无线Ad hoc网络一种最小化链路干扰的载波监听机制设计
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摘要:无线Ad hoc网络中,干扰产生于接收节点处的接收信号被其他无用信号叠加,干扰问题严重影响接收端解码信息的能力,导致数据包冲突和重传的增加。如何最小化链路干扰,减少数据包冲突概率,是提高网络性能的关键。MAC协议中,合理的载波监听机制是减小链路干扰的有效方式之一,通过合适的感知门限设计,可以有效地降低链路中的干扰和冲突,提高网络吞吐量。文章提出一种最小化链路干扰的载波监听机制,该机制根据链路的实际状况对接收节点的干扰范围进行计算,进而使得发送节点调节合适的感知门限值,使发送节点可以感知到所有干扰节点,进而最小化链路干扰。模拟结果显示,本文提出的机制能有效地提高网络吞吐量,最小化数据包冲突概率和链路中存在的干扰。
关键词:无线Ad hoc网络;干扰;冲突;载波监听
0 引言
无线Ad hoc网络是由一组可以自由移动的节点构成的多跳无线网络,又称自组织网和多跳网。干扰产生于同一空间内的多个同时传输节点相互之间的信号作用。因为无线自组织网中的数据是通过无线电形式传播,如果一个正在传输的链路周围存在其他无用的无线电信号,则在此链路上造成了干扰,较轻的干扰会造成误码率提高,部分数据包丢失;较重的干扰会造成传输失败,链路断开。产生干扰的节点处于接收节点的周围,其存在的根本原因是发送节点在发送数据之前无法有效感知到这些干扰节点。无线Ad hoc网络中每个节点的发送功率无法无限增大,每个节点的通信距离也根据自身功率的大小不尽相同,所以,每一个节点都存在着通讯半径和干扰半径。这两个半径中,通讯半径保证了节点在此范围内能够接收到信号,如果干扰值被控制在一定范围之内,则可以正确接收信号;干扰半径(din)表示节点受到干扰的区域,这一干扰区域的大小也和周围节点的发送功率有关。
设计合理的载波监听机制是降低干扰的有效途径之一。其中,基于IEEE 802.11协议的载波监听机制得到了最广泛的应用。载波监听机制规定:节点在发送数据之前,首先检测周围信道的信号强度,如果检测到的信号强度大于感知门限值(CSth),则表明此时信道处于繁忙状态,节点进入退避过程;如果检测到的信号强度小于感知门限值,则进行数据发送。所以,通过合理设置载波监听机制中的感知门限值,可以使得发送节点在传输数据之前感知到周围节点对接收节点的干扰,从而判断是否进行数据的发送。载波监听机制中,每个节点的感知门限值(CSth)对应一个感知范围(Carrier Sense Area)。如果网络中的节点采用相同的传输功率,则感知范围可以形式化为一个圆,此圆的半径即被称为感知半径(din),感知半径和感知门限值成反比。
与载波监听机制相比,RTS-CTS机制通过RTS-CTS-DATA-ACK四次握手和网络分配向量(NAV)的设置实现信道的预置和占用。但是,RTS-CTS机制因为控制包的发送范围有限,接收节点无法将CTS包发送至周围所有的干扰节点;同时,RTS/CTS控制包发送范围固定,无法根据干扰范围和链路的实际情况进行发送距离调节。所以,RTS-CTS机制对接收节点周围存在的干扰控制能力有限。然而,通过载波监听机制的设计,可以根据链路状况选择合适的感知门限,确定合适的感知半径,使得发送节点感知到所有干扰节点,从而最小化链路中存在的干扰。
本文提出最小化链路干扰的载波监听机制。接收节点首先根据链路状态对其干扰范围进行计算;再将计算值反馈给发送节点,使得发送节点精确调节自身感知门限使其可以感知到链路周围所有的干扰节点,从而最小化链路干扰。
1 干扰模型
本节内容对接收节点的干扰范围进行形式化描述并计算干扰半径,进而考虑干扰信号的累加问题,进一步得到修正后的干扰半径。本节所提出的干扰模型,与传统干扰模型相比更为精确。
1. 1 干扰半径计算
如图1所示,接收节点r接收到的信号强度Pr随着发送节点s和接收节点r之间的距离d的增大而减小,随着距离d的减小而增大。Ps定义为发送节点s的发送功率,g是天线增益,a是路径衰减指数(Path Loss Exponent),这一指数通常选择2到4之间的整数。所以,在接收节点r处收到发送节点s的信号强度为:
当发送节点s向接收节点r发送数据时,位于发送节点s的感知范围之外的另一个节点Ni也试图发送数据,节点s没有感知到节点Ni的存在,便产生了干扰。这样,s和Ni两个节点发送的信号在接收节点r处产生叠加。s的信号能否顺利被r所接收,取决于捕获效应(Capture Effect)。对于捕获效应来说,如果在接收节点处s产生的信号比Ni产生的信号足够强,那么r将会顺利接收到s发来的数据,Ni产生的虚弱信号会被当作噪声加以忽略。本文采用信噪比(SIR)模型描述捕获效应:如果接收节点收到的信号强度与干扰信号之比大于一定的门限值β时,接收节点可以成功接收信号:
根据信噪比模型,本文定义接收节点r的干扰区域节点的集合INr(INr也可以表示接收节点r的干扰区域)为:
