[0037] 为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点更加明显，下面将作进一步详细的说明。
[0038] 本发明考虑一个通用无线多跳网络运行在时间节点 用一个有向图 来描述网络的拓扑模型，其中 表示网络中的节点
集合， 表示可以采集信息源的所有源节点的集合， 表示网
络中所有需要路由的信息源的集合， 表示所有定向链路的集合，每条链路l＝(n,b)中n,b分别指代该链路的起始节点和目的节点， 则表示干扰链路的集合。 表示节点n的出链路集合 表示节点n的入链路集合
表示每条链路上的信道模式集合，这些信道模式集合是由每条链路上的收、发节点的不同天线组合构成的。
[0039] 本发明在网络条件的约束下，建立如下的网络效用最大化问题，实现所有源端速率的效用最大化：
[0040]
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
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[0046]
[0047]
[0048] χ(t)＝(r(t),x(t),I(t))是所有优化项的集合，其中r(t)是优化项rf(t)的集合，x(t)是优化项 的集合，I(t)是优化项Ili(t)的集合。Uf(rf(t))是源端速率对应的效用函数，假设该函数满足递增，连续二阶可导和强凹特性，并且初始值有界。
[0049] 第一个约束项表示：t时隙下，会话f的吞吐量应小于等于其上限且大于等于0。
[0050] 第二个约束项表示：每条链路上每个信道模式的传输速率应小于等于该链路上该信道模式的信道容量乘以其占用概率。
[0051] 第三个约束项表示：每个节点在其出链路的信道上用来传输数据的天线数总和不得超过该节点所拥有的天线数。
[0052] 第四个约束项表示：每个节点在入链路的信道模式上用来接收数据的天线数和干扰链路的信道模式上用来消除干扰的天线数累加总和不得超过该节点所拥有的天线数。
[0053] 第五个约束项表示：每个节点的任意天线不能在某个占用时间片段被不同的信道模式同时用来传输数据。
[0054] 第六个约束项表示：每个节点的所有出链路上所有信道模式传输的f会话数据之和大于等于0小于等于该节点当前时隙t下f会话的数据队列积压。其中 为当前节点的f会话队列积压。
[0055] 第七个约束项表示：每条链路上每个信道模式的占用概率大于等于0小于等于1。
[0056] 本发明提供的一种无线多跳MIMO信道感知网络的分布式跨层优化方法，包括如下步骤：
[0057] 第一步：初始化网络信息：网络运行时隙t＝0，网络中每个节点n的数据队列挤压Qn(t)，每个时隙中的迭代次数m＝1，每个节点n的每条出链路 上选择的信道模式i对应的拉格朗日对偶变量λnli(t)＝λ，每个节点n对应的拉格朗日对偶变量αn(t)＝α；
[0058] 第二步：源速率控制：在网络中存在若干个源节点 会话 在进入数据队列前经源节点压缩为速率rf(t)，其最大值为 并得到该会话的效用函数Uf(rf(t))，设置惩罚值V，在每个会话f的源节点处求解子问题：
[0059]
[0060]
[0061] 从而得到最优解 即传输层源速率控制的决策；
[0062] 第三步：路由选择和调度控制：在MIMO无线多跳网络中，每个节点n配置了Dn根天线，在收发节点设计好的一系列天线组合构成了MIMO无线多跳网络的信道模式，其中Rli表示信道模式i在接收节点使用的天线数，Tli表示信道模式i在传输节点使用的天线数，参数表示天线 在链路l上信道模式i中的使用情况，每条链路l对信道模式i有容量限制Cli， 表示在时隙t链路l上通过信道模式i的会话流f的端到端传输速率，Ili(t)表示在时隙t时信道模式i在链路l的占用概率，在每个节点n处获取当前时隙t中上一次迭代的对偶变量λnli(tm-1)和αn(tm-1)求解子问题：
[0063]
[0064]
[0065]
[0066]
[0067]
[0068] 获得当前时隙t第m次迭代的解 和Ili(tm)，通过如下公式更新λnli(tm)和αn(tm)：
[0069]
[0070]
[0071]
[0072]
[0073] κλ(tm-1)和κα(tm-1)为次梯度算法的步长，根据如下公式恢复原始问题的解：
[0074]
[0075]
[0076] 其中γ(tm)＝(x(tm),I(tm))，如果目标项收敛，产生该时隙路由选择和调度决策，然后更新网络状态：
[0077] t←t+1
[0078] m＝1
[0079] λnli(t)＝λ
[0080] αn(t)＝α
[0081]
[0082] 若目标项未收敛，则：
[0083] m←m+1
[0084] 继续回到第三步开始执行。
[0085] 具体实施流程如下：
[0086] (1)配置网络拓扑结构，初始化网络中各个节点的数据信息。
[0087] (2)初始化对偶变量。
[0088] (3)求解源速率子问题，得到每个时隙源节点的最优速率。
[0089] (4)求解路由选择与调度子问题，得到该时隙下第m次迭代的每个节点的传输速率和链路占用概率。
[0090] (5)提交该时隙下第m次迭代的每个节点的传输速率和链路信道模式占用概率，更新该时隙下的对偶因子值。计算目标项的值，恢复原始问题的解。
[0091] (6)若目标项收敛，则产生该时隙下的决策。更新每个节点的数据队列，进入下一个时隙，并返回步骤(2)。若目标项没有收敛，则进入该时隙的第m+1次迭代，并返回步骤(4)。
[0092] (7)若原始目标最终收敛，则产生最终决策。若不收敛，则返回步骤(6)。
[0093] 以下通过仿真实例来说明本发明设计的优化算法性能。网络仿真场景的设置如下：网络包含11个节点，38条传输链路及4条传输会话流。网络效用函数为Uf(rf(t))＝log(1+rf(t))。其他用到的参数有Rmax＝6.5，Dn＝2，Cli＝[3,4]，V＝[10,30,50,100,500,1000,2000]，α＝0,λ＝0。
[0094] 仿真结果图1表示本发明方法的效用收敛性。
[0095] 仿真结果图2表示本发明方法的队列积压收敛性。
[0096] 图1表明当惩罚参数V的值不断增加，时间平均效用值也随之增加，并逐渐收敛于最优值附近。
[0097] 图2表明当惩罚参数V的值不断增加，整个网络的时间平均队列成线性增加。
[0098] 本发明提供的基于信道模式选择的网络效用最大化方法，能够根据当前网络状态实时调整信道模式决策并实现MIMO无线多跳网络中源速率采集效用的最优分配，并保证整个网络队列积压稳定，取得更快的收敛速度，实现真正意义上的分布式算法。进而使得在实际应用中，算法的应用更广泛，达到跨层优化的效果。
[0099] 本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据本发明公开的内容，可以采用其它多种具体实施方案实施本发明。因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护范围。
