离d；

(2)判断距离d是否小于阈值dmin，如果d

(3)如果距离d>dmin，节点A协调发射功率ptx,A，节点A启动发射机处理干扰状态，发射功率通过以下方式获得：

(3)

式中，i为功率等级,i∈[1,10];pwri(A) 表示节点A在功率等级i下使用的最大功率;prx,A(A)表示节点A的邻近节点接收功率，根据式(1)，获得节点A协调功率等级，传输功率ptx,A与接收功率prx,A成反比例变化；

(4)节点A计算发射功率后，将发射功率发射到邻近节点C，节点A直接与邻近节点C通信而不受干扰；

(5)节点信道状态表(CST)更新为Vd(A)，节点A发送信息(源节点、目的节点、空闲信道、功率等级)给邻近节点C；

(6)邻近节点C接收到节点A发送的信息，测量并比较接收信号功率，如表1所示，如果接收功率小于最小功率，则禁止通信。如果节点C接收功率大于最小功率，节点C将发送信号到节点A，节点A与节点C进行信道交换；

(7)在步骤(6)中，如果节点C未能进行信道交换，则节点C开始执行上述步骤，节点C成功找到邻近节点并进行信道交换时，节点信道状态表(CST)被更新成Vd(C)。

该算法使用邻接矩阵来表示通信流，然后更新节点信道状态表(CST)，确保所有节点具有足够的可用资源来解决暴露节点问题带来的干扰，提高网络信道协商成功率。

2.3 信道带宽分析

分布式信道分配算法中每个信道具有固定带宽，信道分配的成功率通常与信道数Cn成比例，数据包长度和控制包长度用于分析信道带宽，信道数Cn为[12]：

(4)

Ccon为控制信道的数量;ld为数据包长度;τd为数据信道带宽;lc为控制包长度;τc为控制信道带宽。设给出固定信道带宽Cbw，令uch为归一化成功率，可以得到：

(5)

通过减小控制包长度或增加给定信道带宽中的数据包长度可以改善信道利用率。针对固定带宽，带宽利用率Ubw通过以下公式计算：

(6)

经过变换可得：

(7)

由式(5)和式(7)，通过对带宽、信道总数和控制数据包边界分析，可得出信道利用率和带宽利用率相等。

3 仿真验证

为了分析信道协商成功率对节点密度的影响，研究提出的分布式信道分配控制算法(3信道和4信道)与随机算法模拟结果如图4所示。分布式信道分配控制算法的信道协商成功率明显比随机算法高，尤其是4信道分布式信道分配控制算法。随着节点数量的增加信道协商成功率有所下降，但是不太明显。分布式信道分配控制算法确保所有节点具有足够的可用资源来解决干扰而不降低网络中信道协商的成功率。

图4 信道协商成功率对比图

在不同节点数量下，3信道、4信道、随机算法在信道分配过程中数据包丢失率对比图如图5所示。采用研究提出的带有功率控制的3信道、4信道分布式信道控制算法的数据包丢失率明显比随机算法低；随着节点数量的增加，数据包的丢失率增加。提出的算法利用信道重用以消除信道干扰的不利影响，即使节点数量增加，4信道分布式信道分配算法也显示出稳定的结果。

在不同功率等级下，3信道、4信道、随机算法信道分配吞吐量对比图如图6所示。随着功率水平增加，信道分配对应的吞吐量性能增强，使用所提出的信道分配算法相对于随机算法可以增加网络吞吐量，因为提出的算法中CST中有空闲信道可用或获取新信道，采用功率控制机制，邻近节点的干扰得到最小化。

归一化3信道、4信道、随机算法信道分配吞吐量对比图如图7所示。随着节点数量的增加,4信道相对于3信道、随机算法信道具有更高的吞吐量。对于随机算法由于频繁地改变信道，通过减少数据传输和增加信道空闲时间来最小化信道利用率，并没有明显改善网络归一化吞吐量。

图5 丢失率对比图

图6 不同功率等级下的吞吐量对比图

图7 归一化吞吐量对比图

4 结论

为了有效解决移动自组织网络中暴露节点带来的信道干扰问题，提出一种分布式信道分配控制算法，采用带功率控制的信道分配控制算法，通过信道动态协商对信道进行自适应调整分配，在同一区域实现不同信道的多个通信，减少了由暴露节点问题引发的负面影响，提高了网络的容量。该算法可以减少信道干扰，并在密集环境下保持信道连接，仿真结果表明该算法在保持良好的吞吐量情况下，信道可用性最大化，很好地保证了服务质量。后期将会对在功率控制下移动节点如何实现通信同步进行分析研究。