專利名稱：：一種基于跨層設(shè)計的分布式認知無線電網(wǎng)絡(luò)路由方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種在分布式認知無線電網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的路由選擇，特別是提供了一種基于跨層設(shè)計的認知無線電網(wǎng)絡(luò)路由方法。
背景技術(shù)：
：分布式認知無線電網(wǎng)絡(luò)由具有頻譜感知功能的對等節(jié)點構(gòu)成，每個節(jié)點可以感知空閑頻譜，在不干擾授權(quán)用戶的前提下，充分利用感知到的空閑頻譜進行通信，以提高頻譜利用率。路由方法是用來建立節(jié)點之間的信息傳輸路徑，選擇需要轉(zhuǎn)發(fā)信息的中間節(jié)點。認知無線電網(wǎng)絡(luò)具有的頻譜動態(tài)性決定了其路由需要進行跨層設(shè)計。由于認知無線電網(wǎng)絡(luò)中可用頻譜的動態(tài)性，現(xiàn)有的無線網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議均無法直接應(yīng)用到該網(wǎng)絡(luò)中。目前，已經(jīng)提出了幾種基于認知無線電網(wǎng)絡(luò)的跨層設(shè)計路由方法，其中較為典型的是文獻"ANovelLayeredGraphModelforTopologyFormationandRoutinginDynamicSpectrumAccessNetworks"公開的基于分層圖模型的動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡(luò)的路由方法，以及文獻"RouteandSpectrumSelectioninDynamicSpectrumNetwork"公開的基于沖突圖模型的路由選擇和頻譜分配方法?；诜謱訄D模型的動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡(luò)路由方法的創(chuàng)新性在于分層圖的構(gòu)造。在這個模型中，每一層對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的一個信道。假設(shè)共有iV個可用信道，則分層圖就有iV層。圖的頂點對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點和子節(jié)點，例如，節(jié)點j和它的子節(jié)點4，4,…,4^其中4在第/層，節(jié)點j不在任一層上。圖中連接節(jié)點與其子節(jié)點的邊稱為接入邊。水平邊連接同層上的兩個不同的子節(jié)點，它刻畫了兩個節(jié)點之間潛在的鄰居關(guān)系和可用的公共信道。垂直邊連接同一個節(jié)點的不同子節(jié)點，它不但刻畫了節(jié)點的空閑接口數(shù)對分層圖拓撲的影響，也暗示了這些節(jié)點能夠在不同的信道上接收和發(fā)送信息來避免鄰跳干擾。在對圖上的邊進行賦權(quán)之后，我們就可以進行路由選擇和接口分配了?？傊@是一個很有趣的跨層設(shè)計方法，分層圖的構(gòu)造保證了在兩個子節(jié)點之間存在一條垂直邊當且僅當在接口數(shù)的限制下，該節(jié)點可以在不同的信道上進行信息的接收和發(fā)送。然而，這個模型過于復(fù)雜，不太適合認知無線電網(wǎng)絡(luò)頻繁重構(gòu)的拓撲，并且，它并沒有對路由指標做具體的優(yōu)化?；跊_突圖模型的動態(tài)頻譜接入網(wǎng)絡(luò)路由方法研究了跨層設(shè)計的優(yōu)勢以及折中。沖突圖的頂點對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的單跳鏈路，如果兩個單跳鏈路不同時處于活動狀態(tài)，則在它們對應(yīng)的兩個頂點之間連一條邊。在此沖突圖的基礎(chǔ)上，無沖突的時間和信道調(diào)度問題被轉(zhuǎn)化為一系列最大獨立集問題。文獻僅只在理論上研究了沖突避免問題，但是其較高的時間復(fù)雜度并不適合實際應(yīng)用。跨層設(shè)計的難點是信息的整合，解決它的關(guān)鍵在于如何將動態(tài)的信息以相對靜態(tài)的方式表現(xiàn)出來。認知無線電網(wǎng)絡(luò)中可用信道的時間可變性使得構(gòu)造新的拓撲模型和設(shè)計時間復(fù)雜度低的算法成為必要。