论文研究-一种多重信道感知的主动机制网络编码算法.pdf

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针对网络编码算法的能量开销大、解码出错率高等问题,提出一种多重信道感知的主动机制网络编码算法,该算法建立了系统模型来分析网络编码的工作方式,以最小化样本作为代价,采用多重信道感知的方法来检验中继节点的编码效果,使网络从中继节点的编码效果中进行学习,从而将源信息发送给编码效果较好的中继节点。为了减少解码出错率,算法采用了一种主动机制,该机制依据源节点的发射功率和源信息的大小来控制终端的解码出错率,提高网络解码能力。实验仿真对比结果表明,提出的网络编码算法能够有效控制网络编码的出错率,并能有效减少网络开销。
96 015,51(12) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 从而影响网络编码效率,这里采用多重信道感知的方 当源节点使用发送信息量大小为x1来检验中继节 法313,通过最小化样作为代价来感知中继节点的编点时,通过计算该源节点所付出的信息量代价和被选择 码效果,从而使网络从中继节点的编码效果中进行学的中继节点的编码效果,再利用式(12)求得综合代价 习,避开选择编码效果铰差的中继节点,工作流程如图1并与综合代价阈值T进行比较,当小于综合代价阈值 所示。 时,则该中继节点是编码效果较好的节点,源节点可以 源节点 将信息发送到该节点进行编译码。采用这种多重信道 检验信息 感知的方式,可以避开选择编码效果较差的中继节点。 中继节点 中继节点 22主动机制 ↓解码效果好 ↓解玛效果差 当中继节点将经过编码的信息传送到终端时,终端 较好中继点 较差中继点 开始进行解码,为了有效地控制解码岀错率,提高解码 源信息 能力,采用一种主动机制控制解码出镨率。假设中继节 被选择的中銖点 点n,将编码后的信息τ(n)传输到终端a,则解码岀错 图1多重信道感知流程框图 率为 假设有氵个源节点需要将信号发送到终端a,可选 的中继节点有x(z≥1)个,假设i个源节点都付出了1的 p(n,) n[(n )de T(n.)·C 信息量来检验中继节点的编码效果。用代价函数来表 示这i个源节点随机选择中继节点时所付出的信息量 (n),(m-1) (13) 代价 其中ω表示该终端的解码因子,代表该终端的解码能 L.T1 力,表示系统本身存在的下扰,会对解码性能造成 f(r1)= (8)定影响。 d(k)· 为了减少解码出错率,采用拉格朗日优化的方 有个源节点能够在这中继节点都选择到合适的法建立一个优化函数 中继节点的概率为 /p(a, )=15 m onm-d0-0m-DIIyc(nm)de 00 T(n p()=b (9) (n(n)·p(n-1) (14) 0 该优化函数使得解码岀错率的影响不仅仅取决于 当这个源节点都能选择到合适的中继节点时所中继节点编码后的信总(n),也与终端前一次的解码 付出的信息量代价为 出错率有关。 Q(k)., 为了最小化解码出错率,对公式(14)进行最小化, f(t)=k (10)这里引入公式(6),待到: ∑l(k) minp(n )=minI 再得到每个源节点选择合适的中继节点所需要付 出的平均信息代价为,根据平均信息代价和中继 Pk 节点的平均编码效果来设置中继节点选择阈值,这里已 经求得了平均信息代价,下面将求出屮继节点的平均编 p(n,-) (15) 码效果。 从公式上可以看出,为了最小化解码错误率,可以 ∑U(6) 通过控制源节点的发射功率,减小所发送的信息源的大 6(r1)= (11)小来实现。 σ表示加权因了,U(k)表示中继节点的编译码量大小。 求得了中继节点的平均编码效果x)和源节点所3实验结果及分析 付出的平均信息代价后,得到综合代价阈值T为 3.1仿真参数设置 (12) 实验用C++进行编程,在CPU为 ntel Core i5,主 T=6(x)+ 频3.3GHz,内存为2GB的PC机, Windows7系统平台下 文颖,陈眀,刘铮铮:一种多重信道感知的主动机制网络编码算法 2015,51(12) 9 进行模拟仿真,在实验中假设接收端为已知理想的信道以控制。可以看出,本文算法采用多重信道感知的方式 状态信息,网络的接收信号带宽为2Hz,传输信道的多来选择编码效果较好的屮继节点,对提高网络总体的编 普勒频移为10-411z,设置信源至中继和中继至终端的码效果来说起到了良好的作川。 距离都为100m,而信源至终端的距离为200m,系统的 图3表示在运行过程中,网络总的能量开销情况 帧长为2048bit。设置网络的源节点发射节点有20个,节省网络开销是延长网络通信寿命的重要方面,能量开 中继节点为100个,发送的信息数据包大小为3kb/s,信销越低,说明络通信寿命越长,该树络具有曳好的件 道丢失率为5%,算法的总运行吋问为3h。其他参数如能。从图中可以看出,随着运行时间的增长,三种算法 表1所示。 的网络总能量开销也会越来越大,其中能量开销最少的 表1树络参数设置 是本文所提出的多重信道感知的主动机制网络编码算 法,可以看出,在节省能量开销上,本文的算法具有一定 参数 数值 节点数量 100 优勢,在运行结束时(3h),本文的树络编码算法比ZYi 仿真范围 1000×1000 和 D Koutsonikolas的网络编码算法分别节省了90J和 通信半径/m 67J的能量。这是由于本文算法选择」能量成本代价最 仿真时间h 小的中继节点,使用能量消耗量更小的节点进行编码,从 最大数据速率Mb·s) 而有敚地控制网络总体能量的消耗量。虽然zYi的算 数据分组大小/KB 接收信号带宽Hz 法通过功率分配的方式来提高编效率,节点的能量消 系统的帧长bit 2048 耗上并没有得到铰好的控制。 Koutsonikolas的方法通 信道丢失率/% 过机会路山来进行高效的网络编码,通过减少数据传输 多普勒频移/Hz 10- 的能量消耗来节约网络的能量,但节能效果并不明显 32仿真结果及对比分析 ■本文算法 与文献[7]zYi等人提出的中断概率和最佳功率 400·乙Yi提出的算法 D Koutsonikolas提出的算法 分配的模拟网络编码算法和文献[8]中 D Koutsonikolas 等人提出的通过累计编码确认的高敚的网络编码为基 础的机会路由进行统一平台和同一参数下的仿真运行。 温 图2表示在源节点所发送的信息数据包的大小不 冋的情况下,成功编码的数据包占总数据包的比重,进 行该组实验的目的是为了验证算法成功编码的效果,当 100 3.0 比重越大,说明算法的编码效果越好。