Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用多波束轉(zhuǎn)換天線的拓?fù)溥壿嬁刂扑惴?/h1>

2010-01-01 00:00:00呂冠群王東李曉鴻

計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究訂閱 2010年6期 收藏

摘 要:運(yùn)用樣方統(tǒng)計(jì)法推導(dǎo)出保證拓?fù)鋱D高概率連通的臨界鄰居數(shù)，在此基礎(chǔ)上，提出了一種Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中基于鄰居數(shù)的分布式拓?fù)淇刂扑惴?，通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率和選擇節(jié)點(diǎn)多波束轉(zhuǎn)換天線的朝向來(lái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的鄰居數(shù)進(jìn)行控制，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)在其天線的各個(gè)扇區(qū)中找到的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于(或略小于)預(yù)先設(shè)定的鄰居節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)K。由于該算法中每個(gè)節(jié)點(diǎn)使用了較低的發(fā)射功率，減小了節(jié)點(diǎn)間的干擾，提高了整體網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。仿真結(jié)果表明:新算法在維護(hù)網(wǎng)絡(luò)高概率連通的同時(shí)，保證了節(jié)點(diǎn)最小能量特性。

關(guān)鍵詞:Ad hoc網(wǎng)絡(luò); 拓?fù)淇刂? 多波束轉(zhuǎn)換天線; 能量有效

中圖分類號(hào):TP393; TP301.6文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):1001-3695(2010)06-2257-03

doi:10.3969/j.issn.10013695.2010.06.074

Topology control algorithm for Ad hoc networks using switched beam antennas

LV Guanquna， WANG Dongb， LI Xiaohongb

(a.School of Software， b.School of Computer Communication， Hunan University， Changsha 410082， China)

Abstract:This paper emploicd sample statistical methods to derive analytical expressions to determine the critical neighbor number for randomized beam forming network model， proposed a distributed topology control algorithm for Ad hoc networks with switched beam antennas. The topology was controlled not only by adjusting the transmission powers of nodes but also by changing the direction of antenna. A node grew its transmission power until it equaled to or slightly below a specific value K. It was based on distance estimation only， which could be implemented at a reasonable cost. The resulting network topology increases network lifetime by reducing transmission power. Simulation results demonstrate which show that the algorithm is to achieve a high probability of connectivity while constructing a wireless network topology with minimumenergy property.

Key words:Ad hoc net works; topology control; directional antennas; energy efficient

0 引言

智能天線技術(shù)和拓?fù)淇刂萍夹g(shù)作為提高無(wú)線系統(tǒng)資源利用率的有效方法，得到人們的日益關(guān)注。研究這兩種技術(shù)在自組網(wǎng)中的應(yīng)用，是當(dāng)今熱門(mén)的課題[1，2]。

文獻(xiàn)[3，4]對(duì)幾類經(jīng)典的拓?fù)淇刂扑惴ǖ姆抡鎸?shí)驗(yàn)表明，拓?fù)淇刂粕傻耐負(fù)鋱D均保證連通且具有較小的節(jié)點(diǎn)度和傳輸半徑，這樣不但可以節(jié)省通信能量，還可以減少節(jié)點(diǎn)在無(wú)線信道上的碰撞，提高信道的空間復(fù)用率，但是這些拓?fù)淇刂扑惴ǘ际羌僭O(shè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)使用了全向天線。與全向天線相比，智能天線技術(shù)中的定向天線陣列[5]具有靈活的波束控制、較高的信號(hào)增益、極強(qiáng)的干擾抑制能力等優(yōu)點(diǎn)。文獻(xiàn)[6，7]表明，在相同場(chǎng)景下，節(jié)點(diǎn)使用定向天線將比全向天線更能提高無(wú)線自組網(wǎng)的傳輸能力，并減小端到端的延遲。

