动态删除回归的周期型频率选择算法
2016-03-22武警内蒙古总队司令部通信网络管理中心
武警内蒙古总队司令部通信网络管理中心 乔 浩
动态删除回归的周期型频率选择算法
武警内蒙古总队司令部通信网络管理中心乔浩
【摘要】文章为提高动态频率选择算法的保密性和频谱利用率，提出了一种动态删除回归的周期频率选择算法。算法在现有动态频率选择算法的基础上，将“跳频”与“跳时”相结合，利用RS序列生成初始频率集合，根据当前信道状态，采取删除回归机制形成频率变换序列，以广播的形式，周期性下发信道切换消息完成动态频率选择，实现类似慢跳频功能，有效避免干扰同时，提高复杂电磁环境下的可靠性。仿真实验表明，相比于现有的动态频率算法，动态删除回归的周期频率选择算法频谱利用率更高，抗强干扰能力突出。
【关键词】动态频率选择；抗干扰；删除回归机制；OPNET
0 引言
进入21世纪以来，无线网络呈现爆炸性增长，出现了越来越多的无线网络标准，过多的标准工作在同一频段上不可避免地带来了干扰的问题，随之而来的网络窃听、攻击事件也日益增多，抗干扰和网络安全的研究成为了重点。广泛应用在IEEE 802.11[1]和HiperLAN[2]等无线网络中的动态频率选择算法(DFS)算法，可以自适应地调整频率躲避干扰，是一种提高抗干扰性能的有效方法。
国内外许多学者对DFS算法进行了广泛研究，文献[3]提出了一种基于干扰滤波值的长期衡量算法，主要应用在HiperLAN/2网络，能够快速的判决干扰，但是频率重选率高，系统性能受限。文献[4]利用链路LCH包的CIR0与RSS0两个参数更新工作信道集合,并针对文献[3]频率重选率高的问题，引入了二次判别机制，减少了频率重选的次数，提高了判断的准确性，所以与长期衡量算法相比，系统发现干扰的时间明显缩减。文献[5]在考虑物理层干扰的前提下，为有效提升业务传输效率和网络容量，利用凸优化理论以吞吐量最优为目标联合进行优化，选择最佳工作信道。文献[6]在原有DFS算法基础上，引入模拟退火算法，系统整体性能得到优化。文献[3-5]中对动态频率选择算法的研究重点主要是集中在好频率的判决方法上，仅仅是发现干扰，躲避干扰，并没有针对系统整体性能进行优化。文献[6]虽然优化了系统整体性能，但是其算法复杂度高。
上述动态频率选择算法的研究主要集中在抗干扰问题上，并没有针对网络的保密安全问题提出具体解决方案，而且在频率资源有限的情况下，单一的频率更新机制浪费了大量的频率资源。现有动态频率选择算法利用周期性频道质量扫描将可用的频率分为“好”、“坏”两类，当发送方发现当前使用频率是“坏”频率时，直接将其删除，并从“好”频率集合中随机选择一个“好”频率代替。然而实际通信环境下，频率的状态可能随时间不断变化，系统将当前时刻的“坏”频率删除时，下一时刻前面的“坏”频率可能已变为“好”频率，实际使用的“好”频率数目将会越来越少，系统必须重新扫描整个信道，然而重新扫描整个信道将花费大量的时间，尤其是在干扰较大或频率状态变化较快的情况下，系统不得不频繁扫描信道，系统吞吐量损失严重，因此这种方法仅仅适用于频率状态相当稳定的情况。
为提高算法在强干扰环境下的适用性，本文提出一种动态删除回归的周期型频率选择算法，算法将“跳频”与“跳时”相结合，网络中心控制节点首先生成RS频率序列，并根据信道质量情况，形成频率变换序列，之后周期性下发信道切换广播帧进行动态频率选择，实现了一种类似慢跳频的过程，同时在频率更新方面，在原有算法删除机制的基础上引入了回归机制，将“坏”频率周期性的回归至“好”频率集合，进一步提高频谱的利用率。
1 算法流程
算法过程（如图1所示）按照时间顺序可分为三个阶段：初始化阶段、准备阶段、运行阶段、更新阶段。各阶段具体过程如下：
1）初始化阶段，网络内普通节点向控制节点发送入网请求，控制节点根据普通节点的入网请求，关联相关普通节点并记录所有已入网节点信息；控制节点扫描所有可用信道，根据可用信道数目N，生成相应周期的RS序列，形成初始好频率集合fg和初始坏频率集合fb，初始阶段fg为全部可用信道，fb为空集。
图1 算法流程
2）准备阶段，控制节点利用RS序列生成频率变化序列，并删除f∈fb，初始化阶段由于fb为空集，因此不对频率变换表进行删除处理，进入运行阶段。
3）运行阶段：控制节点网络间隔Tdfs时长进行一次频率变换，变换周期内，每Tdfs/m时长利用信道切换预告帧向普通节点发送信道切换声明信息元素，普通节点只要在频率变换之前收到通告信息，就会在下一个频率变换时刻按照预告频率表进行频率切换。
4）更新阶段：初始阶段之后，控制节点在频率变换周期内，统计关联普通节点的传输丢包率，若丢包率大于门限值则将当前频率f从好频率表fg中移除，加入坏频率集合fb。控制节点下一个RS序列周期前，根据好频率集合fg和坏频率集合fb，采取删除回归机制，更新频率变换表，进入运行阶段。
