用于具有损链路的无线自组织网络的前瞻性概率统计路由选择的制作方法

专利名称：用于具有损链路的无线自组织网络的前瞻性概率统计路由选择的制作方法
技术领域：
本公开内容一般涉及无线技术，更具体地涉及用于无线自组织网络的前瞻性 (forward-looking)概率统计路由选择。
背景技术：
除非本文中另有表示，否则，在此部分中描述的方法不是相对于本申请中的权利要求的现有技术，并且并不由于包括在此部分中而被认为是现有技术。无线自组织网络是通过无线通信链路(下文中简单地称为“链路”)连接的计算机和设备(下文中简单地称为“节点”)的网络。由于每条链路具有有限的通信范围，一些节点不能直接进行通信，所以这些节点通过一个或更多个协作中间节点彼此转发分组。源节点向能与源节点直接通信的相邻节点发射分组。该相邻节点又将该分组发送给其相邻的节点中的一个节点，等等，直到该分组被发射到目的节点。传输分组的每条链路称为跳(hop)， 并且分组从源节点传播到目的节点的链路集称为路线或路径。通过在无线自组织多跳网络上运行路由选择协议来确定路线。可以基于节点可得到的局部信息在每个节点处个别地确定路线。可以使用数字分组无线电设备实现链路。由于便宜的无线电设备的使用以及对于无线自组织网络的低成本和低功率的需要，链路可能有损耗。因此，所需要的是适合于具有损链路的无线自组织网络的路由选择协议。

发明内容
本公开内容的一些实施方式可以一般涉及一种用于无线网络中的节点使用路由选择协议来转发分组的方法。示例方法可以包括从其他节点接收分组、在路由选择协议的前向前进(progress)模式下工作、以及向选择的相邻节点发送分组。在路由选择协议的前向前进模式下工作可以进一步包括识别相邻节点；以及，针对每个识别的相邻节点进行一些操作。一些示例操作可以包括基于从节点到识别的相邻节点的直接跳来确定前进值；基于从识别的相邻节点向目的节点的任意随后的跳来确定前景(prospect)值；基于前进值和前景值中的一个或更多个值来针对识别的相邻节点识别路由选择目标函数值；以及，基于识别的路由选择目标函数值选择识别的相邻节点中的一个识别的相邻节点作为选择的相邻节点。本公开内容的另外的实施方式可以一般涉及一种针对包括节点的无线网络中的路由选择协议确定路由选择目标函数的方法。示例方法可以包括从无线网络收集经验数据；以及，根据经验数据建立无线网络的统计模型。示例方法也可以包括根据统计模型识别表示路由选择质量的一个或更多个特性；以及，应用统计分析来选择表示路由选择质量的识别的特性中的一个或更多个特性。示例方法可以进一步包括基于选择的特性应用统计分析来识别路由选择目标函数；以及，将识别的路由选择目标函数保存到无线网络中的节点，其中，无线网络中的节点使用路由选择目标函数来向彼此发送分组。本公开内容的一些实施方式可以一般涉及一种编码有用于无线网络中的节点使用路由选择协议来转发分组的计算机可执行指令的计算机可读存储介质。当节点执行计算机可执行指令时，节点被配置成从其他节点接收分组；在路由选择协议的前向前进模式下工作；以及，向选择的相邻节点发送分组。在路由选择协议的前向前进模式下工作可以进一步包括识别相邻节点；以及，针对每个识别的相邻节点进行一些操作。一些示例操作可以包括基于从节点到识别的相邻节点的直接跳来确定前进值；基于从识别的相邻节点向目的节点的任意随后的跳来确定前景值；基于前进值和前景值中的一个或更多个值来针对识别的相邻节点识别路由选择目标函数值；以及，基于识别的路由选择目标函数值来选择识别的相邻节点中的一个识别的相邻节点作为选择的相邻节点。以上发明内容仅是说明性的，并不意在以任何方式限制。除了以上描述的说明性的方面、实施方式和特征之外，通过参照附图和以下详细描述，另外的方面、实施方式和特征将变得明显。


