基于距离相关的信道分配算法

为最大化认知Ad Hoc网络并行传输的信道数目,提出一种新的信道分配算法.由于认知Ad Hoc网络中信道的衰落特性不同,该算法首先估算节点间距离,根据估算到的距离选择合适的信道进行数据传输,节点以干扰距离与传输距离的关系为依据更新信道的使用状态,从而提高信道的空间复用;另外,在公共信道上只进行广播和信道预定信息的传输,有效地避免了控制信道瓶颈问题.实验结果表明,该信道分配算法能够有效增加信道的空间复用,提高网络的吞吐量.相同的策略下,当负载较高时,该算法的吞吐量比DDMAC算法提高12%左右.     

认知Ad Hoc网络仿真模型的设计与实现

针对认知Ad Hoc网络信道分配算法研究需要,提出了一种基于NS2的认知Ad Hoc的扩展模型.该模型是在原NS2节点模型上进行扩展;借鉴Czou思想,使用CM（channel management）模块对信道信息进行管理,在模块中实现信道的选择算法以及信道状态的更新;采用专用控制信道,用于交换控制信息和实现广播;节点根据信道选择规则选择数据信道,实现数据流的传输.仿真结果表明,设计方案合理,能满足基于数据流的信道分配算法研究的需求.