[发明专利]无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置及方法

说明书

本发明公开了无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置及方法，采用遗传算法，并通过将资源分配映射为遗传算法的个体编码，有效避免了使用物理干扰模型进行优化求解的复杂性，满足了大规模无线网络优化的需求。在遗传进化操作时，由于在个体初始化及种群进化过程中，始终保证个体满足优化的约束条件，因而能大大加快收敛的速度，提高发现最优解的效率。

技术领域

本发明涉及无线网络中一种基于频谱聚合的跨层优化装置及方法，通过充分考虑频谱聚合方式在提升链路容量的特性，并充分考虑了资源分配与路由的匹配关系，具有更好的全局优化效果。

背景技术

与传统基于单跳方式的无线网络(如蜂窝网络、WiFi网络)不同，无线多跳网络具有自组织、自修复、多跳级联、高速率、覆盖范围广等特点，在提高网络可靠性，增加网络容量、减少前期投资等诸多方面都显示出很大优势，正引起学术界和产业界的广泛关注。

随着无线技术的发展，用户数量不断增多，对服务质量的需求不断提升，有限的频谱资源已成为获取高性能数据服务的严重障碍，而传统的固定频谱分配模式无疑使这一问题雪上加霜。近年来，认知无线电技术(Cognitive Radio，CR)的产生和发展为人们提供了新的解决思路。CR通过动态分配空闲频谱，能够使得认知用户伺机接入授权频谱，有望解决日益增长的无线通信需求和有限的频谱资源之间的矛盾。然而，由于认知无线电频谱资源的碎片化特征，基于单个碎片化频谱的复用还面临着可用速率较低的特点。频谱聚合技术作为一种新的物理层技术，能够同时聚合同一频段或多个频段上的多个离散的频谱碎片，从而有效提升单次传输的通信速率，目前已成为无线通信中最具发展前景的技术之一。然而，受无线多跳通信及无线频谱开放性特征的影响，如何将频谱聚合技术与无线多跳通信进行有机融合，以实现高效的资源管理并提升网络性能，成为亟需研究的难点问题。

目前已有相关工作开始研究认知无线电与无线多跳通信的融合问题。其中，有部分工作主要关注利用信道分配机制来减少网络干扰情况，详见文献：

Tan L,Le L.Channel assignment for throughput maximization incognitive radio networks.In Proceeding of Wireless Communications andNetworking Conference(WCNC),2012,pp.1427-1431。

Lai J,Dutkiewicz E.,Liu R,Vesilo R.Opportunistic spectrum access withtwo channel sensing in cognitive radio networks,IEEE Transactions on MobileComputing,2015,14(1),126-138。

但上述方法并没有考虑上层的端到端路由需求。由于路由算法直接决定了各链路的流量需求，而链路容量则受制于具体的功率控制与信道分配方案，可见网络层的路由优化与底层的功率控制与信道分配往往密不可分，单独考虑提升网络的某一方面性能并不能获得全网性能的整体最优。另外还有部分文献使用协议干扰模型对链路可用速率进行衡量，并提出若干联合路由的跨层优化机制，详见文献：

Hui C.,Shengxiang Y.Joint QoS multicast routing and channelassignment in multiradio multichannel wireless mesh networks usingintelligent computational methods.Applied Soft Computing,2011,11(3):1953-1964。