结合附图、根据以下描述和所附权利要求，本公开内容的以上和其他特征将变得更加十分明显。要理解，这些附图仅描绘了根据本公开内容的若干实施方式，从而，这些附图不被认为是限制本公开内容的范围，将通过使用附图利用另外的特征和细节描述本公开内容。图中图1示出了利用前瞻性概率统计路由选择(FPSR)协议的无线自组织网络；图2是对用于图1的无线网络的FPSR协议的路由选择目标函数(ROF)进行确定的方法的流程图；图3是基于示例经验数据的、作为发送节点与接收节点之间的几何距离的函数的、从发送节点到接收节点的链路的接收率的散布图；图4是基于示例经验数据的、将前向链路的接收率映射到反向链路的接收率的函数的单调核估计的图；图5和图6分别是基于示例经验数据的、节点中的发射机和接收机的分类的相对品质的图；图7示出了在两个节点之间发送分组的复合接收率的示例；图8是基于示例经验数据的、作为源节点与目的节点之间的几何距离的函数的、 从源节点到目的节点的最小成本路径的估计的成本的图；图9是与归一化的前进和归一化的前景的变化相对的相邻节点的ROF水平集的图；图10是图9的ROF水平集在统计处理之后的图；图11是用于当前节点η。执行FPSR协议以确定用于转发分组的具有最佳ROF值的相邻节点的方法的流程图；图12示出了对用于逃避局部最小值的概率方法进行概述的算法的伪代码；图13是用于实现图12的算法的方法的流程图14示出了用于实现FPSR协议的一个或更多个实施方式的示例节点；以及图15是示出了完全根据本公开内容的至少一些实施方式布置的用于图14的节点的计算机程序产品的框图。
具体实施例方式在以下详细描述中，参照构成本文的一部分的附图。在附图中，除非上下文指定， 否则类似的符号表示类似的部件。详细的描述、附图和权利要求中所描述的说明性实施方式不是意在限制。在不偏离在此呈现的主题内容的精神或范围的情况下，可以利用其他实施方式，并且可以进行其他变化。将容易理解，如在本文中一般描述以及在图中示出的，本公开内容的方面可以按照多种不同配置来布置、置换、组合和设计，所有这些都被明确地理解并构成本公开内容的一部分。本公开内容尤其关注与用于具有有损链路的无线自组织网络的路由选择协议有关的方法、装置、计算机程序和系统。本公开内容的实施方式一般涉及一种用于基于统计建模和评估来设计用于无线网络的局部路由选择协议的方法。一个示例性局部路由选择协议是前瞻性概率统计路由选择(FPSR)协议。FPSR协议可以考虑到网络中的有损链路的特性和影响。FPSR协议可以是前瞻性的，这是由于FPSR协议可以考虑到以从当前节点到相邻节点的直接跳的方式进行的朝向目的节点的“前进”和根据在直接跳之后朝向目的节点的随后的跳的“前景”。换句话说，前进可以表示总的路由的估计成本，而前景可以表示直接节点选择的估计成本。可以将前进定义为从当前节点到相邻节点的局部估计成本与从相邻节点到目的节点的全局估计成本的和。在一个或更多个实施方式中，前景可以基于从相邻节点的下一跳的估计的链路品质，该估计的链路品质可以基于相邻节点相对于其相邻节点的相对链路品质。可以使用基于前进和前景的路由选择目标函数(ROF)来估计每个相邻节点。FPSR协议可以是统计学的，这是由于前进和前景可以是统计测量。FPSR协议可以是概率的，这是由于FPSR协议可以使用概率机制来检测以及逃避路由选择中的局部最小值(即，不具有比自己更接近于目的节点的相邻节点的任意相邻节点)。图1示出了在本公开内容的一个或更多个实施方式中利用FPSR协议的无线网络 100。无线网络100包括节点na、nb、I^njPnst5FPSR协议是可以在每个节点处局部执行以确定从源节点到目的节点的路由中的下一跳的分布式路由选择算法。在本公开内容的自始至终的运行示例中，可以在当前节点 nc的上下文中说明FPSR协议，该当前节点η。确定其相邻节点na和nb中的哪个转送如下分组该分组起源于源节点ns并可以以目的节点nd为目的地。可替代地，当前节点η。本身可以为目的节点nd发送分组。节点na、nb、nc和ns可以是无线传感器、蜂窝电话、便携式电脑、计算机、手持计算设备和其他的无线设备。目的节点nd可以是到外部互联网的平稳(stationary)网关。当前节点η。可以包括天线102、数字分组无线电设备104、处理器106和用于存储FPSR协议的内存108。