無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化QoM多信道機(jī)制研究.pdf

1、隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大和應(yīng)用的豐富，網(wǎng)絡(luò)的性能保障、安全性和穩(wěn)定性等面臨越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中采用多個(gè)無(wú)線嗅探器(sniffer)實(shí)時(shí)收集用戶傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的故障診斷和資源管理，對(duì)提升網(wǎng)絡(luò)性能、保障網(wǎng)絡(luò)安全、改善用戶體驗(yàn)等具有重要意義。由于sniffer數(shù)量有限，因此如何優(yōu)化各個(gè)sniffer的硬件配置和軟件調(diào)度，使它們覆蓋最多的網(wǎng)絡(luò)用戶，獲取最多的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，從而最大化網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)質(zhì)量(Quality of Monito

2、ring，QoM)成為了當(dāng)今的熱點(diǎn)課題之一。該文全面總結(jié)了無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化QoM的理論和技術(shù)現(xiàn)狀，重點(diǎn)研究了優(yōu)化sniffer的信道分配/選擇以提高QoM的方法和算法，并通過(guò)理論推導(dǎo)、仿真與實(shí)際測(cè)試證明了所提出方法的有效性。
　　本文的主要研究工作及創(chuàng)新之處在于:
　　(1)總結(jié)了無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的概念和研究現(xiàn)狀?？偨Y(jié)了無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的定義、分類和系統(tǒng)框架等;討論了無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化QoM的方法，重點(diǎn)介紹了通過(guò)優(yōu)化sniffer的信

3、道分配/選擇提高QoM的各種模型和方法，并從多種性能評(píng)價(jià)指標(biāo)出發(fā)對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行了分析和比較;論述了無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化QoM有待解決的關(guān)鍵問(wèn)題，以及本文的研究思路和安排。
　　(2)針對(duì)無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集過(guò)程中的sniffer信道選擇問(wèn)題，提出了一種蒙特卡洛增強(qiáng)粒子群優(yōu)化的sniffer信道選擇算法。設(shè)計(jì)了二維映射粒子編碼和相應(yīng)的移動(dòng)方案，并引入蒙特卡洛方法來(lái)修正解，使粒子群可以快速收斂到最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。大量的仿真結(jié)果表明蒙特卡

4、洛增強(qiáng)粒子群優(yōu)化的信道選擇算法明顯優(yōu)于現(xiàn)有的相關(guān)算法，可以使無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到更高的監(jiān)測(cè)質(zhì)量QoM，算法具有更低的計(jì)算復(fù)雜度和更快的收斂性速度。實(shí)際測(cè)試結(jié)果也證明了該算法的有效性。
　　(3)針對(duì)無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)匯聚過(guò)程中的多信道TDMA時(shí)隙調(diào)度問(wèn)題，提出了一種基于概率選擇的分布式頂點(diǎn)著色算法。首先基于無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建路由樹(shù)，形成干擾圖，從而將上述資源調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)化為干擾圖的頂點(diǎn)二重著色問(wèn)題，其目標(biāo)是最小化網(wǎng)絡(luò)通信沖突;然后根據(jù)目

5、標(biāo)函數(shù)，計(jì)算頂點(diǎn)選取顏色組合的概率，并按概率完成對(duì)信道和時(shí)隙的選擇。在不同網(wǎng)絡(luò)條件下的一系列對(duì)比仿真結(jié)果表明該算法可以有效減少網(wǎng)絡(luò)沖突數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量，減小網(wǎng)絡(luò)傳輸延時(shí)和調(diào)度長(zhǎng)度，從而使無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到較高的數(shù)據(jù)匯聚性能。
　　(4)設(shè)計(jì)了一種基于序列學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)用戶信息感知策略。作為信道選擇算法應(yīng)用的前提條件，網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和用戶信息（工作信道、通信概率或權(quán)值）必須是已知的。本文給出了一種基于序列學(xué)習(xí)的用戶信息預(yù)測(cè)機(jī)制，有助于s

6、niffer在全網(wǎng)信息收集操作的周期內(nèi)準(zhǔn)確掌握用戶的工作信道和通信概率或權(quán)值，從而為信道選擇算法提供重要依據(jù)。
　　(5)設(shè)計(jì)了一種無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)信道選擇算法仿真軟件。軟件支持用戶自定義網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景以及節(jié)點(diǎn)用戶二分圖，集成和編譯用戶算法，測(cè)試算法執(zhí)行效果，圖形顯示無(wú)線監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)中監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的信道選擇過(guò)程和結(jié)果，評(píng)價(jià)算法性能指標(biāo)?；谠摲抡孳浖?，對(duì)該文所提出的算法和策略進(jìn)行了有效性測(cè)試，得到了一系列仿真數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了所提出方法的綜合有效性