何林波，蔣定德，仲維佳

(1.成都信息工程大學信息安全工程學院,四川成都 610225；2.東北大學計算機科學與工程學院,遼寧沈陽 110819)

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一種基于能效與頻效的路由優(yōu)化算法

何林波1,，蔣定德2,，仲維佳2

(1.成都信息工程大學信息安全工程學院,四川成都 610225；2.東北大學計算機科學與工程學院,遼寧沈陽 110819)

網(wǎng)絡能效和網(wǎng)絡頻效作為當前的熱點研究問題,對網(wǎng)絡性能有重要影響.然而針對移動Ad Hoc網(wǎng)絡中的能效和頻效問題,還缺乏深入研究,而且大多數(shù)研究僅僅局限于單目標的網(wǎng)絡能耗或網(wǎng)絡能效,聯(lián)合考慮網(wǎng)絡能效和網(wǎng)絡頻效的研究還不多.本文分析移動Ad Hoc網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡能效和網(wǎng)絡頻效問題,討論二者間的權衡關系,利用多目標優(yōu)化理論,構建聯(lián)合網(wǎng)絡能效和網(wǎng)絡頻效的多目標優(yōu)化模型,并利用加權和方法將多目標優(yōu)化轉(zhuǎn)化成單目標優(yōu)化,提出資源效率的概念,最后提出針對移動Ad Hoc網(wǎng)絡資源效率優(yōu)化的路由策略.仿真結果表明,所提出的算法具有較好的性能.

移動Ad Hoc網(wǎng)絡；能效；多目標優(yōu)化；頻效；路由算法

1 引言

多跳無線網(wǎng)絡是一種非常具有潛力的網(wǎng)絡,同時它也是一種復雜的系統(tǒng),目前仍然存在一些問題需要徹底的研究.尤其隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,導致網(wǎng)絡的流量不斷增長,因此網(wǎng)絡能耗也與日劇增[1-7].按照目前增長趨勢,到2025年信息通信行業(yè)的平均能耗將變成2006年的5倍,而網(wǎng)絡領域?qū)⒏?甚至可達到13倍[5-10].在網(wǎng)絡領域中有一半以上的能耗是無線網(wǎng)絡的能源消耗,需要最優(yōu)化理論進行解決[11-15]；而網(wǎng)絡頻譜也是非常緊缺的資源.因此,研究能夠降低移動多跳無線網(wǎng)絡能耗并獲得較高頻譜效率的高能效傳輸機制已成為當今無線通信領域的熱點問題[16-20].

如何構建能效的網(wǎng)絡路由具有挑戰(zhàn)性,文獻[14]提出一種基于網(wǎng)絡的路由算法來尋找到云數(shù)據(jù)中心的最能效路徑,以便處理和存儲大數(shù)據(jù)；文獻[15]提出一種新的安全而切實可行的迂回能效路由方法來解決IP網(wǎng)絡中的節(jié)能問題；文獻[17]利用跨層設計來獲得Ad Hoc網(wǎng)絡中能效的機會路由.IPv6家庭網(wǎng)絡中的能效路由也被研究[18],能效路由性能[19]、頻效多跳路由[20]也被分析.多跳網(wǎng)絡具有干擾對消的頻效路由[21]、頻譜感知的多媒體路由[22]也被提出來解決頻效問題.在多跳無線網(wǎng)絡中,能效和頻效一直是衡量系統(tǒng)的重要性能指標.對于移動Ad Hoc網(wǎng)絡而言,節(jié)點通常采用電池供電,提高網(wǎng)絡性能顯得非常重要.文獻[3-4]表明網(wǎng)絡中能效與頻效通常是矛盾,網(wǎng)絡能效和頻效無法同時達到最優(yōu),因此需要考慮網(wǎng)絡中能效與頻效的折中問題.盡管以上方法能獲得較高能效或獲得較高頻效,但這些方法沒有同時考慮頻效和能效問題.然而,由于網(wǎng)絡設備和協(xié)議的高能耗[23-24],如何同時獲得高能效和頻效是困難的[3-4].