目前，已有學(xué)者針對(duì)多波束轉(zhuǎn)換天線的Ad hoc網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了拓?fù)淇刂品椒ǖ难芯?。文獻(xiàn)[8]提出了一種集中式拓?fù)淇刂扑惴–MPGA，它是為了解決在天線朝向確定的情況下，保證生成拓?fù)溥B通后，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)的功率最小化的算法。該算法實(shí)際應(yīng)用不廣，但具有一定的指導(dǎo)意義。文獻(xiàn)[9]提出一種分布式的算法DABTC。該算法需要加入平面化優(yōu)化算法，其優(yōu)化算法需要知道節(jié)點(diǎn)位置信息，這必然會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)過(guò)多不必要的能量開(kāi)銷。本文運(yùn)用樣方統(tǒng)計(jì)法對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行連通性理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，推導(dǎo)出保證網(wǎng)絡(luò)高概率連通的臨界鄰居數(shù)k，在此基礎(chǔ)上，提出一種分布式、基于鄰居數(shù)的拓?fù)淇刂扑惴↘DABTC。其主要思想是，首先根據(jù)節(jié)點(diǎn)密度設(shè)定k值，每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)打開(kāi)其天線的一個(gè)扇區(qū)，當(dāng)尋找到一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)并記錄其信息后，停止在該扇區(qū)搜索其他節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將該扇區(qū)標(biāo)志為非空扇區(qū);然后在其他空扇區(qū)重復(fù)上述步驟，直到該節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)等于(或略小于)預(yù)先設(shè)定的臨界鄰居數(shù)k時(shí)停止搜索。該算法容易實(shí)現(xiàn)，有較強(qiáng)的實(shí)用性。仿真結(jié)果表明，KDABTC算法可保證網(wǎng)絡(luò)高概率連通，在減小節(jié)點(diǎn)能耗和提高網(wǎng)絡(luò)傳輸性能等方面優(yōu)于DABTC基本算法。

1 無(wú)線Ad hoc網(wǎng)絡(luò)模型

假設(shè)節(jié)點(diǎn)分布在一個(gè)二維平面中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)具有惟一的ID號(hào)。任意節(jié)點(diǎn)u都配有一個(gè)帶有N個(gè)扇區(qū)的方向性天線，而且節(jié)點(diǎn)u的發(fā)送功率p(u)可以在最小和最大之間連續(xù)調(diào)節(jié)，即0≤p(u)≤p(u)max， p(u)max表示節(jié)點(diǎn)u的最大發(fā)送功率。假設(shè)節(jié)點(diǎn)具有相同的路徑損耗模型，即無(wú)線信號(hào)的功率按照發(fā)送天線和接收天線之間距離的β次方衰減，β取決于無(wú)線傳播模型。對(duì)于自由空間(free space)模型，β=2，發(fā)送功率Pr與接收功率Pt的關(guān)系為

Pr =PtGtGrλ2(4πd)2L(1)

其中:Gt、Gr分別是發(fā)送和接收天線的增益;λ是波長(zhǎng);d是發(fā)送天線與接收天線之間的距離。對(duì)于(tworay)模型，β=4，發(fā)送功率Pr與接收功率Pt的關(guān)系為

Pr =PtGtGrh2th2rd4(2)

其中:ht和hr分別為發(fā)射天線和接收天線的高度。綜上所述，當(dāng)發(fā)送節(jié)點(diǎn)u和接收節(jié)點(diǎn)v之間的距離為d(u，v)時(shí)，u與v通信所需要的最小功率值p(u，v)=td(u，v)β，假設(shè)傳輸介質(zhì)是對(duì)稱的，則p(u，v)=p(v，u)。

2 多波束網(wǎng)絡(luò)連通概率分析

在Ad hoc網(wǎng)絡(luò)模型中，節(jié)點(diǎn)如何決定臨界傳輸功率，以保證網(wǎng)絡(luò)連通，即如果每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以獨(dú)立調(diào)整自己的發(fā)送功率，那么如何減小發(fā)送功率，在保證整個(gè)拓?fù)鋱D連通的基礎(chǔ)上，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。下面討論多波束轉(zhuǎn)換天線網(wǎng)絡(luò)模型的連通性問(wèn)題。

