呂紹和,王曉東,周興銘
(國防科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,湖南 長沙 410073)
串行干擾抵消(SIC, successive interference cancellation)[1]是一種有效對抗干擾的多分組接收(MPR, multiple packet reception) 技術(shù)。多分組接收技術(shù)是物理層的重要進(jìn)步,它試圖從沖突信號(hào)中解碼多個(gè)報(bào)文,從而消解沖突。然而,沖突信號(hào)只有在滿足一定條件時(shí)才可被解碼。因此,為確保MPR方法的可行性,需要細(xì)致協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)中各鏈路的傳輸。這就需要圍繞支持與利用 MPR而開展媒體接入控制層(MAC)與網(wǎng)絡(luò)層等上層協(xié)議的設(shè)計(jì)與研究。
具有SIC功能的接收節(jié)點(diǎn)使用迭代方式檢測多路傳輸信號(hào)。在每一次迭代檢測中,最強(qiáng)的信號(hào)被解碼,而其他信號(hào)被視為干擾。如果信號(hào)干擾噪聲比(SINR, signal to interference and noise ratio)不低于給定閾值,則該信號(hào)被解碼然后從混合信號(hào)中移除。在隨后的迭代檢測中,下一個(gè)最強(qiáng)的信號(hào)被解碼。這個(gè)迭代過程持續(xù)到所有的信號(hào)均被解碼或者迭代失敗。這種逐一解碼沖突信號(hào)的過程反映了SIC的順序檢測(sequential detection) 特性。
處理干擾是無線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要難題之一??紤]在鏈路L2的接收節(jié)點(diǎn)處,鏈路 L1對鏈路L2的影響。一方面,若 L1的信號(hào)強(qiáng)度雖弱于 L2,但兩者并發(fā)時(shí),L2的信號(hào)SINR不能達(dá)到閾值,則L2的接收將因 L1的干擾而失敗。另一方面,若 L1的信號(hào)強(qiáng)度足夠強(qiáng)于L2,則SIC可首先解碼并移除L1的信號(hào)從而消除它對L2的干擾。但此時(shí),第三方的信號(hào)可通過阻止L1信號(hào)的解碼來達(dá)到干擾L2的效果。此外,干擾的累積效應(yīng)(accumulative effect)也使得一個(gè)鏈路的干擾效果不單由其自身決定,還與其他并發(fā)鏈路緊密相關(guān)。累積效應(yīng)是指當(dāng)多份干擾信號(hào)并存時(shí),總干擾為它們的累加。因此,在調(diào)度一條鏈路時(shí),需要綜合所有先前已調(diào)度鏈路的影響,才能準(zhǔn)確地刻畫當(dāng)前鏈路的干擾效果。定義這些并發(fā)鏈路為當(dāng)前鏈路的上下文(context)。基于累積干擾模型,本文研究了上下文感知的調(diào)度算法。
由于鏈路調(diào)度多為NP-hard問題,貪婪算法[2,3]作為一種有效的近似算法得到廣泛應(yīng)用。通常,貪婪鏈路調(diào)度算法主要包括2個(gè)階段:鏈路選擇與時(shí)間槽選擇。前者選擇下一個(gè)將被調(diào)度的鏈路,而后者則為當(dāng)前鏈路分配合適的時(shí)間槽?,F(xiàn)有調(diào)度算法著重于鏈路選擇策略的研究,而在時(shí)間槽選擇階段采用簡單的首次匹配(first fit)策略。首次匹配是指對給定的鏈路L,從第一個(gè)時(shí)間槽開始,按序?qū)ふ铱煞峙浣oL的xL個(gè)時(shí)間槽(xL為L所需時(shí)間槽的數(shù)目,xL≥1)。在鏈路選擇階段,這些算法通過利用干擾信息來設(shè)計(jì)合理的選擇策略。然而,衡量鏈路的干擾狀況,需要知道它的上下文信息,這些信息在為鏈路分配時(shí)間槽之前無法獲知。因此,現(xiàn)有調(diào)度算法對鏈路干擾信息的獲取與利用都極不充分,這嚴(yán)重限制了它們的性能。
相關(guān)工作:無線網(wǎng)絡(luò)的干擾模型主要包括累積干擾模型[2]與非累積干擾模型[3]。已經(jīng)證明,在 2類模型下,無線網(wǎng)絡(luò)中的鏈路調(diào)度都是NP-hard問題[3]。因此,貪婪算法廣泛用于構(gòu)造近似最優(yōu)的調(diào)度,例如基于非累積干擾模型的調(diào)度[3]與基于累積干擾模型的調(diào)度[2]。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)具備多分組接收能力時(shí),需要新的干擾模型以反映此時(shí)的干擾特征。在Celik等的工作中[4],累積干擾模型得到了擴(kuò)展。此時(shí),SINR閾值被設(shè)置為小于1的某個(gè)值,從而使得沖突信號(hào)中的多個(gè)報(bào)文可被解碼。該模型的缺陷在于它沒有考慮沖突中不同信號(hào)的差別,因而無法刻畫SIC的順序檢測特征。
