基于干扰容忍与干扰消除的认知无线Mesh网络性能优化研究

Recent research and tests show that interference has significant impact on performance of cognitive wireless mesh networks, and the intrinsic relationship between them is not clear. However, existed work only concentrates on physical layer and one-hop networks, and there is an urgent requirement for effective methods to improve the performance of cognitive wireless mesh networks with interference. Focusing on the issue of performance deterioration of cognitive wireless mesh networks with interference, this project will explore the key factors of affecting the protocol performance and traffic performance, reveal the essential relationship among interferecne, degree of freedom of antenna configuration, frequency division multiplexing of channel configuration, space division multiplexing of power configuration, and concentrate on performance optimization of cognitive wireless mesh networks based on interference tolerance and interference cancellation, including: employing hierarchical and cross-layer design method, formulate performance model based on interference temperature; combined with adaptive interference temperature-aware and scheduling techniques, seek interference tolerate-aware throughput optimization techniques; based on successive interference cancellation and optimization, explore resource reservation and interfere transfer intelligent link scheduling schemes; joint interference alignment and interference cancellation, study the multi-hop multi-link concurrent transmissions. The project will provide original and innovative ideas and results on performance optimization and applications of cognitive wireless mesh networks.

新近的研究与试验表明，干扰对认知无线Mesh网络性能具有显著影响，但其内在关系尚不明确。而现有工作仅集中在物理层与单跳网络方面，迫切需要有效的方法提高干扰下认知无线Mesh网络的性能。项目将针对干扰导致认知无线Mesh网络性能急剧恶化的问题，探索影响协议性能与业务性能的关键因素，揭示干扰与天线配置的自由度、信道配置的频分复用、功率配置的空分复用之间的内在关系，重点研究基于干扰容忍与干扰消除的认知无线Mesh网络性能优化技术，包括：采用层次化与跨层联合设计方法，构建基于干扰温度的网络性能分析模型；结合自适应干扰温度感知与调度机制，寻求具有干扰容忍意识的吞吐量优化技术；基于连续干扰消除与最优化方法，研究具有资源预留、干扰转移功能的智能链路调度技术；联合干扰对齐与干扰消除技术，探索多跳网络多链路并发传输技术。本课题的研究将为认知无线Mesh网络的性能优化与应用研究提供新思路和科学依据。

项目针对干扰导致认知无线Mesh网络性能急剧恶化的问题，探索了影响协议性能与业务性能的关键因素，揭示了干扰与天线配置的自由度、信道配置的频分复用、功率配置的空分复用之间的内在关系。在项目组全体成员的共同努力下，完成了预定的研究任务，同时对车载自组织网络性能优化、认知无线传感器网络中相关的前沿问题进行了尝试性的研究，取得了一系列的研究成果。主要工作包括：.（1）对干扰管理技术及其对无线网络性能的影响进行了深入分析。从接收端、发送端、自干扰、互干扰的角度对无线网络中的干扰消除技术进行了系统深入的调研分析，全面梳理了无线网络中自干扰管理技术、互干扰管理技术，对影响系统性能的因素进行分析。.（2）采用层次化与跨层联合设计方法，在考虑干扰与天线配置、信道配置、功率配置等因素的前提下，构建基于干扰温度的网络性能分析模型；提出了一种新的多跳无线网络自由度模型，在充分考虑物理层MIMO技术、干扰对齐技术的前提下，通过节点排序与干扰消除技术，实现节点间的干扰容忍与干扰控制，以提高系统吞吐量。.（3）提出了基于干扰对齐的吞吐量优化技术。以单跳无线网络为对象，在考虑上行链路的前提下，提出了基于对齐的上行链路优化机制。提出了认知无线网络并发传输优化调度框架，将吞吐量优化问题形式化为整数线性规划问题，在考虑主用户的频谱资源约束以及干扰约束的前提下，通过充分利用局部信息，实现链路的并发传输和吞吐量优化。.（4）针对网线网络工作环境易受干扰、用户数量大，频谱资源稀少和能量消耗等问题，提出了一种新的节能可靠的决策传输ERDT。提出了基于博弈论的频谱租借与干扰消除动态频谱接入算法，优化次用户网络吞吐量性能。对无线传感器网络中的协作技术、基于RFID的无缝移动技术进行深入研究，提出了多用户协作感知技术，以及无缝切换方案。.相关成果在IEEE TMC等国内外学术期刊上发表（录用）SCI学术论文17篇，已获国家发明专利1项，软件著作权2项，获省级自然科学三等奖1项，省级鉴定科技成果1项，国际学术会议论文奖1项；已培养硕士研究生6名，在读硕士研究生9名。本课题的研究对进一步研究全双工认知无线网络具有重要意义。