[发明专利]无线Mesh网络中基于对偶分解的路由优化方法

说明书

本发明提供一种无线Mesh网络中基于对偶分解的路由优化方法，包括：根据无线Mesh网络路由优化过程中网络层的约束条件和物理层资源分配的约束条件、每一链路的信道使用信息确定的各链路的有效容量值，构建网络优化模型；采用拉格朗日函数描述优化模型，获取网络优化子问题和物理层优化子问题；初始化拉格朗日函数的对偶变量，并分别采用凸优化方法处理网络优化子问题，获得第一处理结果；采用遗传算法处理物理层优化子问题，获得第二处理结果；在第一处理结果和第二处理结果收敛时得到最优解。上述方法能够有效减少优化模型的求解复杂性，且求解的结果能够满足要求最优解的要求。

技术领域

本发明涉及的认知无线电网络，具体涉及一种无线Mesh网络中基于对偶分解的路由优化方法。

背景技术

无线Mesh网络是一种新型分布式无线宽带接入网，融合了无线局域网和Ad Hoc网络的优势，具有自组织、自修复、多跳级联、高速率、覆盖范围广等特点，在提高网络覆盖率、增加网络容量、减少前期投资等诸多方面都显示出很大优势，有望成为“最后一公里”宽带接入问题的理想解决方案，正引起业界的广泛关注。

随着无线技术的发展，用户数量不断增多，对服务质量的需求不断提升，有限的频谱资源已成为获取高性能数据服务的严重障碍，而传统的固定频谱分配模式无疑使这一问题雪上加霜。近年来，认知无线电技术(Cognitive Radio，CR)的产生和发展为人们提供了新的解决思路。CR通过动态分配空闲频谱，能够使得认知用户伺机接入授权频谱，有望解决日益增长的无线通信需求和有限的频谱资源之间的矛盾，认知无线Mesh网络应运而生。

路由优化是认知无线Mesh网络需要重点关注的问题。由于路由算法直接决定了各链路的流量需求。而在认知无线Mesh网络中，链路容量除了与所采用功率控制、信道分配机制密切相关，还受到信道检测方法的影响。然而，目前容量计算中并没有考虑信道检测概率对链路容量的影响。考虑到基于能量的信道检测已成为当前认知无线电技术中的广泛使用空闲频谱检测方法，如何基于能量检测机制，有效评估链路容量，已成为认知无线Mesh网络路由优化中必须考虑的重要问题。

发明内容

为解决现有技术中的问题，本发明提供一种无线Mesh网络中基于对偶分解的路由优化方法。

第一方面，本发明提供一种无线Mesh网络中基于对偶分解的路由优化方法，包括：

步骤1：根据无线Mesh网络路由优化过程中网络层的约束条件和物理层资源分配的约束条件、基于无线Mesh网络中每一链路的信道使用信息确定各链路的有效容量值，构建无线Mesh网络的优化模型；

步骤2：采用拉格朗日函数描述所述优化模型，并对优化模型的优化问题进行分解，得到网络优化子问题和物理层优化子问题；

步骤3：初始化拉格朗日函数的对偶变量；

步骤4：基于初始化后的对偶变量，采用凸优化方法处理所述网络优化子问题，获得第一处理结果；以及基于初始化后的对偶变量，采用遗传算法处理所述物理层优化子问题，获得第二处理结果；

步骤5：判断第一处理结果和第二处理结果是否收敛，若收敛，则将第一处理结果和第二处理结果作为最优解输出；

步骤6：若步骤5中的第一处理结果和第二处理结果不收敛，则根据第一处理结果和第二处理结果，对对偶变量进行更新，并重新执行步骤4和步骤5，以基于更新的对偶变量，采用凸优化方法获取第一处理结果；以及基于更新的对偶变量，采用遗传算法获取第二处理结果并判断是否收敛的过程。

可选地，构建无线Mesh网络的优化模型之前，所述方法还包括：

基于无线Mesh网络中认知用户、主用户对应的信道使用信息确定每一链路的有效容量值。

可选地，基于无线Mesh网络中认知用户、主用户对应的信道使用信息确定每一链路的有效容量值，包括：