本文首先針對無線網(wǎng)絡端到端鏈路的研究,引出了無線網(wǎng)絡中能效與頻效權衡的問題.在此基礎上給出了無線多跳網(wǎng)絡中移動Ad Hoc的能效和頻效模型并進行了分析.之后結合兩個模型建立了能效和頻效權衡優(yōu)化的多目標優(yōu)化問題,并利用多目標理論中加權和方法將多目標問題轉(zhuǎn)化為單目標問題并提出資源效率的概念.最后提出了ESTROA算法,并在吞吐量、能耗和資源效率等性能指標上與對比算法進行了對比分析,從而驗證了算法的有效性.

2 問題闡述

2.1 頻效與能效的權衡

考慮一條點到點的通信鏈路,設G是發(fā)送端與接收端信道增益,P是發(fā)送功率,PC是電路設備功率損耗,σ2是噪聲功率(高斯加性白噪聲),該鏈路能效和頻效可表示為：

(1)

其中,fSE(P)表示頻效,單位為bit/Hz；fEE(P)表示頻能效,單位為bit/J/Hz.

則可建立如下的多目標優(yōu)化模型：

(2)

不同于單目標優(yōu)化,常多目標優(yōu)化問題通常并不存在全局最優(yōu)解.因此,多目標問題的最優(yōu)解通常是滿足預設條件的一些解的集合.最常用的最優(yōu)解為Pareto最優(yōu)解,Pareto最優(yōu)解可定義為如下[11,25].

定義1 設點P0∈(0,Pmax],如不存在點P∈(0,Pmax]使得fSE(P)≥fSE(P0)且fEE(P)≥fEE(P0),而且fSE(P)>fSE(P0)與fEE(P)>fEE(P0)至少一個滿足時,則稱P0∈(0,Pmax]為該多目標問題的一個Pareto最優(yōu)解.

定義2 設點P0∈(0,Pmax],如不存在點P∈(0,Pmax]使得fSE(P)>fSE(P0)與fEE(P)>fEE(P0)都滿足時,則稱P0∈(0,Pmax]為該多目標問題的一個弱Pareto最優(yōu)解.

定義3 Pareto最優(yōu)解集是所有Pareto最優(yōu)解的集合.

定義4 有效與無效：設點P0∈(0,Pmax],如果不存在點P∈(0,Pmax]使得fSE(P)≥fSE(P0)、fEE(P)≥fEE(P0)而且fSE(P)>fSE(P0)與fEE(P)>fEE(P0)至少一個滿足時,則稱P0是有效的,否則無效.

通過上述定義可得一個點如果是弱Pareto最優(yōu)解那么它一定是Pareto最優(yōu)解,但是一個解是Pareto最優(yōu)解那么它不一定是弱Pareto最優(yōu)解.換句話說,在本文中一個點是Pareto最優(yōu)解且有效的前提是不存在另外一個點能在不影響頻效(能效)的情況下改善能效(頻效).為了得到多目標問題的Pareto解,首先總結下式子(1)中表示的能效和頻效的性質(zhì).

(1)fSE(P)是嚴格遞增的.

(2)存fEE(P)在一點P*∈[0,∞),使得fEE(P)在區(qū)間P∈[0,P*)遞增,在區(qū)間P∈[P*,∞)上遞減即在P*處達到最大.

證明：性質(zhì)1顯然成立,下面證明性質(zhì)2.

β(P)=-(1+ρP)log(1+ρP)+ρ(P+PC)

能效(Energy Efficiency,EE)和頻效(Spectrum Efficiency,SE)的關系如圖1所示.

由圖1可清楚發(fā)現(xiàn)通常并不存在一種策略可以使得頻效和能效同時達到最優(yōu),能效和頻效間往往存在權衡(tradeoff)問題.因此,單單采取能效或頻效這種單目標優(yōu)化的形式具有一定的局限性.本文運用多目標優(yōu)化理論,將多目標問題轉(zhuǎn)化成單目標問題,再對各自網(wǎng)絡進行優(yōu)化.