从图中可以看 运行时间/h 出,本文的多重信道感知的主动机制网络编码算法在数 图3网绪总能量开销情况 据包逐渐增长的情况下,编码成功夲的比重在逐渐降低, 图4表示在仿真过程中算法的解码出错率情况 但一直领先于zY和 D Koutsonikolas的网络编码算从图中可以看出,本文的网络编码算法的解码出错率 法,在数据包大小为10kb时,编码成功率达到了74%,相对ZYi和 D Koutsonikolas的网络编码算法更低, 而ZYi和 d Koutsonikolas的网络编码算法仅为6%在仿真结東时,出错率仅达到了16.5%左石,而zYi和 和69%,这是由于ZY的算法着重考虑了功率分配问 d Koutsonikola的网络编码算法的出错率都超过了20%, 题,却没有对网络编码的岀错率进行有效分析,而D这是由于本文算法采用了主动机制来控制解码出错率 Koutsonikolas的网络编程效率高,但并没有对出错率加达到降低解码出错率的目的。而ZY和 Koutsonikolas 0.90 0.30 0.88 本文算法 本文算法 0.86 zYi提出的算法 7.Vi提出的算法 画 D Koutsonikolas提出的算法 D Koutsorikolas提出的算法 0.82 0.80 0.78 0.76 0.74 0.70 0.68 0.64 6 10 1.0 1.5 2.53.0 数据包大小(kb·s-) 运行时间h 图2数据包成功编码所占比重 图4解码出错率情况 98 015,51(12) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 的算法在解码出错率的问题上:并没有进行分析和加以 层网络编码J哈尔滨工业大学学报,2013,45(9):12-16. 解决,因此算法的解码出错率较高。 [6]裴恒利,尚涛,刘建伟融合时间截和同态签名的安全络 编码方法[门通信学报,2013,34(4):28-35. 4结语 [7 Yi Z, Ju M C, Kim I M. Outage probability and optimum 本文提出了一种多重信道感知的主动札制网络编 power allocation for analog network coding[J.IEEE Trans 码算法,该算法旨在提高网络编码效率的同时,减少网 actions on Wireless Communications. 2011. 10(2): 407-412 络解码出错率以及网络的能量开销,更好地提升网络性8 Koutsonikolas D, Wang C C, Hu y C Efficient network coding-based opportunistic routing through cumulative 能。算法采用了多重信道感知的方法来选择编码效果 较好的屮继节点,避开选择编码效果较差的屮继节点, coded acknowledgments[J.IEEE/ACM Transactions on Net- working(TON),2011,19(5):1368-1381 提高网络的编码性能;采用主动机制来有效地控制解码 [9] Louie R H Y, Li Y, vucetic B Practical physical layer 岀错率,提高解码能力。在实验中针对编码成功率、网 nctwork coding for two-way relay channcls: performancc 络开销、解码出错率进行了三组对比验证实验,并证明 analysis and comparison J]IEEE Transactions on wireless 了本文算法相比其他对比算法能吏好地减少刚络编码 Communications, 2010, 9(2): 764-777 出错率,节省网络能量。 [10] Joy J, Yu Y T, Gerla M, et al. Network coding for content bascd intermittently connccted emergency networks[C] 参考文献: Proceedings of the 19th Annual Internation infer- [1 Deng L, Zhao J, Wang X.Genetic algorithm solution of ence on Mobile Computing Networking, 2013: 123-126 network coding optimization [J] Journal of Software, 2009, [11] Liew S C, Zhang S, Lu LPhysical-layer network coding 20(8):22692279 tutorial, survey, and beyond[J]. Physical Communication [2 Desai M, Maxcmchuk N, Klein Ta packet cncoding algo- 2013,6:4-42 rithm for network coding with multiple next hop neighbor 12] Li M, Yang Z, Lou w.Codeon: cooperative popular con consideration and its integration with delta routinglci tent distribution for vehicular networks using symbol 013 EEE 14th International Symposium and Workshops level network coding[J]. IEEE Journal on Selected Areas on World of wireless mobile and multimedia networks in Communications, 2011, 29(1):223-23.5 ( WOWMOM),2013:1-6 [13 Agrawal S, Boneh D, Boyen X, et al. 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