处理器106可以执行来自内存108的FPSR协议，并可以配置成利用具有天线 102的数字分组无线电设备104来向/从其他节点发送/接收分组。数字分组无线电设备 104可以包括独立的发射机和接收机、或结合发射机功能和接收机功能的收发机。为了简单，未示出当前节点η。的其他硬件部件和软件部件。可以按照当前节点η。类似地配置节点 na、nb、nd和ns。下文中使用的节点Iii表示任意节点。可以优化FPSR协议以使用最少量的传输(包括重新传输)来将分组从当前节点nc 传送至目的节点nd。FPSR协议可以具有小状态(small state)路由选择策略，其中，每个节点可以利用局部可得到的信息来选择其相邻节点中的一个相邻节点作为发送分组的下一节点。局部可得到的信息可以包括以下内容中的一个或更多个节点及其相邻节点的二维定位、节点与其相邻节点之间的链路(前向链路和反向链路)的前向接收率和反向接收率、 该相邻节点与其相邻节点之间的链路的前向接收率和反向接收率、和/或目的地的二维定位。图2是用于设计用于本公开内容的一个或更多个实施方式中的无线网络100的 FPSR协议的方法200的流程图。方法200包括用块202、204、206、208、210、212、214、216和 /或218示出的一个或更多个操作、功能或动作。可以在计算机的协助下实现方法200。用于方法200的处理可以在块202处开始，其中，该方法可以从无线网络收集经验数据。接着到块204，该方法可以建立无线网络的复合链路模型以适应收集的经验数据。 处理可以在块206处继续，其中，该方法可以根据复合链路模型识别相邻节点的一个或更多个几何特性，其中识别的几何特性可以增大相邻节点在从当前节点向目的节点的最小成本路径上的可能性。处理可以进行到块208，其中，该方法可以识别复合链路模型中的相邻节点的一个或更多个星座特性(constellation property)，其中识别的星座特性可以增大相邻节点在从当前节点向目的节点的最小成本路径上的可能性。该方法可以在块210处继续，其中，该方法可以识别复合链路模型中从当前节点到相邻节点的链路的一个或更多个通信特性，其中识别的通信特性可以增大相邻节点在从当前节点向目的节点的最小成本路径上的可能性。接着到块212，该方法可以对识别的特性应用统计分析以选择可以适合引导路由选择的那些特性。接着到块214，该方法可以根据选择的特性定义归一化的前进和归一化的前景。接着到块216，该方法可以应用统计分析来定义作为归一化的前进和归一化的前景的函数的路由选择目标函数(ROF)。接着到块218，该方法可以将用于使用ROF的局部路由选择的信息保存到无线网络中的节点。块218之后可以是块202，其中，可以重复方法 200。在块202中，可以如下地从无线网络100收集经验数据。每个节点可以适于以循环形式广播探测分组。无线网络100中的每个节点可以被配置成记录接收到的探测分组。根据经验数据，可以对从发送节点到接收节点的每个链路的接收率和发送节点与接收节点之间的几何距离进行确定。可以在一段时间内或不断地收集经验数据。可以使用学习试验方法，其中，可以收集经验数据直到每个链路的接收率已被定成相容值(consistent value) 为止。可以周期性地收集经验数据的较小样本，以确定是否每个链路的接收率与其先前值保持相容。如果否，就可以收集经验数据直到每个链路的接收率已被定成相容值为止。如果已经运行无线网络，就可以按照以下方式收集经验数据。由于具有到相邻节点的较好链路的节点(例如具有高接收率)更有可能被用在任意路由选择协议中，所以具有到相邻节点的较好链路的节点为了收集经验数据较经常地发射信号，这样，可以使用充分的经验数据对其进行良好建模。此外，具有难以建模的链路(例如，链路具有高时间变异性)的节点可以较经常地发射信号，这样，可以使用充分的经验数据对具有难以建模的链