2.2 聯(lián)合能效與頻效的優(yōu)化模型

與固定網(wǎng)絡和蜂窩網(wǎng)絡不同,移動Ad Hoc網(wǎng)絡是一種不依賴任何基礎設施的移動網(wǎng)絡.該網(wǎng)絡具有無中心結構,拓撲隨時變化,能量和帶寬有限等特征.如圖2所示,移動Ad Hoc網(wǎng)絡是由一組移動節(jié)點組成,這些節(jié)點不依賴已經(jīng)存在的基礎設施的支持就可以建立節(jié)點與節(jié)點之間的鏈路.移動Ad Hoc網(wǎng)絡所有節(jié)點地位平等,可自由移動,由于不需要要中心控制所以具備很強魯棒性.但又由于網(wǎng)絡的能量和帶寬受限問題,因此提高網(wǎng)絡能效和頻效就至關重要.

假設移動Ad Hoc網(wǎng)絡有n個節(jié)點,則節(jié)點發(fā)送功率為：

Pij=cij×fij

(3)

節(jié)點的接收功率為：

Qij=γ×fij

(4)

其中,γ表示節(jié)點接收1bit數(shù)據(jù)所消耗的能量.

則公式(1)中的網(wǎng)絡能效fEE(P)和頻效fSE(P)表示為：

(5)

其中,l表示網(wǎng)絡路徑數(shù),hl表示第條路徑的跳數(shù),G表示接收端與發(fā)送端間的信道增益.

聯(lián)合能效和頻效的多目標最優(yōu)化模型可表示為：

(6)

如何獲得等式(6)的最優(yōu)解是解決聯(lián)合能效和頻效的多目標路由優(yōu)化問題.

3 聯(lián)合優(yōu)化路由算法

針對移動Ad Hoc網(wǎng)絡,下面討論聯(lián)合頻效和能效的多目標優(yōu)化路由算法.

3.1 聯(lián)合頻效能效的最優(yōu)解

引理1fSE(P)隨自變量P∈[0,∞)遞增.

引理2 存在一點P*∈[0,∞),使得fEE(P)在區(qū)間P∈[0,P*)遞增,在區(qū)間P∈[P*,∞)上遞減.

證明：

通過引理1、引理2和定義1,則得到如下定理1.

定理1 等式(6)中的多目標問題max{fSE,fEE}的Pareto最優(yōu)解(Ppos)為：

(7)

直接求解等式(6)是困難的,下面通過多目標最優(yōu)化理論來獲得等式(7)所表示的等式(6)的Pareto最優(yōu)解.

為了獲得等式(6)的Pareto最優(yōu)解,等式(6)可變換為：

(8)

推論1 等式(8)中單目標問題的最優(yōu)解Popt就是等式(6)中多目標問題的一個Pareto最優(yōu)解.

證明：設N為約束條件中不等式gn(Pij)的個數(shù),則可得如下等式：

ω1=1-ω2;f1(·)=fSE(·);f2(·)=fEE(·)

λngn(Popt)=0

(9)

根據(jù)(9),得到如下等式：

(10)

其中,λn是拉格朗日系數(shù).

根據(jù)等式(10),得到等式(8)中的單目標問題的庫恩塔克條件(K-T條件)為：

由于f1,f2的凹性,所以等式(6)中多目標問題的Pareto最優(yōu)解與滿足K-T條件互為充分必要條件.可知單等式(8)中目標問題的解包含在多目標問題的Pareto最優(yōu)解集中.證畢

推論2 以下條件滿足其一時,ωfSE+(1-ω)fEE在P∈[0,∞)上遞增：

(11)

2ωGTij(fijγ+σ2)+G(1-ω)-2ωTijσ2-

(12)

證明：設

則得到：

[ln2(σ2+GPij)Tij(Pij+γ×fij+σ2)2]

