一种无线mesh网络的资源分配方法与流程

本发明涉及通信网络领域，特别是涉及排队论，以及优化理论。
背景技术：
：近年来，随着市场需求和无线网络技术的迅速发展，无线通信网络正在融入并且改变着人们的日常生活方式，人们对无线宽带接入的快捷性和便利性要求越来越高,传统的无线接入技术主要是通过建设大量Wi-Fi来实现网络覆盖，用户通过Wi-Fi接入点(AccessPoint，AP)访问无线网络，但由于AP的覆盖范围十分有限，随着用户数量的激增，只能通过增加AP数量来扩大无线网络覆盖范围，但增加AP数量，不但网络构建成本大大增加，而且管理和维护难度相应增大。WMN具有可靠性高、自组织、自愈和组网灵活等特性，容易实现Wi-Fi和Mesh技术的结合，只需要在传统无线网络基础上增加少量无线设备即可组网，而且可以兼容多种无线接入方式，不但提高了网络覆盖范围，而且可以明显减小网络建设代价,无线mesh网络的典型结构如图1所示。因此，WMN在未来“无线城市”的建设中具有广阔的发展前景，已成为产业界和学术界广泛关注和研究的热点问题。为实现网络资源的最大化利用，需对资源进行调节，在一个资源优化模型中,各个变量的关联关系通过目标函数和约束条件的形式表达出来。正是这种紧密耦合关系,使得需采用集中式的算法来求解模型困难,因此便综合考虑多个变量间的互相影响。然而,若通过对优化模型数学变形能够解除变量间的耦合,使得各变量独立决定目标函数,则可得到各变量独立优化的分布式求解算法。根据这样的思路,Chiang等人提出了网络效益最大化理论,用以研究某些具有可分解特性的凸优化问题的分布式解法，具体思想是,由于凸优化问题可通过求解其拉格朗日对偶问题而解决,因此可利用拉格朗日乘子将原问题的約束条件松弛到目标函数中构建拉格朗日对偶问题。然后,根据对偶问题的数学结构进行分解,解除变量间的耦合关系,得到针对每个变量独立优化的分布式算法,从而适应无中心制节点的网络优化。因此，为实现无线mesh网络高效的数据传输，有必要设计一种资源优化机制，实现网络承载能力的提升。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是：通过建立建立资源优化分配模型和进行工程化等效求解，以及将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，并自适应修正无线mesh网络的资源优化分配模型，实现无线mesh网络的资源优化管理。本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案包括以下步骤，如图2所示：A、建立资源优化分配模型；B、进行工程化等效求解；C、将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，并自适应修正无线mesh网络的资源优化分配模型。所述步骤A中，具体为：当无线mesh网络采用层叠网络结构时，min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥qip+aip-Qitar,]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>α∈P,β∈B,β=[p1p(t),...,pnp(t),p11S(t),...,pn1S(t),...,p1mS(t),...,pnmS(t)]T]]>α=[b1p(t),...,bnp(t),b11S(t),...,bn1S(t),...,b1mS(t),...,bnmS(t)]T]]>B={α|bip(t)+Σj∈JbijS(t)≤Bi,bip(t),bijS(t)∈Z+,∀i∈I,j∈J}]]>P={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar,0≤pip(t)≤PiP,0≤Σi∈IpijS(t)≤PjS,∀i∈I,j∈J}]]>其中为在时隙t时PBi的信干噪比，为PBi的用户与PBk的用户之间的无线信道累计增益，为PBi的用户与SBj的用户之间的无线信道累计增益，为SBj的用户与SBk的用户之间的无线信道累计增益，为在时隙t时PBi的传输功率，为在时隙t时SBj在PBk所属的RB内的传输功率，为属于PBi的信道的热噪声功率，α为带宽向量，β为传输功率向量，为在时隙t的起始时刻PBi的缓存中的队列长度，为在时隙t的PBi的缓存中的业务到达量，为在时隙t的起始时刻SBj的缓存中等待被服务的业务量，为时隙t的SBj的缓存中的业务到达量，为时隙t的PBi的缓存中待被服务的业务量，为时隙t的SBj的缓存中待被服务的业务量，为PBi的最大传输功率容量，为最小QoS约束门限值，为SBi的目标干扰量，即为SBi中用户的潜在干扰，RB为频率资源块(180KHZ*1ms)，Bi为在时隙t分配给PBi用于数据传输的RB上限，为在时隙t时PBi与SBj共享的RB数目，ω为构成单个RB所需带宽，为PBi与SBj之间信道的热噪声功率，PBi为第i个主基站，SBj为第j个从基站。