[发明专利]一种具有服务质量保证的802.11ax密集WiFi网络AP布置方法

权利要求书

1.一种具有服务质量保证的802.11ax密集WiFi网络AP布置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1.1)建立网络模型

网络服务的目标区域包含VIP区域和普通区域两个子区域，分别以V_vip和V表示，且以AP表示网络接入点，以STA表示网络站点，以Ω表示AP候选位置集合，该集合是事先已知的，即目标区域V_vip∪V被划分为|Ω|个网格，AP只能布置在网格的中心，在每个网格之内，可以根据STA的密度布置0个、1个或多个AP；网络由如下三种设备组成：网络控制器、AP和STA；网络控制器负责网络的管理和协调，在网络控制器的协调之下，AP在传输数据之前不需要退避；以S和A分别表示STA和AP集合，任意STA i∈S只能与一个AP j∈A关联，当一个AP集合A_f满足|A_f||A|失效时，与故障AP关联的STA可以与其他正常的AP重新关联以获取网络服务，网络采用2.4和5GHz两个频段，在这两个频段中，每个信道的带宽为b MHz，b∈B＝{20,40,80,160}MHz，网络采用OFDMA物理层，在OFDMA中，每个STA在传输数据时不占用整个信道，而是由AP向其分配合适的RU以支持多STA并行传输，每个AP只能分配一个信道，所分配的信道属于一个给定的信道集合C，每个STA只能分配一个j-tone RU，j∈K＝{26,52,106,242,484,996,2×996}，其中，K是每个RU中所包含的子载波数目的集合，以P表示AP的功率值集合，每个AP可分配属于P的一个功率值，每个STA所采用的功率与其AP相同；

在OFDMA机制之下，TXOP、SIFS、M-BA 和OFDMA-BA分别表示传输机会、短帧间间隔、多STA块确认和OFDMA块确认；在OFDMA帧交换过程中，STA仅在接收到触发帧TF之后才开始将上行PPDU传输给其AP，STA在接收到下行PPDU之后，将OFDMA-BA帧回复给其AP；

1.2)建立干扰模型

以l_i,j表示节点i和j之间的链路，节点指的是AP或STA；要使节点i通过链路l_i,j从j正确接收到帧，则节点i从j处的接收信号强度RSS必须不低于帧解码阈值θ_D，在这种情况下，节点i在j的通信范围内，如果节点i和j位于信道相互重叠的不同链路上且i从j接收到的信号强度大于或等于干扰信号强度阈值θ_I，则节点i会被j干扰；在这种情况下，节点i在j的干扰范围之内，θ_Dθ_I，为了获得AP的通信范围和干扰范围，定义以下路径损耗模型：

RSS＝P_j+G_TX-P_lost+G_RX (1)

其中，

P_lost＝P_ref+10lg(d^η)+χ (2)

在式(1)和(2)中，RSS是接收方的接收信号强度，d是发送方和接收方之间的距离，P_j是发送方j的发射功率，G_TX和G_RX是发送方和接收方的天线增益，P_ref是参照距离处的路径损耗，η是路径损耗指数，χ是与阴影衰落程度相关的标准差；因此，得到：

以r_j和γ_j分别表示节点j的通信范围和干扰范围，则：

由式(1)至(4)以及θ_D和θ_I的值，可以获得节点的通信范围和干扰范围；

建立网络干扰模型，以l_i,x和l_j,y分别表示AP i和STA x以及AP j和STA y之间的链路，以d_i,x和d_j,y分别表示AP i和STA x以及AP j和STA y之间的距离，以γ_x和γ_y分别表示STA x和STA y的干扰范围；

以S(i)和S(j)分别表示与AP i和j相关联的STA集合，定义AP i和j之间的干扰距离为：

如果AP i和j之间的距离小于或等于I_i,j且它们的信道彼此重叠，i≠j，则链路l_i,x和l_j,y相互干扰，即链路l_i,x和l_j,y不能同时传输；

1.3)优化问题

以δ_i表示STA i的吞吐量，表述为以下优化问题：

在约束条件C1中，如果STA i与AP j关联，则指示变量a_i,j＝1，否则a_i,j＝0，C1表示当|A_f|＝n个AP同时失效时，任何STA i∈S都可以与AP j关联以获得WiFi服务，j∈A\A_f；在约束条件C2和C3中，STA i既表示第i个STA，也表示该STA位于第i个位置；C2表示当STA i位于VIP区域时，其吞吐量大于或等于ρ_H；C3表示当STA i位于VIP区域之外时，其吞吐量大于或等于ρ_L，其中，ρ_Hρ_L；将C1称为失效容忍需求，将C2和C3称为用户个性化吞吐量需求；

