无线网络基于链路相关性的路由协议优化方法研究

The harsh application demand, scarce spectrum resource, and limited terminal energy condition put forward serious challenges to the optimization of wireless network protocols. The spatial correlation between wireless links contradicts the assumption of link independence widely adopted in network protocols, and provides new opportunity for the optimization of the wireless protocols. Due to the complexity and coupling in its root causes, inaccuracy and low-adaptability of its measurement metrics, and diversity and complexity in its effect mechanisms on routing protocols, it is difficult to satisfy the demand of practical systems for the current modeling methods of link correlation and related optimizing methods of wireless routing protocols. Aiming on this large-scale mixed wireless network built with multiple kinds of wireless devices, we conduct the study on link correlation modeling and routing protocols optimization methods to improve the transmission performance and energy efficiency based on the understanding about the root causes of link correlation and several technologies such as machine learning theory, probabilistic analysis, and approximation estimation algorithms. The following key problems should be solved. 1) What are the key factors and core mechanisms that result in link correlation? 2) How to construct a high-accuracy and self-adaptive metric of link correlation based on physical-layer parameters? 3) What are the common influence mechanisms of link correlation on typical wireless routing protocols. Finally, the proposed models and protocols are validated based on both simulation and testbed platform.

应用需求严苛、频谱资源稀缺、终端能量受限等因素对无线网络协议优化提出了严峻挑战。无线链路间存在的空间相关性导致传统的链路独立前提全面失效，为无线网络协议优化带来了新机遇。由于链路相关性形成机理的复杂性与耦合性、度量指标的非精确性与低适应性，及链路相关性影响路由协议的作用机制多样性与复杂性，使得现有链路相关性建模与相应路由协议优化方法难以有效满足实际系统需求。项目以多种无线设备组成的大规模混合无线网络为对象，以链路相关性形成的根本机理理解为基础，以机器学习、概率分析和近似估计为主要技术手段，开展面向传输性能与能效改善的链路相关性建模和路由协议优化研究，重点解决以下科学问题：1）导致链路相关性形成的关键因素与核心机理揭示；2）基于物理层参数的高精度、自适应的相关性度量指标建模；3）链路相关性影响路由协议的共性作用机制探索。最后，基于仿真和测试床开展模型与协议验证。

随着物联网和无线网络技术的快速发展，应用需求严苛、频谱资源稀缺、终端能量受限等因素对无线网络协议优化提出了严峻挑战。无线链路间广泛存在的空间相关性导致传统的链路独立前提全面失效，为无线网络协议优化带来了新机遇。项目以多种无线设备组成的大规模混合无线网络为对象，开展面向传输性能与能效改善的网络协议优化及新型无线感知系统研究。项目取得了以下重要研究结果：. 1）项目针对无线网络的多包洪泛问题，提出了利用链路相关性和机会网络编码的多包洪泛协议OppCode。实验结果显示：OppCode协议在可靠性、传输开销、传输时延和负载均衡等方面的性能均优于CF协议及采用随机编码策略的OppCode_R，接近理想协议的性能。. 2）链路相关性感知的低占空比无线网络机会路由协议研究。深入研究低占空比无线传感器网络下的机会路由问题，充分利用多个链路间数据包传输时存在的某种相关性，提出了在低占空比网络下基于链路相关性的节点调度算法LDC-COR。LDC-COR算法利用链路相关性来进行转发节点的分组决策。实验结果表明，与非低占空比网络下的机会路由协议相比，LDC-COR算法在发送效率、能量损耗等性能指标上表现出显著优势。. 3）作为移动无线网络的一种代表，移动车载网是本项目的重要扩展研究内容，特别是多重数据副本分发的路由协议问题。首先，我们考虑了车辆稀疏分布的情况。多份数据副本路由被建模为多重背包问题。然后，它扩展到密集场景，优化调查广播数据转发。实验表明我们的方案在延迟和到达率方面实现了比竞争对手更好的性能。. 4）新型基于WiFi的无线感知技术与系统研究。针对智能手机的数字键盘触摸按键操作，提出了一种基于CSI的智能手机按键检测方法WiPass。实验表明WiPass可达到80.45%的平均按键提取准确率和74.24%平均按键识别准确率。提出了一种基于CSI的滑屏解锁手势识别系统WiS。实验表明WiS可以达到95%以上的滑屏手势检测率和80%以上的手势分类精度。 . 本项目在国内较早系统化开展无线链路相关性领域的基础研究，研究具有重要的理论意义和广泛的应用前景，其研究成果必将有助于提高未来我国无线网/物联网通讯协议与感知系统领域的理论与技术层面的原始创新能力。