Lv等[5]以非累積干擾模型為基礎(chǔ),給出了一個(gè)刻畫SIC特征的干擾模型。它準(zhǔn)確捕捉了當(dāng)接收節(jié)點(diǎn)具有SIC能力時(shí),并發(fā)的多條鏈路之間所存在的依賴性(correlation)。它的不足在于,未考慮無線干擾的累積效應(yīng)。此外,Gelal等[6]研究了支持SIC的多用戶 MIMO無線網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)淇刂?。最近,Lv等[7]提出沖突集圖(conflict set graph)以建模支持SIC時(shí)無線網(wǎng)絡(luò)中的干擾。但在最壞情況時(shí),該方法的時(shí)間復(fù)雜度是指數(shù)級(jí)的。
主要貢獻(xiàn):提出了一種新的貪婪算法,即上下文感知調(diào)度算法。首先,給出加權(quán)并發(fā)圖以描述支持SIC時(shí)無線網(wǎng)絡(luò)的干擾。然后,著重研究了時(shí)間槽選擇階段的設(shè)計(jì),即對于給定鏈路,若存在多個(gè)可用時(shí)間槽,是否首次匹配的時(shí)間槽一定為最佳,或如何選擇最佳的時(shí)間槽?基于鏈路的上下文信息,定義容忍度以衡量鏈路集的飽和度(即接納新的鏈路的能力)并給出2種啟發(fā)式的策略:①選擇時(shí)間槽使得該時(shí)間槽鏈路集的容忍度最大;②選擇時(shí)間槽使得該時(shí)間槽鏈路集的容忍度變化最小。仿真結(jié)果表明,所提方案的性能優(yōu)于首次匹配策略。
本文的剩余部分組織如下。第2節(jié)描述系統(tǒng)模型,第3節(jié)與第4節(jié)分別給出加權(quán)并發(fā)圖與上下文感知貪婪調(diào)度算法,第5節(jié)給出仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果,第6節(jié)總結(jié)全文。
考慮一個(gè)含N個(gè)靜態(tài)節(jié)點(diǎn)與n條鏈路的單信道無線網(wǎng)絡(luò)。鏈路標(biāo)記為 Li,其傳輸節(jié)點(diǎn)為 Si且接收節(jié)點(diǎn)為 Ri,其中, i = 1 ,2,… ,n 。假定:①SIC中信號(hào)的移除是無誤差的;②每一個(gè)節(jié)點(diǎn)配有一個(gè)全向天線,工作于半雙工模式且在同一時(shí)刻不能發(fā)送多個(gè)報(bào)文。
SIC的順序檢測:考慮2條鏈路 L1與 L2。當(dāng)在R1處,來自 L2的信號(hào)功率足夠強(qiáng),使得在有 L1的信號(hào)干擾下, L2的信號(hào)仍能被 R1檢測。然后,通過移除 L2的信號(hào), R1可完成對 L1信號(hào)的解碼。此時(shí),
稱1L依賴于2L且2L為1L的相關(guān)鏈路。所滿足條件是
其中,Pij是節(jié)點(diǎn) Ri處,來自節(jié)點(diǎn) Sj的信號(hào)的接收能量;N0為噪聲強(qiáng)度;βij為節(jié)點(diǎn)Ri解碼來自節(jié)點(diǎn)Sj的信號(hào)所需的最低SINR。
常用的無線干擾模型包括非累積模型與累積模型2類。前者僅考慮鏈路兩兩之間的關(guān)系,后者則考慮了干擾的累積效應(yīng)。累積干擾模型更真實(shí)反映了無線干擾的特點(diǎn)。為刻畫SIC的特征,下面給出一種模型。它對沖突中的所有鏈路,依據(jù)它們的信號(hào)強(qiáng)弱而排序,因此被稱為有序累積干擾模型(order-aware physical interference model)。
有序累積干擾模型:考慮 Ld的接收。設(shè)共有J( J ≤n-1)條與Ld并發(fā)的鏈路,其中D (D≤J)條是 Ld的相關(guān)鏈路。不失一般性,所有鏈路按照在Rd的接收功率排序?yàn)?Li1,Li2,… ,LiJ+1。假設(shè)ik= d ,則Piki1≥ Piki2≥ … ≥ PikiJ+1,相關(guān) 鏈路的集 合為{Li1,Li2,… ,LiD}。為成功檢測Ld的信號(hào),要求
當(dāng)一組鏈路并發(fā)時(shí),通過有序累積干擾模型,每條鏈路的傳輸成敗均可準(zhǔn)確判斷。當(dāng)鏈路集 LS并發(fā)時(shí),若對任意鏈路 L∈LS,L的傳輸均成功,則稱LS為可行鏈路集(feasible link set),簡稱為可行集。鏈路調(diào)度可轉(zhuǎn)化為尋找多個(gè)可行集的問題(詳見第4節(jié))。因此,下面討論如何建模網(wǎng)絡(luò)干擾及如何尋找可行集。
圖是無線網(wǎng)絡(luò)十分常用的建模手段。Jain等[8]給出沖突圖(conflict graph),它的每個(gè)頂點(diǎn)包含一條鏈路。當(dāng)2條鏈路不可并發(fā)時(shí),相應(yīng)的2個(gè)頂點(diǎn)有邊相連。為反映干擾的累積效應(yīng),Brar等[2]給出加權(quán)沖突圖(weighted conflict graph),它的任意2頂點(diǎn)均相連,且權(quán)重設(shè)為鏈路之間的干擾強(qiáng)度。這些工作未考慮SIC的順序檢測特性。
