基于联合优化的WLAN动态频率选择改进算法❋

2013-06-27姜静曾艳孙长印李超

电讯技术 2013年7期

关键词：吞吐量信道动态

姜静❋❋，曾艳，孙长印，李超

（西安邮电大学通信与信息工程学院，西安710121）

基于联合优化的WLAN动态频率选择改进算法❋

姜静❋❋，曾艳，孙长印，李超

（西安邮电大学通信与信息工程学院，西安710121）

现有的动态频率选择机制有效降低了网络间的干扰，但仅考虑了物理层的干扰最小。无线局域网网络密度越来越高，支持的业务越来越丰富，不同的业务传输所需要的带宽、允许的时延均不相同。为了有效提升业务传输效率和网络容量，提出了一种改进的动态频率选择算法。具体为：接入点将站点的信号接收质量、载干比、占用信道时间系数和业务优先级作为优化问题的特征参数集，综合考虑多个站点上报的信道测量报告，利用凸优化理论以吞吐量最优为目标联合进行优化，选定接入点的工作信道。最后，结合实际的场景图，仿真对比了动态频率选择改进算法和未采用动态频率的性能，结果显示改进算法使干扰区域的吞吐量增加了10倍，能明显降低WLAN网络的干扰，提升WLAN的业务传输效率，可广泛应用于WLAN的产品设计。

无线局域网；动态频率选择；干扰消除；联合优化

1 引言

随着WLAN技术的成熟和市场的有力拓展，WLAN的终端设备不断增多，用户数量急剧上升。在一些用户大量集中的地区，如写字楼、会议室等人群密集、对数据传输要求比较高的地方，布署了大量的WLAN接入点。但WLAN使用的是非授权频段，网络提供方很难有效、合理地进行网络规划和优化，其干扰很难控制和管理，严重影响了WLAN网络的性能。

IEEE802.11b／g的动态频率选择机制（简称为DFS）使接入点根据信道测量报告，选择干扰最小、质量最好的信道，来减小干扰对于WLAN网络的影响。目前已经有多个文献提出了动态频率选择的算法过程，通常都依据接收信号的质量和载干比（C／I）进行判断。但动态频率选择过程中，WLAN网络干扰情况是动态变化的，处于不同位置的STA上报的信道质量信息会出现较大差异，因此需要结合网络中多种因素进行信道选择算法的优化和改进。文献［1］提出了一种基于服务用户和网络负载的信道选择算法，在信道扫描过程中联合考虑了各个站点通话时间的影响。文献［2］针对高密度WLAN网络，提出了跨层优化的信道选择算法，不仅考虑了物理层的频域干扰最小化，而是考虑了多个AP在时间上同时发送对MAC层传输效率的影响。文献［3］提出的信道选择算法，其优化对象不局限于一个AP下的站点干扰，而是考虑了不同网络拓扑结构中多个AP信道选择的联合优化。

本文在以上研究的基础［1－10］上，针对现有的WLAN网络密度高、支持的业务特性差异很大的特点，为保证业务量大或者业务优先级高的STA能够获得更好质量的信道，提出了一种基于联合优化的动态频率选择机制，将根据STA的活跃度和所需传输的业务量等因素作为联合优化参数，选择最适合的信道，从而提高业务传输效率，改善用户体验。

2 动态频率选择机制

依照国标GB 15629.11、GB 15629.1102和IEEE 802.11b标准，WLAN的无线设备工作频段为2.4～2.483 5 GHz，可用带宽为83.5 MHz，划分为13个信道，每个信道带宽为5 MHz，每个用户占用的带宽为22 MHz，2.4 GHz频段其频谱分布图如图1所示。

结合上述可用信道和IEEE 802.11b／g标准［4］规定的动态频率选择机制，下面说明动态频率选择的工作过程。

（1）STA在关联或重关联时，向AP上报STA可支持的信道列表。

如果AP发现STA的信道列表不在自己支持的范围内，可以拒绝该STA的关联请求；如果AP可支持STA的信道列表，则AP扫描该集合中的所有信道，记录接收到的干扰信号强度。干扰强度越低，表明该信道的干扰信号较弱。最终AP在信道集合内选择使用干扰最小的频道，进入工作阶段。

