把移动客户端连接到无线网络的方法、装置与系统

摘要

本公开涉及把移动客户端连接到无线网络的方法、装置与系统。用于把移动客户端连接到无线网络的方法包括周期性地触发接入点扫描过程，以便监视无线网络的接入点密度。触发的频率是响应于接入点密度的变化来调整的。

说明书

技术领域

本发明总体上涉及无线联网而且尤其涉及用于为移动客户端提 供无线连接从而优化节能、无线接入机会和端到端性能的方法、装置 与系统。

背景技术

随着启用互联网的移动设备越来越流行以及使用中的移动网络 应用的过剩，智能电话上的数据消费在过去的几年中猛涨。许多载体 都报告了移动数据流量的惊人增长。尽管，在包括美国在内的国家中， 定价收费计划(flat rate plan)有助于伴随着最大数据限制，但是遍布全 球的用户仍然继续加入基于用量的计划。

基于Wi-Fi的无线网状网络给出了高带宽，而且常常比较便宜， 对于移动互联网用户来说是另一种选择，而且对于服务提供商来说也 是卸载移动数据流量的一个不错的选择。为了令人满意的用户体验， 像对延迟敏感的IP电话的移动互联网应用需要担保具有无线覆盖的 区域内的无缝连接性。但是，由于因为用户移动性所需的重新连接及 Wi-Fi网络的短传输范围，这是移动电话的电池难以负担的。具体而 言，为了最大化Wi-Fi机会的使用，移动主机必须（i）频繁地扫描ISM 频谱带，来获得可用Wi-Fi网络的列表，（ii）主动地探查无线链路， 以便识别最好的接入网络或者接入点（AP），及（iii）抢先地(proactively) 把他们当前的关联迁移到提供高吞吐量的其它AP。所有这些任务对 于移动主机的电池寿命和连接性都是关键性的。

对于最大化Wi-Fi使用对电池受限的移动客户端的利用率，有几 个固有的挑战。Wi-Fi网络的周期性扫描可以帮助识别可用的网络。 确定优化电池寿命和Wi-Fi连接机会的最优扫描频率是具有挑战性 的。现有蜂窝服务提供商所提供的蜂窝辅助的基于距离的扫描要忍受 蜂窝信号的不可预测性或者手机信号塔变化的密度。有些现有的设备 使用基于接收信号强度（RSS）的扫描，这种方法在触发AP扫描时 依赖于固定的阈值，不够灵活，以至于不能利用由无线网状网络提供 的多变的Wi-Fi接入机会。还有一些现有的设备利用基于历史的扫描 和关联控制，这需要能量密集的计算与位置跟踪。

在无线网状网络（WMN）中，移动客户端能够从属于该网络的 多个移动AP收到信号而且能够选择其中一个AP来接入WMN。因此， 期望选择为移动客户端提供最佳用户体验或性能的AP。现有的系统 主要利用基于信号强度的机制来给AP分级，其中移动客户端与在该 客户端提供最大接收信号强度（RSS）的AP关联。

但是，仅仅根据信号强度选择AP会造成选定AP上拥塞的增加， 由此对终端用户导致差的性能。而且，信号强度不是无线网络中信道 状况的准确指示。因此，即使从一个AP接收到的信号强度高，这也 可能没有正确地指示该AP当前的性能级别。

发明内容

本发明的一个目标是克服以上提到的缺陷。

本发明提供了用于为移动客户端提供无线连接的方法。该方法包 括周期性地触发接入点扫描过程，从而监视无线网络的接入点密度， 并且响应接入点密度的变化来调整触发的频率。

该方法还可以包括响应接入点密度的减小而降低触发频率的步 骤和/或响应于接入点密度的增加而提高触发频率的步骤。

有利地，该方法可以包括监视移动客户端的至少一种运动并且响 应于该移动客户端的至少一种运动来调整触发频率的步骤。

优选地，该方法包括确定移动客户端的至少一种运动的速度；及 响应于所述速度的提高而提高触发频率的步骤。

在一种优选实施方式中，该方法包括响应于速度的减小而降低触 发频率的步骤。

优选地，该方法包括通过放在移动客户端中的加速计检测移动客 户端的运动的步骤。

有利地，该方法还包括步骤：

检测移动客户端所处的区域内的一个或多个接入点；

监视无线网络的至少链路质量和负载特性；

响应于无线网络的至少所述链路质量和负载特性，从检测到的一 个或多个接入点中选择一个接入点，以把移动客户端连接到无线网络。

在一种优选实施方式中，无线网络是包括多个接入点的无线网状 网络，其中另一网络实体连接到所述多个接入点中的一个，而且其中 所检测到的一个或多个接入点中的每一个都与通过无线网状网络连接 对应接入点和另一网络实体的路径关联，每条路径都具有选自所述多 个接入点的一个或多个节点；

该方法还包括：

确定通过无线网状网络的与检测到的一个或多个接入点中的每 一个关联的每条路径的连接质量和负载特性；

根据路径的连接质量与负载特性选择接入点。

优选地，该方法包括步骤：

基于其通过无线网状网络的关联路径的连接质量与负载特性给 检测到的一个或多个接入点分级；及

根据所述分级选择接入点。

还通过其上存储了计算机可读代码的计算机可读介质来解决以 上提到的技术问题，当所述代码被一个或多个数字处理器执行时，指 示这一个或多个数字处理器为移动客户端提供无线连接，所述计算机 可读代码包括：

周期性地触发接入点扫描过程，从而监视无线网络的接入点密度 的指令；及

响应于接入点密度的变化来调整触发频率的指令。

优选地，所述计算机代码还包括：

监视移动客户端的至少一种运动的指令；及

响应于移动客户端的至少一种运动的变化来调整触发频率的指 令。

有利地，所述计算机代码还可以包括：

从放在移动客户端中的加速计接收运动信号的指令；及

从所述运动信号确定移动客户端的至少一种运动的指令。

在一种优选实施方式中，所述计算机代码还包括：

检测移动客户端所处的区域内的一个或多个接入点的指令；

测量无线网络的至少链路质量与负载特性的指令；及

根据无线网络的至少链路质量和负载特性选择检测到的一个或 多个接入点中的一个以便把移动客户端连接到无线网络的指令，从而 最大化无线连接的端到端性能。

进一步由通过一个或多个接入点连接到无线网络的移动客户端 来解决以上提到的技术问题。该移动客户端包括：

扫描模块，被配置成周期性地触发接入点扫描过程，从而监视无 线网络的接入点密度；及

调整模块，被配置成响应于接入点密度的变化来调整触发的频 率。

优选地，所述移动客户端还包括：

传感器，被配置成生成指示该移动客户端的至少一种运动的运动 信号；及

移动性监视器，被配置成通过所述运动信号监视移动客户端的至 少一种运动，

其中，调整模块还被配置成响应于移动客户端的至少一种运动的 变化来调整触发的频率。

有利地，所述移动客户端可以包括关联模块，该模块被配置成监 视无线网络的至少链路质量和负载特性，并且根据无线网络的至少所 述链路质量和负载特性选择一个接入点，以把移动客户端连接到无线 网络，从而最大化无线连接的端到端性能。

