[发明专利]一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法

说明书

本发明公开了一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法，结合pPCA算法具体步骤为：首先进行系统变量初始化，判断是否为mod(t,RW)＝0，统计当前时隙传输节点的个数，进行快速算法处理。还包括结合PBCA算法具体步骤为：发送数据分组，快速自适应算法处理，正常的伪贝叶斯算法处理，发送请求分组，统计一个RW内的空闲时隙个数，计算P_idle。本发明的有益效果如下：该算法能显著提高节点数急剧变化的突发网络环境的信道利用率。当信道中的通信节点急剧增加时缓解节点点的冲突，提高节点成功传送的概率，同样，当系统中的通信数据节点数突然减小时，可以快速调整各节点的发送概率，降低信道的空闲率，提高整个系统的吞吐量。

技术领域

本发明涉及超宽带无线网络及信道分配技术领域，特别涉及一种基于信道状态游程的快速自适应控制方法。

背景技术

时隙ALOHA需要使用控制算法以保证系统获得稳定吞吐量，而控制算法的关键是精确估计系统中的节点数。当系统中的节点数在某时刻发生剧变时，传统的控制算法存在调节时间较长的问题。

时隙ALOHA及其改进协议由于其简单性已经广泛应用于卫星通信，GSM数字蜂窝网络及标签识别、认知无线网络、车载网络及水下传感网络等延时较长的环境下。然而，时隙ALOHA本质上是不稳定的，为解决时隙ALOHA的不稳定性。现有技术提出了在不同总体输入负载情况下采用不同的重传概率Pr的概率的方式来获得系统的稳定性。在控制新包生成率、允许某种程度拒绝率及传输信道存在错误概率等多种环境下，有限次重传机制对系统稳定性的影响。依据系统的连续状态和节点间协作分析了系统性能，并将博弈理论引入到信道竞争中，并以此研究了时隙ALOHA系统的信道利用率和吞吐量。现有技术提出的伪贝叶斯控制算法(英语为pseudo-Bayesian Control Algorithms，以下简称PBCA算法)和p坚持控制算法(英语为Adaptive p Persistent Control Algorithm，以下简称pPCA算法)都是通过对系统中实际通信节点的准确估计，并调整各节点的数据发送概率来达到调整系统稳定性的目的。

当系统节点数发生急剧变化时，信道将出现大量空闲或冲突时隙，造成信道利用率非常低。研究表明，当估计节点数与实际节点数之比在0.5～2之间时，系统吞吐量大于最大理论吞吐量的60％。因此，若能采用某种控制算法将估计节点数同调系统实际节点数之比整到0.5～2之间，然后再采用精细调整算法，必能提高系统的整体吞吐量。

有限网络节点的系统，采用时隙ALOHA方式共享无线信道。时间轴被分成大小相同的时隙，时隙长度为发送一个数据帧所需的时间，每个节点只能在时隙开始时才允许发送数据。当两个及以上节点同时发送数据时，将产生冲突。发生冲突地节点在后续时隙重传产生冲突的数据包。因此，信道在任意时隙包含三种状态:空闲、成功及冲突，分别用{0,1,c}来表示。

假设在某时隙时刻t₀系统实际节点数为N，而系统的估计节点数为M，各节点以概率P＝1/M进行数据传输以获得最大吞吐量。则信道空闲、成功传输及冲突的概率分别为：

其中，β＝N/M为实际节点数与估计节点数的比值。β＝0.5时，P_idle≈0.61,P_coll≈0.09；当β＝2时，P_idle≈0.14,P_coll≈0.60。β越小，信道空闲概率P_idle越大，信道发生冲突概率P_coll越小；反之，β越大，信P_idle越大小，P_coll越大。

对P_idle等式两边取自然对数，即可获得实际网络节点数N，