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種基于跨層設(shè)計的認知無線電網(wǎng)絡(luò)路由方法，同時實現(xiàn)路由選擇和信道分配，并對跳數(shù)以及鄰跳千擾進行優(yōu)化。本發(fā)明涉及到的認知無線電網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由具有頻譜感知功能的節(jié)點組成，每個節(jié)點可以感知頻譜空穴，并在不干擾授權(quán)用戶的前提下，使用空穴中的空閑頻譜進行通信。為了突出本發(fā)明提出的路由方法，在此不深入探討頻譜感知過程，假設(shè)頻譜感知結(jié)果，也即每個節(jié)點當前的可用信道信息已經(jīng)獲得。在一個認知無線電網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點配備的是雙工的無線電收發(fā)裝置。首先針對當前的可用頻譜情況對網(wǎng)絡(luò)拓撲建立一個著色多重圖模型；然后對需要通信的節(jié)點對采用跨層設(shè)計算法進行路由選擇和信道分配；最后對著色多重圖和節(jié)點的接口數(shù)進行更新。其方法如下(a)著色多重圖模型的建立給每個信道一個唯一的顏色標識，如果兩個節(jié)點彼此在對方的發(fā)射范圍之內(nèi)，當前乂有公共的可用信道，則它們互為潛在的鄰居節(jié)點。構(gòu)造著色多重圖就是在每對潛在的鄰居節(jié)點之間連邊，并用它們的公共信道對應(yīng)的顏色來對邊著色。這樣就得到了反映網(wǎng)絡(luò)拓撲和當前可用信道的著色多重圖(=^,￡)，其中F表示頂點集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集，五表示邊集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的鏈路集。定義權(quán)函數(shù)w:五(G)—iT以及顏色標號函數(shù)U(G)—(C紙022,…,C/2iV)。其中權(quán)函數(shù)是定義在圖G的邊集上的函數(shù)，值域為正實數(shù)集，也即，權(quán)函數(shù)將圖G上的每一條邊對應(yīng)于一個正實數(shù)。顏色標號函數(shù)也是定義在邊集上的函數(shù)，值域為信道集，也即，顏色標號函數(shù)將圖G上的每一條邊與一種顏色對應(yīng)。(b)路由的跨層設(shè)計在認知無線電網(wǎng)絡(luò)中，可用頻譜的不確定性需耍將網(wǎng)絡(luò)層和MAC層進行跨層設(shè)計，也即充分利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的無線電接口，在選擇路由的同時，也選擇鄰居節(jié)點間的通信信道?？鐚釉O(shè)計路由首先要滿足可行性，所謂可行性，是指路徑上所有具有單個空閑接口的中間節(jié)點，其關(guān)聯(lián)的兩條邊應(yīng)該是同色邊。其次，要保證路徑最短，路徑最短也即跳數(shù)最小。另外還要局部優(yōu)化路徑上相鄰鏈路之間的干擾。路徑上相鄰鏈路之間的干擾也稱為鄰跳干擾，在己有的文獻中并未給出具體的量化指標，本發(fā)明采用路徑上最大連續(xù)同色邊數(shù)對鄰跳干擾進行量化。所謂對鄰跳干擾的局部優(yōu)化，是指在選擇下一跳節(jié)點時，在優(yōu)化跳數(shù)的前提下，選擇當前的最大連續(xù)同色邊數(shù)最小的路徑。本發(fā)明所設(shè)計的算法在不超過0("2)時間內(nèi)實現(xiàn)了滿足上述三個條件的路由的跨層設(shè)計，其中n是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)。通過算法可以得到源節(jié)點s和目的節(jié)點/之間最短的可行路徑p，同時局部優(yōu)化p上的鄰跳干擾。算法的具體步驟如下Stepl:對算法的參數(shù)進行初始化。用/(v)表示算法選擇的從s到v的最短路徑的跳數(shù)，則/(>)=0。對G中除s之外的其它節(jié)點v,令/(v)=oo。用五O)和c(v)分別表示算法選擇的從^到v的最短路徑上的最后一條邊和從5到v的最短路徑上的連續(xù)同色邊數(shù)，則對G中的任意節(jié)點v，在初始化階段有五(力=0,""=0。對G中的任意一條邊e，將其權(quán)值賦為l，也即M<e)=l。初始化階段/=0，其中i是一個動態(tài)變化的節(jié)點集合，一旦我們確定了源節(jié)點s到某節(jié)點的最優(yōu)路徑，就把該點加入到i屮。Step2:對于所有在7(G)但不在W中的節(jié)點，選擇一個節(jié)點v，使得該節(jié)點v對應(yīng)的/(v)值最小，這里關(guān)于/(v)的定義同上。