因此,干扰区域的半径din为干扰区域中din(Ni,r)的最大值,根据式(3),同时,我们设定网络中所有节点的发送功率相同,有PNi=Ps,得到:
从式(4)可以看出,接收节点的干扰半径主要与信噪比门限值和发送节点与接收节点之间的距离有关。
1.2 干扰半径修正值
本文注意到,在接收节点r的干扰范围外,其他节点的同时发送会在r处叠加信号功率,形成虚拟的干扰节点。因而有效的干扰区域要大于式(4)计算的干扰范围。所以,需要对式(4)干扰半径进行修正。
设网络密度为δ,在半径为din的干扰范围内,干扰节点数可以表示为:
在式(4)的干扰范围之外,存在虚拟的干扰节点。考虑一个以节点r为中心的微小圆环Ri,内部半径为ri=din+(i-1)△r,外部半径为ri+△r,该圆环内部所有的节点在r处产生的信号功率都简化地视为一样,进而可以用积分求得外部信号叠加形成的虚拟干扰个数:
如果接收节点r的干扰范围内的节点接入信道,便会造成r接收数据失败,产生丢包。从式(8)可以得到:干扰范围不是固定的,而是随传输距离的改变而改变。这一修正值,更为精确地描述了接收节点r的干扰范围,为接下来发送节点感知门限调整提供了重要依据。
2 最小链路干扰载波监听机制
在计算出精确的接收节点干扰范围之后,本节首先将计算在最小链路干扰条件下发送节点的感知范围和感知门限值。并据此提出相应的载波监听机制具体算法。
2.1 最小干扰的感知门限
为了确保发送节点s能够感知到节点Ni的发送,发送节点感知半径的取值范围为:
其对应最大的感知门限值CSmax-th。如果感知门限值小于CSmax-th,则发送节点s可以感知到此条链路上所有的干扰节点,从而保证数据包在接收节点处的正确接收;如果感知门限值大于CSmax-th,节点s将无法完全感知到所有的干扰节点,这样便导致链路中存在干扰,对接收节点来说影响数据的成功接收。
因此,最大的感知门限值CSmax-th根据感知门限与感知半径的关系,可以由如下公式计算得到:
这样,便得到发送节点s需要设置的感知门限大小。节点s在设置这一感知门限之后,能有效感知接收节点周围的所有干扰节点,从而达到最小化链路干扰的目的。
2.2 载波监听机制算法
本文利用RTS分组携带发送节点传输功率,利用CTS分组携带计算得到的感知门限,在数据传输之前进行链路信息交换;同时RTS-CTS机制取消NAV向量,其分组的交换只作为发送和接收节点之间的信息传递,不进行信道的预置和占用,周围节点在收到RTS-CTS分组后自动丢弃,发送节点是否发送数据,仍然通过感知门限和监听到的周围节点信号强度进行判断。
本文提出的最小化链路干扰的载波监听机制算法,由如下四步构成:
Step1:源节点携带发送功率Ps的RTS分组至目的节点;目的节点在接收到RTS分组后,取出发送功率Ps,并根据收到信号的功率Pr,计算得到发送节点到接收节点之间的距离d。
Step2:目的节点根据式(11)计算源节点的感知门限值CSmax-th,随后将这一感知门限值放入CTS分组,发送至源节点。
Step3:源节点在接收到CTS分组后,取出CSmax-th,并设置为自身的感知门限值。
Step4:源节点根据感知门限值和周围节点的信号强度决定是否进行传输。
3 仿真实验
本节将通过仿真实验对所提出机制的各项性能进行评估。本文将提出的最小化链路干扰的载波监听机制与IEEE 802.11 DCF机制相比较。实验模拟平台采用NS-2。在模拟实验中,默认传输范围是250m,初始的感知半径为450m,拓扑结构采用随机动态拓扑,100个节点随机分布在800×800m2的区域中。同时,最终数据为10次采集数据的平均值,且置信水平为95%,置信区间也在图中标出。
图2显示了两种机制在不同传输速率下的吞吐量变化情况。当传输速率约为25Mbps时,网络达到最大吞吐量。在随机拓扑中,本文提出的机制可以取得较好吞吐量,表示最小化链路干扰的载波监听机制的曲线位于图的最上端。
图3显示了两种机制在网络中随CBR数据流变化时的冲突概率。最下端的曲线为提出的机制,其表现出低冲突和低干扰的特性,链路中的冲突概率被大大降低,较低的冲突概率也必然导致网络吞吐量的提高。
图4显示在不同网络密度条件下,节点的吞吐量随着网络节点数的增加而增加,在网络密度较高,干扰程度增大的情况下,本文提出的载波监听机制能够有效降低链路的干扰,使网络保持较高的吞吐量。
本文提出的最小化链路干扰的载波监听机制基于更为实时的传输链路和干扰信息,实时调节干扰范围和感知范围,提高了网络节点对干扰的控制能力,使得网络中存在的冲突显著降低。同时,该机制能够很好地适应节点的移动性(仿真中最大移动速度5m/s),在吞吐量和冲突概率两个指标上都具有显著的优势。
4 结束语
本文设计了一种最小化链路干扰的载波监听机制,通过对干扰半径的精确计算,进而对发送节点的感知门限进行合理设置,使得发送节点可以有效感知链路中的全部干扰节点,达到最小化链路干扰的目的。通过理论分析和实验模拟,都证明所提出的机制能够最小化链路中存在的干扰,减少数据包冲突概率,提高网络的吞吐量和性能。