多信息流协作自组织网络资源优化策略研究综述*

吴其林, 方 周, 张正金, 黄贵林, 曹 骞

(1.南京大学 工程管理学院，南京 210093;2.巢湖学院 信息工程学院，合肥 238000)

多信息流协作自组织网络资源优化策略研究综述*

吴其林1,2, 方 周2, 张正金2, 黄贵林2, 曹 骞2

(1.南京大学 工程管理学院，南京 210093;2.巢湖学院 信息工程学院，合肥 238000)

在基于协作通信的自组织网络中，需要对无线通信资源进行优化控制与合理协调，以提高对这些资源的使用效率，进而达到提高网络性能的目的；针对多信息流网络环境，以分布式最佳中继选择、基于节点状态的协作传输自适应以及跨层协作路由三大资源优化策略作为研究内容，对当前存在的研究成果进行了详尽的综述，并指出未来需要研究的内容以及需要解决的关键问题。

资源优化；多信息流；跨层设计；协作通信；自组织网络

自组织(Ad Hoc)网络中，由于受到体积、功耗以及成本的限制，在无线终端上安装多个天线具有较大的困难。于是，人们便提出了一种新的空间分集技术，即协作通信[1,2]。在协作通信环境中，每个无线终端只需安装一个天线，并且可以通过一定规则共享其他终端的天线，以形成一个虚拟多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)阵列，从而达到空间分集的效果。这样，就无需在终端上配备多个天线，同时又可以获得协作分集增益。协作通信已是下一代无线通信的关键技术[3]，也是目前无线通信领域研究的一个热点。

在基于协作通信的Ad Hoc网络中，需要对共享信道、节点能量、节点速率、节点处理能力与代价以及中继节点等无线通信资源进行优化控制与合理分配，以实现对这些资源的高效管理，进而达到提高网络性能的目的。对这些受限资源的有效管理与分配，可以提高资源的利用率，进而达到减少多信息流传输时的干扰、延长网络寿命、提高系统吞吐量以及最小化链路中断概率的目的，最终保证多跳Ad Hoc网络中上层应用的端到端服务质量(Quality of Service，QoS)要求。这将涉及资源优化的3个主要策略：为了实现对节点能量、节点速率以及信号干扰的管理与控制，需要研究最佳中继选择策略；为了适应无线信道以及节点状态的时变特性，并最小化协作代价，需要研究协作中继传输自适应策略；为了保证端到端QoS要求并延长网络寿命，需要研究QoS约束的最大化网络寿命的跨层优化协作路由策略。本文将对以上策略的相关研究进行综述，并指出未来的研究内容及需要解决的关键问题。

1 相关研究工作

协作通信中，根据中继节点对接收到的数据处理方式的不同，转发方式一般分为放大转发(Amplify-and-Forward,AF)和解码转发(Decode-and-Forward，DF)两种主要方式[4]。因为协作通信改变了物理层数据的传输方式，从而也给无线资源优化带来了新的难题，现针对以上所提及的3个主要资源优化策略分别展开综述。

1.1 最佳中继选择策略相关研究

一般来说，在协作网络中，一个源节点获得更多的中继节点的协作，可以更好地提升系统的性能。然而，当参与协作的中继数量达到一定程度时，将会带来性能增益的缓慢增加或者下降，也会因为过多的信号检测与信息交换带来系统资源巨大浪费，因而需要在中继节点间进行合理协调与选择。已有研究指出最佳中继节点参与协作，能获得与所有节点参与协作相同的分集增益效果[5,6]。为此，本文将主要对最佳中继选择策略展开综述。

最佳中继选择问题是协作通信所研究的一个热点。依据最佳中继选择时所使用的判据不同，可以分为以下几类。

(1) 基于信道状态的中继选择。文献[7]指出在分布式环境下设计空时编码较为困难，于是提出了著名的机会中继(Opportunistic Relaying，OR)策略。在OR中，在候选中继节点正确测量与源节点和目的间的信道状态信息情况下，依据一定的准则(最小准则与调和评价准则)，分布式选择出最佳中继节点。在时变的信道条件下，节点传输数据时的信道状态可能与中继选择时的不同。为此，在后期的研究中，进一步研究了准确测量信道状态的方法，例如文献[8]提出了MAP(Maximum a Posteriori)估计法去预测中继节点在数据传输时的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)。