优选地，扫描模块被配置成监视由移动客户端接收到的无线信号 的接收信号强度，其中移动客户端还可以包括：

迁移模块，该模块被配置成响应于移动客户端的运动的变化、接 入点密度的变化和接收信号强度的变化中的至少一个而把移动客户端 从第一接入点迁移到第二接入点。

进一步通过为移动客户端提供到无线网络的无线连接的系统来 解决以上提到的技术问题。该系统包括：

在无线网络中分布的多个接入点；及

移动客户端，被配置成周期性地触发接入点扫描过程，从而监视 该移动客户端所处的区域内的接入点密度，该移动客户端还被配置成 响应于接入点密度的变化而调整触发的频率。

优选地，移动客户端被配置成监视该移动客户端的至少一种运动 并且被配置成响应于该移动客户端运动的变化而调整触发的频率。

有利地，所述多个接入点中的每一个都被配置成测量无线网络的 至少链路质量和负载特性，并且被配置成把指示所述链路质量和负载 特性的测量发送到移动客户端。

在一种优选实施方式中，移动客户端被配置成接收链路质量和负 载特性的测量，而且，当移动客户端检测到无线网络的一个或多个接 入点时，该移动客户端被配置成根据无线网络的链路质量和负载特性 的测量，选择检测到的一个或多个接入点中的一个，从而最大化无线 连接的端到端性能。

附图说明

图1绘出了其中实践本发明各种实施方式的无线网络环境；

图2A绘出了图1所示移动客户端的一种实施方式的示意图；

图2B绘出了图1所示移动客户端的另一种实施方式的示意图；

图3绘出了图1所示无线接入点的一种实施方式的示意图；

图4A绘出了用于在移动客户端触发接入点感测过程的方法的流 程图；

图4B示出了当移动客户端从无线网络断开时触发接入点感测过 程的方法的另一种实施方式；

图4C绘出了当移动客户端连接到无线网络时触发接入点感测过 程的方法的另一种实施方式；

图5A绘出了选择接入图1中所绘无线网络的接入点的方法的流 程图；

图5B示出了图4B中所绘方法的另一种实施方式；

图6绘出了具有可调触发间隔Ts的周期性接入点扫描的功耗；

图7绘出了固定阈值接入点扫描与可适配阈值AP扫描之间的性 能比较；

图8A绘出了当移动客户端移动时由接入点扫描过程检测到的新 接入点的平均个数；

图8B绘出了在不同的运动行为下以20%的占空比从移动客户端 的一种实施方式上的内置加速计收集到的数据样本；

图8C绘出了根据本发明的测量结果，该结果显示AP到达间隔 时间被准确地近似为指数分布；

图9A绘出了根据本发明的适于移动客户端运动速度及AP密度 的最优扫描间隔（Ts）；

图9B绘出了根据本发明的作为对于各个概率值ξ的平均AP密 度的函数的AP扫描的阈值距离；

图9C绘出了当与具有固定触发间隔（Ts）的传统固定频率触发 比较时，由根据本发明的基于运动的扫描所提供的节能；

图10绘出了根据本发明的由链路带宽的被动探查估计所提供的 准确度；

图11绘出了用于实践本发明实施方式的室外试验台拓扑结构；

图12A绘出了与传统的固定频率扫描相比，由本发明一种实施方 式提供的性能改进；

图12B绘出了与传统的固定频率扫描相比，由本发明一种实施方 式提供的节能；

图12C绘出了具有不同阈值的、基于密度的扫描的性能；

图13绘出了与传统的接入点选择策略相比，由本发明一种实施 方式提供的吞吐量改进；

图14绘出了与传统的接入点选择策略相比，由本发明一种实施 方式提供的往返延迟改进；

图15绘出了根据本发明的权重值w₁和w₂对吞吐量性能的影响；

图16绘出了当移动客户端的个数变化时，由在室内试验台实践 的本发明一种实施方式所提供的吞吐量与往返延迟性能；

图17绘出了当移动客户端的个数变化时，由在室外试验台实践 的本发明一种实施方式所提供的吞吐量与往返延迟性能；及

图18绘出了传统AP选择策略对网络吞吐量的影响。

具体实施方式

在有些实施方式中，本发明提供了为移动客户端最大化无线接入 机会，同时提供最优节能的接入点感测（扫描）技术。不像依赖昂贵 的定位机制（例如，GPS）或者war-driving（战争驾驶）的现有系统， 本发明提供了放在移动客户端中的低功率传感器，来最大化无线网络 的使用。本发明还提供了为移动客户端选择接入点以便最大化端到端 性能，从而提供最优的用户体验的AP选择技术。

根据另一种实施方式，所述方法包括检测移动客户端所处的区域 内的一个或多个接入点、监视无线网络的至少链路质量和负载特性， 并且响应于无线网络的至少所述链路质量与负载特性，从检测到的一 个或多个接入点中选择一个接入点，以把移动客户端连接到无线网络， 从而最大化无线连接的端到端性能。

根据一些备选实施方式，提供了其上存储了计算机可读代码的计 算机可读介质。当所述计算机可读代码被一个或多个数字处理器执行 时，指示这一个或多个数字处理器为移动客户端提供无线连接。所述 计算机可读代码包括周期性地触发用于监视无线网络的接入点密度的 接入点扫描过程的指令和用于响应于接入点密度的变化而调整触发频 率从而最大化移动客户端的节能与接入机会的指令。

根据另一种实施方式，所述计算机代码还包括用于检测移动客户 端所处区域内的一个或多个接入点的指令、用于测量无线网络的至少 链路质量和负载特性的指令及用于根据无线网络的至少所述链路质量 与负载特性而从检测到的一个或多个接入点选择一个接入点以便把移 动客户端连接到无线网络从而最大化无线连接的端到端性能的指令。

在还有一些备选实施方式中，提供了通过一个或多个接入点连接 到无线网络的移动客户端。所述移动客户端包括被配置成周期性地触 发用于监视无线网络接入点密度的接入点扫描过程的扫描模块、被配 置成响应于接入点密度的变化而调整触发频率从而最大化移动客户端 的节能与接入机会的调整模块。

