基于STDMA的航空自组网资源调度算法研究

发布时间：2017-08-25 19:31

  本文关键词：基于STDMA的航空自组网资源调度算法研究

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【摘要】：航空移动通信是指在飞行中的信息传输与交换,目前航空移动通信主要依靠天基网和地基网,由于天基网通信成本高、时延大且容量受限,地基网不支撑跨洋飞行,因此由飞机群构成的航空自组网可望成为航空移动通信网络的重要补充。在航空自组网中,无线资源非常有限,如何在满足不同业务的QoS要求下高效地对无线资源进行调度是需要解决的关键问题,媒体接入控制(Medium Access Control,MAC)能够有效解决多个用户高效、合理地共享有限的无线信道资源,队列调度机制能够有效保障网络的QoS,它们都是网络资源调度的重要内容。在总结各类MAC协议的基础上,采用适用于航空自组网的空间复用时分多址(STDMA)协议,在STDMA中,时隙调度算法是其核心内容,因此本文主要对STDMA的时隙调度算法以及队列调度算法进行研究,本文主要工作和成果如下:(1)提出了一种基于图染色的STDMA时隙调度算法。现有的Schneider算法是完全分布式的算法,其具有很好的收敛速度,但是该算法采用点染色,且只考虑主干扰,在求解极大独立集(MIS)时仅用节点ID进行比较,且若考虑次干扰将会增大所需的局部信息,增大开销,因此将其直接应用于航空自组网就存在一定的局限性。本文在Schneider算法上进行改进,将航空自组网抽象为图G(V,E),在协议干扰模型基础上,将图转化为干扰图,求出链路的干扰集,利用干扰集求出MIS并对MIS进行染色,反复求解MIS直到网络中的链路均进行染色,最后根据染色结果进行时隙分配。提出的算法采用边染色提高链路的空间复用度,并把链路的干扰度作为是否加入MIS的标准。仿真结果表明,改进的算法具有很好的空间复用度,所需的调度时隙数少于原算法,能获得更大的网络吞吐量。同时,仿真结果还表明采用定向天线进行数据传输比全向天线更具有优势。(2)提出了一种基于STDMA的队列调度算法。该算法能对航空自组网中不同优先级业务进行区分服务,同时结合改进的时隙调度算法,能够有效避免定向模式传输下的队列头阻塞问题。论文对队列头阻塞概率进行了理论分析,同时通过仿真验证,提出的算法能够保证高优先级业务的时延要求,其数据包的平均排队时延也小于先入先出队列调度算法和基于优先级的队列调度算法,有效地避免了定向场景下的队列头阻塞问题,减少时隙浪费,最大化时隙资源的利用率,增大了网络的吞吐量,减小了数据包的平均排队时延。
【关键词】：航空自组网 时隙调度 图染色 队列调度
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V243.1;TN929.5
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 课题研究背景8-9
• 1.2 航空自组网9-12
• 1.2.1 航空自组网基本概念9-10
• 1.2.2 航空自组网特点10
• 1.2.3 航空自组网研究现状10-12
• 1.3 航空自组网资源调度12-14
• 1.3.1 航空自组网MAC研究现状12-14
• 1.3.2 航空自组网队列调度研究现状14
• 1.4 论文主要内容和结构概要14-16
• 2 STDMA时隙调度算法综述16-25
• 2.1 调度算法相关知识16-21
• 2.1.1 图染色问题16
• 2.1.2 天线模型16-17
• 2.1.3 干扰模型17-20
• 2.1.4 调度策略20-21
• 2.2 相关算法21-24
• 2.2.1 贪婪算法21-22
• 2.2.2 遗传算法22-23
• 2.2.3 基于独立集的算法23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 3 基于图染色的STDMA时隙调度算法25-40
• 3.1 改进的时隙调度算法设计25-28
• 3.1.1 调度算法思想25-26
• 3.1.2 网络模型26
• 3.1.3 构建干扰集26-28
• 3.2 时隙调度算法28-33
• 3.2.1 染色阶段28-32
• 3.2.2 调度阶段32-33
• 3.3 仿真分析33-39
• 3.3.1 性能分析33
• 3.3.2 仿真场景33-34
• 3.3.3 仿真结果与分析34-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 基于STDMA的队列调度算法40-52
• 4.1 队列调度模型40
• 4.2 现有队列调度算法40-41
• 4.2.1 FIFO算法40-41
• 4.2.2 优先级队列调度算法41
• 4.2.3 加权公平队列调度算法41
• 4.3 改进的队列调度算法41-45
• 4.3.1 算法设计41-43
• 4.3.2 算法流程43-45
• 4.4 性能分析45-51
• 4.4.1 队列头阻塞概率45-46
• 4.4.2 数据包平均排队时延分析46-49
• 4.4.3 浪费时隙数49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 5 总结与展望52-54
• 5.1 论文工作总结52-53
• 5.2 展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-59
• 附录59
• A. 作者在攻读学位期间参与的科研项目59

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本文编号：737993