令

β=ωGTij(Pij+γ×fij+σ2)2+(1-ω)G(Pij+γ×fij

則得到等式：

β′=2ωGTij(Pij+γ×fij+σ2)+G(1-ω)-

=2ωGTij(Pij+γ×fij+σ2)

且有

推論3 設

當ω=cosθ/(sinθ+cosθ)時,該問題和等式(8)所表示的問題具有相同Pareto最優(yōu)解,即線性加權問題可以轉(zhuǎn)化為三角線性加權問題,對于一個θ值可以求出一個Pareto最優(yōu)解.并且可知當Pareto曲線為凹時,θ∈[0,π/2]可以覆蓋整個曲線.從而可得當Pareto曲線為凹時,對于等式(8)所表示的問題,時可以覆蓋整個曲線.

推論4 當Pareto曲線為凹時,線性問題可以轉(zhuǎn)換為三角線性加權問題后求解.對于一個固定的θ,Pareto最優(yōu)解就是F=fSE(P)cosθ+fEE(P)sinθ與fSE(P)和fEE(P)確定的曲線在fSE-fEE坐標系的切點.

證明：設F=fSE(P)cosθ+fEE(P)sinθ,則等式(6)中多目標問題可變?yōu)橥普?中三角線性加權問題,求解推論3中的問題等同于求解F/(cosθ+sinθ)最大值.從而由F=fSE(P)cosθ+fEE(P)sinθ可以得到：

則在fSE～fEE坐標系中,上面等式的意義就是斜率一定(給定)時,在該曲線范圍內(nèi)尋找截距fSE的最大值.顯然,只有在直線與凹曲線相切時,截距達到最大.那么切點便是Pareto最優(yōu)解.證畢

從而通過以上推導,可以獲得等式(7)所表示的等式(6)多目標最優(yōu)化模型的Pareto最優(yōu)解.

3.2 路由優(yōu)化算法

上面已經(jīng)推導了關于能效與頻效權衡的多目標路由優(yōu)化模型(如等式(6)所示)的Pareto最優(yōu)解求解過程,下面提出聯(lián)合考慮能效與頻效折中的最優(yōu)路由算法(Energy efficiency and Spectrum efficiency-based Tradeoff optimization Routing Algorithm,ESTORA).ESTORA算法流程如圖3所示,ESTORA算法具體步驟如下：

步驟1：初始化網(wǎng)絡狀態(tài)、路由參數(shù),分析流量請求,將請求按照業(yè)務大小從大到小進行排序,并生成請求隊列R；

步驟2：從隊列R中取出流量請求,進行處理；

步驟3：如果目的節(jié)點在源節(jié)點覆蓋范圍內(nèi),則完成該請求的尋路過程,同時更新相應的鏈路狀態(tài)信息跳轉(zhuǎn)至步驟5；若該節(jié)點為孤立節(jié)點,則跳轉(zhuǎn)至步驟5,否則計算功率能量比并以此采用Dijkstra算法進行選路以此來選擇資源效率較高的路徑；如果存在權重相同的情況,則隨機選擇其中一條路徑；

步驟4：若存在滿足QoS的路徑,則完成該請求的尋路過程,同時更新相應的鏈路狀態(tài)信息,否則尋路失敗,鏈路狀態(tài)信息不做任何改變；

步驟5：將該業(yè)務請求從請求隊列中刪除,并判斷R是否為空.若為空,則程序結束,否則跳轉(zhuǎn)到步驟3.