在另一种实施方式中，移动客户端包括关联模块，该模块被配置 成监视无线网络的至少链路质量和负载特性，并且根据无线网络的至 少所述链路质量与负载特性而选择一个接入点，以把移动客户端连接 到无线网络，从而最大化无线连接的端到端性能。

根据还有一些备选实施方式，提供了把移动客户端连接到无线网 络的系统。该系统包括分布在无线网络中的多个接入点和被配置成周 期性地触发用于监视移动客户端所处的区域内的接入点密度的接入点 扫描过程的移动客户端。该移动客户端还被配置成响应于接入点密度 的变化而调整触发的频率。

在另一种实施方式中，多个接入点中的每一个都被配置成测量无 线网络的至少链路指令与负载特性，并且被配置成把指示所述链路质 量和负载特性的测量发送到移动客户端。

在还有另一种实施方式中，移动客户端被配置成接收链路质量与 负载特性的测量，而且，当移动客户端检测到无线网络的一个或多个 接入点时，该移动客户端被配置成根据无线网络的链路质量与负载特 性的测量而选择检测到的一个或多个接入点中的一个。

本发明的各种实施方式将参考附图来描述，其中相同的标号在几 个视图中始终代表相同的部分和组件。对各种实施方式的参考不限制 本发明的范围，本发明的范围只能由所附权利要求的范围来限制。另 外，本说明书中所阐述的任何例子都不意图是限制性的，而仅仅是阐 述所保护发明的许多可能实施方式中的一些。其中，本发明可以体现 为方法或设备。相应地，本发明可以采取完全硬件实施方式、完全软 件实施方式或者结合软件与硬件方面的实施方式。因此，以下具体描 述不应当从限制的角度来理解。

在整个本说明书与权利要求中，除非上下文明确地另外指出，否 则以下术语都采用在此明确关联的意义。如在此所使用的，短语“在 一种实施方式中”不一定指同一实施方式，尽管也可能是这样。如在 此所使用的，除非上下文明确地另外指出，否则术语“或者”是包含 性的“或者”运算符，而且等同于术语“和/或”。除非上下文明确地 另外指出，否则术语“部分地基于”、“至少部分地基于”或者“基于” 不是排他的而且允许基于没有描述的附加因素。此外，在整个本说明 书中，“一个”和“这个”的意义包括复数含义。“在…中(in)”的意义 包括“在…中”和“在…上(on)”。

简言之，提供了用于把移动客户端连接到无线网络的方法、装置 与系统。在这里，无线网络包括，但不限于，Wi-Fi网络、蓝牙网络、 WiMAX网络或者遵循例如IEEE 802.11的工业标准的任何无线网络， 其中IEEE 802.11在此全部引入作为参考。可替换地，无线网络可以 是通过多个接入点提供数据通信的专有网络。

总的来说，在此所述的方法通过考虑移动客户端的运动和行为及 该移动客户端传输范围内接入点的密度，提供了接入点感测过程（例 如，扫描与关联）。

特别地，移动客户端周期性地扫描信道，来发现可用的无线接入 点。因为无线接入机会受空间变化的影响，诸如移动客户端的运动和 接入点密度，所以接入点感测过程的扫描频率是基于空间变化来适配 的，以便节约能量并最大化接入机会。为移动客户端提供用于感测接 入点的接入点密度和细粒度的移动性信息，从而维持最佳节能和无线 接入机会。

此外，所述方法还通过优化权衡度量(trade-off metric)来提供能 量高效的接入点感测，其中权衡度量可以定义为花在经无线网络发现 和通信上的能量与传送到移动客户端的全部位之比。

另外，由于无线接入机会的不均衡本质，在此所述的方法使用关 于接入网络状况的信息及给定位置的AP密度，这允许移动客户端发 现新的接入点，Wi-Fi网络。例如，在其中无线接入点密集分布的、 具有高平均接收信号强度（RSS）的高度密集区域内，移动客户端可 以提高迁移阈值，来发现更好的AP，而在稀疏分布的区域内，它们 可以降低迁移阈值，以避免迁移开销。在这里，也称为切换的迁移是 指当满足某些条件时从现有接入点断开移动客户端并把该移动客户端 与另一个接入点连接的过程。

移动客户端包括，但不限于，具有接入无线网络的能力的便携式 计算机、蜂窝电话、PDA和智能电话。所述方法包括周期性地触发用 于监视无线网络接入点密度的接入点扫描过程并且响应于接入点密度 的变化而调整触发的频率，从而最大化移动客户端的节能和接入机会。

说明性的运行环境

图1示出了其中可以实践本发明的环境的一种实施方式的部件。 实践本发明不一定需要所有的部件，而且在不背离本发明主旨或范围 的情况下可以对部件的布置和类型进行变化。如所示出的，图1的系 统100包括包含多个接入点104的无线网络106及一个或多个移动客 户端110A-C。在某种实施方式中，无线网络106还包括把无线网络 106连接到外部网络114的边缘网关102，其中的外部网络114诸如互 联网、局域网/广域网、电话网络或者蜂窝网络。

总的来说，接入点104是经无线链路112互连的，每条链路都可 以包括一条或多条以不同传输频率，诸如900MHz或者2.5GHz，为 中心的无线信道。每条链路112可以在一条或多条无线信道上提供单 向或双向的数据传输。此外，当数据从一个接入点传输到另一个接入 点时，数据通过无线网络106穿过诸如路径116的无线路径，其中无 线网络106是由一个或多个接入点（节点）形成的。如图1中所示， 作为无线网络路径的示例性实施方式的路径116可以包括一个或多个 跳，每个跳由沿该路径的一对相邻节点定义。数据可以在同一无线信 道上传输通过整个无线路径。可替换地，用于传输数据的无线信道沿 无线路径从一跳到下一跳可以是不同的。

除了与由接入点104所提供的那些类似的功能之外，边缘网关 102还提供到外部网络114的接口。这些接口提供了地址变换和数据 转换与封装，这在本领域中是众所周知的。

当诸如110A-C的移动客户端进入接入点104的传输范围内时， 接入点104可以在无线客户端与无线网络106之间提供无线连接108。 一旦进行了最初的连接，接入点可能需要来自无线客户端的认证。一 旦该移动客户端得到了认证，它就被允许在无线网络106中移动，而 无需另外的认证。

移动客户端110A-C中的每一个都被配置成周期性地扫描在无线 信号的传输范围内的区域，以便确定在该传输范围内是否有任何接入 点。移动客户端可以选择所检测到的接入点中的一个来接入无线网络 106。当移动客户端移动时，网络拓扑结构改变或者环境改变，移动客 户端可以从一个接入点迁移到另一个接入点。

