基于网络参数感知的多维协同能效优化

发布时间：2020-03-16 21:14

【摘要】：互联网络经过过去20多年的飞速发展,特别是移动多跳无线网络技术的不断发展,导致网络流量快速增长,带来了网络设备能耗的与日俱增。美国环保署(EPA)公布的一项数据表明：目前美国数据中心消耗的电力已经占到美国全部电力使用量的2%,并且仍以12%的速度递增。2008年服务域互联网的路由器、服务器、数据中心等设备共消耗8680亿度电,占全球总耗电量的5.3%,按照目前增长趋势,2025年信息通信行业的平均能耗将是2006年的5倍。网络领域将更高,达到13倍。网络领域中一半以上的能耗是无线网络的能源消耗。因此研究能够大幅度提高移动多跳无线网络能效的传输机制已经成为当前无线通信领域的热点问题。移动多跳无线网络的流量与有线网络流量相似,具有动态性,随机性等流量特点,这将导致网络存在能耗过高和能效较低等问题,另外网络中节点和链路的利用率过低,流量负载分配不均衡都是引起网络能效低的因素。本课题针对这些问题,根据不同的网络参数提出了不同的优化模型,以此来提高网络的能效。首先,根据链路参数感知进行多维协同能效优化。本文以最大化链路利用率为目标,进行优化建模,提出了贪婪算法与Dijkstra算法相结合的路由算法(GreDRA),该算法模型主要包括贪婪算法选路和Dijkstra算法选路两部分。设置链路剩余带宽为路由权重,以通过最大化链路利用率来提高网络能效,并通过重路由策略保证网络的服务质量。其次,考虑到移动Ad hoc网络的拓扑变化,本文提出了基于场的路由算法(FBRA),通过对源节点划分不同能量场,以减少计算量,尤其是网络规模较大时。其中每个能量场内的节点都是下一跳节点的备选集,并通过控制节点的发射功率选择能效最大的路径。最后,针对移动多跳无线网络的特性,联合链路参数和节点参数感知,进行能效优化。考虑链路的实时带宽变化和节点移动带来的网络拓扑实时变化对网络性能的影响,提出了基于链路空闲度的能效优先路由算法(LLEEF)。该算法不仅提高了网络能效,同时让更多的流量选择已经开辟的链路,也保证了链路利用率的提高。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.5

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本文编号：2587448