4 仿真分析

本節(jié)對ESTORA算法進行仿真分析,通過一系列仿真實驗來驗證所提出的ESTORA算法.最短優(yōu)先路徑路由算法(Shortest Path First routing algorithm,SPF)和基于節(jié)點剩余能量路由算法(Based on the Remaining Energy routing algorithm,BRE)被報道為兩種重要的路由算法；SPF算法從源節(jié)點到目的節(jié)點進行選路時,以節(jié)點間距離為權重,采用Dijkstra算法,以起始點為中心向外層層擴展,直到擴展到終點為止,從而完成選路；BRE算法讓網(wǎng)絡中剩余能量多的節(jié)點來轉(zhuǎn)發(fā)報文,保護網(wǎng)絡中能量較小的節(jié)點,提高網(wǎng)絡利用率,延長網(wǎng)絡的整體壽命,改善網(wǎng)絡能效.為了驗證ESTORA算法,本文對比分析三種算法的性能.

4.1 仿真環(huán)境以及參數(shù)

仿真平臺為Matlab2012a,仿真實驗使用隨機產(chǎn)生的網(wǎng)絡拓撲和隨機產(chǎn)生的流量請求來進行驗證分析.網(wǎng)絡拓撲中節(jié)點數(shù)為50個,對應最大通信半徑為600m,任意兩個節(jié)點在另外一個節(jié)點的覆蓋范圍內(nèi)即可形成鏈路,且兩節(jié)點之間形成的鏈路是雙向的；仿真場景中節(jié)點的移動模型為隨機行走模型；業(yè)務帶寬范圍1M-2M；網(wǎng)絡仿真的區(qū)域大小為1200m×1200m.網(wǎng)絡仿真具體參數(shù)如表1所示.

表1 網(wǎng)絡仿真參數(shù)

4.2 仿真結果及分析

本節(jié)對比分析三種算法失敗次數(shù)、能耗、吞吐量、能效、資源效率以及網(wǎng)絡流質(zhì)量等,同時分析ESTROA隨節(jié)點速度變化時資源效率的變化情況.

A.尋路失敗次數(shù)

圖4表示了三種算法尋路失敗次數(shù)隨請求數(shù)目的變化情況,其中失敗率是網(wǎng)絡沒有尋找到路徑的業(yè)務數(shù)與總業(yè)務數(shù)的比值.從圖4可看出,ESTROA和BRE都可以達到較好的尋路成功率,并且ESTROA稍微優(yōu)于BRE算法,而SPF失敗率最大.這是因為SPF只是基于最短路徑進行選路,很容易造成路徑過于集中

而造成節(jié)點過早死亡,從而影響整個網(wǎng)絡的尋路情況；而ESTORA和BRE算法在進行選路時都避免了選路過于集中的問題,能擁有較高的尋路成功率.

B.網(wǎng)絡能耗

圖5表示了三種算法能耗隨網(wǎng)絡請求數(shù)目的變化情況.圖5表明,ESTROA的能耗最小,BRE能耗居中,而SPF能耗最大；隨著請求數(shù)目的增加,三種算法能耗都會有所增加.從圖5也可以看出,ESTROA相比BRE而言,能耗減少了大約一半.這說明ESTROA算法沒有以犧牲能耗為代價去換取其他指標的優(yōu)化,可見ESTROA算法能以較低的網(wǎng)絡能耗獲得具有較好的性能.

C.網(wǎng)絡吞吐量

圖6表示了三種算法網(wǎng)絡吞吐量隨請求數(shù)目的變化情況,其中網(wǎng)絡吞吐量通過網(wǎng)絡中所有成功傳輸?shù)恼埱蟠笮∵M行衡量.圖6表明,ESTROA吞吐量最大,其次是BRE,SPF吞吐量最低.這是因為SPF的尋路失敗率最高,其網(wǎng)絡吞吐量自然是最低的,這也是由于選路過于集中的原因引起的；而ESTROA和BRE算法在尋路失敗率上很很接近,則它們的網(wǎng)絡吞吐量也十分接近；相比之下,ESTROA稍優(yōu)于BRE算法.