总的来说，移动客户端110实际上可以包括能够经诸如无线网络 110等的网络接收数据的任何移动计算设备。这种设备包括便携式设 备，诸如蜂窝电话、智能电话、射频（RF）设备、红外线设备、个人 数字助理（PDA）、手持式电脑、膝上型电脑、可佩戴式电脑、平板电 脑、结合以上一种或多种设备的集成设备，等等。

说明性移动客户端设备110A、110B和110C

图2A示出了可以包括在实现本发明的系统100中的移动客户端 设备200的一种实施方式。设备200可以包括比图2A中所示部件更 多或更少的部件。但是，所示出的部件足以实现用于实践本发明的说 明性实施方式。例如，设备200可以代表图1移动客户端110A、110B 和110C中的至少一个的一种实施方式。

如图中所示出的，设备200包括经总线224与大容量存储器230 通信的处理单元（CPU）222。设备200还包括电源226、一个或多个 网络接口250、音频接口252、显示器254、键区256、照明器258及 输入/输出接口260。电源226为设备200供电。充电或非充电电池可 以用于供电。电力还可以由外部电源提供，诸如补充电池和/或给电池 充电的AC适配器或者充电底座。

设备200可以直接地或者经有线/无线网络接口250与另一个计 算设备通信。网络接口250包括电路，该电路用于把设备200耦合到 一个或多个网络，而且是为了与一种或多种通信协议与技术一起使用 而构建的，其中的通信协议与技术包括，但不限于，全球移动通信系 统（GSM）、码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）、用户数据报 协议（UDP）、传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）、SMS、通用分 组无线业务（GPRS）、WAP、超宽带（UWB）、IEEE 802.11Wi-Fi、 IEEE 802.16全球微波接入互操作性（WiMAX）、SIP/RTP或者多种 其它无线通信协议中的任意一种。网络接口250有时候称为收发器、 收发设备或者网络接口卡（NIC）。

音频接口252布置成产生和接收音频信号，诸如人的声音。例如， 音频接口252可以耦合到扬声器和麦克风，使得可以与其他人通话和/ 或生成对某种动作的音频确认。显示器254可以是液晶显示器（LCD）、 气体等离子体、发光二极管（LED）或者与计算设备一起使用的任何 其它类型的显示器。显示器254还可以包括布置成从诸如触控笔或者 人的手指的对象接收输入的触敏屏幕。

键区256可以包括布置从用户接收输入的任何输入设备。例如， 键区256可以包括按钮数字拨号盘，或者键盘。键区256还可以包括 与选择和发送图像关联的命令按钮。照明器258可以提供状态指示和/ 或提供光。照明器258可以在特定的时间段内或者响应于事件而保持 活动状态。例如，当照明器258处于活动状态时，它可以从背后照亮 键区256上的按钮并且在设备带电的时候一直处于这种状态。此外， 当执行特定的动作时，诸如拨打另一个设备时，照明器258可以按各 种模式从背后照亮这些按钮。照明器258还可以使位于设备透明或半 透明外壳中的光源响应于动作而照亮。

设备200还包括用于与外部设备，诸如头戴式耳机，通信的输入 /输出接口260。输入/输出接口260可以利用一种或多种通信技术，诸 如USB、红外线、Bluetooth^TM等。

就能力与特征来说，设备200范围一般很广泛。例如，手机可以 具有数字键区和几行单色LCD显示器，在上面只能显示文字。在另 一个例子中，启用万维网的移动设备，诸如PDA，可以具有触敏屏幕、 触控笔和几行彩色LCD显示器，在其中既可以显示文字又可以显示 图形。在再一个例子中，启用多媒体的移动设备，诸如膝上型电脑 110A，可以包括诸如视频播放应用的多媒体应用，其被配置成通过诸 如彩色LCD或LED屏幕或者麦克风的多媒体接口来渲染图像、视频 流、音频信号等。在再一个例子中，设备200还可以包括被配置成接 收和显示图形、文字、多媒体等的浏览器应用，该浏览器应用实际上 可以采用任何基于万维网的语言，包括无线应用协议消息（WAP）等。 例如，使浏览器应用能够采用手持设备标记语言（HDML）、无线标 记语言（WML）、WMLScript、JavaScript、标准通用标记语言 （SMGL）、超文本标记语言（HTML）、可扩展标记语言（XML）等 来显示和发送信息。

如图2中所绘出的，设备200还包括用于监视由于用户运动，诸 如行走、跑步或者骑自行车，造成的移动客户端的运动的传感器262。 总的来说，传感器262可以生成反映移动客户端的运动的信号。传感 器262可以把信号转换成数字数据，然后该数字数据存储在存储器的 数据存储部分244中或者提供给用于实践本发明的CPU 222。传感器 262可以采取许多形式的加速计而且通常嵌入在移动客户端中。

设备200还包括被配置成从由传感器262生成的数据中检测移动 客户端的运动的移动性监视器246。例如，移动性监视器246可以把 数据分成包括行走、跑步和骑自行车的多个类并且基于分类的运动数 据计算移动设备的行进距离。

设备200还包括扫描模块247，该模块可以周期性地触发接入点 扫描过程，来检测当前在传输范围内是否有和有多少接入点。

设备200还包括接入点关联模块248，该模块可以选择接入点， 以把移动客户端连接到无线网络106。接入点关联模块248可以基于 各种标准，诸如无线网络106的链路质量和负载特性，来选择接入点。 关联模块248还可以基于类似的标准提供移动客户端从一个接入点到 另一个接入点的迁移。

在图2A中，移动性监视器246、扫描模块247和接入点关联模 块248是作为包括存储在存储器的应用部分242中的计算机可读代码 的一个或多个计算机程序来实现的。这些计算机程序可以由诸如C、 C++、Java等的编程语言来实现。

可替换地，以上所述的各种模块也可以作为硬件模块来实现，如 图2B中所绘出的。在这种实施方式中，也可以用于移动客户端110 的设备280包括用户接口281、存储器282、CPU 283、传感器288、 网络接口289及附加的移动性监视器284、扫描模块285、关联模块 286和迁移模块287。根据这种实施方式，这些模块是包括一个或多个 电路的硬件部件，其中的电路可以是专用电路或者通用的可编程逻辑 设备。

说明性网络节点104

图3示出了可以用在图1无线网络106中的接入点300的一种实 施方式。接入点300可以包括比所示出部件更多或更少的部件。但是， 所示出的部件足以公开用于实践本发明的说明性实施方式。