(2) 基于能量效率的中继选择。在当前的无线通信系统中，由于节点(无论是源节点、中继节点或目的节点)大都是电池供电的，其能量是受限的，因此，如何高效地利用节点的能量显得格外重要。于是，文献[9]提出了用于选择中继节点的3个能量效率准则：最小化总传输能量、最大化剩余能量以及最大化能效指数。文献[9]并没有结合具体的协议来分析能耗，而由协议开销所带来的能耗是不可忽略的。于是，文献[10]结合了具体的协议设计来分析能耗问题，这也是后期研究工作的一个重点。

(3) 基于地理信息的中继选择。文献[11]利用节点的地理位置信息分布式选出最佳中继，以最小化符号错误概率(Symbol Error Probability,SEP)。然而，获取节点的位置信息将带来不可忽视的能量和带宽开销。

(4) 基于中断概率的中继选择。文献[12]提出了中断优化的中继选择(Outage-Optimal Relay Selection,OORS)。与以前选择策略不同的是，OORS利用了目的节点的反馈信息去选择中继，而以前的策略大部分都是由源节点来选择中继。文献[13]又进一步结合中继选择的公平性来最小化链路的中断概率。

(5) 干扰感知的中继选择。在多跳多信息流的网络环境中，将会有多个源-目的节点对进行数据传输，这势必会带来流间或流内的干扰问题，从而对系统性能造成严重的影响。而中继节点的引入又进一步扩大了干扰距离，为此，在多跳环境中选择中继节点需要考虑到干扰问题。文献[14]较早地通过理论和实验分析指出了干扰对系统吞吐量的影响，并给出了信道分配方法以降低干扰的影响，但并没有具体分析中继选择问题。之后，文献[15-17]分别提出了干扰感知的中继选择策略。

据此，目前对多信息流环境下的中继选择策略的研究还显得较少。尽管文献[15-17]考虑了多信息流环境，但文献[15-16]仅考虑了两跳中继转发，而没有考虑虚拟MIMO的协作分集作用；文献[17]虽然考虑协作分集，但仅考虑了目的节点受干扰的情况。在多信息流环境下，干扰将受到功率控制与协作开销等因素的影响，为此，如何联合这些因素进行优化控制，以设计出干扰感知的中继选择将面临重要的挑战。与此同时，可以考虑将E-CARGO模型[18]引入其中，以解决中继选择时所考虑的全局优化问题。此外，双向中继结合网络编码技术可以较好地提高网络资源的利用率，双向中继选择策略当前已受到关注[19-21]。为此，多信息流环境下双向中继选择策略也是研究的一个重要内容。最后，需要指出的是，目前的中继选择都是假设源节点每发送一个数据包就要进行一次中继选择(称之为基于包级的中继选择)，而在多信息流环境下，源节点要连续发送多个数据包。很显然，基于包级的中继选择必然造成较大的资源浪费，为此需要设计出基于流级的中继选择策略，以提高资源使用效率。

1.2 协作中继传输自适应策略相关研究

在协作中继通信场景中，中继节点何时协助源节点中继传输，即选择恰当的协作中继时机，并以何种中继处理方式协助源节点中继传输，即选择恰当的中继处理方式，这两个问题是协作中继传输自适应要解决的基本问题。

由于无线信道的随机衰落特性，中继节点为源节点提供的中继信道并非总是好的，而同时存在的一些实际问题，例如半双工传输，又会使协作中继通信的系统资源利用率下降。因此，如果协作中继时机选择不当，反而致使系统性能比源节点和目的节点直传的情况更差。另一方面，在直传己经可以完成通信任务的情况下，协作中继传输也反而会造成系统自由度利用率的下降。可见，协作中继时机的选择是很重要的。文献[4]最先研究了协作中继选择时机的问题，并提出了选择式中继和增量式中继的概念。除此，如果中继节点能够同时支持多种中继处理方式，则在进行协作中继传输时就可以选择一种最优的中继处理方式。于是，文献[22]对DF与AF两种中继处理方式进行了讨论与分析。

目前，针对协作中继传输自适应策略的深入研究还较少。特别是多信息流环境下，节点在中继传输时，往往还要处理来自本身的数据传输。为此，节点还需要根据自身的状态(包括队列时延、数据包到达率、流的优先级、节点的剩余能量以及节点的处理能力等状态)来确定是否协作，并且要使协作代价最小化。与此同时，协作中继传输自适应策略往往与协作中继选择策略一起研究，因为中继选择一般是由源节点发出的操作，而中继传输自适应往往是由中继节点发出的操作，只有实现这两者的统一才能成功完成中继传输的任务。