所述步骤A中，当无线mesh网络的采用随机接入机制，且网络对业务的服务模型为M/G/1时，相应的优化模型为：min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥qip+aip-Qitar,]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>β∈P,α∈B,B={α|bip(t)+Σj∈JbijS(t)≤Bi,bip(t),bijS(t)∈Z+,∀i∈I,j∈J}]]>P={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar,0≤pip(t)≤PiP,0≤Σi∈IpijS(t)≤PjS,∀i∈I,j∈J}]]>Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar]]>其中为SBj的最大传输功率，PiP为PBi的最大传输功率。所述步骤A中，当无线mesh网络的采用随机接入机制，且网络对业务的服务模型为M/M/1时，相应的优化模型为：min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥(qip+aip-Qitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]),]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>β∈P~,α∈B~,]]>P~={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjSGkjPS≤(Iitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)}]]>B~={α|bip+(11+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)·Σj∈JbijS≤Bi}.]]>所述步骤B中，具体为：minQmaxP+QmaxS]]>s.t.rip(α,β)≥[11+exp[-2(ωBi·SINRip(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]](qip+aip-Qitar),]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>qip+aip-rip(α,β)≤QmaxP]]>qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β)≤QmaxS]]>Σi∈IrijS(α,β)≤qjS+ajS]]>β∈P~,α∈B~,]]>P~={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjSGkjPS≤(Iitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)}]]>B~={α|bip+(11+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)·Σj∈JbijS≤Bi}]]>其中为PB的最大的最小QoS约束门限值，为SB的最大的最小QoS约束门限值。所述步骤C中，具体为：具体为：当应用需求为g时，将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，若二者的优化解集合完全一致，则将该优化解作为应用需求g条件下的优化解；若二者的优化解集合不一致，则将工程化处理获得的优化解作为应用需求g条件下的最终优化解集合，并修正资源优化分配模型中的无线mesh网络的可调参数使其获得工程化处理的优化解集合，并将修正后的资源优化分配模型作为下一个应用需求g+1条件下的资源优化分配模型；无线mesh网络的应用需求集合为G＝{1,2,...,g,g+1}，将在应用需求集合G内获得的g+1个优化解集合进行统计平均处理，并将该统计平均处理优化解集合与获得的g+1个优化解集合修正网络资源优化分配模型，并将该模型作为下一次无线mesh网络系统中的先验资源优化分配模型。附图说明图1无线mesh网络的典型结构示意图图2无线mesh网络的资源分配优化流程示意图具体实施方式为达到上述目的，本发明的技术方案如下：第一步，建立资源优化分配模型，具体为：当无线mesh网络采用层叠网络结构时，min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥qip+aip-Qitar,]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>α∈P,β∈B,β=[p1p(t),...,pnp(t),p11S(t),...,pn1S(t),...,p1mS(t),...,pnmS(t)]T]]>α=[b1p(t),...,bnp(t),b11S(t),...,bn1S(t),...,b1mS(t),...,bnmS(t)]T]]>B={α|bip(t)+Σj∈JbijS(t)≤Bi,bip(t),bijS(t)∈Z+,∀i∈I,j∈J}]]>P={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar,0≤pip(t)≤PiP,0≤Σi∈IpijS(t)≤PjS,∀i∈I,j∈J}]]>其中为在时隙t时PBi的信干噪比，为PBi的用户与PBk的用户之间的无线信道累计增益，为PBi的用户与SBj的用户之间的无线信道累计增益，为SBj的用户与SBk的用户之间的无线信道累计增益，为在时隙t时PBi的传输功率