具体而言，网络设备300包括处理单元312、大容量存储器及一 个或多个网络接口单元310A、310B和310C（统称为“无线接口单元 310”），所有这些部件都经总线322彼此通信。大容量存储器通常包括 RAM 316、ROM 332及一个或多个永久性大容量存储设备，例如硬盘 驱动器、磁带驱动器、光驱和/或软盘驱动器。大容量存储器存储用于 控制接入点300操作的操作系统320。任何通用操作系统都可以采用。 还提供了用于控制网络设备300的低层操作的基本输入/输出系统 （“BIOS”）318。

如图3中所说明的，网络设备300还可以经无线网络接口单元 310A、310B和310C与其它接入点104或者移动客户端110通信，其 中无线网络接口单元310A、310B和310C是为了与包括TCP/IP、 Wi-Fi、蓝牙等在内的各种通信协议一起使用而构建的。无线网络接口 单元310A、310B和310C有时候称为无线收发器、收发设备或者网 络接口卡（NIC）。无线单元310A、310B和310C中的每一个可以在 相同或不同的频率范围工作，诸如900MHz、2.5GHz或者5GHz。

当无线接口单元310与另一个接入点104通信时，它充当网络路由器， 用于把数据路由通过无线网络106。另一方面，当无线接口单元310 与移动客户端110通信时，它充当接入点，以让连接的移动客户端接 入无线网络106。因此，通过无线接口单元310A、310B和310C，设 备300可以同时充当无线路由器和接入点。

如上所述的大容量存储器说明了另一种类型的计算机可读介质， 即，计算机存储介质。如在此所使用的，这种计算机可读存储介质指 物理的有形设备。计算机可读存储介质可以包括以任何方法或技术实 现的、用于信息存储的易失性、非易失性、可拆卸和不可拆卸的介质， 其中的信息诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或者其它数据。 计算机可读存储介质的例子包括RAM、ROM、EEPROM、闪存存储 器或者其它存储器技术、CD-ROM、数字多用盘（DVD）或者其它光 学储存器、盒式磁带、磁带、磁盘储存器或者其它磁性存储设备，或 者可以用于存储期望信息而且可以由计算设备访问的任何其它物理设 备。

RAM 316可以包括一个或多个数据存储，其中，该数据存储可 以被接入点300用于存储应用350和/或其它数据。RAM 316还可以 用于存储数据库信息。大容量存储器还存储程序代码与数据。一个或 多个应用350加载到大容量存储器中并且由中央处理单元312在操作 系统320上运行。应用的例子包括链路质量监视器354和利用率监视 器356、可定制的用户接口程序、IPSec应用、加密程序、安全程序， 等等。

链路质量监视器354和利用率监视器356的操作将在下文中进一 步描述。

系统100的广义操作

由于接入点（AP）的无计划部署及其小的覆盖范围，移动用户 频繁地从AP断开，而且因此需要主动地发现无线接入机会。即使在 给定的区域内存在许多开放的无线AP 104，也存在覆盖区域的黑点或 者在某些位置吞吐量对于令人满意的用户体验而言不是很好。为了发 现无线接入机会，移动客户端110A、110B和110C（统称为“移动客 户端110”）周期性地触发接入点扫描过程。

但是，接入点扫描消耗移动客户端110中大量的能量。图6示出 了GOOGLE G1电话中Wi-Fi扫描过程的功耗。图6中所示出的数据 是利用Agilent 34410A数字万用表以每秒20个样本在实验中测量出 来的。在实验过程中，所有其它的应用和后台服务都关掉了，因此在 数据中反映了AP扫描过程的能量消耗。如图中所示出的，AP扫描是 能量昂贵的，大约每次扫描1.1J（即，00mW×1.3秒），这主要是 因为它需要扫描ISM信道的完整集合并且从所有的相邻AP接收多个 信标。由于其高能耗，因此扫描过程是周期性触发的，这导致能耗尖 峰。每两个尖峰之间的时间间隔Ts是由触发的频率确定的。

根据本发明的一种实施方式，为了最大化节能（即，降低能耗）， 同时维持无线接入机会（即，降低扫描错误），提供了基于各种条件， 诸如接入点的密度或移动客户端的运动，来调整触发频率的方法。

在另一种实施方式中，当移动客户端110A-C暴露给多个接入点 104时，本发明还提供了估计网络状况来选择最佳AP的方法。这也 导致能量高效的数据传输。特别地，为了提供估计和关联选择，系统 100允许移动客户端110A-C收集关于无线最后一跳（即，客户端到 AP）和网状回程（AP到网关）状况的信息。由于大量的数据包被发 送到AP和从AP发送，因此利用主动探查策略的现有技术是能量密 集的。不像现有技术，系统100中的移动客户端110A-C被允许利用 从AP 104收集到的数据来监视网络状况，而不用主动提供。

在连接上的时候，移动主机会经历链路状况波动，尤其是对于无 线最后一跳，而且他们会遭受AP感测的错误触发（例如，位于多个 AP边界中的移动主机）。即使在没有用户移动的情况下，无线最后一 跳的状况也会随用户的运动或者新的障碍而波动。这往往造成AP感 测被触发多于其应该被触发的次数，从而导致频繁的网络探查和重新 关联。AP感测的反应性触发可以节省关联的开销，但延迟的感测会 增加遗漏的机会。

根据另一种实施方式，系统100提供了基于移动客户端的触发概 率（P_scan）及接收信号强度（RSS）阈值来触发AP扫描的机制。触发 概率是响应于移动客户端的运动来更新的。RSS阈值是响应于AP的 密度来更新的。基于触发概率的触发减少了由于衰落引起的RSS波动 所造成的错误触发。

在具有密集部署的无线AP和高平均RSS的区域内，移动客户端 110抢先地感测新的和/或更好的无线接入机会并且执行迁移，来提高 数据传输中的能量效率和端到端性能。

不像只在接收信号强度（RSS）低于某个预定阈值时才触发感测 与迁移的现有系统，移动客户端110A-C响应于移动客户端的运动和 诸如AP密度的网络状况而触发感测与迁移。在本发明的一种实施方 式中，用于触发迁移的阈值是响应于运动和AP密度中的至少一个来 适配的。阈值可以持续地或者以离散的值适配。