1.3 协作路由策略相关研究

协作路由策略就是将协作分集在物理层所表现出来的优势引入到网络层中以提高网络性能和资源利用率的一种跨层路由策略。在多跳的Ad Hoc网络环境中，通过优化路由策略可以达到提高系统吞吐量、降低端到端时延以及延长网络生命的目的。 因此，如何设计一个优化的路由策略以及对多跳路径的高效管理一直是众多学者所研究的一项重要内容。然而，由于协作通信改变了传统的物理层通信方式，这也给协作路由策略的设计带来新的挑战(例如，多种类型链路共存、信号干扰加剧以及跨层设计等问题)，这些问题将是今后所研究的重要内容。

目前，协作路由策略的设计已受到了研究者的关注，依据路由设计时所考虑的源与目的节点数量的不同，可以分别设计单源单目的与多源多目的两种环境下的协作路由策略。

1.3.1 单源单目的协作路由

这类路由策略研究得较多，但这些路由策略没有明确考虑多信息流环境。例如：文献[23-24]通过优化传输距离和协作中继数量来达到最小化能量的目的。在协作网络环境中，某些节点可能经常被选为协作中继，从而造成这些节点的能量被过度使用，最终将缩短网络的生命周期。为此，文献[25]提出了公平地使用节点能量的协作路由策略，以达到延长网络生命周期的目的。然而，文献[23-25]提出的路由策略有一个共同的特点：首先需要发现一条确定的非协作的最短路径，然后在这条最短路径的基础上通过选择最佳中继或者多个中继来建立一条协作路径。显然，这些策略并没有充分利用协作分集的优点，因为最优协作路由可能完全不等于最短路径路由。如图1所示(图1中S表示源节点，D表示目的节点，R表示中继节点)，依据最短路径路由，则可能选择S→R1→D这条最短路径；如果运用协作分集技术，则可能选择S→R2→D这条最优路径，因为此时R3和R4可以协作S将数据传输到R2，从而使得S到R2的链路质量得以提高。为了克服以上这些节能路由策略缺陷，文献[26]提出了以节省能量为目的的协作分集路由策略。除了以节省能量为路由设计的目标之外，文献[27-28]也分别考虑以吞吐量、时延作为路由设计的目标。

图1 一个简单的协作路径Fig.1 A simple cooperative routing

1.3.2 多源多目的协作路由

当网络中出现多信息流共存时，将会引起流与流之间数据传输的冲突，这会带来网络吞吐量的降低。如图2所示，流S1→D1与流S2→D2将在协作节点B处发生冲突。文献[29]指出节点B会成为一个瓶颈，与单流环境相比较，这将会使流吞吐量下降50%，并且最早给出了该问题的解决方案。Zhang等在文献[29]中提出了MFCR-2(Multi-Flow Cooperative Routing-2)路由策略，该策略首先构造基于虚拟节点和虚拟链路的冲突图，然后再选择一条互不干扰的且能量最小的路由。文献[30]也运用了虚拟节点和虚拟链路的思想，提出了冲突感知的路由判据CSCM(Contention Sensitive Cooperative Metric)，并据此提出了协作路由策略以研究系统的吞吐量和时延性能。以上两个路由策略虽然考虑了冲突对性能的影响，但并没有联合物理层的干扰模型来加以分析，也没有考虑协作节点的数量选择问题。为此，文献[31]考虑了路由与中继节点选择的联合优化问题，指出该优化问题可以转换为混合整数线性规划问题，并进一步给出了解决该线性规划问题的BB-CP(Branch-and-Bound Framework Augmented with Cutting Planes)算法。然而该文献只是给出了分析结果，并没有给出路由策略的具体实现。文献[32]进一步指出在基于协作MISO链路的多信息流环境下，分集增益所带来的网络性能的提高与协作节点的数量以及协作路由策略重要关系，并联合链路速率与距离来优化网络性能，进而提出了自适应链路速率、距离以及簇大小变化的路由协议Proteus，以优化网络吞吐量。以上提到的路由策略(协议)没有考虑节点的移动问题，于是文献[33]考虑了移动Ad Hoc网络环境，并对ExOR协议[34]进行了扩展，提出了协作机会路由CORMAN(Cooperative Opportunistic Routing in Mobile Ad Hoc Networks)。然而该路由策略只考虑了网络层的协作，而忽略了物理层的协作分集。最近，文献[35-36]考虑了多流网络环境，在设计协议路由协议时考虑到了干扰和冲突的影响，但这些协议没有联合MAC层进行设计和分析。