本文采用樣方統(tǒng)計(jì)法，在一定的面積上測(cè)量個(gè)體數(shù)量，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法，確定觀測(cè)對(duì)象個(gè)體的密度或者組成。如果節(jié)點(diǎn)是均勻分布的，基于這種統(tǒng)計(jì)模型，位于樣方區(qū)域A中的點(diǎn)數(shù)服從參數(shù)為λ‖A‖的泊松分布(其中:‖A‖表示區(qū)域A的面積，λ表示泊松過(guò)程的密度)?；谶@個(gè)模型，設(shè)多波束轉(zhuǎn)換天線網(wǎng)絡(luò)中n個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在一個(gè)很大的區(qū)域M中，節(jié)點(diǎn)密度ρ=n/‖M‖。令節(jié)點(diǎn)的有效區(qū)域S作為樣方，那么S中的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)服從均值為ρS的泊松分布，有效區(qū)域S中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目的概率密度函數(shù)為

P(K)=e-ρS(ρS)KK!(3)

由式(3)可以得到節(jié)點(diǎn)u的天線沒(méi)有覆蓋一個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率為

P(K=0)=e-ρS(4)

利用隨機(jī)幾何學(xué)中關(guān)于點(diǎn)覆蓋問(wèn)題的概念，一個(gè)節(jié)點(diǎn)不被其他節(jié)點(diǎn)的天線有效區(qū)域覆蓋的概率為(1-‖S‖/‖M‖)n。當(dāng)‖M‖趨向無(wú)窮大時(shí)，

P(節(jié)點(diǎn)u不被其他節(jié)點(diǎn)天線覆蓋)=E[(1-‖S‖‖M‖)n]=e-‖s‖E(n)‖M‖=e-ρS(5)

由式(4)和(5)可以得到節(jié)點(diǎn)u的覆蓋節(jié)點(diǎn)數(shù)大于0的概率為

P(d(u)>0)=1-e-2ρS(6)

假設(shè)統(tǒng)計(jì)方法滿足獨(dú)立無(wú)關(guān)性，那么在一個(gè)很大的區(qū)域M中均勻分布n個(gè)點(diǎn)，圖G沒(méi)有孤立節(jié)點(diǎn)的概率:

P=nnP(d(u)>0)nP(d(u)=0)0=(1-e-2ρS)n(7)

當(dāng)n>> 1時(shí)，圖連通的概率近似等于圖沒(méi)有孤立點(diǎn)的概率。利用推導(dǎo)式(7)可以證明定理1，求得多波束轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，圖連通概率至少為P的節(jié)點(diǎn)臨界覆蓋區(qū)域的下限。

定理1 設(shè)n(n>>1)個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在一個(gè)很大的區(qū)域M中，節(jié)點(diǎn)密度為ρ。隨機(jī)選擇打開(kāi)天線的一個(gè)扇區(qū)，該天線的有效區(qū)域?yàn)镾。如果要保證網(wǎng)絡(luò)連通概率至少為P，那么節(jié)點(diǎn)傳輸功率必須使得節(jié)點(diǎn)的有效區(qū)域S滿足下面的公式:

S≥-ln(1-p1/n)2ρ(8)

由式(8)，令節(jié)點(diǎn)天線有效區(qū)域S等于圖連通概率為P的臨界覆蓋范圍，利用式(3)可以得到定理2，求得圖G中節(jié)點(diǎn)最大覆蓋節(jié)點(diǎn)數(shù)的概率分布。

定理2 設(shè)n(n>>1)個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻分布在一個(gè)很大的區(qū)域M中，節(jié)點(diǎn)密度為ρ，有效區(qū)域?yàn)镾，那么圖G所有節(jié)點(diǎn)的最大覆蓋節(jié)點(diǎn)數(shù)K(G)小于等于k0的概率P滿足

P(K(G)≤k0)=∑k0k=0e-ρS(ρS)kk!n(9)