2 频率删除回归机制
本文提出的频率回归删除机制是在对“坏”频率删除的基础上，通过周期性的引入状态发生改变的部分“坏”频率，保证足够的“好”频率数目，提高资源利用率。基本思路是在当前序列周期结束时刻，综合考虑当前序列周期前的“坏”频率集合中“坏”频率的转换成功地可能性和转换失败次数，将部分“坏”频率引入下一序列周期，如果该“坏”频率在下一序列周期被判决为“好”频率，下一序列周期结束时则回归至“好”频率集合；如果被引入的“坏”频率在下一序列周期仍然被判决为“坏”频率，则令频率转换失败次数m+1，增加其回归周期长度，即减少其回归机会，这样能够防止某些“坏”频率反复被调度造成不必要的资源浪费。
首先定义频率f的状态转移系数来表示转换成功地可能性，
α=n/N0
式中，n为该频率周期内成功传输的分组数量，N0为频率周期内传送的总分组数。α直接反映了频率f在频率周期内的质量，“坏”频率集合中，频率fb的质量越高，意味着其转换为“好”频率的概率越大，反之越小。
频率f的转换失败次数为m，表示频率f∈fb被调用后未成功转换为好频率的次数。
控制节点根据频率状态转移系数α以及转换失败次数m对f∈fb进行排序形成频率回归参数表，如表1所示。
表1 频率回归参数
如表1所示，系统按照转换失败次数m和状态转移系数α对f∈fb排序，表中m0
假设当前序列周期结束时，k个频率被判定为“坏”频率，此时坏频率集合fb中坏频率数量为n，转换失败次数为m0的频率数量p，为并按照表1排列，控制节点端删除回归机制如图2所示：
图2 删除回归机制
3 仿真实验
仿真及结果分析：
利用Matlab软件进行仿真，仿真环境设置在半径3km的范围内，1个AP，10个CPE，采用PTMP模式，按照星型拓扑结构分布，节点位置随机分布；5个干扰源，位置服从泊松分布。
1）频率变换间隔Tdfs对系统吞吐量影响
干扰源数量为5时，不同跳频间隔下的平均吞吐量如图3所示，随着频率变换间隔的增大，系统吞吐量先增大后减小，在300ms时，系统吞吐量达到最优。频率变换间隔越大，在单个频点驻留的时间越长，干扰越严重，但是频率变换间隔越小，系统频率变换的速率越快，系统的损耗越大，因此算法的系统损耗与抗干扰性能之间存在这一定的制约关系，在干扰源数量一定的情况下，存在最佳频率变换间隔使得系统吞吐量最优。
图3 不同跳频间隔吞吐量对比
2）可用频点数量N对系统吞吐量的影响
干扰源数量为5，频率变换间隔为300ms，可用频点数量N变化时，采用不同频率更新机制的对比如图4所示。当有足够可用频点频点时，删除替代机制的吞吐量略优于删除回归机制，因为删除回归机制的复杂度高于删除替代机制，而当可用频点逐渐减少，干扰点对普通节点的干扰加剧，此时，删除回归机制的频率资源利用率优势得以体现，系统吞吐量降幅明显低于删除替代机制。
图4 不同频点数目吞吐量对比Fig.4 Throughput comparison of different number of frequency points
4 结束语
本章针对强干扰环境下，现有动态频率选择算法性能下降，保密能力差的问题，提出了一种动态删除回归的频率选择算法，相比传统的动态频率选择算法，算法的保密性能更强，频谱利用率更高，对强干扰环境的适应能力更强。仿真实验分析还进一步表明，通过调整频率变换间隔等算法相关参数，可以实现吞吐量最大化。
参考文献
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[3]Jorg Huschke,Gerd Zimmermann. Impact of decentralized adaptive frequency allocation on the system performance of HIPERLAN/2[A].Vehicular Technology Conference Proceedings. Tokyo Japan: 2000 IEEE 51st,2000:895-900.
[4]许国军,沈连丰,胡静等.小区域移动通信系统动态频率选择算法的研究[J].电子学报,2003.31(10): 1598-1600
[5]姜静,曾艳,孙长印等.基于联合优化的WLAN动态频率选择改进算法[J].电讯技术.2013,07.53(7):873-877.
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[7]李馨,叶明.OPNET Modeler 网络建模与仿真线[M].西安电子科技大学出版社,2006,02.
乔浩（1975—），陕西榆林人，现供职于武警内蒙古总队司令部通信网络管理中心，研究方向：通信网络。
作者简介：