9路的节点进行良好建模。而且，具有许多相邻节点的节点可以较经常地发射信号，这样，可以使用充分的经验数据对许多链路进行良好建模。块202之后可以是块204。在块204中，可以如下地建立无线网络100的各种链路模型以适应经验数据。网络设计者/操作者或软件程序，如使用机器学习软件工具的人，可以建立统计模型。可以研究无线网络100的统计模型以确定可以用于路由选择的特性。统计模型可以是链路模型、 无线电模型、信道模型、流量模型、位置模型和它们的任意组合。可以使用一个或更多个链路模型来确定前进，且可以使用一个或更多个无线电模型来确定前景。在本公开内容的一个或更多个实施方式中，无线网络100的链路模型可以包括一个或更多个频率链路模型， 该频率链路模型包括但不限于(i)单链路模型、(ii)前向和反向链路模型和/或(iii)单位距离平均成本模型中的一个或更多个。在本公开内容的一个或更多个实施方式中，无线网络100的无线电模型可以包括一个或更多个频率无线电模型，该频率无线电模型包括但不限于收发质量(speaking and listening qualities)模型。稍后在方法200之后描述这些模型。在块204中，也可以定义成本度量。如以下描述的，成本度量可以关于能量、带宽和等待时间对发送单分组的成本进行量化。在无线网络100中的底层通信协议中，发送节点(后文“节点nA”)可以适于向接收节点(后文“节点nB”)发送分组并等待接收来自节点nB的确认分组。该等待时间间隔可以比节点nB接收分组并将确认发回节点\所需要的时间长几倍。如果节点nA在等待时间间隔期满之后没有收到来自节点nB的确认，则节点nA 就可以向节点nB重新发送分组。可以存在从节点nA的发射机到节点nB的接收机的具有估计的前向接收率Pab的前向链路、以及从节点nB的发射机到节点nA处的接收机的具有估计的反向接收率Pba的反向链路。可以假设两个相继传输之间不相关。节点nB成功收到从节点％到节点&的分组所需要的该分组的估计传输次数可以表达为1/Pab。节点nA收到来自节点 的作为答复的确认所需要的从节点nA到节点nB的分组的估计传输次数可以用FRab表示并可以如下定义。
权利要求
1.一种用于无线网络中的节点使用路由选择协议来转发分组的方法，所述方法包括 从其他节点接收所述分组；以及在所述路由选择协议的前向前进模式下工作，包括 识别相邻节点，针对每个识别的相邻节点 基于从所述节点到所述识别的相邻节点的直接跳来确定前进值； 基于从所述识别的相邻节点向目的节点的任意随后的跳来确定前景值；以及基于所述前进值和所述前景值中的一个或更多个值来针对所述识别的相邻节点识别路由选择目标函数值；基于识别的路由选择目标函数值选择所述识别的相邻节点中的一个作为选择的相邻节点；以及向所述选择的相邻节点发送所述分组。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述前进值包括确定从所述节点向所述识别的相邻节点发送所述分组的第一预期成本； 确定从所述识别的相邻节点向所述目的节点发送所述分组的第二预期成本；以及对所述第一预期成本和所述第二预期成本求和。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第一预期成本包括 将所述第一预期成本确定为Ca，其中，Cci被给出为
4.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述第二预期成本包括基于从所述无线网络收集的经验数据来确定从所述识别的相邻节点到所述目的节点的平均预期成本。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述前景值包括确定所述识别的相邻节点的相邻节点是否提供比所述识别的相邻节点提供的向所述目的节点的前进速率快预定量的向所述目的节点的前进速率；当所述识别的相邻节点的相邻节点提供比所述识别的相邻节点提供的向所述目的节点的前进速率快所述预定量的向所述目的节点的前进速率时，将所述前景值设置为等于所述识别的相邻节点的发射机品质值，所述识别的相邻节点的所述发射机品质值基于经验数据；以及当所述识别的相邻节点的相邻节点没有提供比所述识别的相邻节点提供的向所述目的节点的前进速率快所述预定量的向所述目的节点的前进速率时，将所述前景值设置为等于零。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括 分析所述分组以确定总的路由选择时间；以及当确定所述总的路由选择时间大于最大路由选择时间时 撤销给所述目的节点的所述分组；以及向所述分组的源节点发送其他分组，所述其他分组表示已撤销所述分组。