定義臨界鄰居數(shù)K表示保證拓?fù)鋱D高概率連通(≥99%)時(shí)最小的覆蓋鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)。對(duì)于不同的節(jié)點(diǎn)數(shù)n，利用式(8)計(jì)算出圖連通概率99%時(shí)的有效區(qū)域S，然后代入式(9)計(jì)算滿足P(K(G)≤k0)>99%的最小k0值，可以求出保證圖99%以上概率連通的臨界鄰居數(shù)K。

下面通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證上述連通性分析的有效性。在1000 m×1000 m的區(qū)域內(nèi)均勻分布節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)數(shù)在50~250變化。根據(jù)式(1)設(shè)定波束Gt=4，Gr=0.8。對(duì)于每一種節(jié)點(diǎn)數(shù)n，生成6 000幅連通拓?fù)鋱D，對(duì)每個(gè)生成拓?fù)鋱D求出并記錄滿足圖連通的最小覆蓋節(jié)點(diǎn)數(shù)K。圖1說(shuō)明n=150時(shí)，K≥11時(shí)，拓?fù)鋱D連通概率為99%。

圖2是臨界鄰居數(shù)K值隨節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)變化的仿真結(jié)果與理論分析結(jié)果的比較。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可以發(fā)現(xiàn)，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，K值增加的趨勢(shì)較為平緩，臨界鄰居數(shù)的變化趨勢(shì)與定性分析的結(jié)果基本吻合。

3 算法描述

通過(guò)對(duì)圖2的觀察可以發(fā)現(xiàn)，K值的增加趨勢(shì)較為平緩。根據(jù)多波束轉(zhuǎn)換天線可以調(diào)節(jié)天線扇區(qū)數(shù)量的特點(diǎn)，先通過(guò)節(jié)點(diǎn)投放數(shù)量和區(qū)域大小計(jì)算出節(jié)點(diǎn)的密度，然后利用式(9)計(jì)算出合適的K值，節(jié)點(diǎn)通過(guò)調(diào)整信號(hào)覆蓋范圍僅僅覆蓋K個(gè)鄰居，既能保證拓?fù)鋱D高概率連通，又能提高節(jié)點(diǎn)的能量有效性。為了保證實(shí)用性，提出的拓?fù)淇刂扑惴ň哂蟹植际健惒胶突诰植啃畔⒌奶攸c(diǎn)，這些特性可以減小獲取拓?fù)淇刂扑惴ㄐ枰男畔⒑拖⒔换サ拈_(kāi)銷，提高算法運(yùn)行效率。

KDABTC算法描述如下:

a)節(jié)點(diǎn)u設(shè)置其初始發(fā)射功率為p(u)=ε。

b)節(jié)點(diǎn)u設(shè)置其天線的N個(gè)扇區(qū)都為空扇區(qū)(空扇區(qū)是指該扇區(qū)所覆蓋的范圍內(nèi)沒(méi)有u的一跳鄰居節(jié)點(diǎn))。

c)節(jié)點(diǎn)u逐漸增大發(fā)射功率并隨機(jī)向其天線的某一空扇區(qū)發(fā)送“HELLO”消息，并收集來(lái)自其他節(jié)點(diǎn)的“ACK”，如果節(jié)點(diǎn)u發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新節(jié)點(diǎn)v，則節(jié)點(diǎn)u將把v存入本地鄰節(jié)點(diǎn)集NE(u)中，并將u節(jié)點(diǎn)天線中覆蓋節(jié)點(diǎn)v的扇區(qū)標(biāo)志為非空扇區(qū)，同時(shí)停止在該扇區(qū)搜索節(jié)點(diǎn)。

d)重復(fù)步驟c)，當(dāng)u的鄰居節(jié)點(diǎn)集NE(u)=K(預(yù)先設(shè)定的值)時(shí)，或節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率p(u)= p(u)max時(shí)，算法結(jié)束。

e)功率調(diào)整策略，當(dāng)u的鄰居節(jié)點(diǎn)集NE(u)≤K時(shí)，開(kāi)啟對(duì)應(yīng)扇區(qū)的天線，以達(dá)到v的最小發(fā)射功率建立連接的目的。