图2 多信息流干扰Fig.2 Interference between multiple flows

由以上综述可以看出，当前对多信息流环境下的协作路由策略的研究还并不多见，还需要解决以下问题：一是为了将协作分集的优势引入到网络层，如何在层之间进行合理的协调，并联合物理层、媒体接入控制(MAC)层以及网络层进行跨层设计路由策略；二是为了优化网络系统性能，延长网络生命以及最大化空间复用增益，如何联合应用层的QoS要求、能耗以及干扰进行多目标优化设计路由策略。目前，已在这一方面做出了一定的努力，文献[37]提出一个联合物理层、MAC和路由层的跨层协作协议MACR-CCT。

2 进一步的研究

尽管目前在这一领域已有不少的研究的成果，但通过以上分析和总结可知，在多信息流环境下分布式最佳中继选择策略、基于节点状态的中继传输自适应策略以及跨层协作路由策略3个方面仍然有值得进一步研究的内容。这3个方面并不是独立的，而是相互关联，形成一个较为系统的、高效的无线资源优化体系(如图3所示)。

图3 研究内容之间的关系Fig.3 Relationship between research contents

2.1 多信息流环境下分布式最佳中继选择策略

中继节点是协作通信网络中的重要资源，对系统性能会产生重要影响。该项研究内容需要解决以下3个主要问题。

(1) 如何设计出选择中继时的判据。在多信息流环境下，为了有效利用网络资源，设计该判据需要考虑协作开销、节点能量以及信号干扰3个要素。

一是协作开销。协作传输时，不可避免地需要产生一些控制信息以协调源节点、中继节点、目的节点以及相应的邻居节点之间的动作，而这些控制信息将会消耗网络带宽与节点能量、增加网络时延以及加剧对邻居节点数据传输的干扰。为此，有效地控制协作开销将能很好地提高协作网络的性能。而要做到这一点，则需要联合考虑协作方式、控制帧结构与大小、控制帧传输时机以及节点处理方式等因素。

二是节点能量。在协作通信中，总能量消耗等于源节点、中继节点以及目的3个节点消耗的能量之和(而在不使用协作传输时，总能量消耗则只有源和目的节点消耗的能量组成)，因此，为了达到节省能量的目的，需要联合考虑节点的能量消耗模型(每个节点消耗的能量则主要由传输、接收、监听以及数据重传等环节消耗的能量组成，需要结合具体的协议准确建模)、数据传输速率(和上层应用的QoS要求有关)、数据传输的距离等主要因素进行功率控制，因为这些因素对能量消耗都产生重要影响。另外，为了延长节点的寿命，还需要将能量消耗和节点的剩余能量联合进行考虑。

三是信号干扰。多信息流环境下，信号干扰是造成系统性能下降的一个重要原因，而中继节点的引入又扩大了干扰距离，降低了空间复用增益。如图4(b)所示，扩大后的干扰距离使得中继节点R的传输干扰了其邻居节点N接收数据(而在不运用协作中继时，这种情况可能不存在)。在多信息流环境下，信号干扰很难消除，为此，需要研究以下两个方面来减少干扰对系统性能的影响：一方面需要联合功率控制与协议设计缩小中继节点的干扰距离；另一方面需要设计干扰指示因子，以选择一个合适的中继节点(例如，在图4中，如果选择节点C作为中继节点，将不会干扰节点接收数据)。

图4 干扰距离Fig.4 Interference distance

这三要素均与QoS性能有着密切联系，为此，在保证上层应用QoS要求下，需要研究这三者之间的关系，找到一种方法，考虑联合这三因素设计出判据，以实现多目标优化，并对此进行理论分析与验证。与此同时，可以深入研究协作网络环境中的E-CARGO模型，定义出模型中的角色以及角色分配与评价方法，从而实现网络性能的全局优化。

