华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (4): 38-43.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.04.007

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基于聚类的无线Mesh网关选择及AP分组算法

黄书强1 周继鹏2   

  1. 1.暨南大学 网络与教育技术中心,广东 广州 510632;2.暨南大学 信息科学技术学院,广东 广州 510632
  • 收稿日期:2010-07-05 修回日期:2010-09-18 出版日期:2011-04-25 发布日期:2011-03-01
  • 通信作者: 黄书强(1977-),男,博士,高级工程师,主要从事无线网络及信息安全研究 E-mail:hsq2008@vip.sina.com
  • 作者简介:黄书强(1977-),男,博士,高级工程师,主要从事无线网络及信息安全研究
  • 基金资助:

    广东省教育部产学研合作项目(2008B090500051,201013090400164);广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(LYM09029);暨南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(21610704)

Wireless Mesh Gateway Selecting and AP Clustering Algorithm Based on Clustering

Huang Shu-qiang1  Zhou Ji-peng2   

  1. 1. Network and Educational Technology Center,Jinan University,Guangzhou 510632,Guangdong,China;2. College of Information Science and Technology ,Jinan University,Guangzhou 510632,Guangdong,China
  • Received:2010-07-05 Revised:2010-09-18 Online:2011-04-25 Published:2011-03-01
  • Contact: 黄书强(1977-),男,博士,高级工程师,主要从事无线网络及信息安全研究 E-mail:hsq2008@vip.sina.com
  • About author:黄书强(1977-),男,博士,高级工程师,主要从事无线网络及信息安全研究
  • Supported by:

    广东省教育部产学研合作项目(2008B090500051,201013090400164);广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(LYM09029);暨南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(21610704)

摘要: 针对无线Mesh网络网关部署和AP分组问题,提出了一种基于聚类思想的启发式算法.首先设计了一个最小跳数权重指标,其大小反映网关数以及最小跳数的辩证关系,通过这个指标,利用启发式算法获得一个较好的初始解;然后利用聚类k-means方法来对此初始解进行调整优化,使AP分组尽可能均匀;最后通过仿真实验验证该算法的有效性.结果表明:通过有限次数调整,网络可以取得最小网关数、最小AP到网关平均跳数和最小负载均衡指数3个优化目标之间的平衡.

关键词: 无线Mesh网络, 聚类, 网关部署, 最小网关数, 最小平均跳数, 最小负载均衡指数, k-means算法

Abstract:

Aiming at the gateway deployment and AP clustering of wireless Mesh networks,a heuristic algorithm based on clustering is proposed.In this algorithm,first,a weight index of the minimum hops is designed to reflect the relationship between the gateway number and the minimum hops,with which a suitable initial solution is obtained by a heuristic algorithm.Then,the initial solution is adjusted and optimized via the k-means clustering to obtain a symmetrically network distribution.Finally,some simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm.The results show that,with the help of the algorithm,the three optimization objectives,namely,the minimum number of gateways,the minimum average number of hops from AP to gateway and the minimum load-balancing index,reach a good balance after the adjustment with finite times.

Key words: wireless Mesh networks, clustering, gateway deployment, minimum gateway number, minimum average hops, minimum load-balancing index, k-means algorithm