基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法，其特征是按如下步骤进行：1数据采集；2建立邻接关系矩阵和干扰关系矩阵；3信道分配的判定；4基于人工蜂群算法的信道分配。本发明专利技术能为会产生干扰的接入点分配不同的信道，从而提高整个网络系统的吞吐量以及系统的整体性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信
，更具体地说是一种基于人工蜂群算法的WLAN信 道分配方法。
技术介绍
在无线通信领域，随着无线技术的发展和无线终端设备的普及，基于IEEE802. 11 标准的WLAN越来越受欢迎。通常为了增大WLAN通信覆盖区域，需要部署大量的AP。然而 无论2. 4G频段还是5G频段，可提供的正交信道往往是有限的，在密集部署的AP环境中，许 多AP工作在同一信道是不可避免的。工作在同一信道的AP，它们之间在数据传输过程中会 产生干扰，从而影响整个WLAN系统的吞吐量，使得WLAN系统性能降低。目前，许多信道分 配方法只是单纯地考虑了如何降低接入点之间干扰。但很少从WLAN的MAC层使用CSMA/CA 协议竞争信道特性及WLAN整个网络的运行机制上，考虑如何提高WLAN的网络吞吐量。 而人工蜂群算法是通过模拟蜜蜂寻蜜行为而提出的一种群智能优化方法。算法中 种群的各个个体寻找的蜜源代表一个可行解，蜜源的蜂蜜含量及远近程度代表解的质量。 该算法具有低复杂度等特点，目前在许多优化问题中都取得了成功应用。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有技术存在的不足之处，提出了一种基于人工蜂群算法的WLAN 信道分配方法，以期能为会产生干扰的接入点分配不同的信道，从而提高整个网络系统的 吞吐量以及系统的整体性能。 本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案： 本专利技术一种基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法，是应用于由N个接入点AP ={APi，AP 2，…，APi，…，APN}和一个控制中心AC所组成的WLAN网络中，APi表示第i个接 入点，1彡i彡N ;其特点是按如下步骤进行： 步骤1、数据采集： 所述N个接入点AP采集自身工作信道构成信道集合f =出，f2，…，匕，…，fN}及 其他接入点的接收信号强度指示构成信号强度指示集合R = {氏，R2，…，民，…，RN}，并发送 给所述控制中心AC A表示第i个接入点AP i自身的工作信道；R i表示第i个接入点AP #斤 扫描到的其他接入点的接收信号强度指示；并有尺…，表示第 i个接入点AP^扫描到的其他接入点中第j个接入点AP ,的接收信号强度指示i表示第 i个接入点APi所扫描到的其他接入点的个数；i辛j，1 < m N ; 步骤2、建立邻接关系矩阵Ad和干扰关系矩阵Id : 步骤2. 1、设定接收信号强度指示阈值0 ; 步骤2. 2、所述控制中心AC根据所接收的信号强度指示集合R，将第i个接入点 APi所扫描到的第j个接入点接收信号强度指示 <"与所述接收信号强度指示阈值0 进行比较，若< >/?，则令所述邻接关系矩阵Ad中第i行第j列的元素Adif 1，表示第i 个接入点APi与第j个接入点AP j是相邻的；否则，令Ad l j= 0 ;从而构建所述邻接关系矩阵 Ad ； 1 ^ j ^ N ； 步骤2. 3、所述控制中心AC根据所接收的信道集合f和所述邻接关系矩阵Ad，判 断第i个接入点APi的工作信道f i与第k个接入点AP k的工作信道f ,是否相同： 若相同，则判断第i行第k列的元素Adlk= 1是否成立，若成立，则令所述干扰关 系矩阵Id中第i行第k列的元素Idlk= 1，表示第i个接入点AP i与第k个接入点AP ,是 干扰关系；否则Idik= 0; 若不相同，则令Idlk= 0;从而构建所述干扰关系矩阵Id ;1彡k彡N; 步骤3、信道分配的判定： 步骤3. 1、设定吞吐量效用阈值巾'； 步骤3. 2、所述控制中心AC根据所述干扰关系矩阵Id和信道集合f，由理想CSMA 网络模型计算所述WLAN网络中第i个接入点吞吐量th i，从而获得所有接入点AP的 吞吐量{thi, th2,…，thi,…，thN}; 步骤3. 