Lv等[5]指出,對鏈路1L與2L,若它們的并發(fā)需要SIC的支持,則它們之間存在一種依賴關(guān)系。為此,Lv等引入一類新的圖頂點(diǎn)——超頂點(diǎn)(SV,super vertex),它同時(shí)包含鏈路及其所依賴的鏈路。與之相比,普通頂點(diǎn)(OV, ordinary vertex)則僅包含單條鏈路。據(jù)此,Lv等提出并發(fā)圖(SG,simultaneity graph)以描述支持SIC時(shí)的網(wǎng)絡(luò)干擾。但是,并發(fā)圖未考慮無線干擾的累積效應(yīng)。
網(wǎng)絡(luò)干擾建模面臨的主要挑戰(zhàn)是處理SIC的順序檢測特性與干擾的累積效應(yīng)。下面給出加權(quán)并發(fā)圖(WSG,weighted simultaneity graph)。它的主要思想是通過權(quán)重反映鏈路之間的干擾,而權(quán)重之和則反映干擾的累積效應(yīng)。
具體地,令SGW=(V, E, WV, WE)表示一個(gè)WSG,其中,V為頂點(diǎn)集,E為有向邊的集合,WV與WE分別為點(diǎn)權(quán)(vertex weight)與邊權(quán)(edge weight)的集合。
SGW包含2類不同的頂點(diǎn)。
普通頂點(diǎn)對應(yīng)于單條鏈路。對鏈路 Li,建立OV (Li)。令 vi= Pii代表Li的權(quán)值。
對每條鏈路Li及其每條相關(guān)鏈路Lj,構(gòu)造SV(LiLj)。SV中鏈路的先后順序十分重要。例如,若Li依賴于Lj且Lj依賴于Li,則需要建立2個(gè)超頂點(diǎn)(LiLj)與(LjLi)。令 vij= Pij代表超頂點(diǎn)(LiLj)的權(quán)值。
SGW中有2類不同的邊。
建立Lj到Li的邊,若 Pij< ( Pii+ N0)βij(即 Lj不是Li的相關(guān)鏈路)。令 eij= Pij表示該邊的邊權(quán)。
建立 Lj到(LiLk)的邊,若 ( Pii+N0)βij≤Pij≤Pik(即Lj與Lk均為Li的相關(guān)鏈路,且在Ri處Lk的信號(hào)強(qiáng)于Lj的信號(hào))。令 eijk= Pij表示該邊的邊權(quán)。
與加權(quán)沖突圖不同,SGW中的頂點(diǎn)不需要兩兩相連。當(dāng)Lj是 Li的相關(guān)鏈路時(shí),無需建立Lj到Li的邊。這是因?yàn)樵诠?jié)點(diǎn)Ri,Lj的信號(hào)先于Li的信號(hào)被解碼。在解碼Li的信號(hào)時(shí),Lj的信號(hào)已被移除,不產(chǎn)生任何干擾。類似地,當(dāng)Lj與Lk均為Li的相關(guān)鏈路,且在Ri處Lk的信號(hào)強(qiáng)于Lj的信號(hào),無需建立Lk到LiLj的邊。
圖1給出了加權(quán)并發(fā)圖的一個(gè)例子,圖1(a)為包含4條鏈路L1,…,L4的網(wǎng)絡(luò),其中,L2與L3為L1的相關(guān)鏈路,且 S2、S3、S1與 S4到 R1的距離依次遞增。以鏈路L1為例說明SGW的構(gòu)造過程。首先,對 4條鏈路,建立 4個(gè)普通頂點(diǎn)(L1~L4);由于 L2與L3為L1的相關(guān)鏈路,建立超頂點(diǎn)L1L2與L1L3。其次,由于鏈路L4并非L1的相關(guān)鏈路,建立L4到L1的邊,且邊權(quán)為 P14;由于L2與 L3為 L1的相關(guān)鏈路,無需建立L2與L3到L1的邊。由于P13<P12,建立 L3到 L1L2的邊,且邊權(quán)為 P13;無需建立 L2到L1L3的邊。最后得到的加權(quán)并發(fā)圖如圖1(b)所示(為清晰起見,各頂點(diǎn)的權(quán)值未給出)。
圖1 加權(quán)并發(fā)圖的實(shí)例
在給出調(diào)度算法之前,先簡要討論2個(gè)重要的問題:①加權(quán)并發(fā)圖的構(gòu)造方法;②SIC的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度等的考慮。
加權(quán)并發(fā)圖的構(gòu)造,關(guān)鍵在于接收能量Pij的獲取。對此,Qiu等[9]與Reis等[10]給出了一種基于測量的方法,它的基本思想是:當(dāng)沒有鏈路傳輸時(shí),接收節(jié)點(diǎn)可測量到噪聲強(qiáng)度N0;對鏈路Lj,在某個(gè)時(shí)間槽上,僅允許Sj發(fā)送報(bào)文,此時(shí)對任意接收節(jié)點(diǎn)Ri,它所測量到的接收能量就是(N0+Pij);對每條鏈路,均執(zhí)行該過程,就可得到所有的 Pij(1≤i,j≤n)。顯然,該方法對靜態(tài)無線網(wǎng)絡(luò)有效,一旦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑霈F(xiàn)動(dòng)態(tài)變化,就需重新執(zhí)行以上的測量過程。