《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置：首頁(yè) > 通信與網(wǎng)絡(luò) > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 基于主用戶(hù)活躍度的認(rèn)知Mesh網(wǎng)絡(luò)路由算法
基于主用戶(hù)活躍度的認(rèn)知Mesh網(wǎng)絡(luò)路由算法
來(lái)源：電子技術(shù)應(yīng)用2014年第2期
李季碧， 鄭 淵， 任 智,， 易建瓊
(重慶郵電大學(xué) 移動(dòng)通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,，重慶400065)
摘要： 針對(duì)認(rèn)知Mesh網(wǎng)絡(luò)中RASR路由算法存在冗余的控制開(kāi)銷(xiāo)以及選路時(shí)未考慮主用戶(hù)對(duì)信道的利用率而導(dǎo)致路徑不穩(wěn)定的問(wèn)題,，提出一種基于主用戶(hù)活躍度的認(rèn)知Mesh網(wǎng)絡(luò)路由算法——RPA(Routing based on Primary-user Activity)。RPA算法通過(guò)使用捎帶式發(fā)布鏈路狀態(tài)信息和根據(jù)主用戶(hù)信道利用率選路兩種新機(jī)制，增強(qiáng)路徑穩(wěn)定性、提高數(shù)據(jù)包傳輸?shù)某晒β?、減小時(shí)延和控制開(kāi)銷(xiāo)。理論分析和仿真結(jié)果表明,，與RASR算法相比,，RPA在數(shù)據(jù)傳送成功率、平均端到端時(shí)延和控制開(kāi)銷(xiāo)方面具有整體上更優(yōu)的性能,。
中圖分類(lèi)號(hào): TN92
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
文章編號(hào)： 0258-7998(2014)02-0104-03
A routing algorithm based on primary-user activity for cognitive Mesh networks
Li Jibi, Zheng Yuan, Ren Zhi, Yi Jianqiong
Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065,， China
Abstract： In cognitive networks, the existing RASR routing algorithm has some redundant control overhead and does not consider channel usage ratio of the PU and results in an unstable path problem. To address these issues, a routing algorithm based on primary-user activity in cognitive Mesh networks (RPA) is proposed in this paper. RPA is designed by piggybacking the information of link status and choosing routes based on it, enhancing the route stability, improving the success ratio of data packets transmission, reducing the average end-to-end delay and the control overhead. Theoretical analysis and simulation results show that RPA outperforms the RASR routing algorithm in terms of the success ratio of data packets transmission, the average end-to-end delay and the control overhead.
Key words : cognitive mesh networks; routing algorithms; route selection; channel usage ratio