如果有多于一個節(jié)點，根據(jù)下標的降序選擇具有最小的第一個節(jié)點。Step3:令i:iU(v)。若節(jié)點v只有一個接口，則對于關(guān)聯(lián)于v的但顏色標號不等于的邊，將其權(quán)重變?yōu)?0。Step4:若"W，則算法結(jié)束，輸出從s至Ur的反向最體路徑/—M"—PO(0)—…4L其中P(力表示算法選擇的從5到v的最短路徑上節(jié)點v前面的鄰居節(jié)點。否則，對任意在r(G)但不在^中的節(jié)點w，檢查是否要將節(jié)點w前面的鄰節(jié)點/(w)更新為i;。記v與w之間權(quán)重為1的邊分別為e,，…,^。若/(>)</(v)+l，或者/(w)=/(v)+l且或者/(w)=/(v)+l且=且"p(>))<c(v)，則說明將p(w)更新為v既不能減小源節(jié)點s到節(jié)點>v的跳數(shù)，也不能在跳數(shù)相同的情況下減小節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，直接轉(zhuǎn)Step2;否則，若以上條件均不成立，則說明將pO)更新為i;或者能減小源節(jié)點s到節(jié)點H"的跳數(shù)，或者是在跳數(shù)相同的情況下減小了節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，則將w之前的節(jié)點更新為v，即p(w)-v，同時更新/(w)"(v)+l。對于q,按照下標的降序檢査這w條邊，選擇滿足A:(e,)7^(五(力)的具有最小下標的e,，并將e,作為v與w之間的連邊，即￡(>)=e,。若w=l且AO,)=&(￡(>))，選擇q作為v與w之間的連邊，即￡0)=6，同時更新c(w)二c(v)+l，轉(zhuǎn)Step2。(c)著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新由于節(jié)點接口數(shù)的限制以及可用頻譜的動態(tài)性，在可用頻譜發(fā)生變化以及每個節(jié)點對的傳輸任務(wù)開始和結(jié)束時，著色多重圖的拓撲以及節(jié)點接口數(shù)都要進行更新，具體的更新規(guī)則如下(Cl)節(jié)點接口數(shù)的更新規(guī)則對于所選的從5到/的路徑戶，p上每個節(jié)點V的接口數(shù)要減去V所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，也即，對于v=s禾卩v="v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為l，則/iV(v):/7V(v)-l,其中/iV(力表示節(jié)點V的接口數(shù)；對于p上任意一個中間節(jié)點V，當V前后的邊是同色邊時，V所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為l，當v前后的邊顏色不相同時，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為2，因此有其中w是p上V之后的鄰居節(jié)點。同理，當s到Z的路徑；7上的傳輸結(jié)束時，戶上每個節(jié)點v的接口數(shù)要加上v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，也即，對于v=s和v="/7V(>)=/iV(v)+l;對于戶上任意一個中間節(jié)點v，其中w是p上v之后的鄰居節(jié)點。(c2)著色多重圖的更新規(guī)則用G,和G2表示當前圖和更新后的圖，p是算法選擇的路徑，&表示戶的邊集。令和分別表示那些最新可用和最新不可用的邊的集合(信道集合)。注意到￡+和中的邊被它的端點以及顏色所唯一確定。選定路徑p后，G應(yīng)當按照下面的公式被辟)+2c(w)=0/W(v)+1c(mO>0更新為G2:相比其它的認知無線電網(wǎng)絡(luò)跨層設(shè)計方法，本方法的優(yōu)勢在于(1)著色多重圖模型的建立簡單、直觀，且能真實準確地反映網(wǎng)絡(luò)拓撲以及當前可用頻譜情況。(2)路由選擇和信道分配的時間復(fù)雜度低，只需要不超過O(W)時間，其中n是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)。(3)對路由的目標進行了具體的優(yōu)化，最小化路由跳數(shù)，以及局部優(yōu)化了鄰跳干擾。(4)著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新規(guī)則將頻譜的變化轉(zhuǎn)化為圖的簡單運算，適用于可用頻譜頻繁變化的認知無線電網(wǎng)絡(luò)。