图7说明了系统100的实施方式与使用固定RSS阈值的现有系 统的实施方式的迁移性能之间的比较。在此所示的实施方式使用两个 离散的值（-75dBm和-85dBm）来适配RSS阈值，而固定阈值系统 使用-75dBm作为RSS阈值。在所述示例性实施方式中，RSS阈值针 对不同的AP密度（高和低密度）而被改变。移动客户端只在来自当 前AP的RSS变得低于RSS阈值时才触发迁移。图7示出了当移动客 户端在室内试验台周围移动时来自关联AP的平均RSS，其中该试验 台具有高AP密度区域712和低AP密度区域714。如图中所示出的， 在高AP密度区域712，常规系统和系统100的示例性实施方式都用 较小的迁移开销产生了较高的可实现用户RSS。另一方面，在低AP 密度区域714，由于增加的迁移次数，使用高阈值（-75dBm）的常规 系统导致显著的能量成本和中断，而具有可适配RSS阈值的系统100 的示例性实施方式可以用由于减少的迁移次数而造成的显著较小的能 量成本实现了相对高的RSS。

根据如图2A和2B中所绘出的实施方式，为移动客户端200提 供了各种模块，以在无线网络106的多个无线接入点104上扫描、探 查、关联和迁移，从而最大化无线接入机会，同时节省每位的能量成 本。

具体而言，为了发现无线接入机会，移动客户端200使用从放在 其上的低功率传感器，诸如加速计，提取的细粒度运动信息。这种以 移动为中心的移动性检测有助于避免触发昂贵的位置跟踪或者战争驾 驶。移动客户端200提供了断开感测过程，当移动客户端200从任何 AP断开时，该过程调整AP扫描频率，从而以降低的能量成本最大化 网络机会的发现。移动客户端200还提供了连接感测过程，该过程抢 先地识别并把移动客户端从一个接入点迁移到另一个接入点，来最大 化无线接入机会。还有，移动客户端200既使用网络状况信息又使用 运动信息来减少错误的关联/迁移触发。

移动客户端200可以在许多不同的平台上实现，其中的平台诸如 利用GOOGLE的G1 Android开发手机（ADP）的Android框架或者 Apple的iPhone或者微软的Windows Phone等。根据另一种实施方 式，图2A-B中所绘出的模块可以实现为利用来自位于移动客户端200 中的低功率传感器的信息并与其它部件交互的中间件程序。

当被移动客户端200执行时，所述程序主要在三方面对始终开启 的无线连接性提供了能量效率的改进。首先，传感器辅助的自适应AP 扫描减少了扫描的次数，同时显著减少了遗漏的接入机会。第二，网 络感知的关联控制节省了探查开销，而且进一步提高了AP选择的准 确性。第三，基于移动性的自适应迁移帮助移动客户端110投机地确 定最优迁移时间。

在这个程序的指示下，移动客户端200通过以下特征提供了能量 高效的AP发现。

运动感知的接入点感测：移动客户端200收集关于其自己的物理 运动的信息并且把这种信息与网络状况组合，来优化AP感测频率或 者定时并且触发或者抑制AP感测操作。

低功率传感器的使用：不像基于GPS或手机信号塔ID的现有运 动检测方法，该现有方法通常是能源密集的或者要忍受不准确，移动 客户端200使用板载的低功率传感器，诸如加速计，来推断运动并确 定触发点。

在连接或断开时的感测：移动客户端200不仅在其从网络断开的 时候识别无线接入机会，而且在其连到现有接入点的时候也抢先地搜 寻更好的接入机会。

动态的AP感测：移动客户端200在空间上监视无线接入机会的 不均匀性，并且动态地改变其感测参数，来提高网络机会的发现并提 高能量效率。

能量高效的接入点感测

如以上所指出的，移动客户端110相对于无线网络106的物理位 置和运动影响连接机会的发现。图8A示出了当携带移动客户端的用 户沿市区路边站立、行走和跑步五分钟时经AP扫描检测到的新AP 的平均数。如图中所示，增加移动性转变成所发现的无线接入机会的 较高数量（即，在一个时间帧内在一个区域内检测到的AP数量）。在 一种实施方式中，移动客户端200自适应地依赖其运动而改变其感测 频率。例如，当移动客户端110的板载传感器262或者288检测到其 用户没有移动时，AP感测被较不频繁地触发或者当移动客户端没有 连接到任何无线网络时甚至被抑制。当传感器262或者288检测到用 户走过一个具有密集AP分布的区域时，就更经常地触发AP感测过 程。

在另一种实施方式中，用户移动性是由板载传感器以能量高效的 方式监视的。此外，由板载传感器检测到的运动信息实时地变得可用 于检测接入机会。特别地，传感器262或者288包括检测用户运动的 低功耗加速计传感器。这种低功耗加速计类似于在诸如Apple的 iPhone和GOOGLE的G1手机的现有系统中可以获得的那些。与能 耗高的GPS传感器相比，低功耗的加速计对于正确操作而言需要的能 量少得多。此外，在监视客户端110的运动期间，传感器262或者288 不需要外部信息，诸如蜂窝无线电或者蓝牙信号，由此提供了包括可 控制性、准确性和较少功耗在内的几个好处。

在运行中，移动性监视器246或者284周期性地监视加速计值并 且把给定时刻用户的行为分成诸如行走、跑步或站立的类。这种基于 行为的移动性估计允许移动客户端基于传感器读数推断有意义的用户 行为，包括站立、行走、跑步、骑自行车和开车。

图8B说明了从GOOGLE G1电话收集到的基于加速计的行为分 类的示例性实施方式。当把移动客户端放在口袋中并且执行不同的行 为（例如，站立、行走和跑步）时，由移动性监视器246或者284计 算运动矩阵（x,y,z），其中x、y和z代表基于加速计样本的沿三个轴 的加速计值。特别地，加速计是周期性开启的（例如，开1秒关4秒） 并且计算在该时间间隔内获得的样本的平均值。如图中所示，由移动 性监视器246或284生成的运动估计准确地检测出了用户的行为。在 另一种实施方式中，用户行为分类是基于在美国数学月刊1958年第 65卷第34-35页上G.Goertzel所写的、标题为“An algorithm for the evaluation of finite trigonometric series”的非专利文献中描述的 Goertzel方法提供的，该文献在此全部引入作为参考。

根据图4A中所绘出的另一种实施方式，提供了把移动客户端连 接到无线网络的方法400。在这种实施方式中，移动客户端周期性地 触发接入点发送过程，该过程用于监视无线网络的接入点密度（402 和404）。在每个感测间隔内，移动客户端都进一步测量其运动（406）。 然后，基于移动客户端的运动和AP密度动态地调整频率（感测间隔）， 从而最大化节能和无线接入机会（408）。当每个发送过程完成时，移 动客户端确定是否有任何AP可用（410）。如果没有AP可用，移动 客户端就继续下一个触发循环。相反，如果至少有一个AP可用，移 动客户端就选择一个AP，来接入无线网络（412），然后继续下一个 触发循环。可替换地，在步骤412，如果当前移动客户端连到一个AP， 那么该移动客户端就确定是否有必要迁移，来最大化端到端性能。如 果满足迁移条件，移动客户端就从现有的AP迁移到选定的AP。

