2. 泛网无线通信教育部重点实验室(北京邮电大学), 北京 100876
为了抑制室内局域网中的干扰，提出了一种基于多项式窗函数模型的干扰自优化方案.该方案通过测量邻信道干扰系数并拟合为多项式窗函数的方式完成信道干扰建模，通过接入点(AP)和用户共同侦听网络中其他AP的方式实现干扰触发，选用加权总干扰最小算法为各个AP实现信道最优配置.仿真结果和实测结果表明，提出的方案能增加可用信道数量，减少网络干扰，提升网络平均吞吐量.
2. Key Laboratory of Universal Wireless Communication(Beijing University of Posts and Telecommunications), Ministry of Education, Beijing 100876, China
In order to eliminate the interference in wireless local area network (WLAN), an interference self-optimization scheme was proposed based on polynomial window function interference model. The dynamic channel allocation was adopted to acquire optimum channel configuration for each access point. The channel configuration strategy was based on adjacent channel interference measurement and data fitting by polynomial window function while the object was minimizing the average interference. Simulation and demonstration show that the proposed scheme can effectively reduce the network interference meanwhile increase the network throughput.
无线局域网(WLAN, wireless local area network)和3G、4G等商用移动通信网络的一个重要区别是任何机构和个人可以根据自己的需求随意布置WLAN AP.由于频谱的有限性和布置的随意性，网络中的干扰问题正日趋严重[1-2].
以IEEE 802.11b/g系列协议为例，它规定了WLAN可以使用的13个信道，其中每个信道占用22 MHz带宽，但相邻信道间隔只有5 MHz，若采用完全正交的信道配置，则相邻信道间至少要间隔5个信道，整个频谱最多可以支持3个AP的正交配置.实际组网中，通常选取1、6、11这3个信道组成正交的最小配置集合，按照频率复用的一般原则实现多个AP的信道分配.但是，当AP密集部署时，由于频率复用距离太小，AP间频率正交性被破坏，网络中干扰急剧上升[3-4].解决上述问题的办法之一是采用非正交信道配置，如采用1、5、9、13这4个信道组成非正交的最小配置集合.虽然该方案的频谱分配并不正交，但是增加了可用信道数，使得频率复用距离增加，从而网络中干扰可能反而比正交配置方案小.
目前已有文献对非正交配置方案进行研究，如文献[5]给出了WLAN频谱重叠情况下的干扰分析，但是未给出信道配置方案；文献[6]给出了信道配置方案，但是仅考虑了频谱中主瓣和一个旁瓣的影响，其干扰建模与实际偏差较大.
基于以上研究成果，论文将首先给出基于实测和窗函数拟合的WLAN信道干扰建模，然后基于该模型设计一种优选的信道动态配置策略，最后基于该策略设计一种干扰自优化方案.
1 WLAN信道干扰建模为获得AP的真实频谱，首先对AP进行频谱测量(频谱仪置于距离AP 1 m处)，为保证测量的准确性，通过清理外部无线路由器、架高AP天线等方式最大程度地降低外界的干扰.
图 1给出了单个AP频谱具有代表性的某次测量结果，可以看出单个AP频谱具有的特点：① 实际滤波器的滤波窗并不理想；② 协议中规定的22 MHz带宽并未完全占用；③ 频谱具有明显的分段特征.
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图 1 单个AP频谱实测结果示意图 |
特点① 说明即使采用正交信道配置也不能完全规避AP间干扰，特点② 表明采用轻微非正交配置时AP间干扰可能并不显著，特点③ 表明可以考虑采用分段多项式模型对频谱进行拟合.
若采用多项式拟合，则拟合函数可以建模为
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(1) |
其中：m为多项式次数，2K+1为总段数，u(k)为单位阶跃函数，β为多项式系数.显然，当K、m越大时上述拟合结果越贴近真实值.
在测试例中，取K=11、m=1，以1 m间隔对频谱进行抽样处理，通过Matlab函数拟合，归纳得到整个22 MHz带宽内频谱的分段多项式模型为
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(2) |
定义干扰系数如式(3) 所示，它表征了信道间隔为Δ的任意2个信道之间的干扰能量和信号能量的比值，其计算结果如表 1所示.
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(3) |
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表 1 干扰系数Φ(Δ)与信道间隔Δ的关系 |
由表 1可以看出，当Δ=4时，信道间虽然不正交但是干扰已经非常小了，再次说明非正交配置的潜在可行性.
