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Distributed channel assignment for interference-aware wireless mesh networks

Shzu-Juraschek, Felix 15 May 2014 (has links)
Die Besonderheit der drahtlosen Kommunikation gegenüber den drahtgebundenen Netzwerken liegt im drahtlosen Übertragungsmedium. Aufgrund der Broadcast-Eigenschaft des Übertragungsmediums werden Nachrichten potentiell von allen Netzwerkstationen empfangen, welche sich in der Übertragungsreichweite des Senders aufhalten. Als Konsequenz können bei einem unsynchronisierten Medienzugriff mehrere Nachrichten beim Empfänger kollidieren und nicht korrekt empfangen werden. Dieses Phänomen wird auch als Interferenz bezeichnet. Um solche Interferenzen zu vermeiden, wurden spezielle Protokolle für den Medienzugriff in drahtlosen Netzen entwickelt. Ein solcher Ansatz für drahtlose Maschennetze ist die verteilte Kanalzuweisung. Bei der verteilten Kanalzuweisung werden sich nicht-überlappende Kanäle im verfügbaren Frequenzspektrum für Übertragungen verwendet, die auf dem gleichen Kanal Interferenzen erzeugen würden. Dieser Ansatz ist möglich, da die verwendeten Funktechnologien, wie zum Beispiel IEEE 802.11 (WLAN), mehrere nicht-überlappende Kanäle bereitstellen. Aufgrund der großen Verbreitung von IEEE 802.11, ist eine hohe Dichte von privaten wie kommerziellen Netzen im urbanen Raum die Norm. Diese räumlich überlappenden Netze konkurrieren um den Medienzugriff. Daher ist es für die Leistung von Kanalzuweisungsalgorithmen von großer Bedeutung, die Aktivität der externen Netze mit einzubeziehen. Die Leistung der vorgelegten Arbeit umfasst das Design, die Implementierung und Validierung von Modellen und Algorithmen zur Reduzierung von Interferenzen in drahtlosen Maschennetzen. Die Arbeit beinhaltet die Entwicklung eines Messungs-basierten Interferenzmodells, mit dem Interferenzabhängigkeiten der Maschenrouter untereinander effizient bestimmt werden können. Weiterhin wurde ein Algorithmus für die verteilte Kanalzuweisung entwickelt, der die Aktivität von externen Netzen berücksichtigt. Die Gesamtlösung wurde in einem großen drahtlosen Maschennetz experimentell validiert. / Due to the broadcast nature of the shared medium, wireless transmissions are potentially received by all network stations in the communication range of the sender. With an unsynchronized medium access, multiple transmissions may be active at the same time and thus interfere with each other. In consequence, multiple transmissions may collide at the receiver side and cannot be properly decoded. For this reason, protocols have been developed on the MAC layer to synchronize the medium access and thus reduce interference effects. One of these approaches in wireless mesh networks is channel assignment. The idea of channel assignment is to minimize the network-wide interference by utilizing non-overlapping channels for otherwise interfering wireless transmissions. This is feasible, since wireless mesh routers are usually equipped with multiple radios and commonly used wireless network technologies, such as IEEE 802.11, provide multiple non-overlapping channels. Since IEEE 802.11 operates in the unlicensed frequency spectrum, the dense distribution of private and commercial network deployments of WLANs in urban areas poses a new challenge. Co-located networks compete for the wireless medium, thus decreasing the achievable network performance in terms of throughput and latency. Therefore, an important issue for efficient channel assignment is to also address external interference The contributions of this dissertation comprise the design, implementation, and validation of models and algorithms to enable wireless multi-hop networks to become interference-aware. This includes a measurement-based interference model suitable for large-scale network deployments. A distributed channel assignment algorithm has been developed that considers external sources of interference. The overall solution has been experimentally validated in a large-scale wireless multi-hop multi-radio testbed and has significantly increased the network performance with regard to the network capacity.

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