认知无线Mesh网络中基于干扰模型的信道分配策略

从信道干扰的角度为认知无线Mesh网络提出一种新的信道分配策略。首先对网络进行分层并按层对节点设置不同的层数权值,以此来选择最佳路径,再利用信道干扰模型来选择最佳信道。新策略有效整合了路由和信道分配过程,通过路由的实现来协助节点的信道分配以获得整个网络的最优化性能。仿真结果表明,新算法相比于无线多信道网络中基于链接的信道分配算法,在时延、吞吐量上有明显的优势。

认知无线Mesh网络

随着对无线网络带宽的更高追求以及业务的多样化,网络模式越来越复杂,无线频谱资源越来越宝贵。如何无缝融合异构无线网络以及提高无线资源利用效率面临巨大的挑战。认知无线Mesh网络可以实现无线环境的认知、异构网络的融合,成为未来网络有希望的候选方案。文章介绍了认知无线Mesh网络的基本概念、特点、网络架构和协议体系,最后对认知无线Mesh网络的发展进行了展望。

认知无线mesh网中联合路由的分布式信道分配算法

多信道技术通过对数据流量进行分流,能够减少链路间干扰,从而提升网络容量。首先针对认知无线mesh网络提出一种有效的联合路由的分布式信道分配策略,该信道分配策略主要宗旨是维持邻域内信道差异。仿真结果表明,新的信道分配算法相比于无线多信道网络中基于链接的信道分配算法,平均吞吐量大约提高了50%,平均时延降低了约50%。在信道约束的情况下,进一步引入了信道合并算法。仿真结果表明,执行信道合并算法后,网络平均吞吐量、时延性能得到了进一步改善。