3、利用式（1)计算所述WLAN网络的归一化吞吐量效用伞：(!; 式（1)中，y表示凸函数，且二阶可导； 步骤3. 4、将所述WLAN网络的归一化吞吐量效用巾与所述吞吐量效用阈值伞' 进行比较，若巾 < 巾'，表示所述WLAN网络需要重新给所述N个接入点AP进行信道分配， 并执行步骤4;否则，表示不需要重新进行信道分配； 步骤4、基于人工蜂群算法的信道分配： 步骤4.1、参数定义： 定义迭代次数表示为Len、跟踪解连续变化次数的阈值表示为Limit、种群规模表 示为M、二次邻域搜索循环次数表示为U、正交信道集合表示为C、定义全局循环次数表示为 V，并初始化v = 1 ; 步骤4. 2、初始化M个解W x2,…，xp,…，xM}: 随机生成M个解{Xl，x2，…，xp，…，x M}中的第p个解Vxp表示第p种信道分配方 案，并有~= >，…，/⑷表示在第P个解xP中给第i个接入点AP j 配的工作信道，并从所述正交信道集合C中，随机选择一个正交信道获得，即e C , p = 1，2,…，M ;从而获得M个解{x1; x2,…，xp,…，xM}; 步骤4. 3、利用式⑵计算所述第p个解\的适应度函数值 ;从而得到所述 M个解所对应的适应度函数值)，炉(4?，炉)j;a) 式⑵中，表示在第p个解xp中第i个接入点AP i的吞吐量； 步骤4. 4、定义跟踪所述M个解{Xl，x2，…，xp，…，xM}变化的变量参数为队，1 2，… ，lp，…，，lp为第P个解X p变化的变量参数，并初始化第P个变量参数1 p= 〇 ; 步骤4. 5、定义所述M个解，…，xp,的邻域解集合为，…，Gp,… ，GM}，Gp为第p个解x p的邻域解集合，并初始化第p个邻域解集合值巧=0 ; 步骤4. 6、定义局部变量最优解为max f，并初始化所述局部变量最优解max f的 适应度函数值炉(max /) _= 0 ; 步骤4. 7、对所述第p个解xp进行第v次迭代的邻域操作，获得所述第p个解x。的 第v次迭代的邻域解;从而得到所述M个解{Xl，x2，…，xp，…，xM}所对应的第v次迭代 的邻域解(.矿1,才 >,…4?，私^卜 步骤4. 8、根据式（2)计算所述第p个解xp的第v次迭代的邻域解i；：1的适应度 函数值Mif);从而得到所述M个解{ Xl，x2，…，xp，…，xM}所对应的第v次迭代的邻域解 {才 1，if，…，? ?，-則的适应度函数值卜(才))，供(# )，…，供试…^ 判断机^) >供(.\)是否成立，若成立，则将#赋值给xp，将_；',)赋值给<#}， 令lp= 0 ;否则，将1 P+1赋值给lp; 步骤4.9、定义局部循环次数为11，较优解记为.^：);并初始化^ = 1; 步骤4. 10、从所述M个解{Xl，x2，…，xp，…，xM}中随机选择两个解，分别记为 和;并判断是否成立，若成立，则将赋值给m否则将 .f1赋值给;从而获得较优解#^ ; 步骤4. 11、对所述较优解进行邻域操作，获得所述较优解的邻域解 史1"，并将赋值给所述较优解xilt1的邻域解集合，从而更新所述较 优解所对应的邻域解集合; 步骤4. 12、将u+1的值赋给u，并判断u < U是否成立，若成立，则返回步骤4. 10 顺序执行；否则执行步骤4. 13 ; 步骤4. 13本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工蜂群算法的WLAN信道分配方法，是应用于由N个接入点AP＝{AP1,AP2,…,APi,…,APN}和一个控制中心AC所组成的WLAN网络中，APi表示第i个接入点，1≤i≤N；其特征是按如下步骤进行：步骤1、数据采集：所述N个接入点AP采集自身工作信道构成信道集合f＝{f1,f2,…,fi,…,fN}及其他接入点的接收信号强度指示构成信号强度指示集合R＝{R1,R2,…,Ri，…,RN}，并发送给所述控制中心AC；fi表示第i个接入点APi自身的工作信道；Ri表示第i个接入点APi所扫描到的其他接入点的接收信号强度指示；并有表示第i个接入点APi所扫描到的其他接入点中第j个接入点APj的接收信号强度指示；mi表示第i个接入点APi所扫描到的其他接入点的个数；i≠j，1≤mi≤N；步骤2、建立邻接关系矩阵Ad和干扰关系矩阵Id：步骤2.1、设定接收信号强度指示阈值β；步骤2.2、所述控制中心AC根据所接收的信号强度指示集合R，将第i个接入点APi所扫