（2）AP利用广播帧向所有STA通知工作信道和静默周期，在静默期内，AP和STA都不发送任何信息，AP检测该信道上是否有雷达信号干扰。

如果该信道上没有雷达信号干扰，将保持在该信道上的工作；否则AP终止该信道的使用，重新选择信道。

（3）为实时监测信道的干扰情况，每经过一个周期T后，AP要求指定的STA或者所有STA上报信道测量信息，该信息一般包括STA测量的AP发送有用信号的接收信号强度（RSSI）、载干比（C／I）。

（4）AP根据用户上报信息判断是否需要重选信道。目前常用的方法是：根据STA上报的信道信息，如果STA上报的C／I高于设定门限，则AP仍在此信道上工作；如果STA的RSSI和C／I同时小于设定门限，说明STA逐渐远离AP，STA重选AP进行关联；如果C／I低于设定门限，RSSI高于设定门限，则说明STA受到了干扰，需要触发信道重选，AP根据上报的信道测量报告选择C／I最高的信道工作。

3 基于联合优化的动态频率选择算法

本节将结合动态频率选择机制，设计一种动态频率选择的联合优化算法。优化问题的特征集是目标函数的影响因素，本文算法中的特征集为接收信号强度、载干比、占用信道时间系数和业务优先级级系数。对特征集的每个参数解释如下。

（1）接收信号强度

将用户i在信道j上的接收信号强度记为RSSIi，j，单位为dB；该取值根据每个用户短训练序列的接收强度获得，代表STA和AP之间的大尺度衰落。

（2）载干比

对用户i在信道j上的载干比记为C／Ii，j，单位为dB，代表了该信道受到的干扰情况。

其中，PS是有用信号功率，PL是干扰信号功率。

其中，Ptx－obj为目标AP的发射功率，Ploss－obj为目标AP的路径损耗功率［5］，Gt为发送机的处理增益，Gr为接收机的处理增益。

其中，n是与关联AP有重叠频段的信道号；WJ是载波因子，用来实现半重叠频段的计算；Ptx－l（n）为干扰AP的发射功率；Ploss－l（n）为干扰AP的路径损耗功率；H为AP到STA的信道矩阵。有的信道是部分重叠，在进行干扰计算的时候，通过WJ进行调整。

（3）信道占用时间系数

与AP关联的STA具有不同的活跃度，对于长时间未发送业务的STA，改善其信道质量对系统吞吐量的提高没有明显增益；对于业务发送频繁，占用信道时间较长的STA，改善其信道质量将会明显改善系统吞吐量。因此本联合优化算法将信道占用时间作为特征集中的参数之一，占用时间系数记为βi。

其中，Ti是第i个用户在上一个周期内占用信道的时间，T是上一个周期的总时长，M是与AP关联STA的总个数。

（4）业务优先级级系数

不同的业务需要获得所要求的QoS，对于信道的要求也是不同的。语音业务和系统消息所占用的传输带宽要求远小于网页浏览和视频业务，为改善用户体验，针对不同业务传输对信道的要求，因此将业务等级也作为特征集的输入参数。

对用户i要发送的业务等级记为αi，如果该用户没有业务待发送，αi参考其上一段时间内占用信道时间最多的业务类型选取，对于长时间没有业务发送的STA该值为1，取值如表1所示。

表1 αi参考取值Table 1 Reference values ofαi

（5）求解

针对样本G＝｛（RSSIi，j，CIRi，j，βi，αi），T｝n，其中RSSIi，j、C／Ii，j、βi、αi是输入向量，T是AP所覆盖区域的系统吞吐量，作为优化的目标参数，该优化问题表达为