7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括 分析所述分组以确定总的路由选择时间；以及禾IJ用概率函数增加所述总的路由选择时间。
8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括分析所述分组以识别总的路由选择时间、当前逃避时间以及所述路由选择协议的模式中的一个或更多个，其中，所述路由选择协议的模式是所述前向前进模式或逃避模式；当所述分组识别有所述前向前进模式时，使所述路由选择协议适于在所述前向前进模式下工作；当所述分组识别有所述逃避模式时，使所述路由选择协议适于在所述逃避模式下工作，所述逃避模式包括增加所述分组中的所述总的路由选择时间和所述当前逃避时间； 确定虚拟目的节点；以及基于所述识别的相邻节点的针对所述虚拟目的节点的路由选择目标函数值，向所述识别的相邻节点中的一个发送所述分组。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，通过概率函数增加所述当前逃避时间和所述总的路由选择时间的持续时间。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述路由选择协议的所述逃避模式进一步包括确定所述当前逃避时间是否大于最大逃避时间；以及当确定所述当前逃避时间大于所述最大逃避时间时，将记录在所述分组中的所述路由选择协议的模式变化成所述路由选择协议的所述前向前进模式。
11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述前向前进模式进一步包括 确定所述选择的相邻节点是否是所述其他节点；当所述选择的相邻节点是所述其他节点时将记录在所述分组中的所述路由选择协议的模式变化成所述路由选择协议的所述逃避模式；以及使所述路由选择协议适于在所述逃避模式下工作。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，确定所述虚拟目的节点包括将所述虚拟目的节点放置在与所述节点相距与从所述节点到所述目的节点的距离相等的距离处；以及将所述虚拟目的节点放置成与在所述节点与所述目的节点之间限定的线成角度，其中，所述角度基于所述总的路由选择时间。
13.—种针对包括节点的无线网络中的路由选择协议确定路由选择目标函数的方法， 所述方法包括从所述无线网络收集经验数据；根据所述经验数据建立所述无线网络的统计模型；根据所述统计模型识别表示路由选择质量的一个或更多个特性；应用统计分析来选择表示路由选择质量的识别的特性中的一个或更多个特性；基于选择的特性应用统计分析来识别路由选择目标函数；以及将识别的路由选择目标函数保存到所述无线网络中的节点，其中，所述无线网络中的所述节点使用所述路由选择目标函数来向彼此发送分组。
14.根据权利要求13所述的方法，进一步包括根据所述经验数据确定接收率、自相关值或互相关值中的一个或更多个。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述统计模型是链路模型、信道模型、无线电模型、流量模型、位置模型、以及两个或更多个上述模型的组合。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，建立的所述链路模型是频率链路模型、时间链路模型或者频率-时间链路模型。
