多跳无线网络多指标性能评价模型研究与应用

An important research issue in multi-hop wireless networks is how to improve the performance of wireless networks. The multiobjective (MO) performance evaluation model is an effective way to evaluate the performance of networks, as well as the basis of designing the optimized algorithms. The existing TDMA-MAC based MO performance evaluation model to capture the trade-offs between throughput, delay and energy metrics relies on a directed acyclic graph (DAG) model of the flows where all packets transmitted on the DAG have a Time to Live (TTL) less than 3 hops constraint. Meanwhile, the existing IEEE802.11MAC based MO performance evaluation models still have errors in the analytical criteria compared to empirical criteria, due to the unrealistic assumptions. This project focuses on the general (topology) MO performance evaluation model for TDMA-MAC based multi-hop wireless networks and interference and general traffic based MO performance evaluation model for IEEE802.11MAC based multi-hop wireless networks, where multiple performance criteria related to non-real-time and real-time applications are considered. Moreover, the performance evaluation models based routing algorithms are proposed to optimize the performance of multi-hop wireless networks in the situation of the trade-off among multiple criteria.

如何提高无线网络性能是多跳无线网络领域的重要研究问题。多指标性能评价模型是分析和评价网络性能的有效方法，也是设计基于模型的优化算法，提高无线网络性能的理论基础。目前采用TDMA-MAC协议的多跳无线网络多指标性能评价模型，无法在存在环路和跳数大于3跳的拓扑下，同时分析多种性能指标；采用IEEE802.11MAC协议的多跳无线网络多指标性能评价模型，理论性能分析结果与实际性能相比还存在较大误差。本课题将针对采用TDMA-MAC协议的多跳无线网络，研究适用于通用拓扑的多指标性能评价模型；针对采用IEEE802.11MAC协议的多跳无线网络，研究基于无线干扰和一般流到达的多指标性能评价模型。上述模型可同时分析用于评价网络是否满足非实时和实时应用服务质量需求的多种性能指标。在此基础上，分别基于上述模型提出多目标优化路由算法，以有效提高多跳无线网络在多指标相互制约情况下的性能。

项目执行期间，根据项目计划书，从多指标性能评价模型和模型应用两个方面展开多跳无线网络多指标性能评价模型研究与应用，取得了一系列有特色的研究成果，包括分别针对采用调度型TDMA-MAC和竞争型IEEE802.11MAC协议的多跳无线网络，提出了多指标性能评价模型，为分析和评价网络性能以及设计优化的路由算法提供重要的理论依据和手段；作为模型的应用，提出了基于上述模型的多目标优化路由算法研究，为优化无线网络的性能提供实际应用价值。上述研究成果得到了国内外研究同行的广泛认可和跟进，形成了持续的学术影响力。受项目资助（第一标注），发表重要国际期刊和国际会议论文9篇（期刊论文3篇，会议论文6篇），其中3篇论文被SCI收录，分别发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics和Computer Communications高水平国际期刊，9篇论文被EI收录。申请发明专利8项，其中授权专利2项。.取得的代表性成果：（1）多指标性能评价模型方面，针对采用TDMA-MAC协议的多跳无线网络，提出了适用于通用拓扑的多指标性能评价模型，实验结果表明模型均方根误差小于10^(-3)；针对采用IEEE 802.11 MAC协议的多跳无线网络，提出了多指标性能评价模型，实验结果表明模型均方根误差小于10^(-2)。（2）多指标性能评价模型应用方面，针对采用TDMA-MAC协议的多跳无线网络，提出并实现了多目标优化路由算法，实验结果表明该算法能同时保证吞吐量最大化、能耗和延迟最小化；针对采用IEEE 802.11 MAC协议的多跳无线网络，提出了一种基于深度强化学习的多目标优化自适应路由算法，实验结果表明与现有最新QGeo算法相比，本项目提出的路由算法QMR将平均延迟降低48%，最大时延平均降低44%，吞吐量平均提高10%。.人才培养方面，直接参与项目研究工作的1名博士生获得博士学位，4名硕士生获得硕士学位。本项目负责人王琪被中国科学院计算技术研究所评为副研究员、硕士生导师。2名参与成员分别在获博士和硕士学位后，留中国科学院计算技术研究所继续工作。