(2) 如何选出最佳中继节点。依据选择判据，可以有多个中继节点满足条件，形成了候选中继集合。现在的问题，就是要在这些候选节点之间进行协调，并以分布式的形成选出一个最佳中继节点。当前普遍的做法一个是基于忙音的选择，另一个是基于计数器的选择。基于忙音的选择将造成较大的时延，而基于计数器的选择将产生冲突。这就需要找到一种新的方法，在选择最佳中继时实现高时间效率与低冲突概率这两者间的权衡问题。另外，在多信息流环境下，中继节点也可能会被其邻居节点所干扰(如图4(b)中，N节点的传输将使中继节点R监听到信道忙)，则这时如何保证能选择到一个最佳中继，也需要加以研究。

(3) 如何减少选择频度。在多信息流环境下，源节点需要传输一个信息流所包含的所有数据包，而不是仅传输一个数据包。因此，目前研究的基于包级的中继选择策略(源节点每发送一个数据包就选择一次)必然会造成较大的资源浪费，因而有必要提出一种基于流级的中继选择策略(一个数据流选择一次或者几次，但这个次数小于流中所包含的数据包的数量)，以减少选择频道，达到降低系统开销的目的。设计基于流级的中继选择策略需要考虑节点移动与信道的时变特性，需要研究移动预测与信道预测等技术。

2.2 多信息流环境下基于节点状态的中继传输自适应策略

多信息流环境下，节点在中继传输时，往往还要处理来自本身的数据传输，因而节点可能会根据自身的状态来确定是否协作。为此，需要设计协作模型，依据该模型节点可以自适应进行中继传输，以最小化协作代价，从而能让节点积极地参与协作。特别是在商业运行模式中，节点协作的一个重要前提就是能花费较小的代价而获取较多的利益。为了设计出这个协作模型，需要考虑包括信道条件、队列时延、数据包到达率、流的优先级、节点的剩余能量以及节点的处理能力等状态信息，如何对这些因素进行控制与协调，并将这些因素纳入到模型中去，是一个不小的难题，需要进行深入的研究。

2.3 多信息流环境下跨层协作路由策略

跨层协作路由策略可以分为两种类型：基于非协作路径的协作路由和基于协作路径的协作路由。前一种路由策略首先依靠传统路由策略发现一条非协作的最短路径，然后在这条最短路径的每一跳上通过选择最佳中继来建立一条协作路径。很显然，这种路由并没有充分利用物理层协作分集优势。对于这种路由策略，其核心是中继选择策略，可以与传统路由策略相结合而设计出此类协作路由策略。故此，该项研究内容将主要面向第二类协作路由策略。

在目前的研究中，大多数路由策略都是将能量与QoS性能两个目标分别加以优化(以节能路由协议居多)，而没有进行联合优化。通过分析，研究内容需要解决以下3个问题。

(1) 节能与吞吐量等QoS性能之间的联合优化问题。单纯的节能路由策略往往会影响端到端的吞吐量等QoS性能。例如，以较低功率传输虽然可以节省能量，但降低了数据的成功接受概率，从而降低了端到端吞吐量。而以较高功率传输数据可以提高接收成功概率，进而提高端到端吞吐量，但随着发送功率的增大，会产生较高的干扰，反而降低了吞吐量。为此，在设计协作路由策略时，需要考虑到能量和吞吐量等QoS性能之间的权衡与联合优化问题。

(2) 延长网络寿命问题。网络寿命对吞吐量、时延以及网络连接性等方面具有重要的影响，与路由协议有着密切的关联。在协作通信中，某些节点可能经常被选为协作中继，从而造成这些节点的能量被过度使用而消亡，最终导致通信的中断。为此，需要考虑在中继节点之间均衡地使用能量，以延长网络生命周期。此外，还有一个需要考虑的重要问题，那就是网络寿命的定义问题。目前，对网络寿命的定义基本可以分为基于存活节点数量、基于网络连接性和基于兴趣区域覆盖这几种方法，但较少有结合上层QoS要求来定义网络寿命。但QoS性能会受到多方面因素的影响，包括传输速率、节点冲突、路由、拓扑结构等，这给该定义带来了难度，需要致力解决。

(3) 下一跳节点的选择问题。下一跳节点选择是路由策略中的基本问题。考虑到协作分集，选择下一跳节点不能简单地依据最短路径，而需要考虑协作中继情况，即是否有中继存在，能否进行协作等因素。为此，需要在层之间进行协调并联合中继选择、MAC层以及路由层进行跨层设计，以便在选择下一跳的同时确定最佳中继。此外，考虑到源节点要连续发送多个数据包，为了避免多次确定下一跳节点所带来的开销，在选择下一跳时还需要考虑信道、节点移动等关键因素。