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性時(shí),該方法的開銷與時(shí)效性都變得很不理想。對動(dòng)態(tài)的無線網(wǎng)絡(luò),如何及時(shí)地獲取它的狀態(tài)信息,本身仍是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的問題。就鏈路調(diào)度而言,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常動(dòng)態(tài)變化時(shí),現(xiàn)有的調(diào)度策略可能并不適用。此時(shí),需要某種機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性予以跟蹤、分析與預(yù)測。這超出了本文的研究范圍。
SIC的思想十分簡單,但它的計(jì)算量、控制邏輯等實(shí)現(xiàn)上的復(fù)雜度不可輕視。硬件設(shè)計(jì)工藝及軟件無線電(SDR, software-defined radio)等新技術(shù)的進(jìn)步,有助于克服這方面的難題。最近,Halperin等[11]在SDR平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了SIC并通過實(shí)驗(yàn)分析了SIC對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。作為一種復(fù)雜的信號(hào)處理算法,SIC的實(shí)現(xiàn)最關(guān)鍵的地方是對性能與代價(jià)的取舍。Weber等[12]指出,僅需不超過2次的迭代解碼,SIC就能大幅度提高網(wǎng)絡(luò)性能;同時(shí),繼續(xù)增大迭代解碼的次數(shù),并不能顯著改善網(wǎng)絡(luò)性能。因此,SIC的實(shí)現(xiàn)可大大簡化。通過避免復(fù)雜的高階迭代,便能以少量的性能損失,換取實(shí)現(xiàn)難度的降低。
由于干擾的累積效應(yīng)與SIC的順序檢測特性,除非鏈路的上下文已完全指定,否則難以精確評(píng)估鏈路干擾。這使得在鏈路選擇階段,可利用的干擾信息極為有限。為此,研究時(shí)間槽選擇階段干擾信息的利用并據(jù)此提出新的調(diào)度算法。
以TDMA(time division multiple access)為背景,研究鏈路調(diào)度(link scheduling)問題。TDMA將時(shí)間劃分為等長的時(shí)間槽(time slot),每個(gè)時(shí)間槽可用以完成一個(gè)報(bào)文的傳輸。假設(shè)每條鏈路僅需要一個(gè)時(shí)間槽,鏈路調(diào)度問題是:給定加權(quán)并發(fā)圖,尋找一組鏈路集滿足:①每條鏈路均含于某一個(gè)鏈路集;②每個(gè)鏈路集均為可行集;③鏈路集的數(shù)目為最小。
定理1 在支持SIC的無線網(wǎng)絡(luò)中,基于累積干擾模型的鏈路調(diào)度問題為NP-hard。
證明 對于任意鏈路iL以及每一個(gè)ji≠,令閾值ijβ→∞。那么,iL除了需要的信號(hào),不能解碼其他任何信號(hào)。該問題自然退化成無SIC的鏈路調(diào)度問題,這已在文獻(xiàn)[8]中證實(shí)為NP-hard問題。因此,作為更普遍的情況,本文的問題也是NP-hard。
證畢。
由于尚不存在NP-hard問題的多項(xiàng)式時(shí)間最優(yōu)解法,貪婪算法作為有效的近似方案得到廣泛的研究。貪婪調(diào)度主要包含鏈路選擇與時(shí)間槽選擇等 2個(gè)階段。圖2給出了貪婪調(diào)度的一般過程:①鏈路選擇,在未調(diào)度鏈路的集合中依據(jù)給定的指標(biāo)選擇一條鏈路,令Li表示該鏈路;②時(shí)間槽選擇,在已分配時(shí)間槽中尋找對Li可用的時(shí)間槽。一個(gè)時(shí)間槽對 Li可用是指將 Li調(diào)度到該時(shí)間槽后,包括 Li的所有已調(diào)度鏈路均能成功傳輸,若不存在可用時(shí)間槽,則分配新的時(shí)間槽,若有多個(gè)可用時(shí)間槽,算法將為Li選擇最佳的時(shí)間槽。以上過程不斷重復(fù)至所有鏈路均被調(diào)度。
圖2 貪婪調(diào)度算法的流程
現(xiàn)有調(diào)度[2,3,7]在時(shí)間槽選擇階段多采用首次匹配策略,即總選擇第一個(gè)可用時(shí)間槽。它們試圖在鏈路選擇階段利用干擾信息以獲得良好性能。這種設(shè)計(jì)的合理性來源于對圖著色(graph coloring)問題的研究。圖著色是圖論的經(jīng)典問題,它的研究結(jié)果指出,通過合理排序頂點(diǎn),基于首次匹配的貪婪算法可得到最優(yōu)或近似最優(yōu)的解[7]。然而,圖模型只考慮了鏈路兩兩之間的干擾,這在非累積干擾模型下是可行的。但在累積干擾模型下,鏈路干擾的影響還與它的并發(fā)鏈路緊密相關(guān)。在鏈路選擇階段,這些并發(fā)鏈路即上下文,還無法確定,這嚴(yán)重限制了調(diào)度算法的性能。