通過以上分析可知相對認知無線電網(wǎng)絡(luò)其它的跨層設(shè)計路由方法，本方法在建模、路由選擇和信道分配的時間復(fù)雜度、路由目標的優(yōu)化以及對可變的可用頻譜的適用性上均有優(yōu)勢。本發(fā)明的有益效果是采用著色多重圖對認知無線電網(wǎng)絡(luò)進行建模，簡單直觀但不失準確性，跨層設(shè)計算法具有很低的時間復(fù)雜度，對路由跳數(shù)和鄰跳干擾進行了具體的優(yōu)化，著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新規(guī)則將頻譜的變化轉(zhuǎn)化為圖的簡單運算，適用于可用頻譜頻繁變化的認知無線電網(wǎng)絡(luò)。下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作詳細說明。圖l是本發(fā)明中著色多重圖的建模示例，用"——"表示Chl，用"_—"表示Ch2，用"-"表示Ch3，A、B、C、D和E為用戶。圖2是本發(fā)明跨層設(shè)計方法的流程圖。圖3是本發(fā)明跨層設(shè)計算法的一個多重圖示例，圖中的11個節(jié)點對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的11個用戶，分別用S，V,，V2，V3,V4,^，、,V7，、，V9,f來表示，要通過算法找到用戶s到用戶f的最優(yōu)路徑。網(wǎng)絡(luò)中共有4個可用信道，分別是CW、Ch2，Ch3禾口Ch4，用"-"表示Chl，用"........................"表示Ch2，用"------"表示Ch3，用"--"表示Ch4。具體實施例方式具體實施如下(a)著色多重圖模型的建立給每個信道一個唯一的顏色標識，如果兩個節(jié)點彼此在對方的發(fā)射范圍之內(nèi)，當前又有公共的可用信道，則它們互為潛在的鄰居節(jié)點。構(gòu)造著色多重圖就是在每對潛在的鄰居節(jié)點之間連邊，并用它們的公共信道對應(yīng)的顏色來對邊著色。這樣就得到了反映網(wǎng)絡(luò)拓撲和當前可用信道的著色多重圖G:(F，五)，其中F表示頂點集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集，￡表示邊集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的鏈路集。定義權(quán)函數(shù)—以及顏色標號函數(shù)L五(G)4(CM,022,…,02A^。其中權(quán)函數(shù)是定義在圖G的邊集上的函數(shù)，值域為正實數(shù)集，也即，權(quán)函數(shù)將圖G上的每一條邊對應(yīng)于一個正實數(shù)。顏色標號函數(shù)也是定義在邊集上的函數(shù)，值域為信道集，也即，顏色標號函數(shù)將圖G上的每一條邊與一種顏色對應(yīng)。yV表示信道數(shù)。在多重圖G中，將顏色/分配給Chz'，則最多需要JV中顏色。兩個節(jié)點間存在顏色為A的邊當且僅當它們是潛在鄰居并且信道Chyt是它們的公共可用信道。圖1是有5個用戶的認知無線電網(wǎng)絡(luò)拓撲，5個用戶分別為A、B、C、D和E。網(wǎng)絡(luò)中共有3個可用信道，分別為Chl、Ch2和Ch3，在圖1屮用"-"表示Chl，用"一—"表示Ch2，用"-"表示Ch3。用戶及其當前可用信道如表1所示。我們以B和C為例說明圖中節(jié)點間的連邊規(guī)則，例如節(jié)點B與C在對方的發(fā)射范圍內(nèi)，它們的公共可用信道為Ch2和Ch3，則在節(jié)點B與C之間有兩條邊，分別代表Ch2和Ch3。表1用戶及其可用信道<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>(b)路由的跨層設(shè)計本發(fā)明的跨層設(shè)計算法在不超過<9("2)時間內(nèi)完成了路由的跨層設(shè)計，其中W是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)。算法的輸入輸出如下-輸入一個著色多重圖G，權(quán)函數(shù)w:五(G)4iT，顏色標號函數(shù)t:—{CW,Oz2，…，，節(jié)點s,〃輸出從S到/的跳數(shù)為/(,)的路徑/7。p是5與f之間最短的可行路徑，并且p上的鄰跳干擾被局部優(yōu)化。算法的具體步驟如下Stepl:對算法的參數(shù)進行初始化。用/(V)表示算法選擇的從s到v的最短路徑的跳數(shù)，則/(>)=0。