D.網(wǎng)絡能效

圖7表示了三種算法網(wǎng)絡能效(bit/J)隨請求數(shù)目的變化情況.圖7表明,SPF具有最低的網(wǎng)絡能效,其次是BRE,ESTROA網(wǎng)絡能效最大.這是因為SPF吞吐量最低和能耗較高,則其能效最低；ESTROA在吞吐量最大和能耗最低,則其能效最高.從圖7也可以看到,ESTORA能效相對于BRE提高了大約65%,這也說明了功率能量比權重所選路徑的能效更優(yōu).圖7也表明,隨著請求數(shù)目的增多,三種算法的網(wǎng)絡能效有些波動,但是整體都維持在一個固定的水平.

E.網(wǎng)絡資源效率

圖8表示了三種算法網(wǎng)絡資源效率隨請求數(shù)目的變化情況.資源效率是為了頻效與能效平衡而提出的一個度量,該度量結合了網(wǎng)絡能效和頻效兩個方面去反應網(wǎng)絡的情況.圖8表明,ESTROA在資源效率方面要由于其他兩個算法,分別提高了大約27%和160%；隨著請求數(shù)目的增多,三種算法的資源效率都呈現(xiàn)遞增趨勢.圖8也表明,在進行選路時結合功率和能量兩個方面設計權重更適合對于網(wǎng)絡頻效和能效的整體優(yōu)化,而單單從一個方面進行考慮往往無法滿足多目標的優(yōu)化需求.

F.流質(zhì)量性能

假設有Z個數(shù)據(jù)流在移動多跳Ad Hoc網(wǎng)絡中.數(shù)據(jù)流共有K類(C1,C2,C3,…CK)；每一類別有3個參數(shù)進行描述分別是(Dk,Wk,λk),其中Dk表示Ck中數(shù)據(jù)流的最大延遲,Wk表示中數(shù)據(jù)流平均資源速率,λk表示中數(shù)據(jù)流的質(zhì)量影響系數(shù)；每一類中的所有流具有相同的影響系數(shù)；并且這個質(zhì)量影響系數(shù)可通過在解碼數(shù)據(jù)包時候衡量平均失真減少量(average distortion reduction).此外,對于,在鏈路l上最大傳輸速率表示為Tl,k,這個值取決于傳出功率.那么如果采用基于輪尋的時間分配,數(shù)據(jù)流的在鏈路上有效傳輸速率為.其中反應了數(shù)據(jù)流的在鏈路上的時間分配比例.

設,xz表示對于數(shù)據(jù)流的調(diào)度.那么表示運用時數(shù)據(jù)流端到端延遲.通過前面的分析.可表示為：

(13)

其中,Lk表示第k類數(shù)據(jù)流的平均數(shù)據(jù)包長度.

因此,從源節(jié)點n接收到的數(shù)據(jù)流質(zhì)量Qn可表示為：

(14)

其中,Nn,k表示從節(jié)點發(fā)出的數(shù)據(jù)流中第類數(shù)據(jù)流的個數(shù).I(·)表示一個指數(shù)函數(shù).

那么網(wǎng)絡的平均流質(zhì)量可表示為：

(15)

網(wǎng)絡的平均流質(zhì)量可進一步表示為：

(16)

其中,Hk-max表示第類數(shù)據(jù)流的允許的最大跳數(shù),Hz(X)表示數(shù)據(jù)流的跳數(shù).

圖9表示三種算法在流質(zhì)量方面的對比情況.圖9表明ESTROA的流質(zhì)量優(yōu)于BRE和SPF算法.這是因為SPF選路過于集中因而會造成網(wǎng)絡鏈路利用不均勻,其網(wǎng)絡質(zhì)量也就最差；而ESTORA和BRE的網(wǎng)絡鏈路利用率優(yōu)于SPF算法,二者的網(wǎng)絡質(zhì)量更好.圖9也表明,ESTORA要稍優(yōu)于BRE算法,這也說明ESTORA所選路徑在延遲方面更低一些；此外隨著節(jié)點數(shù)目的增多,三種算法的流質(zhì)量都有所增加,不過ESTROA和BRE的增加幅度更大一些,也就是說明這兩個算法在請求數(shù)目增多時候,也能很好地保證網(wǎng)絡質(zhì)量.