據(jù)此,提出上下文感知的調(diào)度并著眼于時(shí)間槽選擇階段的設(shè)計(jì)。新方案的基本思想是,即使以任意方式排序鏈路,通過設(shè)計(jì)合適的時(shí)間槽選擇策略也能得到好的調(diào)度。此時(shí),算法設(shè)計(jì)的主要任務(wù)是合理評(píng)估每個(gè)時(shí)間槽是否適合于調(diào)度當(dāng)前鏈路。該評(píng)估的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確刻畫當(dāng)前鏈路被調(diào)度后所產(chǎn)生的干擾。此時(shí),每個(gè)時(shí)間槽上已調(diào)度的鏈路,提供了評(píng)估當(dāng)前鏈路所需要的上下文信息。
不妨記 Ski為在調(diào)度鏈路 Li前調(diào)度到時(shí)間槽 tk的鏈路集。則將Li調(diào)度到tk上所產(chǎn)生的干擾就體現(xiàn)為 Ski∪{Li}與 Ski在飽和度(即接納新鏈路的能力)上的差異。對鏈路集LS與鏈路L,若 L S∪{L}為不可行集時(shí),稱鏈路集LS對于L飽和。顯然,空集合的飽和度最小。任何新鏈路的加入都可能增大鏈路集的飽和度。但若新鏈路的干擾可通過SIC消除,則它的加入并不會(huì)改變鏈路集的飽和度。鏈路集LS的飽和度通過LS中的鏈路的抗干擾能力體現(xiàn)。
定義1 鏈路L∈LS的容忍度(tolerance margin)是指當(dāng)LS的所有鏈路并發(fā)時(shí),鏈路L所能容忍的最大干擾。
給定加權(quán)并發(fā)圖,算法1給出了容忍度的計(jì)算過程。該容忍度是以下干擾值的較小者:①干擾L的任意一條相關(guān)鏈路的信號(hào)解碼所需的最小干擾;②在所有相關(guān)鏈路的信號(hào)均被移除后,干擾L的信號(hào)解碼所需的最小干擾。算法的 2)~3)行計(jì)算第②部分,而4)~10)行則計(jì)算了第①部分。鏈路的容忍度與可行性存在以下關(guān)系,其正確性不難證明。
定理2 鏈路集LS中的鏈路L可行,當(dāng)且僅當(dāng)L的容忍度大于0。
定理3 算法1的時(shí)間復(fù)雜度為O(|LS|2),其中,|LS|為LS所含鏈路的數(shù)目。
證明 首先,第 2行需要遍歷頂點(diǎn) Li與 Lx(Lx∈LS)之間的邊,其復(fù)雜度不超過O(|LS|)。其次,第 4)~10)行需要遍歷所有形如 LiLy(Ly∈LS)的超頂點(diǎn)及其與 Lx(Lx∈LS)的邊。每個(gè)超頂點(diǎn)的邊數(shù)不超過O(|LS|),而超頂點(diǎn)的數(shù)目不超過O(|LS|)。因而,復(fù)雜度不超過 O(|LS|2),即算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(|LS|2)。 證畢。
算法1 容忍度的計(jì)算
輸入:SGW=(V,E,WV,WE):加權(quán)并發(fā)圖
LS:鏈路集; Li:LS中的鏈路
輸出: Li的容忍度
以圖1中鏈路L1為例說明容忍度的計(jì)算。首先,移除相關(guān)鏈路的信號(hào)后,L1所受干擾為L4的信號(hào)與噪聲。從而L1還能承受的干擾為M1=P11/11β-N0-P14。其次,考慮R1對相關(guān)鏈路信號(hào)的解碼。對鏈路L2,鏈路L1與另一條相關(guān)鏈路L3的信號(hào)均為干擾,它的信號(hào)解碼還能承受的干擾為M2=P12/β12-N0-P14-P13-P11。類似地,對鏈路L3,它的信號(hào)解碼還能承受的干擾為M3=P13/β13-N0- P14-P11。最終,鏈路L1的容忍度為{M1, M2, M3}的最小值。
定義2 鏈路集LS的容忍度,記為 MLS,是指它在可行的前提下所能容忍的最大干擾。
集合的容忍度是其每條鏈路容忍度的最小值。鏈路集容忍度的計(jì)算方法如下:對鏈路集的每條鏈路應(yīng)用算法 1,然后取所有結(jié)果中的最小值。對L?LS,若有 MLS∪{L}≥0,則稱LS對L可行。容忍度衡量了鏈路集的飽和度??占系娜萑潭葹闊o窮大。新鏈路的加入,將可能導(dǎo)致容忍度的降低與飽和度的增加。最終,當(dāng)容忍度降低到一個(gè)臨界點(diǎn),任何未調(diào)度鏈路的加入都將使得鏈路集為不可行,就稱鏈路集達(dá)到飽和。類似地,對鏈路集的容忍度與可行性,存在如下關(guān)系。
定理4 鏈路集LS可行,當(dāng)且僅當(dāng)LS的容忍度大于0。
首次匹配策略的次優(yōu)性在于其簡單選擇第一個(gè)可行的時(shí)間槽,而忽略了時(shí)間槽上所調(diào)度鏈路集的容忍度??紤] 2條鏈路 L1與 L2,假設(shè)P12/(N0+ P11) = β12。由于SIC可在L1的接收節(jié)點(diǎn)移除L2的信號(hào),L1與L2可并發(fā)。但若它們并發(fā),由于 M{L1,L2}= 0 ,任何其他鏈路都不能再調(diào)度到該時(shí)間槽上。從全網(wǎng)優(yōu)化的角度看,將兩者分配到不同時(shí)間槽,或許能得到更好的結(jié)果。因此,任意方式選擇時(shí)間槽可能會(huì)增大最終所需的時(shí)間槽數(shù)目。