    隨著無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展，有限的開(kāi)放頻譜資源已經(jīng)不能滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的無(wú)線應(yīng)用的需求了,。與此同時(shí),，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)在無(wú)線頻譜資源使用情況的分析報(bào)告中指出，授權(quán)頻譜的平均使用率在15%~85%[1],。為了解決這一問(wèn)題,，引入了Joseph Mitola博士提出的具有動(dòng)態(tài)頻譜接入功能的認(rèn)知無(wú)線電CR(Cognitive Radio)技術(shù),該技術(shù)從頻譜再利用的角度出發(fā)，能夠有效地緩解頻譜分配不均的問(wèn)題,。認(rèn)知無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)CogWMN(Cognitive Wireless Mesh Network)就是將認(rèn)知無(wú)線電和寬帶無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的具有認(rèn)知能力的新型寬帶無(wú)線網(wǎng)絡(luò),，該網(wǎng)絡(luò)有兩種用戶(hù)類(lèi)型：主用戶(hù)PU(Primary Users),即具有頻譜資源使用權(quán)的用戶(hù);次用戶(hù)SU(Second Users),即臨時(shí)使用授權(quán)頻譜資源的用戶(hù)[2]。目前針對(duì)CogWMN的研究主要集中在物理層和MAC層[3],，而對(duì)路由算法的研究正處于起步階段，研究成果并不多,。
　現(xiàn)有的CogWMN路由協(xié)議主要都是在傳統(tǒng)的AODV等一些按需路由協(xié)議的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),。參考文獻(xiàn)[4]在AODV的基礎(chǔ)上提出了一種新型的認(rèn)知mesh網(wǎng)路由協(xié)議，該算法引入了信道優(yōu)先次序表CPL(Channel Priority List),，CPL中的信道是根據(jù)PU用戶(hù)對(duì)信道占用率的情況,，從小到大進(jìn)行排序，數(shù)據(jù)傳輸時(shí)優(yōu)先使用表中的第一個(gè)信道,，但是該協(xié)議在路由選取時(shí),，把每條路徑的傳輸時(shí)延作為路由選擇依據(jù)，缺乏對(duì)路由穩(wěn)定性的考慮。參考文獻(xiàn)[5]以參考文獻(xiàn)[4]為基礎(chǔ)提出了一種穩(wěn)定的路由選擇算法——RASR算法,。該算法在考慮穩(wěn)定性時(shí)將CPL的長(zhǎng)度作為判定鏈路穩(wěn)定的依據(jù),。但是該算法仍存在以下兩個(gè)問(wèn)題：(1)RREQ包中存在冗余的字段；(2)在選擇路徑時(shí),，只把信道優(yōu)先次序表CPL的長(zhǎng)度作為鏈路穩(wěn)定性的判定依據(jù),，認(rèn)為CPL越長(zhǎng)，可供切換的信道越多,，鏈路就越穩(wěn)定,，沒(méi)有考慮CPL中每個(gè)信道的信道利用率對(duì)鏈路穩(wěn)定性的影響。
    本文針對(duì)以上缺點(diǎn)提出了一種改進(jìn)的路由算法——基于主用戶(hù)活躍度的路由算法RPA(Routing based on Primary-user Activity),，該算法減小了網(wǎng)絡(luò)中的控制開(kāi)銷(xiāo),，提高了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)某晒β剩瑴p小了數(shù)據(jù)包平均端到端時(shí)延,。
1 系統(tǒng)模型
    假設(shè)在CogWMN中有P個(gè)主用戶(hù)和S個(gè)次用戶(hù),，它們均是靜止的。P個(gè)主用戶(hù)代表有P個(gè)授權(quán)信道,，每個(gè)次用戶(hù)配有一個(gè)用于傳輸控制信息的傳統(tǒng)收發(fā)機(jī)和兩個(gè)用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)目烧{(diào)收發(fā)機(jī),。傳統(tǒng)收發(fā)機(jī)工作在全局控制信道上，可調(diào)收發(fā)機(jī)工作在授權(quán)信道上,。同時(shí),，在本文中假設(shè)每個(gè)次用戶(hù)能夠準(zhǔn)確地感知到可用的授權(quán)信道[6]。


2.3 路由算法描述
2.3.1 路由發(fā)現(xiàn)    
    當(dāng)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí),若路由表中無(wú)有效路由,，則通過(guò)全局控制信道廣播RREQ報(bào)文,，其中RREQ包格式如圖2所示。當(dāng)中間節(jié)點(diǎn)收到RREQ報(bào)文時(shí),，首先判斷是否是重復(fù)的RREQ報(bào)文,如果是,則丟棄;否則,提取RREQ中的SOP信道信息與本地節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)的SOP信息相比,，看是否存在公共的信道，如果沒(méi)有公共信道,，則丟棄,。如果有公共信道，則通過(guò)θn計(jì)算出CPL[3],，然后通過(guò)CPL根據(jù)式(5)和式(7)計(jì)算出參數(shù)T和參數(shù)L,，并放入到新的RREQ包中，然后繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā),。2.3.2 路由回復(fù)
    目的節(jié)點(diǎn)D會(huì)收到多個(gè)來(lái)自不同路徑的RREQ包,。為了對(duì)多條路徑進(jìn)行篩選，當(dāng)目的節(jié)點(diǎn)收到第一個(gè)RREQ包時(shí)啟動(dòng)定時(shí)器T,；當(dāng)定時(shí)器超時(shí)之后,，通過(guò)式(9)選擇一條RM大的路由,，回復(fù)RREP報(bào)文。
2.3.3 路由維護(hù)
    路由維護(hù)算法與RASR的路由維護(hù)算法一致,，在此不再一一贅述,。
3 仿真結(jié)果
3.1仿真參數(shù)
    為驗(yàn)證算法性能，在網(wǎng)絡(luò)工具OPNET[8]上,，對(duì)RASR算法和新提出的RPA算法進(jìn)行了性能比較,。其仿真參數(shù)如表1所示。