G.節(jié)點移動速度對資源效率的影響

圖10表示了ESTORA算法中節(jié)點移動速度(從5m/s到20m/s之間變化)不斷變化時網(wǎng)絡資源效率的變化情況.圖10表明,隨著節(jié)點移動速度的增加,網(wǎng)絡拓撲變化越大,網(wǎng)絡資源效率會出現(xiàn)下降的趨勢,但在較高移動速度時ESTORA仍表現(xiàn)出較好的性能.從圖10也可以看到,隨著請求數(shù)目的增多,網(wǎng)絡資源效率呈現(xiàn)遞增的趨勢,這說明ESTORA合理的路徑選擇并沒有使得網(wǎng)絡效率隨著請求的增多而有所降低,從而能很好地降低了網(wǎng)絡擁塞,提高了網(wǎng)絡性能.

5 結束語

本文研究了研究了無線多跳網(wǎng)絡中移動Ad Hoc網(wǎng)絡能效與頻效權衡折中資源效率聯(lián)合優(yōu)化路由算法.首先通過對端到端鏈路的分析引出了無線網(wǎng)絡中能效與頻效權衡的多目標優(yōu)化問題,隨后給出了相關定義和聯(lián)合考慮移動Ad Hoc能效和頻效的優(yōu)化模型,并利用多目標理論中加權求和方法將多目標問題轉(zhuǎn)化為單目標問題,最后結合理論分析,提出了一種聯(lián)合考慮網(wǎng)絡能效和頻效的路由優(yōu)化算法.仿真結果表明,本文所提出的算法可行和有效的.

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何林波 男,1978年1月生于四川遂寧,碩士,講師,主要研究領域為網(wǎng)絡通信、移動互聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)絡,SDN等,為本文通訊作者.

E-mail:hlb@cuit.edu.cn

蔣定德 男,1974年2月生于四川德陽,博士,教授,博士生導師,主要研究方向為網(wǎng)絡測量、建模與優(yōu)化、軟件定義網(wǎng)絡、綠色通信等,為本文通訊作者.

E-mail:jiangdingde@ise.neu.edu.cn

仲維佳 男,1990年19月生于遼寧沈陽,碩士研究生,主要研究方向為網(wǎng)絡測量、綠色通信.

An Energy Efficiency and Frequency Efficiency Based Routing Optimization Algorithm

HE Lin-bo1,JIANG Ding-de2,ZHONG Wei-jia2

(1.CollegeofInformationSecurityEngineering,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu610225,China;2.CollegeofInformationScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang110819,China)

Networks′ energy efficiency and frequency efficiency are regarded as current hot topic,which have an significant impact on network performance.However,the in-deep studies about energy efficiency and frequency efficiency problem and mobile Ad hoc networks are absent.More studies only consider networks′ energy efficiency and frequency efficiency of single object,while it is very few to combine networks′ energy efficiency and frequency efficiency.This paper analyzes energy efficiency and frequency efficiency problem in mobile Ad Hoc networks.Then we discuss the tradeoff between both them.Multi-objective optimization theory is used to build multi-objective optimization model combining networks′ energy efficiency and frequency efficiency.The weight sum method is exploited to convert the multi-objective optimization into the single-objective optimization.And we propose a notation of resource efficiency.Finally,we present a routing scheme for resource efficiency optimization in mobile Ad Hoc networks.Simulation results show that the proposed algorithm exhibits better performance.

mobile Ad Hoc networks;energy efficiency;multi-objective optimization;frequency efficiency;routing algorithm

2015-07-25；

2015-11-14；責任編輯：郭游

國家自然科學基金(No. 61571104, No.61071124), 遼寧省教育廳科學研究一般項目(No. L20150174), 新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(No. NCET-11-0075), 中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資助(No. N120804004, No.N130504003).

TP393

A

0372-2112 (2016)10-2314-09

??學報URL:http://www.ejournal.org.cn

10.3969/j.issn.0372-2112.2016.10.005