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    基于干擾矩陣的高密WLAN場景下集中式功率控制*

    2016-04-06 00:20:15陳小坡高澤華北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院北京100876
    電訊技術(shù) 2016年2期
    關(guān)鍵詞:無線局域網(wǎng)

    王 薇,王 靜,陳小坡,高 峰,高澤華(北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,北京100876)

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    基于干擾矩陣的高密WLAN場景下集中式功率控制*

    王 薇**,王 靜,陳小坡,高 峰,高澤華
    (北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,北京100876)

    Foundation Item:Huawei Innovation Research Program(YB2014030048);The Director Fund of Laboratory of Network System Architecture and Convergence(2014BKL-NSAC-ZJ-09)

    **通信作者:ixiaoxi13@163. com Corresponding author:ixiaoxi13@163. com

    摘 要:針對高密無線局域網(wǎng)(WLAN)場景中系統(tǒng)干擾嚴(yán)重導(dǎo)致吞吐量降低的問題,提出了一種集中式動態(tài)發(fā)射功率控制算法(CDTPC)。接入控制器(AC)依據(jù)接入點(diǎn)(AP)定時上報的信道掃描報告和鄰居報告建立干擾矩陣,通過分析干擾矩陣確定干擾源AP集和覆蓋漏洞AP集,并對干擾源AP和覆蓋漏洞AP進(jìn)行動態(tài)功率控制,在保障覆蓋的情況下減小WLAN系統(tǒng)內(nèi)干擾、提高網(wǎng)絡(luò)整體吞吐量。仿真表明:在高密WLAN場景中,使用CDTPC算法進(jìn)行功率控制前后各AP吞吐對量均有所提高,系統(tǒng)整體吞吐量提高了41. 5%。

    關(guān)鍵詞:無線局域網(wǎng);集中式功率控制;干擾矩陣;高密部署

    1 引 言

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求不斷提升,以IEEE 802. 11協(xié)議[1]為基礎(chǔ)的無線局域網(wǎng)(Wireless Local Access Network,WLAN)得到了廣泛部署。在大會議室、體育館、金融交易大廳等高密場景中,大量終端設(shè)備集中在一個特定區(qū)域內(nèi)。因此,必須高密度地部署接入點(diǎn)(Access Point,AP),以解決容量問題。

    在普通場景下,AP布放以最大化覆蓋范圍為目標(biāo),其限制因素通常為無線傳輸損耗;而高密場景下,需要提供更高的容量,AP間距大大縮短,主要限制因素由無線傳輸損耗轉(zhuǎn)變?yōu)锳P間干擾。因此,通過調(diào)整AP的發(fā)射功率來控制其覆蓋范圍,從而減小系統(tǒng)干擾,已成為高密WLAN覆蓋的一個研究課題。

    文獻(xiàn)[2]利用發(fā)送確認(rèn)( Acknowledgement, ACK)信息,引入效率因子和加權(quán)因子,使移動終端根據(jù)信道環(huán)境自適應(yīng)地調(diào)整發(fā)射功率。文獻(xiàn)[3]利用請求發(fā)送/允許發(fā)送(Request to Send/ Clear to Send,RTS/ CTS)信息估計路徑損耗,通過給定系統(tǒng)誤碼率(Bit Error Rate,BER)要求下,不同調(diào)制方案與所需信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)之間存在一定對應(yīng)關(guān)系的特點(diǎn),利用所定義的功率效率來控制移動終端的發(fā)射功率。文獻(xiàn)[4]以丟包率和平均時延定義信道質(zhì)量公式,并根據(jù)信道的自身干擾情況,自適應(yīng)地優(yōu)化算法參數(shù),動態(tài)控制AP發(fā)射功率。文獻(xiàn)[5]提出了一種將傳輸功率控制與空閑信道評估(Clear Channel Assessment,CCA)閾值調(diào)節(jié)結(jié)合起來的功率控制算法。文獻(xiàn)[6]在滿足一定的傳輸延遲的條件下,通過功率控制來實現(xiàn)最小化網(wǎng)絡(luò)總能量消耗。文獻(xiàn)[7]中提出了一種改進(jìn)的低能耗MAC協(xié)議,即PCCA(Power Control and Collision A-voidance)協(xié)議,通過接收節(jié)點(diǎn)計算發(fā)送節(jié)點(diǎn)所需的最佳發(fā)射功率,降低數(shù)據(jù)發(fā)送的能耗。

