模糊理論在Ad hoc網絡通信領域的應用
【摘 要】隨著無線Ad hoc網絡的廣泛應用，合理高效的分布式算法體系的設計尤為重要。而模糊理論以模糊不確定復雜系統為研究對象并對其進行嚴格量化處理，為分布式算法體系的設計提供了有力保障。討論了模糊理論在無線信道估計、負載均衡及流量預測等方面的應用，事實證明，模糊理論的應用對Ad hoc網絡性能的提升具有積極的作用。
【關鍵詞】模糊理論;Ad hoc;負載均衡
前言
無線Ad hoc網絡起源于美國DARPA的分組無線網(PRNET， Packet Radio Network)項目，是由IEEE802.11標準委員會定義的一種對等式無線通信網絡。不同于以蜂窩移動通信系統為代表的中心輻射式架構，Ad hoc不依賴于任何預設設施，適用于固定通信設施無法覆蓋及各類臨時通信場景，網內各節點處于平等的地位，能夠實現網絡的自組織、自愈合，具有良好的自治性及抗毀性能。Ad hoc的另一個特性在于各節點均支持數據轉發功能，可實現多跳通信，支持動態拓撲，方便網絡進行規模及空間的拓展。正是由于上述種種優勢，Ad hoc網絡已作為重要的通信領域重要的組成部分廣泛應用于臨時會議、個人局域網、智能硬件、抗震救災、野外勘探、軍事打擊等方面。
由于Ad hoc采用分布式架構，其算法設計相對于基礎結構集中式的網絡更為復雜，設計高效可行的算法體系已成為該領域的研究熱點之一。
1 模糊理論介紹
隨著社會的進步，研究對象日趨復雜，其表現的非線性、時變性、不確定性使得精確數學模型的建立無法實現，動搖了傳統理論分析的基石。
模糊理論(Fuzzy Theory， FT)屬于運籌學范疇，打破了以二值邏輯為基礎的傳統思維，接受模糊性現象存在的事實，并對其進行模糊綜合評價，最終得到精確量化的輸出，特別適用于非線性、時變、滯后、模型不完全系統的應用。
模糊決策的設計包含輸入維度的選擇、模糊語言取值、隸屬度函數的確定、模糊規則庫的建立、模糊推理及解模糊化等步驟。其中輸入維度應選擇與輸出值具有明顯邏輯關系的元素;模糊語言取值通常選取3、5或者7個，如取{負大，負小，零，正小，正大};隸屬度函數描述了各維度及輸出取值到模糊語言集的映射;模糊規則庫又稱專家庫，由若干條if-then結構的模糊語句組成，是從實際經驗值過渡到模糊決策的核心環節，屬于模糊理論設計的難點;模糊推理是利用規則庫對實際輸入值進行判決獲取輸出值的過程;解模糊化則對模糊的輸出值進行量化，完成模糊系統向精確系統的轉化。
2 模糊理論應用
2.1 信道估計
無線信道由于多徑、衰落、多普勒頻移等因素影響具有明顯的時變性，因此Ad hoc協議設計需實現對網絡狀態的感知，并自適應的調整工作參數，以保證系統的自組織特性。現有算法中前向信道狀態僅在收到反饋信息時進行更新，而為防止過多的開銷，反饋系統間隔設置往往較長，造成采納值相對于實時值存在較大的時間落后性。而合理運用模糊理論，則可以從數據接收反饋、反向信道感知等多個維度對信道狀態進行修正，保證前向信道狀態的采納值向實時值的逼近，從而提升數據吞吐量及傳輸正確性。
2.2 負載均衡
Ad hoc屬于典型的多跳網絡，報文通常需要經過多次轉發才能到達目的節點。受無線信道本身的物理特性限制，其提供的網絡帶寬相對于有線信道要低得多，若網內存在多個業務，則會增加因為個別節點負載較重而影響整個網絡性能的概率。為從根本解決這個問題，需要源節點及各中繼節點在進行路由優選時運用模糊理論建立以Qos指標如時延、抖動為因素的綜合評價機制，從而保證業務的快速傳遞及并發傳輸，實現網絡級的負載均衡。
2.3 流量預測
無線流量預測對于網絡性能研究意義重大，通過合理有效的預測，可以相應調整業務的接納控制，優化網絡資源的分配，保證業務的服務質量，提升網絡的關鍵性能。而模糊預測作為預測機制研究的重要分支，通過模型預測、滾動優化、反饋校正等機理來完成預測分析，目前已在電力負荷、工業控制、經濟分析等領域取得良好的效果。對于Ad hoc網絡，可以通過建立模糊多項式，利用對歷史數據對各階系數進行在線的因素篩選及擬合逼近，并從精度、模糊度、擬合度三方面進行考核評價，最終達到業務流量預測的目的。
3 結束語
本文討論了模糊理論在無線通信領域多方面的應用，從中可以發現模糊理論的適當運用有助于改善網絡性能。
模糊理論不依賴于精確地數學建模，簡化系統設計的復雜性，符合現代通信理論的原則。但模糊控制仍存在設計缺乏系統性、隸屬度量化精度難以確定、模糊規則通常根據經驗獲取等多方面問題亟待解決。隨著模糊理論的日益成熟，其在無線Ad hoc網絡領域及其他領域的應用勢必會更加廣泛。
【參考文獻】
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