，为在时隙t时SBj在PBk所属的RB内的传输功率，为属于PBi的信道的热噪声功率，α为带宽向量，β为传输功率向量，为在时隙t的起始时刻PBi的缓存中的队列长度，为在时隙t的PBi的缓存中的业务到达量，为在时隙t的起始时刻SBj的缓存中等待被服务的业务量，为时隙t的SBj的缓存中的业务到达量，为时隙t的PBi的缓存中待被服务的业务量，为时隙t的SBj的缓存中待被服务的业务量，为PBi的最大传输功率容量，为最小QoS约束门限值，为SBi的目标干扰量，即为SBi中用户的潜在干扰，RB为频率资源块(180KHZ*1ms)，Bi为在时隙t分配给PBi用于数据传输的RB上限，为在时隙t时PBi与SBj共享的RB数目，ω为构成单个RB所需带宽，为PBi与SBj之间信道的热噪声功率，PBi为第i个主基站，SBj为第j个从基站。第二步，当无线mesh网络的采用随机接入机制，且网络对业务的服务模型为M/G/1时，相应的优化模型为：min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥qip+aip-Qitar,]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>β∈P,α∈B,B={α|bip(t)+Σj∈JbijS(t)≤Bi,bip(t),bijS(t)∈Z+,∀i∈I,j∈J}]]>P={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar,0≤pip(t)≤PiP,0≤Σi∈IpijS(t)≤PjS,∀i∈I,j∈J}]]>Σk∈I\{i}Σj∈JpkjS(t)GkjPS≤Iitar]]>其中为SBj的最大传输功率，为PBi的最大传输功率。第三步，当无线mesh网络的采用随机接入机制，且网络对业务的服务模型为M/M/1时，相应的优化模型为：min{maxi∈I[(0,(qip+aip-rip(α,β)))]+maxj∈J[0,(qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β))]}]]>s.t.rip(α,β)≥(qip+aip-Qitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]),]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>β∈P~,α∈B~,]]>P~={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjSGkjPS≤(Iitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)}]]>B~={α|bip+(11+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)·Σj∈JbijS≤Bi}]]>第四步，minQmaxP+QmaxS]]>s.t.rip(α,β)≥[11+exp[-2(ωBi·SINRip(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]](qip+aip-Qitar),]]>rip(α,β)≤qip+aip]]>qip+aip-rip(α,β)≤QmaxP]]>qjS+ajS-Σi∈IrijS(α,β)≤QmaxS]]>Σi∈IrijS(α,β)≤qjS+ajS]]>β∈P~,α∈B~,]]>P~={β|Σk∈I\{i}Σj∈JpkjSGkjPS≤(Iitar1+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)}]]>B~={α|bip+(11+exp[-2(ωBi·SINRiP(p)-qip-aip+Qitar+ωBiωBi)]·)·Σj∈JbijS≤Bi}]]>其中为PB的最大的最小QoS约束门限值，为SB的最大的最小QoS约束门限值。第五步，将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，并自适应修正无线mesh网络的资源优化分配模型，具体为：当应用需求为g时，将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，若二者的优化解集合完全一致，则将该优化解作为应用需求g条件下的优化解；若二者的优化解集合不一致，则将工程化处理获得的优化解作为应用需求g条件下的最终优化解集合，并修正资源优化分配模型中的无线mesh网络的可调参数使其获得工程化处理的优化解集合，并将修正后的资源优化分配模型作为下一个应用需求g+1条件下的资源优化分配模型；无线mesh网络的应用需求集合为G＝{1,2,...,g,g+1}，将在应用需求集合G内获得的g+1个优化解集合进行统计平均处理，并将该统计平均处理优化解集合与获得的g+1个优化解集合修正网络资源优化分配模型，并将该模型作为下一次无线mesh网络系统中的先验资源优化分配模型。本发明提出了一种无线mesh网络的资源分配方法，通过建立建立资源优化分配模型和进行工程化等效求解，以及将工程化处理获得的优化解与通过建立资源优化分配模型获得的优化解进行对比，并自适应修正无线mesh网络的资源优化分配模型，实现无线mesh网络的资源优化管理。当前第1页1 2 3