    現(xiàn)有算法在進(jìn)行功率控制時不能定位干擾源AP,也未區(qū)分重點(diǎn)干擾源AP。為了能夠快速地定位干擾源AP,本文提出了一種基于干擾矩陣的集中式動態(tài)功率控制(Centralized Dynamic Transmit Power Control,CDTPC)算法。在該方案中,接入控制器(Access Control,AC)通過分析AP上報的信息生成干擾矩陣,迅速地定位干擾源AP,對其進(jìn)行功率控制。仿真表明:在高密場景下,該算法能較大幅度提高網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量。

    2 集中式動態(tài)功率控制算法

    2. 1 算法基礎(chǔ)

    CDTPC算法適用于瘦AP加AC的組網(wǎng)模式, 由AC對AP進(jìn)行集中管理,其組網(wǎng)模式如圖1所示。

    圖1 CDTPC適用的組網(wǎng)模式Fig. 1 Networking mode for CDTPC

    無線接入點(diǎn)的控制和配置協(xié)議(Control and Provisioning of Wireless Access Points,CAPWAP)[8-9]定義了AP與AC間的通信方式,為實現(xiàn)兩者之間的互通性提供了一個通用的封裝和傳輸機(jī)制。根據(jù)CAPWAP協(xié)議特性,初始功率控制簡單地將AP發(fā)射功率設(shè)置為最大,盡量增加信號的覆蓋范圍;然后,AP定期上報測量報告,觸發(fā)下一步的功率控制算法。

    2. 1. 1 AP與AC交互過程

    AP上線后發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)至AC,然后由AP向AC發(fā)送配置狀態(tài)請求(Configuration Status Request)報文, AC向AP回復(fù)配置狀態(tài)回應(yīng)(Configuration Status Response)報文,完成對AP初始上電功率的配置。其中,發(fā)射功率配置信息包含在IEEE 802. 11 Tx Power消息元素中,初始化時將功率設(shè)置為最大,以增加信號覆蓋范圍,其報文交互流程如圖2所示。

    圖2 AP初始化過程的報文交互Fig. 2 Packet switching in AP initialization process

    初始化功率控制完成后,AP定期向AC上報信道掃描報告,AC在AP第一次上報信道掃描報告后對AP完成信道分配,CDTPC算法假定信道分配已完成,只研究功率控制部分。隨后,根據(jù)AP定期上報的測量報告,觸發(fā)下一步功率控制算法。

    AP周期性地進(jìn)行信道質(zhì)量掃描,并將測量報告通過事件請求(AP Event Request)報文發(fā)送給AC, AC回復(fù)事件回應(yīng)(AP Event Response)報文給AP后再下發(fā)配置更新請求(Configuration Update Request)報文,將工作信道、發(fā)射功率等配置信息下發(fā)給AP,此時下發(fā)的功率仍然為最大功率,AP回復(fù)配置更新回應(yīng)(Configuration Update Response)報文后,完成這個AP狀態(tài)的初始配置。自此,功率控制算法初始功率控制過程結(jié)束,開始進(jìn)入周期性的正常功率控制階段。

    正常功率控制階段AP周期性地上報信道質(zhì)量掃描報告以及鄰居報告[8]。CAPWAP協(xié)議中規(guī)定兩次信道質(zhì)量掃描報告及鄰居報告上報的時間間隔默認(rèn)為120 s,其報文交互流程如圖3所示。

    圖3 信道掃描報文交互Fig. 3 Packet switching in channel scanning

    2. 1. 2 信道掃描機(jī)制

    在正常的工作模式下,AP進(jìn)行掃描需要依賴于3個參數(shù),即工作信道服務(wù)時間和工作信道掃描時間、非工作信道掃描時間。整個過程是:AP在工作信道上提供報文收發(fā)服務(wù),時長為工作信道服務(wù)時間,然后掃描當(dāng)前工作信道,時長為工作信道掃描時間,重新在工作信道上提供接入服務(wù);離開當(dāng)前工作信道,掃描下一個信道,時長為非工作信道掃描時間,重新在工作信道上提供接入服務(wù);再次離開當(dāng)前工作信道,掃描下下一個信道。依此循環(huán),直到掃描完所有的信道。信道掃描過程如圖4所示。