現(xiàn)在給出上下文感知的調(diào)度算法CONG,其過程如算法 2所示。首先將所有鏈路任意排序?yàn)閘1, l2,… ,ln。在li調(diào)度之前,令Ni為已用時(shí)間槽的數(shù)目,Sij為在第j個(gè)時(shí)間槽上所調(diào)度的鏈路集。CONG按如下方式從l1開始依次處理每一條鏈路:①對每個(gè)計(jì)算的容忍度;②若Ni=0或?qū)λ? ≤ j≤ Ni,Sij對 li均不可行,則分配新時(shí)間槽以調(diào)度 li。否則,在所有可用時(shí)間槽中選擇一個(gè)以調(diào)度 li。在處理完所有鏈路后,CONG返回總時(shí)間槽數(shù)目與每個(gè)時(shí)間槽上所調(diào)度的鏈路集。顯然,所有鏈路集均為可行集。
算法2 上下文感知貪婪調(diào)度算法CONG
輸入:SGW=(V,E,WV,WE):加權(quán)并發(fā)圖
輸出:時(shí)間槽的數(shù)目M及調(diào)度S1,…,SM
定理5 算法2的時(shí)間復(fù)雜度不超過O(n3),其中n為網(wǎng)絡(luò)所含鏈路的數(shù)目。
證明 首先,對任意的鏈路集Sk,計(jì)算它的容忍度,時(shí)間開銷不超過 O(|Sk|2)。同時(shí),注意到而所有 Sk的鏈路總數(shù)不超過 O(n)。因此,第 4)~6)行的總時(shí)間開銷不超過 O(n2)。其次,第 7)~10)行的時(shí)間開銷為常數(shù),而第 11)行所需的容忍度信息已被計(jì)算,選擇過程的開銷為 O(M)≤O(n)??傊淮窝h(huán)(第 4)~11)行)所需時(shí)間為 O(n2)。循環(huán)執(zhí)行的次數(shù)不超過O(n)。從而,總的時(shí)間開銷不超過 O(n3)。
證畢。
下面給出2種選擇時(shí)間槽的策略。
最大殘余優(yōu)先(LRF, largest residue first):在所有可用時(shí)間槽中,選擇具有最大容忍度的第一個(gè)時(shí)間槽。對鏈路 li,選擇第k個(gè)時(shí)間槽的條件:k是 TliΔ中的最小值,
最小減量優(yōu)先(MDF, minimum decrease first):在所有可用時(shí)間槽中,選擇容忍度降低最小的第一個(gè)時(shí)間槽。對鏈路li,選擇第k個(gè)時(shí)間槽的條件:k是ilTδ中的最小值,
2種策略的共同目標(biāo)是將更多的鏈路調(diào)度到已選的時(shí)間槽中。一般地,容忍度越大,鏈路集接收新鏈路的能力越強(qiáng)。LRF的選擇平衡了不同時(shí)間槽上的容忍度,避免在調(diào)度早期就導(dǎo)致大量時(shí)間槽上的鏈路集達(dá)到飽和。而MDF則更著眼于最小化當(dāng)前鏈路被調(diào)度所產(chǎn)生的干擾。圖3給出的例子展示了LRF與MDF的區(qū)別,假設(shè)調(diào)度il之前已使用 3個(gè)時(shí)間槽。由于LRF選擇1t時(shí)間槽。然而,由于MDF選擇3t時(shí)間槽。下面通過仿真實(shí)驗(yàn)考察 2種策略的性能。
圖3 LRF與MDF區(qū)別的例子
通過網(wǎng)絡(luò)仿真器(NS 2, network simulator 2)[13]的仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)了近似方案的性能。表1總結(jié)了仿真過程中參數(shù)和協(xié)議的設(shè)置。評(píng)測性能指標(biāo)為吞吐量,其中,平均吞吐量為總吞吐量(aggregate throughput)的平均,平均鏈路吞吐量為單條鏈路所獲得的吞吐量的平均值。每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都是通過對多次運(yùn)行結(jié)果取平均值獲得。通過與首次匹配策略的比較來考察新調(diào)度機(jī)制的性能。2種新策略與首次匹配的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別用 LRF、MDF與 First-Fit表示。
NS 2并未提供對基于SINR模型的報(bào)文接收與SIC功能的支持。首先增加新的模塊以支持累積干擾模型與SIC,詳細(xì)描述可參考文獻(xiàn)[5,7]。表1中的傳輸范圍是指無其他并發(fā)傳輸時(shí)鏈路能正常通信的最大距離。若無特別說明,在每個(gè)時(shí)間槽的開始,每個(gè)源節(jié)點(diǎn)都依概率η發(fā)出一個(gè)報(bào)文。該概率對所有源節(jié)點(diǎn)均相同。
表1 仿真參數(shù)