對G中除s之外的其它節(jié)點v，令/(v)=oo。用五O)和cO)分別表示算法選擇的從s到v的最短路徑上的最后一條邊和從s到v的最短路徑上的連續(xù)同色邊數(shù)，則對G中的任意節(jié)點v，在初始化階段有￡("=0,c(V)=0。對G中的任意一條邊e，將其權(quán)值賦為l，也即w(e)=l。初始化階段^=0，其中/是一個動態(tài)變化的節(jié)點集合，一旦我們確定了源節(jié)點s到某節(jié)點的最優(yōu)路徑，就把該點加入到i中。Step2:對于所有在r(G)但不在i中的節(jié)點，選擇一個節(jié)點v，使得該節(jié)點v對應(yīng)的/(力值最小，這里關(guān)于/(v)的定義同上。如果有多于一個節(jié)點，根據(jù)下標的降序選擇具有最小c(v)的第一個節(jié)點。Step3:々i=iU{v}。若節(jié)點v只有一個接口，則對于關(guān)聯(lián)于v的但顏色標號不等于W五(v))的邊，將其權(quán)重變?yōu)閛o。Step4:若/ei，則算法結(jié)束，輸出從^到f的反向最優(yōu)路徑/jp(0—pOW)—…—^其中P(v)表示算法選擇的從^至!jv的最短路徑上節(jié)點v前面的鄰居節(jié)點。否則，對任意在K(G)但不在i中的節(jié)點w，檢査是否要將節(jié)點w前面的鄰節(jié)點p(w)更新為v。記v與w之間權(quán)重為l的邊分別為e,，^,…,^。若/(w)</(v)+l，或者/(w)=/(v)+l且順p(w)))"諷w))，或者/(W)=Z(V)+1且A:(五00)))4(五(w))且<c(v)，則說明將p(^)更新為v既不能減小源節(jié)點s到節(jié)點w的跳數(shù)，也不能在跳數(shù)相同的情況下減小節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，直接轉(zhuǎn)Step2;否則，若以上條件均不成立，則說明將p(w)更新為v或者能減小源節(jié)點s到節(jié)點w的跳數(shù)，或者是在跳數(shù)相同的情況下減小了節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，則將w之前的節(jié)點更新為v，即/(w^v，同時更新/(^)=/(力+1。對于q,e,，按照下標的降序檢査這m條邊，選擇滿足^OO^aCEOO)的具有最小下標的e,，并將e,作為v與w之間的連邊，即￡(w)=e,。若m=l且^>,)=&(￡0))，選擇A作為v與w之間的連邊，即五(w)-e"同時更新c(w)-c(v)+l，轉(zhuǎn)Step2。圖3是一個示例著色多重圖，它表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的鄰接關(guān)系以及公共可用信道情況。圖中的11個節(jié)點對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中的11個用戶，分別用AV,,^,^,^^,^,^^,^^來表示，要通過算法找到用戶s至偶戶f的最優(yōu)路徑。網(wǎng)絡(luò)中共有4個可用信道，分別是Chl、Ch2，Ch3和Ch4,在圖3中用"-表示Chl，用"........................"表示Ch2，用"------"表示Ch3，用"--"表示Ch4。針對圖3的著色多重圖，跨層設(shè)計算法執(zhí)行的體步驟如表2所示。表2跨層設(shè)計算法執(zhí)行的具體步驟<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>(C)著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新由于節(jié)點接口數(shù)的限制以及可用頻譜的動態(tài)性，在可用頻譜發(fā)生變化以及每個節(jié)點對的傳輸任務(wù)開始和結(jié)束時，著色多重圖的拓撲以及節(jié)點接口數(shù)都要進行更新，具體的更新規(guī)則如下節(jié)點接口數(shù)的更新規(guī)則對于所選的從S到/的路徑/7，/7上每個節(jié)點V的接口數(shù)要減去V所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，也即，對于v=s禾Qv="v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為l，則/iV(v):^/iV(v)—1,其中/V(V)表示節(jié)點V的接口數(shù)；對于p上任意一個的中間節(jié)點V，當V前后的邊是同色邊時，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為l，當v前后的邊顏色不相同時，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為2，因此有其中W'是/7上V之后的鄰居節(jié)點。