当发送节点s向接收节点r发送数据时，位于发送节点s的感知范围之外的另一个节点Ni也试图发送数据，节点s没有感知到节点Ni的存在，便产生了干扰。这样，s和Ni两个节点发送的信号在接收节点r处产生叠加。s的信号能否顺利被r所接收，取决于捕获效应(Capture Effect)。对于捕获效应来说，如果在接收节点处s产生的信号比Ni产生的信号足够强，那么r将会顺利接收到s发来的数据，Ni产生的虚弱信号会被当作噪声加以忽略。本文采用信噪比(SIR)模型描述捕获效应：如果接收节点收到的信号强度与干扰信号之比大于一定的门限值β时，接收节点可以成功接收信号：
   
    根据信噪比模型，本文定义接收节点r的干扰区域节点的集合INr(INr也可以表示接收节点r的干扰区域)为：
   
    因此，干扰区域的半径din为干扰区域中din(Ni,r)的最大值，根据式(3)，同时，我们设定网络中所有节点的发送功率相同，有PNi=Ps，得到：
   
    从式(4)可以看出，接收节点的干扰半径主要与信噪比门限值和发送节点与接收节点之间的距离有关。
1．2 干扰半径修正值
    本文注意到，在接收节点r的干扰范围外，其他节点的同时发送会在r处叠加信号功率，形成虚拟的干扰节点。因而有效的干扰区域要大于式(4)计算的干扰范围。所以，需要对式(4)干扰半径进行修正。
    设网络密度为δ，在半径为din的干扰范围内，干扰节点数可以表示为：
   
    在式(4)的干扰范围之外，存在虚拟的干扰节点。考虑一个以节点r为中心的微小圆环Ri，内部半径为ri=din+(i-1)△r，外部半径为ri+△r，该圆环内部所有的节点在r处产生的信号功率都简化地视为一样，进而可以用积分求得外部信号叠加形成的虚拟干扰个数：
   
    如果接收节点r的干扰范围内的节点接入信道，便会造成r接收数据失败，产生丢包。从式(8)可以得到：干扰范围不是固定的，而是随传输距离的改变而改变。这一修正值，更为精确地描述了接收节点r的干扰范围，为接下来发送节点感知门限调整提供了重要依据。

2 最小链路干扰载波监听机制
    在计算出精确的接收节点干扰范围之后，本节首先将计算在最小链路干扰条件下发送节点的感知范围和感知门限值。并据此提出相应的载波监听机制具体算法。
2．1 最小干扰的感知门限
    为了确保发送节点s能够感知到节点Ni的发送，发送节点感知半径的取值范围为：

    其对应最大的感知门限值CSmax-th。如果感知门限值小于CSmax-th，则发送节点s可以感知到此条链路上所有的干扰节点，从而保证数据包在接收节点处的正确接收；如果感知门限值大于CSmax-th，节点s将无法完全感知到所有的干扰节点，这样便导致链路中存在干扰，对接收节点来说影响数据的成功接收。
    因此，最大的感知门限值CSmax-th根据感知门限与感知半径的关系，可以由如下公式计算得到：
   
    这样，便得到发送节点s需要设置的感知门限大小。节点s在设置这一感知门限之后，能有效感知接收节点周围的所有干扰节点，从而达到最小化链路干扰的目的。
2．2 载波监听机制算法
    本文利用RTS分组携带发送节点传输功率，利用CTS分组携带计算得到的感知门限，在数据传输之前进行链路信息交换；同时RTS-CTS机制取消NAV向量，其分组的交换只作为发送和接收节点之间的信息传递，不进行信道的预置和占用，周围节点在收到RTS-CTS分组后自动丢弃，发送节点是否发送数据，仍然通过感知门限和监听到的周围节点信号强度进行判断。
    本文提出的最小化链路干扰的载波监听机制算法，由如下四步构成：
    Step1：源节点携带发送功率Ps的RTS分组至目的节点；目的节点在接收到RTS分组后，取出发送功率Ps，并根据收到信号的功率Pr，计算得到发送节点到接收节点之间的距离d。
    Step2：目的节点根据式(11)计算源节点的感知门限值CSmax-th，随后将这一感知门限值放入CTS分组，发送至源节点。
    Step3：源节点在接收到CTS分组后，取出CSmax-th，并设置为自身的感知门限值。
    Step4：源节点根据感知门限值和周围节点的信号强度决定是否进行传输。

上一页  [1] [2] [3]  下一页