    圖4 信道掃描過程Fig. 4 Process of channel scanning

    在掃描期間,AP周期性地上報RRM測量結(jié)果,并通過AP Event Request報文向AC報告各個信道的掃描結(jié)果以及鄰居AP掃描結(jié)果,結(jié)果包含在信道質(zhì)量掃描報告和鄰居AP報告[9]中。

    2. 1. 3 建立干擾情況信息表

    CDTPC算法通過獲取AP向AC上報的信道掃描報告來收集信息。在信道質(zhì)量掃描報告中可以獲取該AP工作的信道號、信道測量時長、監(jiān)聽到報文的平均信號強(qiáng)度、該信道的平均噪聲以及干擾情況等信息。通過鄰居報告可以獲得鄰居AP的編號、其工作信道號、平均信號強(qiáng)度以及該鄰居作為AP的占用權(quán)值等信息。AC對這些信息集中處理,評估各個AP周圍的信道狀況,完成信道信息的收集。

    由AP上報的信道質(zhì)量掃描報告和鄰居報告經(jīng)過AC分析整合后可得到干擾情況信息表[10],如表1所示。

    表1 干擾情況信息Tab. 1 Interference information

    在AP的鄰居報告中,Mean RSSI表示當(dāng)前AP檢測到鄰居AP的平均信號強(qiáng)度。以AP1的干擾情況表為例,在AC進(jìn)行分析整合的過程中,會將AP2的鄰居報告中接收到AP1的平均信號強(qiáng)度復(fù)制到AP1的干擾情況信息表中,表示AP1發(fā)出的信號在AP2端接收到的信號強(qiáng)度,在CDTPC算法中以該信號強(qiáng)度作為AP1對AP2的干擾值。

    2. 2 干擾矩陣的建立及參數(shù)定義

    CDTPC算法相比于文獻(xiàn)[2-7]中所提算法的優(yōu)勢在于其可以準(zhǔn)確快速地定位干擾源AP,然后對其進(jìn)行功率控制,以達(dá)到迅速降低系統(tǒng)內(nèi)干擾的目的,而不是去檢測受到嚴(yán)重干擾的AP。定位干擾源AP的主要依據(jù)為AC根據(jù)干擾情況信息表所建立的干擾矩陣。AC從干擾情況信息表中提取出當(dāng)前AP對鄰居AP產(chǎn)生的干擾值,并以矩陣的形式進(jìn)行存儲,建立起干擾矩陣I,如式(1)所示:

    式中:矩陣元素Iij表示APi對APj所產(chǎn)生的干擾;對角線上各元素表示AP對自身干擾,可令I(lǐng)ij= 0(當(dāng)i=j時)。

    在CDTPC算法中定義了如下幾個參數(shù)。

    Imin最小干擾門限,CDTPC算法中將此門限作為判斷相鄰兩AP間是否存在覆蓋漏洞的標(biāo)準(zhǔn)。為了保證良好覆蓋,要求在覆蓋區(qū)域內(nèi)任意點(diǎn)的信號強(qiáng)度均大于接收端靈敏度,即在AP覆蓋邊緣檢測到周圍AP的信號強(qiáng)度需大于此值。依據(jù)傳播模型[11]可計算出在滿足此條件時當(dāng)前AP收到鄰居AP的信號強(qiáng)度,并以該強(qiáng)度作為最小干擾門限。