应用凸优化理论，可以解得

其中，F为AP选择的工作信道，其结果为接收质量、载干比、信道占用时间系数和不同STA的业务优先级系数的联合优化值。

4 仿真结果及分析

本课题的实际场景图如图2所示，假设有12个AP，100个用户。首先，计算每个AP到用户需要穿透墙的个数，测出穿透损耗，结合路径损耗计算得到来自目标AP的接收信号强度；其次，计算其余11个AP至每个STA的接收信号强度，根据式（1）计算出每个STA的载干比。对于部分重叠的信道，在计算干扰时代入载波因子WJ，WJ在未重叠的子载波上取值为0，在重叠的子载波上取值为1，以实现信道部分重叠时的干扰计算；再次，对每个STA赋予不同的业务，并记录STA在仿真时段内的业务发送情况，确定业务优先级系数和信道占用时间系数，根据本文的算法选定AP工作的信道；然后，统计在所选择的信道上，每个STA每个子载波的SINR值，通过指数有效信噪比映射得到一个平均的SINR值，来完成吞吐量的计算；最后，计算每个用户STA通过仿真来完成对系统性能的评估，仿真结果见图3和图4。

图2 实际场景图Fig.2 Actual scene

以上的仿真是在AP位置相同的条件下进行的，其中，图3是没有经过DFS的仿真结果，图4是经过DFS后的仿真结果。由图3可以看出：未经DFS处理的仿真中，AP4处的载干比接近为－10 dB，对应的吞吐量约为10 Mb／s；而在经过DFS处理后的仿真图4中，AP4处的载干比为10 dB，对应的吞吐量为100 Mb／s。由此可以看出，相邻AP重叠区域受到严重的干扰，严重影响了整个网络的吞吐量。也体现了本文的动态频率选择算法可以大幅提高系统吞吐量，改善WLAN性能。

图3 未经DFS的仿真结果图Fig.3 Simulation results without DFS

图4 经过DFS后的仿真结果Fig.4 Simulation results with DFS

5 结论

无线局域网的应用越来越广泛，应根据多个用户的干扰、活跃度和业务负载情况，选择合理的信道使用。本文提出了一种基于联合优化的动态频率选择算法，综合考虑了不同活跃度STA以及STA将要传输的业务情况，对最适合传输的信道进行动态选择。仿真证明了该算法能提高系统吞吐量，有效改善WLAN网络性能。未来应结合多种网络结构，对本文的研究成果进一步丰富和完善评估结果。

［1］Athanasiou G，Broustis I，Korakis T，et al.LAC：Load-Aware Channel Selection in 802.11 WLANs［C］／／Proceedings of 2008 IEEE 19th International Symposium on Personal Indoor and Mobile Radio Communications.Cannes：IEEE，2008：1－6.

［2］Fan Dian，Wang Xianbin，Mi Penghui.Cross-Layer Interference Minimization-Oriented Channel Assignment in IEEE 802. 11 WLANs［C］／／Proceedings of 2011 IEEE 22nd International Symposium on Personal Indoor and Mobile Radio Communications.Toronto，ON，Canada：IEEE，2011：1083－1087.

［3］Elwekeil M，Alghoniemy M，El-Khamy M，et al.Optimal Channel Assignment for IEEE 802.11 Multi-cell WLANs［C］／／Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference.Bucharest：IEEE，2012：694－698.

［4］IEEE Std 802.11TM－2007，LAN／MAN Standards Committee of the IEEE Computer Society［S］.

［5］Perahia E，Stacey R.下一代无线局域网——802.11n的吞吐率、强健性和可靠性［M］.罗训，赵利，译.北京：人民邮电出版社，2010：23－45. Perahia E，Stacey R.Next Generation Wireless LANs：Throughput，Robustness，and Reliability in 802.11n［M］. Translated by LUO Xun，ZHAO Li.Beijing：People′s Posts＆Telecom Press，2010：23－45.（in Chinese）

［6］王玉磊.无线局域网同频干扰问题的研究——动态频率选择算法的设计与实现［D］.北京：北京邮电大学，2007.WANG Yu-lei.Research on Frequency Interference In WLAN：Design And Implement of the Algorithm of Dynamic Frequency Selection［D］.Beijing：Beijing University of Posts and Telecommunications，2007：16－24.（in Chinese）

［7］Chou Chin-Wen，Lin Ching-Ju.Learning-based Dynamic Channel Selection for Opportunistic Spectrum Access［C］／／Proceedings of 2011 GLOBECOM Workshops.Houston，Texas，USA：IEEE，2011：970－974.