3 关键问题

为了更好地对以上3个方面的内容进行深入研究，在此凝练出3个需要解决的关键问题，以供读者参考。

3.1 关键问题之一：中继选择判据问题

协作开销、节点能量以及信号干扰是设计选择判据时所依据的3个主要因素，以上3个因素并不是孤立的，而是相互联系的：通过开销的控制可以达到降低能量消耗的目的，通过功率控制又可以对信号干扰强度和干扰距离产生影响，而功率控制与干扰控制的结果又影响协议设计与协作开销。因此，需要联合这三要素进行多目标优化，以设计出选择判据。具体地，需要建立正确的能量消耗模型和干扰模型；正确分析协作开销与能量消耗之间的关系以及功率控制与信号干扰之间的关系。需要解决如何建立正确的干扰指示因子的问题；需要解决QoS约束下如何建立准确的多目标优化函数的问题；需要解决E-CARGO模型中的角色分配与评价机制问题。另外，还需要考虑节点移动对选择判据的影响，需要解决节点移动预测问题。

3.2 关键问题之二：协作模型问题

节点协作是协作通信得以实现的前提。在多信息流环境下，为了最小化协作代价，网络中的节点可以根据自身状态信息来自适应进行中继。节点状态信息(包括队列状态、剩余能量、流的优先级以及所要执行的任务数量等信息)是变化的，因而需要解决让节点自身如何较为准确地去测量或估算这些信息的问题，进而需要设计一个强化学习算法来达到这一目的并建立起一个协作模型。

3.3 关键问题之三：跨层设计问题

协作分集技术不仅成为了物理层上提高系统抗衰落能力的有效手段，而且为Ad Hoc网络中的跨层设计提供了有利的底层技术支持。跨层设计需要在层之间进行协调，需要解决以下主要问题。

一是物理层与MAC层跨层优化问题。路由是由一系列的中继节点和链路所构成的，在传统的通信方式下，这些链路属于点到点链路型。而在协作通信环境下，这些链路不再是单纯的点到点链路，还包含协作多输入单输出(MISO)和协作MIMO链路，需要研究这些类型链路的存在对端到端的QoS以及网络的能量消耗问题，构建能量与QoS性能分析模型。

二是MAC层以及路由层跨层优化问题。考虑到MAC层能决定信道接入方式、重传控制以及协作中继的选择，需要研究联合MAC层来优化设计一个干扰感知的跨层路由判据，进一步跨层选择出下一跳与中继节点，以解决多信息流吞吐量的降低问题和延长网络寿命。此外，还要考虑节点移动对路由选择的影响问题。

以上这些关键问题与研究内容之间是相互衔接、密切联系的，具体联系如图5所示。

图5 研究内容与关键问题之间的关系Fig.5 Relationship between research contents and key problems

4 结 论

从最佳中继选择策略、协作中继传输自适应策略以及跨层优化协作路由策略3个方面，对当前的多信息流环境下的自组织网络资源优化策略的相关研究进行了综述，并分析当前研究中存在的问题，指出值得进一步研究的内容，并进一步给出需要解决的3个关键问题。

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责任编辑：罗姗姗

A Review on Resource Optimization Strategies for Multi-flow Cooperative Ad Hoc Networks

WU Qi-lin1,2, FANG Zhou2, ZHANG Zheng-jin2, HUANG Gui-lin2, CAO Qian2

(1. School of Management and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 2. School of Information Engineering, Chaohu University, Hefei 238000, China)

In cooperative ad hoc networks, it is necessary to optimize and distribute the wireless communication resource for improving the resource use efficiency and network performance. As for the multi-flow network scenario, this paper takes the resource optimization strategies as research contents such as distributed optimal relay selection, cooperative transmission self-adaption based on node status and cross-layer cooperative routing. Furthermore, the detailed review on present research results is conducted, and the future research contents and open key problems are pointed out.

resource optimization; multi-flow; cross-layer design; cooperative communication; ad hoc networks

10.16055/j.issn.1672-058X.2017.0003.009

2016-11-11；

2016-12-30. * 基金项目：安徽省自然科学基金(1308085MF101)；中国博士后基金(2014M561627)；安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2014A172).

吴其林(1975-)，男，安徽肥西人，副教授，博士，从事无线网络协议设计与资源优化研究.E-mail:lingqiw@126.com.

TP393

A

1672-058X(2017)03-0039-10