動態(tài)刪除回歸的周期型頻率選擇算法

武警內(nèi)蒙古總隊司令部通信網(wǎng)絡管理中心　喬　浩

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動態(tài)刪除回歸的周期型頻率選擇算法

武警內(nèi)蒙古總隊司令部通信網(wǎng)絡管理中心喬浩

【摘要】文章為提高動態(tài)頻率選擇算法的保密性和頻譜利用率，提出了一種動態(tài)刪除回歸的周期頻率選擇算法。算法在現(xiàn)有動態(tài)頻率選擇算法的基礎上，將“跳頻”與“跳時”相結(jié)合，利用RS序列生成初始頻率集合，根據(jù)當前信道狀態(tài)，采取刪除回歸機制形成頻率變換序列，以廣播的形式，周期性下發(fā)信道切換消息完成動態(tài)頻率選擇，實現(xiàn)類似慢跳頻功能，有效避免干擾同時，提高復雜電磁環(huán)境下的可靠性。仿真實驗表明，相比于現(xiàn)有的動態(tài)頻率算法，動態(tài)刪除回歸的周期頻率選擇算法頻譜利用率更高，抗強干擾能力突出。

【關鍵詞】動態(tài)頻率選擇；抗干擾；刪除回歸機制；OPNET

0　引言

進入21世紀以來，無線網(wǎng)絡呈現(xiàn)爆炸性增長，出現(xiàn)了越來越多的無線網(wǎng)絡標準，過多的標準工作在同一頻段上不可避免地帶來了干擾的問題，隨之而來的網(wǎng)絡竊聽、攻擊事件也日益增多，抗干擾和網(wǎng)絡安全的研究成為了重點。廣泛應用在IEEE 802.11[1]和HiperLAN[2]等無線網(wǎng)絡中的動態(tài)頻率選擇算法(DFS)算法，可以自適應地調(diào)整頻率躲避干擾，是一種提高抗干擾性能的有效方法。

國內(nèi)外許多學者對DFS算法進行了廣泛研究，文獻[3]提出了一種基于干擾濾波值的長期衡量算法，主要應用在HiperLAN/2網(wǎng)絡，能夠快速的判決干擾，但是頻率重選率高，系統(tǒng)性能受限。文獻[4]利用鏈路LCH包的CIR0與RSS0兩個參數(shù)更新工作信道集合,并針對文獻[3]頻率重選率高的問題，引入了二次判別機制，減少了頻率重選的次數(shù)，提高了判斷的準確性，所以與長期衡量算法相比，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)干擾的時間明顯縮減。文獻[5]在考慮物理層干擾的前提下，為有效提升業(yè)務傳輸效率和網(wǎng)絡容量，利用凸優(yōu)化理論以吞吐量最優(yōu)為目標聯(lián)合進行優(yōu)化，選擇最佳工作信道。文獻[6]在原有DFS算法基礎上，引入模擬退火算法，系統(tǒng)整體性能得到優(yōu)化。文獻[3-5]中對動態(tài)頻率選擇算法的研究重點主要是集中在好頻率的判決方法上，僅僅是發(fā)現(xiàn)干擾，躲避干擾，并沒有針對系統(tǒng)整體性能進行優(yōu)化。文獻[6]雖然優(yōu)化了系統(tǒng)整體性能，但是其算法復雜度高。

上述動態(tài)頻率選擇算法的研究主要集中在抗干擾問題上，并沒有針對網(wǎng)絡的保密安全問題提出具體解決方案，而且在頻率資源有限的情況下，單一的頻率更新機制浪費了大量的頻率資源。現(xiàn)有動態(tài)頻率選擇算法利用周期性頻道質(zhì)量掃描將可用的頻率分為“好”、“壞”兩類，當發(fā)送方發(fā)現(xiàn)當前使用頻率是“壞”頻率時，直接將其刪除，并從“好”頻率集合中隨機選擇一個“好”頻率代替。然而實際通信環(huán)境下，頻率的狀態(tài)可能隨時間不斷變化，系統(tǒng)將當前時刻的“壞”頻率刪除時，下一時刻前面的“壞”頻率可能已變?yōu)椤昂谩鳖l率，實際使用的“好”頻率數(shù)目將會越來越少，系統(tǒng)必須重新掃描整個信道，然而重新掃描整個信道將花費大量的時間，尤其是在干擾較大或頻率狀態(tài)變化較快的情況下，系統(tǒng)不得不頻繁掃描信道，系統(tǒng)吞吐量損失嚴重，因此這種方法僅僅適用于頻率狀態(tài)相當穩(wěn)定的情況。