KDABTC算法偽代碼:

//Basic KDABTC algorithm on node u

1.for each node u∈NE (u) do

2.Current_pow = int_min_pow;

3.NE (u) = 1; total_sec (u) = 1;

4.emp_sec (u)=total_sec(u);

5.int_K (G)=kValue(pre_set);

6.while(emp_sec (u)==1 current_pow<=Max_Pow d(u)<=kValue)

7. Broadcast(u， p); /*Node u broadcast a “HELLO” message to N sectors with the initial minimum transmission Power */

8.Gather(u，v，p，“ACK”);

9.for (every node v sending the “ACK”)

10.if (v is not in NE (u))

11.NE(u)=NE(u) ∪ {v};

12.end if;

13.end for;

14.end while;

算法使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)收集其鄰居節(jié)點(diǎn)信息，并以各個(gè)扇區(qū)的最小發(fā)送功率與K個(gè)鄰居建立連接。算法偽代碼的第1行保證此算法為分布式算法，第7、8行說(shuō)明每個(gè)節(jié)點(diǎn)收集自己局部的信息，功率控制調(diào)度策略則得到節(jié)點(diǎn)較小的發(fā)射功率，保證了能量控制的有效性。下面通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)與DABTC算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證KDABTC的有效性。

4 仿真與分析

無(wú)線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥钪匾男阅軈?shù)是其節(jié)能性，因?yàn)樗苯佑绊懝?jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。本文評(píng)估了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)采用KDABTC拓?fù)淇刂扑惴ê螅骄l(fā)射功率的變化，比較了KDABTC與文獻(xiàn)[9]中DABTC拓?fù)淇刂扑惴ǖ墓?jié)能性。實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)與第3章實(shí)驗(yàn)相同。從圖3可以看出，節(jié)點(diǎn)采用KDABTC算法后，與采用DABTC算法相比，節(jié)點(diǎn)平均發(fā)射功率減小近一半。隨著節(jié)點(diǎn)密度的改變，KDABTC算法隨密度的改變對(duì)節(jié)能性的提高更有效。因此，KDABTC在維護(hù)網(wǎng)絡(luò)連通性的同時(shí)保證了節(jié)點(diǎn)最小能量特性，在提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)節(jié)能性方面效果明顯。

為了分析拓?fù)淇刂茖?duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，本文采用OPNET 10.5網(wǎng)絡(luò)仿真工具，仿真場(chǎng)景如下:網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)在50～250變化。節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在1000 m×1000 m的二維區(qū)域中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)采用多波束轉(zhuǎn)換天線，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的密度利用式(9)計(jì)算出預(yù)先設(shè)定的K值。選用雙線無(wú)線傳播模型，即功率衰減系數(shù)β為4，發(fā)送和接收天線的增益均為0 dB，高度均為1.5 m，接收閾值為-94 dBW。根據(jù)算法需要，逐漸增大節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率，即為-10.0～10.0 dBW，與之對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)的傳輸半徑為35～250 m。使用DSR路由協(xié)議和基于802.11標(biāo)準(zhǔn)的MAC協(xié)議，仿真時(shí)間為500 s。因?yàn)樵诓煌?jié)點(diǎn)數(shù)的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行拓?fù)淇刂坪髮?duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響相似，本文以150個(gè)節(jié)點(diǎn)的仿真結(jié)果進(jìn)行分析。

