Phạm vi truyền r có tỉ lệ nghịch với thông lượng. Điều này có là vì các hàng xóm không là các node nhận sẽ xem tín hiệu là nhiễu. Những node này không làm bất kỳ hành động nào trong suốt thời gian truyền. Để ảnh hưởng ít nhất có thể lên các node, phạm vi truyền thông phải được rút ngắn bằng cách giảm năng lượng.
Để ước lượng đúng nhiễu phát sinh trong toàn bộ hàng xóm, cần phải biết năng lượng của mối hàng xóm. Một phương pháp như vậy sẽ mất thời gian và đắt về mặt tài nguyên, vì vậy mỗi hàng xóm cần phải thăm dò để lấy phản hồi. Do đó, luận văn sử dụng mô hình bộ ước lượng chỉ số xu hướng nhiễu – để dự báo nhiễu phát sinh trong suốt quá trình truyền gói dữ liệu, chỉ dựa trên các tham số cục bộ.
Các tham số cục bộ mà chỉ số xu hướng được định nghĩa trên đó là mức năng lượng truyền P và số hàng xóm N có thể tới được với một mức năng lượng nhất định. Số các hàng xóm cũng là hàm của mức năng lượng. Việc mở rộng vùng bao phủ khi mức năng lượng tăng lên làm cho số các node có thể tới được cũng tăng lên. Do đó, có thể xem chỉ số xu hướng nhiễu chỉ phụ thuộc vào mức năng lượng P được sử dụng để truyền.
Chỉ số xu hướng I(P) được định nghĩa như sau:
2 2 max 2 max max ( ) ( ) ( ) 2 P P N P I P N P P (3) với N(Pmax) là số hàng xóm lớn nhất, nghĩa là tất cả các node tới được với mức năng lượng cực đại Pmax và tốc độ truyền thấp nhất. là một nhân tố hiệu chỉnh vô hướng cần thiết để phân biệt các node sử dụng năng lượng truyền cực đại nhưng có số hàng xóm khác nhau. Cố định nhân tố này tới một giá trị lớn hơn hoặc bằng 1 là điều kiện đủ để tạo ra sự khác biệt.
Bộ đánh giá này không đưa ra một ước lượng nhiễu về Watt, nhưng nó cũng thực hiện chức năng tương tự. Hai thuộc tính quan trọng nhất mà chỉ số xu hướng đưa ra so với hiện tượng nhiễu thực là:
Mức năng lượng nhỏ hơn, độ nhiễu đưa ra nhỏ hơn, giả sử rằng số các hàng xóm N là hằng số, nghĩa là P1, P2 với P1 <P2 và N(P1) = N(P2) chúng ta phải có I(P1) < I(P2).
Mức nhiễu giảm đi theo số các hàng xóm, giả sử rằng mức năng lượng là hằng số, nghĩa là N1(P), N2(P) với N1(P) < N2(P) chúng ta phải có I1(P) <
I2(P).
Trong khi thuộc tính thứ nhất thuộc về trực giác, thuộc tính thứ hai cần giải thích rõ hơn. Thuộc tính thứ hai thể hiện rằng nhiễu không chỉ là một vấn đề trong việc sử dụng năng lượng mà còn phụ thuộc vào hàng xóm.
Rất quan trọng để chú ý rằng dạng đặc biệt của định nghĩa ở trên được thiết kế để có các giá trị tuyến tính. Từ định nghĩa ta có: 0 ≤ I(P) < 1. Hơn nữa, chỉ số kết quả là vô hướng.
Giá của một đường đi về mặt chỉ số xu hướng được cho bởi công thức:
I(Path) = i j Path j i j i P I ) , ( , , ( ) (4)
Với Ii,j(Pi,j) là chỉ số xu hướng của nhiễu phát sinh để gửi một gói tin từ node i
tới node j với năng lượng Pi,j. Hàm ước lượng xu hướng đưa ra trong công thức (3) có ưu điểm là nó không yêu cầu bất cứ phản hồi nào từ các hàng xóm. Hơn nữa, nó độc lập với traffic, vì dự đoán chỉ thay đổi nếu topo thay đổi.