為提高算法在強干擾環(huán)境下的適用性，本文提出一種動態(tài)刪除回歸的周期型頻率選擇算法，算法將“跳頻”與“跳時”相結(jié)合，網(wǎng)絡中心控制節(jié)點首先生成RS頻率序列，并根據(jù)信道質(zhì)量情況，形成頻率變換序列，之后周期性下發(fā)信道切換廣播幀進行動態(tài)頻率選擇，實現(xiàn)了一種類似慢跳頻的過程，同時在頻率更新方面，在原有算法刪除機制的基礎上引入了回歸機制，將“壞”頻率周期性的回歸至“好”頻率集合，進一步提高頻譜的利用率。

1　算法流程

算法過程（如圖1所示）按照時間順序可分為三個階段：初始化階段、準備階段、運行階段、更新階段。各階段具體過程如下：

1）初始化階段，網(wǎng)絡內(nèi)普通節(jié)點向控制節(jié)點發(fā)送入網(wǎng)請求，控制節(jié)點根據(jù)普通節(jié)點的入網(wǎng)請求，關聯(lián)相關普通節(jié)點并記錄所有已入網(wǎng)節(jié)點信息；控制節(jié)點掃描所有可用信道，根據(jù)可用信道數(shù)目N，生成相應周期的RS序列，形成初始好頻率集合fg和初始壞頻率集合fb，初始階段fg為全部可用信道，fb為空集。

圖1　算法流程

2）準備階段，控制節(jié)點利用RS序列生成頻率變化序列，并刪除f∈fb，初始化階段由于fb為空集，因此不對頻率變換表進行刪除處理，進入運行階段。

3）運行階段：控制節(jié)點網(wǎng)絡間隔Tdfs時長進行一次頻率變換，變換周期內(nèi)，每Tdfs/m時長利用信道切換預告幀向普通節(jié)點發(fā)送信道切換聲明信息元素，普通節(jié)點只要在頻率變換之前收到通告信息，就會在下一個頻率變換時刻按照預告頻率表進行頻率切換。

4）更新階段：初始階段之后，控制節(jié)點在頻率變換周期內(nèi)，統(tǒng)計關聯(lián)普通節(jié)點的傳輸丟包率，若丟包率大于門限值則將當前頻率f從好頻率表fg中移除，加入壞頻率集合fb?？刂乒?jié)點下一個RS序列周期前，根據(jù)好頻率集合fg和壞頻率集合fb，采取刪除回歸機制，更新頻率變換表，進入運行階段。

2　頻率刪除回歸機制

本文提出的頻率回歸刪除機制是在對“壞”頻率刪除的基礎上，通過周期性的引入狀態(tài)發(fā)生改變的部分“壞”頻率，保證足夠的“好”頻率數(shù)目，提高資源利用率?；舅悸肥窃诋斍靶蛄兄芷诮Y(jié)束時刻，綜合考慮當前序列周期前的“壞”頻率集合中“壞”頻率的轉(zhuǎn)換成功地可能性和轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)，將部分“壞”頻率引入下一序列周期，如果該“壞”頻率在下一序列周期被判決為“好”頻率，下一序列周期結(jié)束時則回歸至“好”頻率集合；如果被引入的“壞”頻率在下一序列周期仍然被判決為“壞”頻率，則令頻率轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)m+1，增加其回歸周期長度，即減少其回歸機會，這樣能夠防止某些“壞”頻率反復被調(diào)度造成不必要的資源浪費。

首先定義頻率f的狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)來表示轉(zhuǎn)換成功地可能性，

α=n/N0

式中，n為該頻率周期內(nèi)成功傳輸?shù)姆纸M數(shù)量，N0為頻率周期內(nèi)傳送的總分組數(shù)。α直接反映了頻率f在頻率周期內(nèi)的質(zhì)量，“壞”頻率集合中，頻率fb的質(zhì)量越高，意味著其轉(zhuǎn)換為“好”頻率的概率越大，反之越小。

