[发明专利]基于网络信道状态的无线网络最大重传次数的优化方法

权利要求书

1.一种基于网络信道状态的无线网络最大重传次数的优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A，基于对无线链路的期望传输效率的计算值ETE_ij(k)估计当前网络的整体状态，具体步骤如下：

A-1步，构建期望传输效率函数ETE_ij(k)，

ETEij(k)=2SSRCij(k)+SLRCij(k)+2,]]>

其中SLRC代表MAC层的数据帧的有效重传次数，SSRC代表MAC层的RTS帧的有效重传次数，SSRC_ij(k)代表所述MAC层的数据帧从节点i成功发送第k个包到节点j的次数，SLRC_ij(k)代表所述MAC层的RTS帧从节点i成功发送第k个包到节点j的次数，k、i、j分别为自然数；

A-2步，对期望传输效率函数ETE_ij(k)采用指数加权移动平均算法进行平滑迭代处理：

ETE‾ij(k)=w1ETEij(k)+Σl=1Mwl+1ETE‾ij(k-l),]]>

其中w_l为指数加权移动平均算法的加权因子，w_l∈[0，1]；l表示第l个指数加权数，l＝1，2，…M，M表示指数加权个数。

A-3步，当A-2步得到的期望传输效率函数值小于阈值V₁时，则判定当前网络的传输性能差，进入步骤B；

当A-2步得到的期望传输效率函数值大于阈值V₁时，采用降低最大重传次数或者增加应用层的发送速率实现对网络的优化，结束操作；

其中，V₁为期望传输效率的判断阈值，0＜V₁＜1；

步骤B，无线信道状态估计，实现对无线信道的丢包类型的区分，具体步骤为：

B-1步，构建判断函数Judge(·)：

Judge(Pi(x),Queuei‾)=a1Pi(x)+(1-a1)Queuei‾;]]>

其中，P_i(x)表示成功传递概率，x为数据包的重传次数，P_i(x)通过利用泊松分布的概率统计的方法获得；Queue_i表示队列空闲率，Queue_i通过队列缓存空间的定时动态测量和指数加权移动平均算法获得；a₁为判断函数Judge(·)的加权因子，a₁∈[0，1]；

B-2步，将B-1步求得的判决函数Judge(·)的函数值与丢包区分的判断阈值V₂进行比较：

①、当判决函数Judge(·)的函数值小于阈值V₂时，当前网络的主要丢包类型判为拥塞或碰撞；

②、当判决函数Judge(·)的函数值大于阈值V₂，当前网络的主要丢包类型判为随机差错；

其中，0＜V₂＜1；

步骤C，根据步骤B区分的无线信道的丢包类型，对MAC层的最大重传次数进行调整，具体步骤为：

C-1步，当网络的主要丢包类型为B-2步骤中所述第①种情况时，通过降低MAC层最大重传次数N_max缓解当前的拥塞或碰撞水平，N′_max＝N_max-1，同时对网络层进行路由维护；

C-2步，当网络的主要丢包类型为B-2步骤中所述第②种情况时，通过增加MAC层最大重传次数N_max提高分组的成功传递率，N′_max＝N_max+1。