同理，當Y到f的路徑p上的傳輸結(jié)束時，；7上每個節(jié)點v的接口數(shù)要加上v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，也即，對于1/=^和V=L/WO)=/7V(V)+l;對于p上任意一個中間節(jié)點v，其中W是/7上V之后的鄰居節(jié)點。著色多重圖的更新規(guī)則用G,和G2表示當前圖和更新后的圖，p是算法選擇的路徑，五p表示；？的邊集。令A(yù)和分別表示那些最新可用和最新不可用的邊的集合(信道集合)。注意到￡+和￡中的邊被它的端點以及顏色所唯一確定。選定路徑p后，q應(yīng)當按照下面的公式被更新為G2:G權(quán)利要求1、一種基于跨層設(shè)計的分布式認知無線電網(wǎng)絡(luò)路由方法，其特征在于方法分為著色多重圖模型的建立、路由的跨層設(shè)計、著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新三個步驟；(a)著色多重圖模型的建立給每個信道一個唯一的顏色標識，當兩個節(jié)點彼此在對方的發(fā)射范圍之內(nèi)，當前又有公共的可用信道，則它們互為潛在的鄰居節(jié)點，構(gòu)造著色多重圖是在每對潛在的鄰居節(jié)點之間連邊，并用它們的公共信道對應(yīng)的顏色來對邊著色，得到了反映網(wǎng)絡(luò)拓撲和當前可用信道的著色多重圖G＝(V，E)，其中V表示頂點集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集，E表示邊集，對應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)中的鏈路集；定義權(quán)函數(shù)wE(G)→R+以及顏色標號函數(shù)kE(G)→{Ch1，Ch2，…，ChN}，其中權(quán)函數(shù)是定義在圖G的邊集上的函數(shù)，值域為正實數(shù)集，權(quán)函數(shù)將圖G上的每一條邊對應(yīng)于一個正實數(shù)，顏色標號函數(shù)也是定義在邊集上的函數(shù)，值域為信道集，顏色標號函數(shù)將圖G上的每一條邊與一種顏色對應(yīng)；(b)路由的跨層設(shè)計在認知無線電網(wǎng)絡(luò)中，用頻譜的不確定性要將網(wǎng)絡(luò)層和MAC層進行跨層設(shè)計，充分利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的無線電接口，在選擇路由的同時，選擇鄰居節(jié)點間的通信信道；跨層設(shè)計路由要滿足可行性和保證路徑最短；另外還要局部優(yōu)化路徑上相鄰鏈路之間的干擾，路徑上相鄰鏈路之間的干擾稱為鄰跳干擾，采用路徑上最大連續(xù)同色邊數(shù)對鄰跳干擾進行量化；對鄰跳干擾的局部優(yōu)化，是指在選擇下一跳節(jié)點時，在優(yōu)化跳數(shù)的前提下，選擇當前的最大連續(xù)同色邊數(shù)最小的路徑；通過算法可以得到源節(jié)點s和目的節(jié)點t之間最短的可行路徑p，同時局部優(yōu)化p上的鄰跳干擾，算法的具體步驟如下Step1對算法的參數(shù)進行初始化，用l(v)表示算法選擇的從s到v的最短路徑的跳數(shù)，則l(s)＝0，對G中除s之外的其它節(jié)點v，令l(v)＝∞，用E(v)和c(v)分別表示算法選擇的從s到v的最短路徑上的最后一條邊和從s到v的最短路徑上的連續(xù)同色邊數(shù)，則對G中的任意節(jié)點v，在初始化階段有c(v)＝0，對G中的任意一條邊e，將其權(quán)值賦為1，得到w(e)＝1，初始化階段其中R是一個動態(tài)變化的節(jié)點集合，當確定了源節(jié)點s到某節(jié)點的最優(yōu)路徑，把該點加入到R中；Step2對于所有在V(G)但不在R中的節(jié)點，選擇一個節(jié)點v，使得該節(jié)點v對應(yīng)的l(v)值最小，當有多于一個節(jié)點，根據(jù)下標的降序選擇具有最小c(v)的第一個節(jié)點；Step3令R＝R∪{v}，當節(jié)點v只有一個接口，則對于關(guān)聯(lián)于v的但顏色標號不等于k(E(v))的邊，將其權(quán)重變?yōu)椤蓿籗tep4當t∈R，則算法結(jié)束，輸出從s到t的反