頻率f的轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)為m，表示頻率f∈fb被調(diào)用后未成功轉(zhuǎn)換為好頻率的次數(shù)。

控制節(jié)點根據(jù)頻率狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)α以及轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)m對f∈fb進行排序形成頻率回歸參數(shù)表，如表1所示。

表1　頻率回歸參數(shù)

如表1所示，系統(tǒng)按照轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)m和狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)α對f∈fb排序，表中m0α2> …>αk，頻率轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)按照升序排列，相同轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)的頻率，按照狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)降序排列。那么，轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)小，且狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)大的頻率排序相對靠前，反之，轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)大，且狀態(tài)轉(zhuǎn)移系數(shù)小的頻率排序靠后。排序靠前意味著被調(diào)用的機會大，相反被調(diào)用的機會小，這樣就避免同一“壞”頻率反復被調(diào)用，增加了調(diào)用成功率，大大減少頻率質(zhì)量測試次數(shù)，同時保證跳頻序列中足夠的頻率數(shù)目。

假設當前序列周期結(jié)束時，k個頻率被判定為“壞”頻率，此時壞頻率集合fb中壞頻率數(shù)量為n，轉(zhuǎn)換失敗次數(shù)為m0的頻率數(shù)量p，為并按照表1排列，控制節(jié)點端刪除回歸機制如圖2所示：

圖2　刪除回歸機制

3　仿真實驗

仿真及結(jié)果分析：

利用Matlab軟件進行仿真，仿真環(huán)境設置在半徑3km的范圍內(nèi)，1個AP，10個CPE，采用PTMP模式，按照星型拓撲結(jié)構(gòu)分布，節(jié)點位置隨機分布；5個干擾源，位置服從泊松分布。

1）頻率變換間隔Tdfs對系統(tǒng)吞吐量影響

干擾源數(shù)量為5時，不同跳頻間隔下的平均吞吐量如圖3所示，隨著頻率變換間隔的增大，系統(tǒng)吞吐量先增大后減小，在300ms時，系統(tǒng)吞吐量達到最優(yōu)。頻率變換間隔越大，在單個頻點駐留的時間越長，干擾越嚴重，但是頻率變換間隔越小，系統(tǒng)頻率變換的速率越快，系統(tǒng)的損耗越大，因此算法的系統(tǒng)損耗與抗干擾性能之間存在這一定的制約關系，在干擾源數(shù)量一定的情況下，存在最佳頻率變換間隔使得系統(tǒng)吞吐量最優(yōu)。

圖3　不同跳頻間隔吞吐量對比

2）可用頻點數(shù)量N對系統(tǒng)吞吐量的影響

干擾源數(shù)量為5，頻率變換間隔為300ms，可用頻點數(shù)量N變化時，采用不同頻率更新機制的對比如圖4所示。當有足夠可用頻點頻點時，刪除替代機制的吞吐量略優(yōu)于刪除回歸機制，因為刪除回歸機制的復雜度高于刪除替代機制，而當可用頻點逐漸減少，干擾點對普通節(jié)點的干擾加劇，此時，刪除回歸機制的頻率資源利用率優(yōu)勢得以體現(xiàn)，系統(tǒng)吞吐量降幅明顯低于刪除替代機制。

圖4　不同頻點數(shù)目吞吐量對比Fig.4 Throughput comparison of different number of frequency points

4　結(jié)束語

本章針對強干擾環(huán)境下，現(xiàn)有動態(tài)頻率選擇算法性能下降，保密能力差的問題，提出了一種動態(tài)刪除回歸的頻率選擇算法，相比傳統(tǒng)的動態(tài)頻率選擇算法，算法的保密性能更強，頻譜利用率更高，對強干擾環(huán)境的適應能力更強。仿真實驗分析還進一步表明，通過調(diào)整頻率變換間隔等算法相關參數(shù)，可以實現(xiàn)吞吐量最大化。

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喬浩（1975—），陜西榆林人，現(xiàn)供職于武警內(nèi)蒙古總隊司令部通信網(wǎng)絡管理中心，研究方向：通信網(wǎng)絡。

作者簡介：