    Imax最大干擾門限,為了避免AP間同頻干擾,AP間互相可見信號強(qiáng)度的最大值,CDTPC算法中將其作為檢測干擾的標(biāo)準(zhǔn)。

    Zi干擾矩陣中第i行所有數(shù)值相加的和,表示APi對鄰居AP產(chǎn)生的所有干擾的總和,即

    N 表示接入當(dāng)前AC的AP總數(shù)。

    n 表示干擾矩陣每一行中大于最大干擾門限的數(shù)值有n個。

    m 表示干擾矩陣每一行中大于最小干擾門限且小于最大干擾門限的數(shù)值有m個。

    干擾源AP集 當(dāng)n≥2時,表示該AP對周圍至少兩個AP產(chǎn)生了干擾,考慮實際中AP在部署時會存在兩種情形:一是長廊型,即各個AP成一字型排開,這種情況常見于道路、樓道等,該情形下每個AP周圍存在兩個AP,若當(dāng)前AP對周圍兩個AP均產(chǎn)生了干擾,則需降低其發(fā)射功率以減小干擾;二是平鋪型,即各個AP平鋪在一個平面中,這種情況常見于會議大廳、體育場等,該情形下每個AP周圍最近的AP至少有3個,若AP對其周圍3個AP均產(chǎn)生了干擾,則需降低其發(fā)射功率以減小干擾,若AP對其周圍兩個AP產(chǎn)生了干擾,也可認(rèn)為此AP對周圍部分AP產(chǎn)生了干擾,需降低其發(fā)射功率以減小干擾。綜合考慮上述兩種情況,故將干擾矩陣中所有n≥2的行所對應(yīng)的AP組成的集合定義為干擾源AP集,AC負(fù)責(zé)維持并更新干擾源AP集。

    覆蓋漏洞AP集 當(dāng)n=0且m≤2時,表示該AP和周圍AP之間存在覆蓋漏洞,需要增加發(fā)射功率來增強(qiáng)覆蓋。綜合考慮上述長廊型和平鋪型兩種情形,將干擾矩陣中所有n=0且m≤2的行所對應(yīng)的AP組成的集合定義為覆蓋漏洞AP集,AC負(fù)責(zé)維持并更新覆蓋漏洞AP集。

    2. 3 CDTPC算法流程

    功率控制算法執(zhí)行前需要維護(hù)相關(guān)的信息,包括干擾情況信息表、干擾矩陣、干擾源AP集以及覆蓋漏洞AP集。干擾情況信息表是以單個AP為單位構(gòu)建的,通過各個AP定期上報測量報告,對每個表進(jìn)行及時更新維護(hù);其余3個是以AC為單位進(jìn)行構(gòu)建,由AC對AP上報的測量報告進(jìn)行分析計算得來,其構(gòu)建方法詳見2. 2節(jié)。

    CDTPC算法中將AP的發(fā)射功率分為3個等級,分別為20 dBm、17 dBm、14 dBm[12]。在該算法中由AC對AP進(jìn)行功率控制,使其在這3個等級之間選擇較優(yōu)的發(fā)射功率進(jìn)行切換。初始功率控制為整個算法的初始化,其簡單地將AP的發(fā)射功率設(shè)定為最大值。

    CDTPC算法的流程圖如圖5所示。

    圖5 CDTPC算法流程圖Fig. 5 CDTPC algorithm flowchart

    CDTPC算法的處理過程如下:

    (1)AP上電時對發(fā)射功率進(jìn)行初始化,集中式動態(tài)功率控制算法中將初始功率設(shè)置為最大發(fā)射功率,默認(rèn)為20 dBm,轉(zhuǎn)至步驟2;

    (2)AP定期向AC上報信道掃描報告以及鄰居報告,默認(rèn)兩次上報的時間間隔采用CAPWAP協(xié)議中的默認(rèn)值120 s;AC根據(jù)AP上報的信道掃描報告以及鄰居報告來建立并維護(hù)AP間干擾情況信息表、干擾矩陣、干擾源AP集以及覆蓋漏洞AP集,為功率調(diào)整提供依據(jù),其具體構(gòu)建方法詳見2. 1和2. 2 節(jié),完成信息收集與整理后轉(zhuǎn)至步驟3;

    (3)判斷干擾源AP集是否為空,若是則直接轉(zhuǎn)至步驟4,否則,選取其中Zi最大的一行所對應(yīng)的AP,將其發(fā)射功率降低一個等級后轉(zhuǎn)至步驟4;

    (4)判斷覆蓋漏洞AP集是否為空,若是則返回步驟2進(jìn)入下一個循環(huán),否則,選取其中Zi最小的一行所對應(yīng)的AP,將其發(fā)射功率升高一個等級后返回步驟2,進(jìn)入下一個循環(huán)。

    3 算法仿真

    為了驗證算法的有效性,利用NS-2. 35平臺進(jìn)行了以IEEE 802. 11b為標(biāo)準(zhǔn)的高密WLAN網(wǎng)絡(luò)下CDTPC算法的仿真。仿真場景為在50 m×50 m的區(qū)域中均勻部署5個AP,其密度為AP/500 m2,符合目前業(yè)界以AP密度超過AP/225~500 m2的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)定義的高密場景。每個AP周圍隨機(jī)分布3個站點(diǎn),各AP工作在同一信道。仿真場景參數(shù)配置如表2所示。