向最優(yōu)路徑t→p(t)→p(p(t))→…→s，其中p(v)表示算法選擇的從s到v的最短路徑上節(jié)點v前面的鄰居節(jié)點；否則，對任意在V(G)但不在R中的節(jié)點w，檢查是否要將節(jié)點w前面的鄰節(jié)點p(w)更新為v，記v與w之間權(quán)重為1的邊分別為e1，e2，…，em；當l(w)<l(v)+1，或者l(w)＝l(v)+1且k(E(p(w)))≠k(E(w))，或者l(w)＝l(v)+1且k(E(p(w)))＝k(E(w))且c(p(w))<c(v)，則說明將p(w)更新為v既不能減小源節(jié)點s到節(jié)點w的跳數(shù)，也不能在跳數(shù)相同的情況下減小節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，直接轉(zhuǎn)Step2；否則，當以上條件均不成立，則說明將p(w)更新為v或者能減小源節(jié)點s到節(jié)點w的跳數(shù)，或者是在跳數(shù)相同的情況下減小了節(jié)點w前的連續(xù)同色邊數(shù)，則將w之前的節(jié)點更新為v，得到p(w)＝v，同時更新l(w)＝l(v)+1，對于e1，e2，…，em，按照下標的降序檢查這m條邊，選擇滿足k(ei)≠k(E(v))的具有最小下標的ei，并將ei作為v與w之間的連邊，得到E(w)＝ei，當m＝1且k(ei)＝k(E(v))，選擇e1作為v與w之間的連邊，得到E(w)＝e1，同時更新c(w)＝c(v)+1，轉(zhuǎn)Step2；(c)著色多重圖和節(jié)點接口數(shù)的更新由于節(jié)點接口數(shù)的限制以及可用頻譜的動態(tài)性，在可用頻譜發(fā)生變化以及每個節(jié)點對的傳輸任務(wù)開始和結(jié)束時，著色多重圖的拓撲以及節(jié)點接口數(shù)都要進行更新，具體的更新規(guī)則如下(c1)節(jié)點接口數(shù)的更新規(guī)則對于所選的從s到t的路徑p，p上每個節(jié)點v的接口數(shù)減去v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，對于v＝s和v＝t，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為1，則IN(v)＝IN(v)-1，其中IN(v)表示節(jié)點v的接口數(shù)；對于p上任意一個中間節(jié)點v，當v前后的邊是同色邊時，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為1，當v前后的邊顏色不相同時，v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)為2，因此有其中w是p上v之后的鄰居節(jié)點；當s到t的路徑p上的傳輸結(jié)束時，p上每個節(jié)點v的接口數(shù)要加上v所關(guān)聯(lián)的邊的顏色數(shù)，對于v＝s和v＝t，IN(v)＝IN(v)+1，對于p上任意一個中間節(jié)點v，其中w是p上v之后的鄰居節(jié)點；(c2)著色多重圖的更新規(guī)則用G1和G2表示當前圖和更新后的圖，p是算法選擇的路徑，Ep表示p的邊集，令E+和E-分別表示那些最新可用和最新不可用的邊的集合；注意到E+和E-中的邊被它的端點以及顏色所唯一確定，選定路徑p后，G1應(yīng)當按照下面的公式被更新為G2G2＝G1+E+-E--Ep。全文摘要本發(fā)明公開了一種基于跨層設(shè)計的分布式認知無線電網(wǎng)絡(luò)路由方法，屬于認知無線網(wǎng)絡(luò)
技術(shù)領(lǐng)域：
，主要包括根據(jù)節(jié)點感知得到的可用頻譜信息建立著色多重圖模型；調(diào)用跨層設(shè)計路由算法尋找源節(jié)點和目的節(jié)點之間的路由并同時選擇鄰居節(jié)點間的通信信道；更新著色多重圖的拓撲以及節(jié)點的接口數(shù)。本發(fā)明將網(wǎng)絡(luò)層的路由選擇和MAC層的信道分配進行跨層設(shè)計，在較低的時間復(fù)雜度下，對路由跳數(shù)和鄰跳干擾進行具體的優(yōu)化。本發(fā)明適用于認知無線電網(wǎng)路以及下一代異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用場合。文檔編號H04W40/16GK101437273SQ200810241018公開日2009年5月20日申請日期2008年12月24日優(yōu)先權(quán)日2008年12月24日發(fā)明者濤劉,周賢偉,楊裕亮,琳林,超王,王建萍申請人:北京科技大學(xué)