2 信道动态配置与干扰自优化方案WLAN干扰自优化方案包括干扰检测、信道评估和信道重配置3个步骤.
2.1 干扰检测网络中所有用户持续侦听所有AP的信号，侦听结果如表 2所示，其中0号AP为用户所属的AP，其他AP为干扰AP.用户i的接收信干比为
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(4) |
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表 2 用户i侦听AP信号情况 |
当γi小于阈值γ*时，用户i将上报干扰优化请求.定义任意AP的用户不满意度η为上报干扰优化请求的用户数占总用户数的比例，当η大于阈值η*时，该AP将触发干扰自优化.
2.2 信道评估当某个AP触发干扰自优化后，接入控制器(AC, access controller)将启动信道评估流程，令该AP对环境进行频谱扫描，扫描结果如表 3所示.
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表 3 待优化AP频谱扫描情况 |
设该AP下属n个用户，则第j个AP对这n个用户的平均干扰为
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(5) |
将AP扫描得到的干扰能量和用户侦听到的平均干扰能量进行合并分析，评估出任意第k个信道的干扰能量值为
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(6) |
其中|fj-k|为信道间隔Δ.
最后，选择干扰能量最小的信道组成最优集合，记为U，即
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记待优化AP的当前信道为f，按照下面步骤完成信道重配置.
1) 若f∈U，则信道不作调整；
2) 否则，定义信道重配置增益因子ξ：
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(8) |
如果ξ大于阈值ξ*，则随机选择U中的一个信道f′，将AP的信道重新配置为f′，否则不予切换.
3 仿真结果与实测结果3.1 仿真结果为了验证所提方案的正确性和有效性，分别选取3个AP和9个AP进行仿真.初始时刻，所有的AP均配置为信道1，用户按照均匀分布随机布置.
1) 3个AP场景
优化前后3个AP的参数信息如表 4所示，网络性能如图 2所示.其中f和f′分别为优化前和优化后的信道号，η和η′分别为优化前和优化后的用户不满意度，下同.
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表 4 3个AP场景优化前后参数信息 |
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图 2 3个AP场景优化前后网络性能提升情况 |
可以看出，经过2次优化后网络性能即趋于稳定，AP按照正交配置方案重新配置信道，各AP的用户不满意度均下降为0，网络平均总干扰下降为0，平均吞吐量提升约120%.
2) 9个AP场景
优化前后9个AP的参数信息如表 5所示，网络性能如图 3所示.可以看出，经过7次调整后网络性能趋于稳定，此时AP采用非正交配置，各AP的用户不满意度均下降为0，网络平均总干扰下降了12 dB，平均吞吐量提升约98%.
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表 5 9个AP场景优化前后参数信息 |
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图 3 9个AP场景优化前后网络性能提升情况 |
由仿真结果可以看出，在AP部署较稀疏(3个)和较密集(9个)的情形下，提出的方案均能成功完成网络自优化，提升网络平均吞吐量，降低网络干扰和用户不满意度.
3.2 实际环境测试结果为了进一步验证所提方案的正确性和有效性，在北京邮电大学科研楼搭建了硬件演示环境.如图 4所示，测试环境是一个17 m×17 m的方形房间(缺左上角)，房间内布置了4台基于SORA软件无线电平台开发的可编程AP，房间外布置了多台私人AP和1台商用AP作为干扰源.经实际测试，房间内的背景底噪约为-70 dBm，比较恶劣.
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图 4 实际演示环境地图 |
初始状态，4台AP均配置为信道1，网络中干扰十分严重，用户不满意度接近100%. 表 6和表 7给出了启动干扰自优化机制后的优化结果，可以看出，经过2次调整后网络性能趋于稳定，此时AP采用非正交配置，各AP的用户不满意度均下降为0，网络平均总干扰下降了约17 dB，平均吞吐量提升了约236%.实测结果显示，提出的自优化方案能有效解决网络中的干扰问题，具备实际可操作性.
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表 6 实际环境优化结果 |
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表 7 自优化后网络性能提升情况 |
提出了一种基于信道动态配置的WLAN干扰自优化方法，首先对WLAN进行了信道干扰建模，然后在该模型基础上设计了一套自动优化触发、优化决策和优化响应方案.仿真结果和实际环境测试结果显示，该方案对于各种AP密度均能有效解决网络中的干扰问题，降低用户不满意度，提升网络性能，并具备实际可操作性.
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