4.4.1. Thuật toán LCCS
Thuật toán tìm kiếm kênh truyền tắc nghẽn tối thiểu (LCCS – Least Congested Channel Search) về bản chất là một thuật toán tham lam.
Mỗi WTP sẽ không quan tâm tới vị trí của các WTP lân cận, mà chỉ quan tâm tìm kiếm kênh truyền tối ưu cục bộ cho mình.
Để hoàn thành thuật toán, các WTP được sắp xếp thứ tự một cách ngẫu nhiên, sau đó lần lượt được tính toán để tìm kiếm kênh truyền tối ưu.
4.4.2. Thuật toán iFP
Mục này sẽ trình bày thuật toán phân chia tần số theo hướng tiếp cận quản lý tập trung.
Gọi V = {ai} là tập hợp các WTP trong mạng khu vực địa lý mà chúng ta đang xem xét, trong đó 1 ≤ i ≤ n. Như vậy, V là tập hợp bao gồm tất cả các WTP thuộc cũng như không thuộc quyền quản lý của CAPWAP.
Gọi k là số lượng các kênh không bị nhiễu. Chúng ta đưa ra một số định nghĩa như sau:
Định nghĩa 1: Một thiết bị di động ở trong trạng thái hoạt động nếu trong một khoảng thời gian nhất định, nó gửi hoặc nhận dữ liệu.
Định nghĩa 2: Việc ấn định tần số là một ánh xạ C từ V (1, 2, … k)
Định nghĩa 3: Hàm cường độ tín hiệu P (i, j) được định nghĩa là cường độ tín hiệu mà WTP aj nhận được từ WTP ai.
Hàm này có các tính chất: P (i, j) = P (j, i)
P (i, i) = 0.
Định nghĩa 4: Tập hợp hàng xóm của WTP ai, ký hiệu là v (ai) bao gồm tất cả các WTP aj thỏa mãn P (i, j) > 0.
Chúng ta có thể coi P (i, j) = 0 nếu P(i, j) ≤ ε, trong đó ε là một ngưỡng nhiễu tối đa chấp nhận được.
Định nghĩa 5: Đồ thị nhiễu trong bài toán được định nghĩa là một đồ thị trọng số có hướng GC = (V, E) trong đó (ai, aj) ϵ E nếu aj ϵv (ai).
Trọng số của đồ thị được định nghĩa bởi hàm wc(ai, aj) như sau: wc(ai, aj) = si I (C (ai), C (aj)) P (i, j)
Trong đó:
si là số lượng các thiết bị di động ở trạng thái hoạt động tương ứng với WTP ai.
I (c1, c2) là hệ số nhiễu giữa hai kênh truyền c1 và c2.
Định nghĩa 6: Độ nhiễu của một WTP tương ứng với một mô hình ấn định tần số C là: ( ) ( ) ( , ) j i n c i c i j a v a L a w a a
Định nghĩa 7: Độ nhiễu của mạng tương ứng với một mô hình ấn định tần số C là:
1 ( ) ( ) n c c i i N V L a
Mục tiêu của thuật toán phân chia tần số là giảm giá trị NC trong khi số lượng các kênh truyền k là hữu hạn.
Bảng 3 trình bày thuật toán phân chia tần số
Thuật toán phân chia tần số
{Gọi S1, S2, … Sm là các cluster được kết nối trong đồ thị nhiễu G} {Mỗi cluster Si là một mảng chứa các WTP nằm trong cluster đó} {Gọi Si[j] là phần tử thứ j của cluster Si}
{Gọi Si[j].channel là kênh truyền được gán cho phần tử thứ j của cluster Si}
for (i = 1 n) do
if Si chỉ có 1 phần tử
Si[1].channel findBestChannel (Si[1]) else (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
S Si
planningValidateCluster (S, 1, |Si|, clusterInterference, Si) endif
endfor
Bảng 3. Thuật toán phân chia tần số
Thuật toán được trình bày ở trên bao gồm hai bước.
Bước thứ nhất, được thể hiện bằng hàm planningHeurCluster, sẽ phân hoạch một tập các AP được quản lý thành các cluster không giao nhau dựa trên quan hệ hàng xóm, và tiến hành tối ưu địa phương trên mỗi cluster bằng cách sắp xếp các WTP căn cứ vào lc(ai), và sau đó với mỗi WTP sẽ tiến hành tìm kiếm kênh truyền thích hợp cho mỗi WTP để tối thiểu được giá trị lc(ai).
Bước thứ hai, một phép tìm kiếm vét cạn sẽ được thực thi, bắt đầu từ WTP có nhiễu lớn nhất.