首先在單跳情況下評(píng)估調(diào)度算法的性能。在150m×150m的區(qū)域內(nèi),隨機(jī)分布100個(gè)節(jié)點(diǎn)并隨機(jī)選取其中25個(gè)節(jié)點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn)。圖4給出3種算法所得到的吞吐量。作為參考,利用數(shù)學(xué)規(guī)劃可得到此時(shí)的最大吞吐量,用Optimal表示。LRF與MDF的表現(xiàn)很好。相比于First fit策略,LRF與MDF在吞吐量上的優(yōu)勢高達(dá)30%。此外,隨著傳輸概率的增大,F(xiàn)irst-fit的吞吐量急劇下降。這是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)中鏈路以任意方式排序,當(dāng)鏈路的數(shù)目很大時(shí),每條鏈路的時(shí)間槽以First-fit方式任意選擇,導(dǎo)致最終的調(diào)度性能很不理想。LRF與MDF的性能基本相當(dāng)。但是,也必須看到,3種近似算法與優(yōu)化值均有一定距離,設(shè)計(jì)更好的時(shí)間槽選擇機(jī)制仍需進(jìn)一步研究。
圖4 單跳網(wǎng)絡(luò)中平均吞吐量與傳輸概率的關(guān)系
為考察在較大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中SIC的效果,在一個(gè)500m×500m的區(qū)域內(nèi),均勻部署81個(gè)節(jié)點(diǎn)并隨機(jī)選取其中30個(gè)節(jié)點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn)。對每個(gè)源節(jié)點(diǎn),在其通信范圍內(nèi)隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。圖5給出平均吞吐量與傳輸概率η之間的關(guān)系。考慮另一種流模式,令(x, y) (1≤x≤9, 1≤y≤9)表示不同位置的節(jié)點(diǎn),考慮以下3種流模式:①P1:(x, 1)→(x, 9);②X1: (x, 2)→((x+7) mod 9, 7);③X2: (x, 9)→((x+7) mod 9, 1)。v1 mod v2 為取模運(yùn)算,它返回v1除以v2的余數(shù)。每種流模式下均有9個(gè)不同的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)流可能需要多跳傳輸。不同流模式下,所需的轉(zhuǎn)發(fā)鏈路數(shù)也不同。其中,P1所需鏈路數(shù)最小,X1次之,而X2所需最多。圖6給出了3種流模式的吞吐量。
圖5對應(yīng)的場景中,隨著η的增長,活躍鏈路的數(shù)目將逐漸增大。圖 6對應(yīng)的場景中,從 P1、X1到X2,總鏈路數(shù)目亦不斷增多。隨著網(wǎng)絡(luò)包含越來越多的鏈路,可以預(yù)期在網(wǎng)絡(luò)中將存在更多并發(fā)傳輸?shù)臋C(jī)會(huì)。這些場景中,LRF與MDF展示出了明顯優(yōu)于First-fit的性能。
圖5 81節(jié)點(diǎn)均勻分布的網(wǎng)絡(luò)中平均鏈路吞吐量與傳輸概率的關(guān)系
圖6 81節(jié)點(diǎn)均勻分布的網(wǎng)絡(luò)中不同流模式時(shí)的平均鏈路吞吐量
最后,在一個(gè) 500m×500m的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)方式部署100個(gè)節(jié)點(diǎn)。然后隨機(jī)選取其中的30個(gè)節(jié)點(diǎn)作為源節(jié)點(diǎn)。對每個(gè)源節(jié)點(diǎn),以隨機(jī)方式選擇目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。此時(shí),一些節(jié)點(diǎn)對的傳輸需要多跳路由,所有活躍鏈路的總數(shù)在 30~48之間。圖 7給出了在η= 0 .8時(shí),平均吞吐量與鏈路數(shù)目的關(guān)系。與First-fit相比,LRF與MDF的吞吐量增益可達(dá)27%。
圖7 100個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布的網(wǎng)絡(luò)中平均鏈路吞吐量與鏈路數(shù)目的關(guān)系
本文研究了支持 SIC的靜態(tài)無線網(wǎng)絡(luò)中基于累積干擾模型的鏈路調(diào)度。首先給出加權(quán)并發(fā)圖以描述網(wǎng)絡(luò)干擾,并指出鏈路調(diào)度為NP-hard問題。然后,重點(diǎn)研究了貪婪調(diào)度算法。由于SIC的順序檢測特性與干擾的累積效應(yīng),如何準(zhǔn)確衡量鏈路干擾是主要的研究挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有的貪婪調(diào)度方法不能充分地理解與利用干擾信息,導(dǎo)致它們的性能不夠理想。本文定義了容忍度以衡量鏈路集的飽和度,然后給出2個(gè)高效的策略為給定的鏈路選擇最佳時(shí)間槽。在仿真實(shí)驗(yàn)中,2種策略的性能均優(yōu)于常用的首次匹配策略。
