分布式Adhoc网络的高效吞吐量调度算法研究

本文研究了无线自组网络(Ad hoc network)中的分布式极大吞吐率调度算法，针对无线Ad hoc网络广播链路特有的动态性和不确定性，提出了一种在考虑更为普遍的链路干扰约束条件下的调度策略。这种算法以分布式和贪婪的方式进行，旨在最大化网络的整体数据传输效率。 作者们运用了著名的Laypunov稳定性理论，对算法的性能进行了深入分析。他们的研究表明，通过这个算法，网络的稳定区域达到了网络最大稳定区域的γ倍，其中γ是一个介于0和1之间的正数，这意味着算法能够在有限的资源条件下，相对有效地维持网络的稳定状态。 与集中式的GMM（贪婪极大匹配）调度算法进行了对比，该算法在性能上显示出接近最优的表现，尽管是分布式的，但能够在不依赖全局信息的情况下，接近集中式优化的结果。这表明了算法在分布式环境下具有良好的适应性和效率。 论文的研究对象包括了2跳链路干扰约束，即算法不仅要考虑到直接连接的节点间通信，还要考虑到第二层邻接节点可能带来的干扰。此外，局部拓扑信息在算法设计中也起到了关键作用，它允许节点根据自身的环境和邻居状态做出决策，提高了算法的鲁棒性和灵活性。 研究还涉及到的关键概念有"分布式极大调度"，这是一种在无线网络中通过分散决策来优化资源分配的方法，强调了节点间的协作和局部优化。"稳定区域"则指网络在一定条件下能够长期稳定运行的区域，这反映了算法对于网络性能的长期保障能力。 最后，本文的成果被发表在了具有较高影响力的期刊上，得到了国家“863”计划的资助，显示了其在无线自组网络研究领域的学术价值。这项工作为无线Ad hoc网络的高效调度策略提供了一个重要的理论基础和技术支持，对于提升无线网络的性能和效率具有实际意义。