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随着无线网络普及程度的加深,各种无线终端设备要求网络具有高传输速率、高实时性等性能。物理层多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术的引入,使得无线网络可以同时获得信道的分集增益与复用增益,能够在不增加带宽的情况下成倍地提高系统吞吐量,提升无线信号的传输质量。链路调度主要研究信道资源在不同链路之间的分配与使用,是无线网络的基本问题和热点问题。链路调度问题与反映干扰关系的干扰模型密切相关,选择一种合适的干扰模型来描述MIMO链路之间的干扰关系尤为重要。本文没有选择被广泛使用的协议干扰模型和SINR模型,而是选择了更适合MIMO网络的MIMO-pipe模型。该模型不仅可以捕获MIMO链路之间的折衷关系,还可以更加准确地模拟链路之间的干扰关系。本文主要工作如下。首先研究基于MIMO-pipe模型的分布式链路调度算法(MIMO-based Distribution Link Schedule,MDLS)。算法重新定义 MIMO-pipe 模型的约束条件——Strong-SINR(S-SINR)共存约束,并根据该条件筛选出符合要求的链路集合。被筛选出的链路集合通过共同参与MDLS算法得到链路调度集合,这些链路将在数据传输阶段进行数据传输。该算法的创新点在于干扰模型的选择以及重新定义模型约束条件。通过理论分析和仿真实验证明,MDLS算法能够实现理想网络模型下系统吞吐量的3/5左右,比同样基于MIMO-pipe模型的CSMA算法实现的吞吐量性能要好。本文的第二个主要工作是提出了最小延迟CSMA算法(Minimum-Delay CSMA,MD-CSMA)。该算法通过将单个物理信道模拟成多个虚拟信道,并且同时计算多个可行链路调度集合,从而避免算法在不同调度程序之间频繁切换,最终改进了 CSMA类算法延迟较大的问题。MD-CSMA算法的主要创新点是提出了虚拟信道的概念。此外,算法中加入了基于窗口的流量控制作为拥塞控制,进一步减小了 CSMA类算法的延迟。通过计算得到MD-CSMA算法的预期包延迟的上界为1/(1—ε)rlmin,其中rlmin有常数下界1/4κ(Δ + 2)。此外,算法优化了链路l的平均吞吐量。本文中两种算法均实现了预期结果,MDLS算法提高了系统吞吐量,并且MD-CSMA算法减小了 CSMA算法的延迟。