根据另一种实施方式，移动客户端110在断开和连接模式下运行。 基于运行模式，移动客户端110触发如图4B和4C中所示的不同AP 感测过程。

断开模式下的接入点感测

当从无线网络106断开时，扫描模块247或285周期性地触发移 动客户端110执行AP扫描过程，来发现任何接入选项。AP扫描过程 有利地使用来自无线网络的统计性观察。基于在过去的时间窗口中获 得的扫描结果，移动客户端110可以估计局部AP密度并且适配扫描 间隔Ts（或者触发频率），从而最小化检测可用无线接入点中的延迟， 同时减少扫描次数，由此最大化节能。

在设计提供以上所讨论的优点的扫描技术时，对于无线网络状况 的行为作出两个假设。首先，AP分布遵循点泊松过程，该过程具有 平均密度ρ，即，每平方米AP的个数，如在斯坦福大学技术报告2009 年2月由D.Qiu等人所写的、标题为“Physical Pseudo Random Function in Radio Frequency Sources for Security”的非专利文献中所 描述的，该文献在此全部引入作为参考。

第二，如在2008年4月Proc.of IEEE Infocom上由W.Wang等 人所写的、标题为“Joint Effects of Radio Channels and Node Mobility on Link Dynamics in Wireless Networks”的非专利文献中所描述的， 该文献在此全部引入作为参考，假设客户端到AP的连接寿命，即， 客户端与AP之间物理距离小于有效传输范围的时间跨度，可以近似 为指数分布，即，其中是移动客户端的平均速度，而R 是AP的公用传输范围，假设所述AP的公用传输范围是本领域中众 所周知的单位圆盘模型。

给定这些假设，导出新AP的平均到达率。考虑以平均速度移动 的移动客户端。然后，在时间段（t₁，t₂）内被移动主机覆盖的预期面 积近似为然后，根据泊松分布的AP的假设，新AP的平均 到达率为其中ρ是平均AP密度。

图8C示出了AP到达间隔时间的累积分布函数（CDF）。该图清 楚地指示这个函数可以近似为指数分布，由此确认以上讨论过的假设。 经验与近似曲线之间的间隙可以如下解释。在实践当中，AP可以高 度聚集而且可能不精确地遵循泊松分布。移动客户端运动测量的不规 律性也会造成这种间隙。基于所述假设，接入点的可用性可以建模为 Markov模型，该模型具有两个状态，即，断开（D）和连接（C）状 态。断开状态意味着没有移动客户端110可以连接的可用AP，否则它 将连上。应当指出，根据所述假设，AP到达与离开速率分别是作为 和给出的。因而，对于这种两态模型的状态过渡概率可以容 易地作为λ_d＝λ和导出，其中λ_d和λ_c分别是D→C和C→D的状 态过渡概率。

最优扫描间隔（频率）

基于上面的连接性模型，可以确定最小化遗漏的无线接入机会同 时最大化用于最优节能的扫描间隔的最优扫描间隔（Ts）。遗漏的接入 机会定义为没有被移动客户端110检测到的接入机会的次数的平均分 数。

特别地，对于遗漏的无线接入机会，考虑从无线网络106断开并 且以间隔T_s周期性地扫描频谱的移动客户端110。令T_m，d(T_s)表示利用 扫描间隔Ts的遗漏的机会（直到找到可用的AP）。于是，可以示为：

$T_{m,d}\left(T_s\right)=\frac{{\lambda }_d}{{\lambda }_d+{\lambda }_c}(1-e^{-({\lambda }_d+{\lambda }_c)T_s})---\left(1\right)$

其中，${\lambda }_d=2R\bar{v}\rho$而${\lambda }_c=2R\bar{v}\rho (1-{2R}^2\rho ).$

为此，令T_m，d(t)表示时间段（τ，τ+t）内（按时间）的平均遗漏 AP连接机会。当在时刻τ没有可用的AP时，连接（即，AP关联） 的机会只在时间段t内有可用AP到达的时候才发生。因此，对于时 间段（τ，τ+t），遗漏机会的预期数量可以表达为：

$T_{m,\bar{d}}\left(t\right)=t{\int }_t^{\infty }{f}_c\left(x\right)\mathrm{dx}+{\int }_0^t{f}_c\left(x\right)(x+T_{m,\bar{d}}(t-x))\mathrm{dx}$

类似地，

$T_{m,\bar{d}}\left(t\right)={\int }_0^t{f}_d\left(x\right)T_{m,\bar{d}}(t-x)\mathrm{dx}$

通过采用拉普拉斯变换，遗漏机会的预期数量T_m，d可以在频率域 内求解，即，

$T_{m,d}\left(s\right)=\frac{F_d^{*}\left(s\right)T_{m,d}^{*}\left(s\right)}{E\left[T_c\right]}$

$T_{m,\bar{d}}\left(s\right)=\frac{f_c^{*}\left(0\right)-f_c^{*}\left(s\right)}{s^2}+f_c^{*}\left(s\right)T_{m,\bar{d}}^{*}\left(s\right)$

$T_{m,\bar{d}}=f_{\mathrm{md}}^{*}\left(s\right)T_{m,\bar{d}}^{*}\left(s\right)$

基于这些拉普拉斯变换，预期的遗漏机会T_m，d(s)如下给出：

$T_{m,d}\left(s\right)=\frac{F_d\left(s\right)}{E\left[T_d\right]s^2}·\frac{f_c^{*}\left(0\right)-f_c^{*}\left(s\right)}{1-f_c^{*}\left(s\right)f_d^{*}\left(s\right)}---\left(2\right)$

对于指数分布的连接和断开周期是如下给出的：

f_d(t)＝λe^-λt和f_c(t)＝μe^-μt。

于是，拉普拉斯变换如下给出：

$f_d^{*}\left(s\right)=\frac{\lambda }{\lambda +s}$和$f_c^{*}\left(s\right)=\frac{\mu }{\mu +s}$

把这些替换到公式（2）中并采用逆拉普拉斯变换，就产生了公 式（1）。

公式（1）指示遗漏的机会随着增加的扫描间隔T_s而增加。从这 个公式，遗漏的接入机会显示出如下行为：

当t→∞时，${\bar{T}}_{m,d}\left(T_s\right)\to \frac{E{\left[T_c\right]}^{-}}{E\left[T_c\right]+E\left[T_d\right]}$