描到的第j个接入点APj的接收信号强度指示与所述接收信号强度指示阈值β进行比较，若则令所述邻接关系矩阵Ad中第i行第j列的元素Adij＝1，表示第i个接入点APi与第j个接入点APj是相邻的；否则，令Adij＝0；从而构建所述邻接关系矩阵Ad；1≤j≤N；步骤2.3、所述控制中心AC根据所接收的信道集合f和所述邻接关系矩阵Ad，判断第i个接入点APi的工作信道fi与第k个接入点APk的工作信道fk是否相同：若相同，则判断第i行第k列的元素Adik＝1是否成立，若成立，则令所述干扰关系矩阵Id中第i行第k列的元素Idik＝1，表示第i个接入点APi与第k个接入点APk是干扰关系；否则Idik＝0；若不相同，则令Idik＝0；从而构建所述干扰关系矩阵Id；1≤k≤N；步骤3、信道分配的判定：步骤3.1、设定吞吐量效用阈值φ′；步骤3.2、所述控制中心AC根据所述干扰关系矩阵Id和信道集合f，由理想CSMA网络模型计算所述WLAN网络中第i个接入点APi的吞吐量thi，从而获得所有接入点AP的吞吐量{th1,th2,…,thi,…,thN}；步骤3.3、利用式(1)计算所述WLAN网络的归一化吞吐量效用φ：φ=1NΣi=1Nμ(thi)---(1)]]>式(1)中，μ表示凸函数，且二阶可导；步骤3.4、将所述WLAN网络的归一化吞吐量效用φ与所述吞吐量效用阈值φ′进行比较，若φ＜φ′，表示所述WLAN网络需要重新给所述N个接入点AP进行信道分配，并执行步骤4；否则，表示不需要重新进行信道分配；步骤4、基于人工蜂群算法的信道分配：步骤4.1、参数定义：定义迭代次数表示为Len、跟踪解连续变化次数的阈值表示为Limit、种群规模表示为M、二次邻域搜索循环次数表示为U、正交信道集合表示为C、定义全局循环次数表示为v，并初始化v＝1；步骤4.2、初始化M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}：随机生成M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}中的第p个解xp，xp表示第p种信道分配方案，并有表示在第p个解xp中给第i个接入点APi分配的工作信道，并从所述正交信道集合C中，随机选择一个正交信道获得，即p＝1,2,…,M；从而获得M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}；步骤4.3、利用式(2)计算所述第p个解xp的适应度函数值从而得到所述M个解所对应的适应度函数值式(2)中，表示在第p个解xp中第i个接入点APi的吞吐量；步骤4.4、定义跟踪所述M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}变化的变量参数为{l1,l2,…,lp,…,lM}，lp为第p个解xp变化的变量参数，并初始化第p个变量参数lp＝0；步骤4.5、定义所述M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}的邻域解集合为{G1,G2,…,Gp,…,GM}，Gp为第p个解xp的邻域解集合，并初始化第p个邻域解集合值步骤4.6、定义局部变量最优解为maxf，并初始化所述局部变量最优解maxf的适应度函数值步骤4.7、对所述第p个解xp进行第v次迭代的邻域操作，获得所述第p个解xp的第v次迭代的邻域解从而得到所述M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}所对应的第v次迭代的邻域解{x~1(v),x~2(v),...,x~p(v),...,x~M(v)};]]>步骤4.8、根据式(2)计算所述第p个解xp的第v次迭代的邻域解的适应度函数值从而得到所述M个解{x1,x2,…,xp,…,xM}所对应的第v次迭代的邻域解的适应度函数值判断是否成立，若成立，则将赋值给xp，将赋值给令lp＝0；否则，将lp+1赋值给lp；步骤4.9、定义局部循环次数为u，较优解记为并初始化u＝1；步骤4.10、从所述M个解{x1,x2,…,xp...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：开彩红，肖瑶，彭敏，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34