- 无线网络负载均衡的干扰感知路由度量

　　其中，S是数据包大小，Bl是链路l的带宽，ETX如式（7）所示：

　　其中，df为前向传输比率，是邻居节点周期内成功接收到探测包的比率；dr为反向传输比率，是节点在相反方向成功接收到相应邻居节点的广播探测包。邻居节点周期性地交换小探测包，进而算出ETX，找到有最大传输速率的路径。

　　但这将导致链路质量估计不准确。式（7）中df与dr的权重相等，而实际传输中前向传输节点传送的数据包远大于反向传输收到的ACK数据包，并且反向ACK数据包的链路损失小，导致通信的不对称性，如图1所示。

　　A节点有两条可能的路线，A-B-D或A-C-D。因ETX分配给前向和反向链路相同的权重，所以得到式（8）：

　　故路径A-B-D和A-C-D路由度量值相等，但根据数据包和大小不对称性，合理地看出链路（A，B）比链路（A，C）性能更好。借鉴参考文献［7］，提出改进ETT，如式（9）所示：

　　Bi链路i的传输速率，S是数据包大小，S/Bi评估出通过链路i传输一个数据包期望时间。改进的ETT很好地消除了传输的不对称性，对基于ETT的LBIA网络性能有很大提高，能够正确评估链路质量。以下公式中ETT均为式（8）。

　　3.2 NIL邻居干扰负载

　　NIL邻居干扰负载为：

　　其中，ETTij（C）是节点i、j在信道C上的期望传输时间，ILij为邻居干扰负载。由节点间距离的路径损耗，干扰邻居节点负载和数量表征为：

　　其中，Load是干扰邻居节点的负载，用平均队列长度来度量，即数据包的数量。PL是路径损耗，Load/10∧（PL/10）为各干扰邻居节点负载经过路径损耗后的负载之和，Nl（C）如式（4）所示，是干扰节点i、j干扰邻居集合。

　　PL路径损耗为：

　　其中，d为节点与干扰邻居节点间的距离，davg为两个单跳节点间的平均距离，n为跳数，λ为波长。邻居节点数量一定时，干扰强度随邻居节点与被干扰节点的距离增大而减小。被干扰节点与邻居节点距离一定时，干扰节点数量和负载越少干扰越小。因此流间干扰水平与邻居干扰节点的数量、负载和节点间距离相关。？琢为权重参数，定义为：

　　3.3 NL节点负载

　　被干扰节点负载为：

　　NLi=ETTij×Li（15）

　　其中，Li为节点负载，由平均队列长度表示。它表明节点自身负载强度，决定缓存包等待时间与通信能力的强弱，避开重负载区域，提升网络的吞吐量，保证网络性能。

　　3.4 流内干扰

　　流内干扰和流间干扰同时存在于WMN中，LBIA中NIL捕捉流间干扰，为了捕捉流内干扰，将CSC应用于LBIA，与ILA类似。使用不同信道传输数据的节点比始终使用同一信道的节点有更低的流内干扰水平，因此给使用同一信道的连续链路更高的权重，定义为：

　　其中，CH（i）表示分配给节点i传输的信道，prev（i）是在路径p上节点i的前一跳。设节点i配有多个信道。当节点i向下一节点传输时应使用不同于之前接收到的数据的信道以消除流内干扰。若节点i仍使用接收到数据的信道，则分配更高的权重；若节点i在传输和接收数据时使用不同的信道，则分配一个较低的权重，所以0≤w1≤w2。

　　综上，LBIA继承了ILA度量描述流内、流间干扰的优势，将干扰与被干扰节点间的距离引入流间干扰估计，得到邻居干扰节点数量、负载和距离多重作用的流间干扰强度，使用节点处的平均队列长度捕捉节点负载，并且通过改进期望传输时间来消除链路的不对称性，这样LBIA度量兼备负载均衡和干扰感知的能力，能够准确地识别出重干扰重负载的区域，避开“热点”区域，合理分配路由，达到提高网络吞吐量，减少端到端时延的目的。

　　4 LBIA度量的实现

　　4.1 AODV的修改

　　对AODV［8］路由协议进行改进，以LBIA值取代跳数，即选择LBIA值最小的路径进行数据传输。

　　4.2 ETX参数获取

　　利用AODV的HELLO消息来计算ETX。每个节点向邻居节点广播周期性HELLO消息，即1 s，TTL值为1。每个节点记录在w秒内接收的消息，即可算出df和dr［9］。

　　一条路径的ETX是该路径上所有链路的ETX之和，继而得出ETT。

　　4.3 负载参数获取