3.2 仿真結(jié)果及分析
    圖3是在PU活動(dòng)概率不同的情況下,，RASR算法與RPA算法數(shù)據(jù)分組傳輸成功率的比較,。與RASR算法相比，RPA算法具有更大的數(shù)據(jù)分組傳輸成功率,。這是由于RPA算法在路徑選擇時(shí)考慮了PU用戶(hù)對(duì)信道的利用率,，從而RPA算法選擇的路徑要比RASR算法穩(wěn)定一些，進(jìn)而減小了鏈路中斷的可能性,，增加了數(shù)據(jù)分組傳遞的成功率,。由于鏈路中斷的可能性減小，路由修復(fù)的次數(shù)也就減少,，從而數(shù)據(jù)包能及時(shí)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn),，如圖4所示，與RASR算法相比RPA算法的平均端到端時(shí)延會(huì)減小,。

　圖5是在PU個(gè)數(shù)不同的情況下,，RASR算法與RPA算法控制開(kāi)銷(xiāo)的比較。由圖5可見(jiàn),，與RASR算法相比,，RPA算法具有更低的網(wǎng)絡(luò)控制開(kāi)銷(xiāo)。這歸功于RREQ包長(zhǎng)度的減少,。
    本文針對(duì)RASR路由算法存在冗余的控制開(kāi)銷(xiāo)以及選路時(shí)未考慮PU對(duì)信道利用率而導(dǎo)致路徑不穩(wěn)定的問(wèn)題,，提出了RPA路由算法，通過(guò)捎帶式發(fā)布鏈路狀態(tài)信息和根據(jù)主用戶(hù)信道利用率選路機(jī)制解決了以上問(wèn)題,。理論分析和仿真結(jié)果表明RPA算法相對(duì)于RASR算法,，在成功率、平均端到端時(shí)延,、控制開(kāi)銷(xiāo)上具有更好的性能表現(xiàn),。
參考文獻(xiàn)
[1] KOLODZY P,AVOIDANCE I.Spectrum policy task force[J].Federal Commun.Comm,Washington, DC, Rep. ET Docket, 2002:2-135.
[2] AL-RAWI H A A, YAU K L A. Routing in distributed cognitive radio networks: a survey[J]. Wireless Personal  Communications, 2012: 1-38.
[3] 張新春, 何世彪, 葛利嘉. 基于頻譜差異的動(dòng)態(tài)頻譜分配博弈算法[J]. 重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,24(1):20-23.
[4] PARVIN S, FUJII T. A novel spectrum aware routing  scheme for multi-hop cognitive radio mesh networks[C].  In IEEE Pimrc, 2011:572-576.
[5] PARVIN S, FUJII T. Radio environment aware stable routing for multi-hop cognitive radio networks[C]. In IEEE Pimrc, 2012:944-949.
[6] YUCEK T,ARSLAN H. A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications[J]. IEEE Communication Surveys and Tutorials, 2009,11(1):116-130.
[7] AKYILDIZ I F, LEE W Y, VURAN M C, et al. A survey on spectrum management in cognitive radio networks[J]. Communications Magazine, IEEE, 2008, 46(4): 40-48.
[8] 李馨. OPNET Modeler網(wǎng)絡(luò)建模與仿真[M]. 西安: 西安電子科技大學(xué)出版社, 2006:148-218.

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載,。