2)STA的吞吐量的计算，采用Procedure I获得STA的吞吐量；

Procedure I获得STA的吞吐量的步骤如下：

2.1).STA-AP关联；

2.2).AP功率调整；

2.3).AP信道分配和功率再调整；

2.4).STA RU分配；

2.5).获取STA的数据速率；

2.6).计算STA的吞吐量；

3)启发式算法

A表示AP集合，A也可以表示具体的AP布置方案，由四个阶段组成，每个阶段的关键操作是测试当前的AP布置方案A是否可行，设计算法Algorithm_test进行可行性测试；

Algorithm_test:可行性测试，输入：A,S,Ω,P,C,n；输出：指示变量I，I＝TRUE表示A可行，I＝FALSE表示A不可行，测试过程如下：

3.1.1)将I置为TRUE；

3.1.2)判断优化问题(6)的约束条件C1是否能满足，若是，则转向3.1.3)；若否，则置I为FALSE并转向3.1.4)；

3.1.3)在A中删除n＝|A_f|个AP，表示有n个AP失效，再调用Procedure I以获得STA的吞吐量，然后，判断优化问题(6)的约束条件C2和C3是否能满足，若在种AP失效情形下方案A都能满足C2和C3，则转向3.1.4)；若种AP失效情形中有任意一种情形不能满足C2和C3，则置I为FALSE并转向3.1.4)；

3.1.4)返回I的值

设计四阶段启发式算法Algorithm_4stages求解优化问题(6)，过程如下：第一阶段：采用贪婪法生成初始AP布置方案A₁；第二阶段：移除A₁中多余的AP；第三阶段：迭代地将两个距离最近的AP替换为一个；第四阶段：迭代地将三个邻近的AP替换为两个；

在第三和第四阶段中，计算每对AP或每组AP的STA覆盖密度CD，先给出CD的定义：

定义1：每对AP的覆盖密度CD_pair

CD_pair＝两个AP所覆盖的STA总数量与这两个AP的距离的比值

定义2：每组AP的覆盖密度CD_group

CD_group＝三个AP所覆盖的STA总数量与这三个AP的坐标所组成的三角形的周长的比值；

第一阶段：采用贪婪法生成初始AP布置方案A₁，步骤如下：

3.2.1)放置一个AP到未被覆盖的STA密度最大的区域，并将被该AP所覆盖的STA标记为已覆盖；

3.2.2)调用算法Algorithm_test测试当前方案是否可行，若是，则转向3.2.3)；若否，则转向3.2.1)；

3.2.3)返回初始布置方案A₁；

第二阶段：移除A₁中多余的AP，步骤如下：

3.3.1)按每个AP所关联的STA的数量进行升序排序，生成AP队列Q_b；

3.3.2)按Q_b中AP的顺序，逐个尝试删除，每删除一个AP之后，就调用算法Algorithm_test对当前方案进行可行性测试，若可行，则返回3.3.1)；若不可行，则将所删除的AP还原并继续尝试删除队列Q_b中下一个AP，直至总共|Q_b|次删除尝试完成为止；

3.3.3)返回A₂；

第三阶段：将两个距离最近的AP替换为一个，步骤如下：

3.4.1)生成对AP；

3.4.2)计算每对AP的STA覆盖密度CD_pair；

3.4.3)按CD_pair的值升序排序以生成替换队列Q_c[i]＝{AP i₁,AP i₂}，其中AP i₁和APi₂表示队列Q_c中第i对AP中的两个AP，

3.4.4)按Q_c中AP对的顺序，逐对尝试替换为一个新AP，新AP的位置可在候选位置集Ω中搜索获得，然后，调用算法Algorithm_test对当前方案进行可行性测试，若可行，则返回3.4.1)，此时A₂中的AP数量减少1个；若不可行，则将所替换的AP对还原，继续尝试替换Q_c中下一对AP，如此反复，直至总共|Q_c|次替换尝试完成为止；

3.4.5)返回A₃；

第四阶段：将三个邻近的AP替换为两个，过程如下：

3.5.1)生成组AP；

3.5.2)计算每组AP的STA覆盖密度CD_group；

3.5.3)按CD_group的值升序排序以生成替换队列Q_d[i]＝{AP i₁,AP i₂,AP i₃}，其中APi₁、AP i₂和AP i₃表示队列Q_d中第i组AP中的三个AP，3.5.4)按Q_d中AP组的顺序，逐组尝试替换为两个新AP，两个新AP的位置可在候选位置集Ω中搜索获得，然后，调用算法Algorithm_test对当前方案进行可行性测试，若可行，则返回3.5.1)，此时A₃中的AP数量减少1个；若不可行，则将所替换的AP组还原，继续尝试替换Q_d中的下一对组AP，如此反复，直至总共|Q_d|次替换尝试完成为止；

3.5.5)返回A₄。