圖4反映了在不同業(yè)務(wù)負(fù)載下的網(wǎng)絡(luò)分組交付率的變化，交付率是指總接收數(shù)據(jù)量和總發(fā)送數(shù)據(jù)量的比值，可以反映網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸效率。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較低時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中的通信碰撞概率較低，路由穩(wěn)定且開(kāi)銷小，有無(wú)拓?fù)淇刂茖?duì)網(wǎng)絡(luò)的性能影響不是很大。在節(jié)點(diǎn)都以最大功率發(fā)送信號(hào)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)多于拓?fù)淇刂茣r(shí)，隨著負(fù)載不斷加大，各個(gè)分組競(jìng)爭(zhēng)信道的概率變大，而分組對(duì)信道競(jìng)爭(zhēng)的加劇會(huì)使得鏈路失敗概率增加，導(dǎo)致DSR路由協(xié)議不斷尋找新的路由，產(chǎn)生大量的路由開(kāi)銷，占用網(wǎng)絡(luò)帶寬如圖5所示，從而顯著降低業(yè)務(wù)流的端到端通過(guò)量。如果發(fā)送功率不變，節(jié)點(diǎn)采用多波束轉(zhuǎn)換天線，那么每個(gè)節(jié)點(diǎn)的干擾范圍進(jìn)一步增加，使得DSR路由探測(cè)包由于競(jìng)爭(zhēng)信道困難，無(wú)法發(fā)現(xiàn)有效路由，使得即使在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較低時(shí)，網(wǎng)絡(luò)吞吐率也較小。

隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增加，節(jié)點(diǎn)間的干擾成為影響網(wǎng)絡(luò)吞吐量的主要因素[10]。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的仿真可以看出，與最大功率拓?fù)湎啾?，拓?fù)淇刂仆ㄟ^(guò)減少節(jié)點(diǎn)的發(fā)射功率，建立了相對(duì)較為稀疏的連通網(wǎng)絡(luò)，提高了空間復(fù)用度，增加了網(wǎng)絡(luò)吞吐量。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增大，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間發(fā)包沖突的概率增大，所有的拓?fù)鋵?duì)應(yīng)的吞吐量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，拓?fù)淇刂坪蟮木W(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)勢(shì)由于受到MAC層競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的影響而有所減弱，即拓?fù)淇刂浦皇茄泳従W(wǎng)絡(luò)性能的下降。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，波束天線由于天線覆蓋范圍的方向性，當(dāng)與其確定的鄰居進(jìn)行通信時(shí)，干擾的節(jié)點(diǎn)數(shù)比全向天線少。在同樣網(wǎng)絡(luò)負(fù)載時(shí)，與DABTC拓?fù)淇刂扑惴ㄏ啾?，KDABTC拓?fù)淇刂茦?gòu)建的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校纸M干擾的概率減小和鏈路失敗的情況，減小了路由開(kāi)銷，保證了網(wǎng)絡(luò)吞吐率。

5 結(jié)束語(yǔ)

拓?fù)淇刂萍夹g(shù)是解決無(wú)線自組網(wǎng)節(jié)能問(wèn)題的一種有效手段。本文通過(guò)對(duì)定向天線的自組網(wǎng)連通問(wèn)題定性和定量分析研究，由拓?fù)鋱D鄰居數(shù)的概率分布，求出保證拓?fù)鋱D高概率連通的關(guān)鍵鄰居數(shù)K的值。在此基礎(chǔ)上，提出一種啟發(fā)式的拓?fù)淇刂扑惴?，?jié)點(diǎn)獨(dú)立地搜索其天線的各個(gè)扇區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)，自主決定開(kāi)啟哪個(gè)扇區(qū)和信號(hào)發(fā)送功率的大小，使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)建立鄰居關(guān)系的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等于(或略小于)某個(gè)預(yù)先設(shè)定的特殊常數(shù)K。該算法的主要特點(diǎn)是獲取算法執(zhí)行所需數(shù)據(jù)的代價(jià)小，且算法運(yùn)行簡(jiǎn)單快速。仿真實(shí)驗(yàn)表明，采用KDABTC拓?fù)淇刂扑惴梢允拐麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)在保證高概率連通的同時(shí)，提高自組網(wǎng)的能量有效性。

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，多波速轉(zhuǎn)換天線拓?fù)淇刂祁I(lǐng)域還存在著許多問(wèn)題有待進(jìn)一步深入研究。針對(duì)節(jié)點(diǎn)度、端到端能耗有效性等性能參數(shù)，實(shí)際有效的定向天線拓?fù)淇刂扑惴ㄊ俏覀兘窈蟮难芯績(jī)?nèi)容。

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計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究2010年6期

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