无线多跳网络跨层设计与优化的相关理论和算法研究

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1、无线多跳网络跨层设计与优化的相关理论和算法研究摘要无线多跳网络具有自组织、低成本和容易部署等优点，可以用于扩展网络覆盖范围和提高网络容量。无线媒质的广播特性以及动态的无线链路和拓扑对无线多跳网络的协议设计提出了巨大的挑战。传统的分层设计方法并不完全适用于无线多跳网络的设计，而跨层设计允许不同协议层之间的信息交互以适应动态变化的无线环境，达到网络整体性能的最优化。本文采用最优化的理论框架和方法，针对不同的无线多跳网络场景和应用要求，研究无线多跳网络跨层设计和优化中的存在的许多亟待解决的问题，如算法复杂性、不同层性能要求之间

2、的权衡、信道时变性、分布式应用以及新技术的集成等问题，并提出解决方案。协同分集可以通过让各个无线节点共享传输资源和相互中继信息从而获得空间分集增益。论文研究部署具有协同转发功能的中继和采用OFDMA技术的蜂窝网络中下行传输的功率和子载波分配问题。该问题可以表达为一个混合的整数非线性最优化问题。为了降低算法复杂度和发挥协同分集以及多用户分集的优势，论文把该问题分解为两个子问题：一个联合子载波分配和中继选择子问题和一个功率分配子问题。通过这两个子问题最优性条件，分别推导出相应的联合子载波分配和中继选择算法以及基站和中继站的循

3、环功率分配算法。仿真表明，两个算法不仅具有较低的算法复杂度，而且可以充分发挥协同分集和多用户分集的优势，与随机的子载波分配和平均功率分配算法相比能获得较高的性能增益。在蜂窝网络中上行传输消耗移动台(MS)的大部分传输能量。部署中继可以缩短MS的上行传输距离从而降低功率消耗。上行传输的功率有效性与上层数据流的服务质量要求也有密切关系。论文提出了基于中继的OFDMA蜂窝网络上行传输中针对功率有效性的跨层优化和资源分配框架和算法。当存在非弹性数据流时，该框架在保证服务质量要求前提下最小化MS总的上行传输功率。当存在弹性数据流时

4、，该框架在上行传输速率和总功率消耗之间进行权衡最优化。由于多载波系统的“时间共享”特性，上述两个问题都可以通过其对偶摘要问题获得最优解。通过对偶分解所获得的子问题数目与子载波个数成正比，比直接求解原问题的复杂度低得多。次梯度算法可以保证收敛到相应问题的最优解。论文给出了每个算法的详细执行过程。仿真表明，所提出的跨层优化框架和算法能充分体现出和获得在OFDMA蜂窝网络中部署多个固定中继站在降低MS功率消耗、节省MS能量和提高上层数据流传输速率等方面所带来的好处。基于无线基础设施的多跳蜂窝网络具有自组织和低成本组网的优点。本

5、论文提出了具有时变OFDMA信道和允许多接收机制的基于无线多跳基础设施的蜂窝网络模型及其分布式的联合拥塞控制、路由和资源分配的跨层算法。论文首先把该网络的端到端传输的跨层设计问题表达成一个非线性凸规划问题。为了得到分布式算法，采用对偶分解的方法对该问题进行求解。由于时变的OFDMA信道，对偶问题可以转化为一个随机优化问题。根据随机优化的准梯度方法，推导出分布式联合跨层优化算法。该算法根据每个时隙的信道状态进行拥塞控制、路由以及信道分配，而不需要时变信道的统计特性。另外，最优子载波分配要求进行复杂度较高的集中式计算。为了得

6、到完全分布式算法，提出了一种次优的分布式子载波分配算法。仿真表明在时变OFDMA信道环境下，所提出的跨层控制算法能保证端到端数据流速率的收敛并能保持网络队列的稳定性。另外，算法也能充分发挥多接收机制的分集优势，与单接收机制相比能明显提高网络的吞吐量。本文研究了采用网络编码的无线多跳网络的最优跨层设计问题。网络编码可以利用无线媒质的广播特性提高无线资源的利用率和无线多跳网络性能。当网络采用为每个汇聚流维护一个报文队列的队列模型时，最优无线网络编码操作的复杂度较高。论文通过引入虚拟流变量来表达采用网络编码的无线多跳网络的能力

7、域，并通过对偶分解的方法对基于该能力域的最优跨层问题求解。根据对偶变量与网络队列的关系，设计了一种可以降低编码复杂度的节点队列模型。基于该队列模型和次梯度方法，提出了基于背压的联合拥塞控制、路由、链路调度和网络编码的跨层优化算法。通过理论分析证明了算法的稳定性和渐进最优性。数值仿真验证了算法的稳定性和收敛性，同时也表明所提出的跨层优化算法能使网络编码与拥塞控制、路由和链路调度等功能进行自适应地交互和协调，从而达到网络性能的最优化。关键词：无线多跳网络，跨层设计和优化，协同分集，正交频分北京邮电火学博-{J论文复用接入，蜂

8、窝网络，网络编码，IIl北京邮IU人学博：Ij论文人BS-IRACTRESEARCHONTHETHEoREYANDALGORlTHMSOFCRoSS．LAYERDESlGNANDOPTlMIZATIoNFORWlRELESSMULTIHOPNETWORKABSTRACTWirelessmulti—hopnetwork