    表2 仿真參數(shù)配置Tab. 2 Simulation parameter setting

    在任意覆蓋區(qū)域內(nèi)檢測到的信號強(qiáng)度大于-75 dBm時,可認(rèn)為是覆蓋情況良好,即無覆蓋漏洞。采用文獻(xiàn)[11]中的傳播模型可計算得,在當(dāng)前AP覆蓋邊緣檢測到鄰居AP的信號大于-75 dBm 時,當(dāng)前AP所接收到鄰居AP的信號強(qiáng)度為-83 dBm,即只有當(dāng)前AP接收到鄰居AP的信號強(qiáng)度大于-83 dBm時才滿足兩個AP之間沒有覆蓋漏洞,故在對CDTPC算法的仿真中將最小干擾門限設(shè)定為-83 dBm。參考現(xiàn)有WLAN工程驗收標(biāo)準(zhǔn)中為了避免AP間同頻干擾,要求AP互相可見信號強(qiáng)度保持在-80 dBm以下這一規(guī)定,在對CDTPC算法仿真中將最大干擾門限設(shè)定為-80 dBm,作為干擾檢測標(biāo)準(zhǔn)。

    在仿真中,分別對進(jìn)行CDTPC之前和之后的各個AP的吞吐量進(jìn)行了統(tǒng)計,并通過改變網(wǎng)絡(luò)負(fù)載來對網(wǎng)絡(luò)的整體吞吐量進(jìn)行仿真,驗證不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載條件下CDTPC算法的有效性。仿真結(jié)果如圖6和圖7所示。

    圖6 CDTPC算法執(zhí)行前后各AP吞吐量對比Fig. 6 Throughput of each AP before and after CDTPC

    圖7 系統(tǒng)吞吐量隨網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化圖Fig. 7 System throughput vs. the network load

    仿真結(jié)果表明,CDTPC算法能有效提高高密場景下系統(tǒng)的整體吞吐量。由圖6可以看出,在對干擾源AP進(jìn)行功率控制之后,由于系統(tǒng)內(nèi)干擾減小,各個AP的吞吐量均有所提高,單個AP吞吐量最大可提高56. 4%,最小也提高了20. 2%,系統(tǒng)整體吞吐量提高了41. 5%,相對于同樣以吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)的文獻(xiàn)[4]中所提TPC算法,進(jìn)行功率控制前后吞吐量的提高約增加了5%。由圖7中實際吞吐量趨于平穩(wěn)的部分可以看出,在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較大的場景下,相比進(jìn)行CDTPC算法之前,網(wǎng)絡(luò)總體吞吐量大約提升40%。從圖7中吞吐量的變化趨勢可以看出隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的增大,CDTPC執(zhí)行后系統(tǒng)的吞吐量有更明顯的提升。可見,在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載大的場景下, CDTPC能夠發(fā)揮出更大的優(yōu)勢。

    為了驗證CDTPC算法在不同AP密度場景下的有效性,在上述仿真參數(shù)不變的情況下,通過減小仿真區(qū)域面積,對AP密度不同的場景進(jìn)行仿真。分別設(shè)定仿真區(qū)域為50 m×50 m、45 m×45 m、40 m ×40 m、35 m×35 m,對各場景開啟功率控制前后AP的吞吐量進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖8所示。圖8表明,在不同AP密度下,CDTPC算法均有效。

    圖8 不同密度下CDTPC算法執(zhí)行前后AP平均吞吐量Fig. 8 Average throughput of AP before vs. after CDTPC with different densities