[1] ANDREWS J. Interference cancellation for cellular systems: a contemporary overview[J]. IEEE Wireless Communications, 2005, 12(2): 19-29.
[2] BRAR G, BLOUGH D, SANTI P. Computationally efficient scheduling with the physical interference model for throughput improvement in wireless mesh networks[A]. ACM MOBICOM’06[C]. Los Angeles,USA, 2006. 2-13.
[3] WANG W, LI X, FRIEDER O, et al. Efficient interference-aware TDMA link scheduling for static wireless networks[A]. ACM MOBICOM’06[C]. Los Angeles, USA, 2006. 262-273.
[4] CELIK G, ZUSSMAN G, KHAN W, et al. MAC for networks with multipacket reception capability and spatially distributed nodes[A].IEEE INFOCOM’08[C]. Phoenix, USA, 2008. 1436-1444.
[5] LV S, ZHUANG W, WANG X, et al. Scheduling in wireless ad hoc networks with successive interference cancellation[A]. IEEE INFOCOM’11[C]. Shanghai, China, 2011. 1282-1290.
[6] GELAL E, PELECHRINIS K, KIM T, et al. Topology control for effective interference cancellation in multi-user MIMO networks[A].IEEE INFOCOM’10[C]. San Diego, USA, 2010. 2357-2365.
[7] LV S, WANG X, ZHOU X. Scheduling under SINR model in ad hoc networks with successive interference cancellation[A]. IEEE GLOBECOM’10[C]. Miami, USA, 2010. 1-5.
[8] JIAN K, PADHYE J, PADMANABHAN V, et al. Impact of interference on multi-hop wireless network performance[A]. ACM MOBICOM’03[C]. San Diego, USA, 2003. 66-80.
[9] QIU L, ZHANG Y, WANG F, et al. A general model of wireless interference[A]. ACM MOBICOM’07[C]. Montreal, Canada, 2007. 171-182.
[10] REIS C, MAHAJAN R, RODRIG M, et al. Measurement-based models of delivery and interference in static wireless networks[A]. ACM SIGCOMM’06[C]. Pisa, Italy, 2006. 51-62.
[11] HALPERIN D, ANDERSON T, WETHRALL D. Taking the sting out of carrier sense: interference cancellation for wireless LANs[A]. ACMMOBICOM’08[C]. San Francisco, USA, 2008. 339-350.
[12] WEBER S, ANDREWS J, YANG X, et al. Transmission capacity of wireless ad hoc networks with successive interference cancellation[J].IEEE Trans Information Theory, 2007, 53(8): 2799-2814.
[13] NS-2, Network simulator version 2[EB/OL]. http://www.isi.edu/nsnam/ns/ [EB/OL]. 2010.