[发明专利]基于串行干扰消除的分布式拓扑控制方法

摘要

本发明公开了一种基于串行干扰消除的分布式拓扑控制方法，主要解决现有技术中认知Ad Hoc网络的割裂和频谱利用率不高的问题。其实现过程为：1.网络中的每个节点先后广播两次HELLO包，并接收初始邻节点的HELLO包，建立局部两跳拓扑子图；2.基于局部两跳拓扑子图，构建最短路径树，并根据最短路径树构建可保证次用户连通的局部生成子图；3.根据局部生成子图中的一跳邻节点调整发射功率并确定每个节点的逻辑邻节点；4.由网络中的所有节点以及节点与其逻辑邻节点间的链路构成全网拓扑，并进行信道选择。本发明能保证认知Ad Hoc网络连通，消除次用户干扰，提升网络频谱利用率和鲁棒性，可用于认知Ad Hoc网络。

主权项

1.一种基于串行干扰消除的分布式拓扑控制方法，包括如下步骤：(1)初始化网络为k点连通，k≥2，网络中每个节点u分别获得一跳和两跳邻接点的序列号和位置信息；(2)根据序列号和位置信息建立局部两跳拓扑子图Gu，并计算Gu中任意两个有连接关系的节点x,y之间的链路能耗权重wp(x,y)和链路共存权重wc(x,y)；(3)判断上述局部两跳拓扑子图Gu中任意两个有连接关系的节点x,y之间的链路是否能与主用户链路在同一信道上进行数据传输：若是，则将该链路放入链路共存集合CLu，即CLu＝CLu∪(x,y)，否则，则不放入链路共存集合CLu；(4)网络中每个节点u构建局部连通子图Su：(4a)初始化每个节点局部连通子图Su的节点集合V(Su)为局部两跳拓扑子图Gu中的所有节点，初始化每个节点局部连通子图Su的边集合E(Su)为空集；(4b)基于上述局部两跳拓扑子图G_u，每个节点u根据链路能耗权重w_p(x,y)，构建以u为根，遍及局部两跳拓扑子图中G_u所有节点的最短路径树T_u＝(V(T_u),E(T_u))，并将E(T_u)记录到局部连通子图S_u的边集合E(S_u)中，即其中V(T_u)＝V(G_u)为最短路径树T_u的节点集合，E(T_u)为T_u的边集合，V(G_u)为局部两跳拓扑子图G_u的节点集合；(5)根据局部两跳拓扑子图Gu，判断节点u的出边所对应的链路中是否存在两条或者两条以上的链路属于链路共存集合CLu：若是，则执行步骤(6)，否则，执行步骤(7)；(6)网络中的每个节点构建第一冲突子图LSu，并根据LSu构建第一局部生成子图Tu′：(6a)网络中的每个节点u根据最短路径树Tu找到与自己冲突的节点，构成冲突节点集CNu，并初始化第一冲突子图LSu＝(V(LSu),E(LSu))，其中LSu的边集合为E(LSu)＝{(a,b)|a,b∈u∪CNu,(a,b)∈E(Gu)}，LSu的节点集合为V(LSu)＝u∪CNu，E(Gu)为局部两跳拓扑子图Gu的边集合；(6b)每个节点u判断各自的第一冲突子图LSu是否连通：若是，则节点u根据链路共存权重wc(x,y)，在LSu上构建局部第一局部生成子图Tu′，否则，节点u用斯坦纳生成树法在Gu上构建第一局部生成子图Tu′；(6c)节点u将步骤(6b)中生成的第一局部生成子图T_u′的边集合E(T_u′)记录到局部连通子图S_u的边集合E(S_u)中，即将T_u′的节点集合V(T_u′)记录到局部连通子图S_u的节点集合V(S_u)中，即将T_u′的节点集合V(T_u′)记录到逻辑冲突邻居集LCN_u中，即节点u通过洪泛的方式把LCN_u和E(S_u)的拓扑信息发送给S_u中的所有节点，执行步骤(8)；(7)网络中的每个节点u构建第二冲突子图CSu，并根据CSu构建第二局部生成子图Tu″：(7a)网络中的每个节点u根据最短路径树Tu找到与自己冲突的节点，构成冲突节点集CNu，并初始化第二冲突子图CSu＝(V(CSu),E(CSu))，其中CSu的节点集合为V(CSu)＝CNu，边集合为E(CSu)＝{(c,d)|c,d∈CNu,(c,d)∈E(Gu)}；(7b)每个节点u检测各自的第二冲突子图CSu是否连通：若是，节点u根据链路共存权重wc(x,y)在CSu上构建第二局部生成子图Tu″，否则，节点u用斯坦纳生成树法在Gu\u上构建第二局部生成子图Tu″；(7c)节点u将步骤(7b)中生成的第二局部生成子图T_u″的边集合E(T_u″)记录到局部连通子图S_u的边集合E(S_u)中，即将T_u″的节点集合V(T_u″)记录到局部连通子图S_u的节点集合V(S_u)中，即将T_u″的节点集合V(T_u″)记录到逻辑冲突邻居集LCN_u中，即节点u通过洪泛的方式把LCN_u和E(S_u)的拓扑信息发送给S_u中的所有节点，执行步骤(8)；(8)每个节点u根据其他节点发来的拓扑信息更新自己的局部连通子图Su和逻辑冲突邻居集LCNu，将局部连通子图Su上的一跳邻节点v作为逻辑邻节点，构成逻辑邻节点集LNu＝{v∈V(Su)|(u,v)∈E(uS)；}(9)网络中每个节点u确定自己的发射功率，即将发射功率调整为能够覆盖到所有逻辑邻节点集所需要的功率：(10)根据网络中的所有节点构成的局部连通子图Su生成最终的全网拓扑G＝(V(G),E(G))，其中V(G)为网络中所有节点，E(G)每个节点与自己的逻辑邻节点间的链路，即E(G)＝{(u,v)|u∈V(G),v∈LNu}；(11)使用贪婪染色算法对已构建的最终全网拓扑G中的每个节点u进行信道分配。