［8］Li Cuiran，Li Chengshu.Dynamic Channel Selection Algorithm for Cognitive Radios［C］／／Proceedings of 4 th IEEE International Conference on Circuits and Systerns for Communications.Shanghai：IEEE，2008：275－278.

［9］Hou Fen，Huang Jianwei.Dynamic Channel Selection in Cognitive Radio Network with Channel Heterogeneity［C］／／Proceedings of 2010 IEEE Global Telecommunications Conference.Miami，FL：IEEE，2010：1－6.

［10］Tsukamoto K，Omori Y，Altintas O，et al.On Spatially-Aware Channel Selection in Dynamic Spectrum Access Multi-Hop Inter-Vehicle Communications［C］／／Proceedings of 2009 IEEE 70th Vehicular Technology Conference Fall. Anchorage，AK：IEEE，2009：1－7.

JIANG Jing was born in Ankang，Shaanxi Province，in 1974.She received the Ph.D.degree from Northwestern Polytechnical University in 2010. She is now an associate professor.Her research concerns broadband wireless communication.

Email：jiangjing18＠foxmail.com

曾艳（1987—），女，陕西安康人，硕士研究生，主要研究方向为无线局域网；

ZENG Yan was born in Ankang，Shaanxi Province，in 1987. She is now a graduate student.Her research concerns wireless LAN.

孙长印（1963—），男，陕西扶风人，2000年于西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室获博士学位，2001－2009年在中兴通信从事无线通信领域的研发和预研工作，现为西安邮电大学通信与信息工程学院副教授，主要从事宽带无线通信的研究；

SUN Chang-yin was born in in Fufeng，Shaanxi Province，in 1963.He received the Ph.D.degree from Xidian University in 2000.From 2001 to 2009.He was a senior engineer at ZTE Corporation.He is now an associate professor.His research concerns broadband wireless communication.

Email：changyin－sun＠163.com

李超（1988—），男，陕西人，2012年于西安邮电大学获学士学位，现为神州数码软件开发工程师，主要从事保密通信方面的工作。

LI Chao was born in Shaanxi Province，in 1988.He received the B.S.degree from Xi′an University of Posts and Telecommunications in 2012.He is now a software development engineer in Digital China.He is engaged in secure communication.

An Improved Dynamic Frequency Selection Algorithm Based on Joint Optimization in WLAN

JIANG Jing，ZENG Yan，SUN Chang-yin，LI Chao
（School of Communication and Information Engineering，Xi′an University of Posts and Telecommunications，Xi′an 710121，China）

Existing dynamic frequency selection mechanism can eliminate interference between adjacent networks but only takes into account the minimum physical layer interference.Wireless Local Area Network（WLAN）has higher and higher density and supports increasing diverse services.To ultimately improve the user experience，an improved dynamic frequency selection algorithm is proposed.Access point sets the weighting factor for channel measurement reports according to the active time of the reporting station and the access category of its services to be transmitted.Aiming to optimal throughput，it is jointly optimized on the theory of convex optimization.Finally，simulations compare the performance with Dynamic Frequency Selection mechanism and without Dynamic Frequency Selection mechanism in the actual scene graph.Results show the improved algorithm can enhance the throughput 10 times in interference region，so the proposed algorithm can significantly eliminate the interference of the WLAN networks，effectively improve WLAN efficiency and user experience，and can be widely used in WLAN products.

WLAN；dynamic frequency selection；interference cancellation；joint optimization

The National Natural Science Foundation of China（No.61102047）；The National Science and Technology Major Project of the Ministry of Science and Technology of China（2012ZX03001025－004）；The Science Research Plan Project of Education Department of Shaanxi Province（11JK1016，11JK1021）

date：2013－02－07；Revised date：2013－05－06

国家自然科学基金资助项目（61102047）；国家科技重大专项（2012ZX03001025－004）；陕西省教育厅科研计划专项项目（11JK1016，11JK1021）

❋❋通讯作者：jiangjing18＠foxmail.comCorresponding author：jiangjing18＠foxmail.com

TN929.5

1001－893X（2013）07－0873－05