17.根据权利要求13所述的方法，其中，表示路由选择质量的特性包括相邻节点的几何特性，所述几何特性包括所述相邻节点的位置坐标、距目的地的距离的减小、归一化的未开拓区域或者加权的未开拓区域中的一个或更多个。
18.根据权利要求13所述的方法，其中，表示路由选择质量的特性包括相邻节点的星座特性，所述星座特性包括发送节点与相邻节点之间的公共相邻节点的数目、所述公共相邻节点距目的地的距离、和/或所述公共相邻节点的归一化的未开拓区域中的一个或更多个。
19.根据权利要求13所述的方法，其中，表示路由选择质量的特性包括发送器节点与相邻节点之间的链路的通信特性中的一个或更多个特性，所述通信特性包括双向链路成本、所述相邻节点的发质量、和/或所述相邻节点的收质量。
20.根据权利要求13所述的方法，其中，应用统计分析来选择表示路由选择质量的识别的特性中的一个或更多个特性包括针对所述识别的特性中的每个运行仿真；以及，基于所述仿真的结果建立统计模型，以根据每个识别的特性或一致性测量来预测路由选择质量。
21.根据权利要求13所述的方法，其中，基于选择的特性应用统计分析来识别路由选择目标函数包括针对所述路由选择目标函数运行仿真；以及，基于所述仿真的结果建立统计模型，以预测所述路由选择目标函数的路由选择质量。
22.根据权利要求13所述的方法，进一步包括基于所述经验数据确定每单位距离的平均预期成本；以及将所述每单位距离的平均预期成本保存到所述无线网络中的节点。
23.一种编码有计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述计算机可执行指令用于无线网络中的节点使用路由选择协议来转发分组，所述指令包括从其他节点接收所述分组；以及在所述路由选择协议的前向前进模式下工作，包括 识别相邻节点，针对每个识别的相邻节点 基于从所述节点到所述识别的相邻节点的直接跳来确定前进值； 基于从所述识别的相邻节点向目的节点的任意随后的跳来确定前景值；以及基于所述前进值和所述前景值中的一个或更多个值来针对所述识别的相邻节点识别路由选择目标函数值；基于识别的路由选择目标函数值，选择所述识别的相邻节点中的一个作为选择的相邻节点；以及向所述选择的相邻节点发送所述分组。
24.根据权利要求23所述的计算机可读存储介质，其中，所述指令进一步包括分析所述分组以识别总的路由选择时间、当前逃避时间以及所述路由选择协议的模式中的一个或更多个，其中，所述路由选择协议的模式是所述前向前进模式或逃避模式；当所述分组识别有所述前向前进模式时，使所述路由选择协议适于在所述前向前进模式下工作；当所述分组识别有所述逃避模式时，使所述路由选择协议适于在所述逃避模式下工作，所述逃避模式包括增加所述分组中的所述总的路由选择时间和所述当前逃避时间；确定虚拟目的节点；以及基于所述识别的相邻节点的针对所述虚拟目的节点的路由选择目标函数值，向所述识别的相邻节点中的一个发送所述分组。
25.根据权利要求M所述的计算机可读存储介质，其中，通过概率函数增加所述当前逃避时间和所述总的路由选择时间的持续时间。
26.根据权利要求M所述的计算机可读存储介质，其中，用于所述前向前进模式的所述指令进一步包括确定所述选择的相邻节点是否是所述其他节点；当所述选择的相邻节点是所述其他节点时将记录在所述分组中的所述路由选择协议的模式变化成所述路由选择协议的所述逃避模式；以及使所述路由选择协议适于在所述逃避模式下工作。
全文摘要
一般描述了涉及局部路由选择方法的技术，其中，可以对传输数目、每个节点的最大传输数目、有效带宽、等待时间、总能耗、最大能耗、或无线网络中的其他单独目标或复合目标进行优化。局部路由选择方法可以使用将直接前进好处和费用与以后路由选择特性和成本的基于统计的前瞻性估计相结合的度量。协议也可以使用概率的和确定的机制的组合来检测并逃避局部最小值。
文档编号H04W84/18GK102577266SQ201080035343
公开日2012年7月11日 申请日期2010年6月8日 优先权日2009年8月12日
发明者米奥德拉格·波特科尼亚克 申请人:英派尔科技开发有限公司