    4 結(jié)束語

    在高密度WLAN場景下,AP之間的干擾成為限制系統(tǒng)容量的主要因素。CDTPC算法通過分析AP上報的掃描報告和鄰居AP報告建立干擾矩陣,然后對干擾矩陣進(jìn)行分析計算以快速定位干擾源AP和覆蓋漏洞AP,通過動態(tài)功率控制,在保障覆蓋的情況下減小高密WLAN場景下系統(tǒng)內(nèi)干擾。對算法的仿真證明,CDTPC算法能有效提高高密WLAN場景下系統(tǒng)的整體吞吐量。對不同AP密度場景的仿真可以證明,CDTPC算法在不同場景中均可有效提高系統(tǒng)的整體吞吐量,可見該算法具有普遍適用性。與文獻(xiàn)[2-7]中算法不同,文獻(xiàn)中算法為檢測受到干擾嚴(yán)重的AP,對其進(jìn)行功率控制,而CDTPC算法通過建立干擾情況信息表和干擾矩陣來迅速準(zhǔn)確的定位干擾源AP和覆蓋漏洞AP,并對其進(jìn)行功率控制??紤]到目前數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求不斷提升,AP大量部署,且高密WLAN場景中存在系統(tǒng)干擾嚴(yán)重導(dǎo)致吞吐量降低的問題,故該算法在實際應(yīng)用中具有重要意義。在下一步工作中,可將系統(tǒng)的功耗作為優(yōu)化目標(biāo)之一,研究如何在提高系統(tǒng)整體吞吐量的同時降低系統(tǒng)功耗。

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    王 薇(1992—),女,河北滄州人,碩士研究生,主要研究方向為無線局域網(wǎng);

    WANG Wei was born in Cangzhou,Hebei Province, in 1992. She is now a graduate student. Her research direction is WLAN.

    Email:ixiaoxi13@163. com

    王 靜(1991—),女,河南許昌人,碩士研究生,主要研究方向為下一代無線局域網(wǎng)、移動通信;

    WANG Jing was born in Xuchang, Henan Province, in 1991. She is now a graduate student. Her research concerns next generation WLAN and mobile communication.

    陳小坡(1991—),男,江蘇徐州人,碩士研究生,主要研究方向為無線通信;

    CHEN Xiaopo was born in Xuzhou, Jiangsu Province, in 1991. He is now a graduate student. His research direction is wireless communication.

    高 峰(1982—),男,黑龍江齊齊哈爾人,2010年于北京郵電大學(xué)獲博士學(xué)位,主要研究方向為移動通信與無線寬帶技術(shù);

    GAO Feng was born in Qiqihaer,Heilongjiang Province,in 1982. He received the Ph. D. degree from Beijing University of Posts and Telecommunications in 2010. His research concerns mobile communication and wireless wideband technology.

    高澤華(1971—),男,山東臨沂人,博士,副教授,主要研究方向為移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)。

    GAO Zehua was born in Linyi,Shandong Province,in 1971. He is now an associate professor with the Ph. D. degree. His research concerns mobile communication,Internet of Things,mobile Internet.

    Centralized Transmit Power Control Based on Interference Matrix in High-density WLAN Environment

    WANG Wei,WANG Jing,CHEN Xiaopo,GAO Feng,GAO Zehua
    (School of Information and Communication Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)

    Abstract:In view of the widespread interference problem in high-density Wireless Local Area Network (WLAN) which may reduce throughput,a centralized transmit power control algorithm called Centralized Dynamic Transmit Power Control(CDTPC) is proposed. Access point(AP) is managed centrally by access control(AC). AP regularly reports the channel scan report and neighbor AP report to AC. AC establishes the interference matrix according to the information reported by AP. AC will analyze the interference matrix to find out the AP which produces interference to others and which has less signal coverage than it should have. Then,AC will control the power of that AP in order to reduce interference and improve the system capacity. The result of simulation indicates that the algorithm can improve the total throughput in highdensity WLAN environment. The total throughput improved about 41. 5%.

    Key words:wireless local area network;centralized transmit power control;interference matrix;high-density deployment

    doi:10. 3969/ j. issn. 1001-893x. 2016. 02. 017引用格式:宋曉敏,趙紅東,盧俏,等.霧霾天氣下降質(zhì)圖像的清晰化處理[J].電訊技術(shù),2016,56(2):208 -211. [SONG Xiaomin,ZHAO Hongdong,LU Qiao,et al. Clearness processing of haze-degraded images[J]. Telecommunication Engineering,2016,56(2):208-211. ]

    作者簡介:

    中圖分類號:TN929. 5

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1001-893X(2016)02-0201-07

    基金項目:華為公司創(chuàng)新研究計劃項目(YB2014030048);2014年網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建與融合北京市重點(diǎn)實驗室主任基金項目(2014BKLNSAC-ZJ-09)

    *收稿日期:2015-07-13;修回日期:2015-10-13 Received date:2015-07-13;Revised date:2015-10-13

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