这种确认显示，随着扫描间隔增加，移动客户端遗漏检测所有的 接入机会。应当指出，在所述分析当中，假设扫描过程是脉动的，因 此由于扫描造成的遗漏的接入机会可以忽略。

基于这种分析，可以确定最优扫描间隔（Ts），来最小化花在AP 扫描上的能量与扫描间隔T_s内总传输位之比。在这里，假设用于数据 传输的能耗是可以忽略的。当移动客户端110以固定的间隔T_s扫描 AP时，它检测到接入机会的时间分数是1-T_d-T_m，d(T_s)，其中是 处于断开状态的平均分数。于是，最优扫描间隔如下给出：

$T_s^{*}=\arg \underset{0<T,\le T_{\max }}{\min }\frac{{ϵ}_{\mathrm{scan}}}{T_s(1-T_d-T_{m,d}\left(T_s\right))E\left[R\right]},---\left(3\right)$

其中，T_max是最大扫描间隔，这是一个预先确定的参数。例如， 对于运行延迟敏感应用（例如，IP电话）的移动客户端，T_max可以设 成一个小的值，反之亦然。在公式（3）中，预期的可实现数据率表示 为E[R]而且它依赖于与客户端关联的AP。AP关联策略在本申请中稍 后进一步具体描述。

以下，进一步示出最小化公式（3）的最优扫描间隔为：

$T_s^{*}\left(\bar{v}\rho \right)={\left[\frac{1}{4R\bar{v}\rho (1-r^2\rho )}\right]}^{+}---\left(4\right)$

其中，是平均速度，ρ是平均AP密度，而R是AP的传输范围 （例如，200m）。

为此，指示$g\left(T_s\right)=\frac{E_{\mathrm{scan}}}{T_s(1-T_d-T_{m,d}\left(T_s\right))E\left[R\right]}$是公式（＊＊＊）中的目标函数， 即，花在扫描每个传输的数据位上的能量。假设用于扫描的能耗E_scan和平均可实现的数据率E[R]作为常量给出，找出公式（3）中最优扫 描间隔T_s^*的过程等同于找出最大化G(T_s)的T_s，这可以如下找出：

$\frac{\partial \mathrm{g\theta }\left(T_s\right)}{{\partial T}_s}=\frac{E_{\mathrm{scan}}}{T_s(1-T_d-T_{m,d}\left(T_s\right))E\left[R\right]}=0$

$\iff {\lambda }_d{(\frac{1}{{\lambda }_d+{\lambda }_c}-T_s)}^{e^{-({\lambda }_d+{\lambda }_c)T_s}}=0$

很显然，在中g(T_s)是Ts的单调递增函数。因此，Ts的 最优值是作为给出的。

因此，公式（4）随后进行。

公式（4）暗示最优扫描周期依赖于移动客户端的平均移动速度 和平均AP密度（ρ）。例如，当用户快速移动时，AP到达率（λ_d） 将增加，并且鼓励用户更频繁地扫描，预期快点检测到可用的AP， 反之亦然。图9A示出了在假设AP的传输范围R=200m的情况下用 于不同用户速度的最优扫描间隔（T_s^*）。

接入点感测

根据一种实施方式，基于以上进行的分析提供了基于运动的AP 扫描方法。在这种实施方式中，AP扫描是基于从上次扫描开始移动 客户端110行进的距离来触发的。不是依赖于像GPS那样的功率昂贵 的位置跟踪系统，这个距离可以利用上述运动感测技术来估计。具体 而言，行进的距离可以估计为：

$\partial \approx \underset{k\in K}{\Sigma }{n}_k\times v_k$

其中，K是可以基于如上所述的加速计读数来分类的用户行为的 集合，v_k是对应于行为k∈K的平均速度。在每次AP扫描之后，行进距 离都重新设置成零，使得系统中的不准确性不会累积。

根据另一种实施方式，当移动客户端110行进超过一个阈值距离 d_th时触发AP扫描过程，这个阈值距离d_th被定义为用户为了以概率ξ （在0到1的范围内）找出至少一个可用AP所需移动的最小距离， 即，

$1-\mathrm{poi}(n_{\mathrm{ap}}=0)\ge \xi$

$\iff e^{-2\rho {\mathrm{Rd}}_{\mathrm{th}}}\ge 1-\xi$

$\iff d_{\mathrm{th}}\ge -\frac{\ln (1-\xi )}{2\mathrm{\rho R}}=-\frac{\pi \mathrm{Rl}\ln (1-\xi )}{2E\left[n_{\mathrm{ap}}\right]}---\left(5\right)$

其中，n_ap是由前一次扫描检测到的可用AP的个数。最后一个公 式是基于关系E[n_ap]≈πR²ρ和这可以利用本领域中众所周知的 指数加权的移动平均（EWMA）来估计。图9B示出了公式（5）中用 于不同AP密度的阈值距离。例如，如果AP的平均数是2而且ξ设 置成0.3，则阈值距离为56m。

对于运行在如图4B中所示的断开模式下的移动客户端，在包括 三个顺序周期的每个时期（epoch）中作出扫描决定。首先，在运动估 计周期（T_m）内，移动客户端以给定占空比的比率开启加速计（例如， 每10秒开启1秒）。一旦移动主机估计出用户行为，它就更新距离并且决定是否在扫描决定周期（T_d）内触发AP扫描。一旦它检测到 一组AP，它就基于选择标准选择一个AP并且与选定的AP关联，否 则它将更新AP密度并重复该过程。

为了理解距离阈值对能耗的影响，分析在检测到AP之前固定周 期和基于运动的触发方法所需的扫描次数。在基于运动的触发方法中， AP扫描只有当移动主机移动某个距离的时候才触发，而固定周期的 触发方法是以预定的时间间隔触发AP扫描。

固定周期触发方法所需的扫描次数如下给出：

而基于运动的触发方法所需的扫描次数如下给出：

其中，t_still是用户静止不动的时间量，而d＝∑_keKd_k是直到检测到新 AP时所行进的距离，而且其中d_k是行为k（例如，行走或跑步）所行 进的距离。

图9C示出了当移动客户端110重复行走和暂停（静止不动）直 到找出可用AP时的扫描总数。假设AP离断开点的距离为d=500m而 且d_th=80m。该图显示，由于移动客户端多次保持静止不动，因此用 于固定周期触发所需的扫描次数增加。相反，基于运动的触发不受静 止不动时间的影响，因为它只在移动客户端的运动超过阈值距离时才 触发扫描。应当指出，当用户在行走时，运动算法每触发一 次扫描。

连接模式下的接入点感测

图4C描述了当移动客户端运行在连接模式下时控制扫描、探查 和迁移的AP感测方法。

为了利用多样的Wi-Fi接入机会，感测过程自适应地基于利用移 动平均值估计出的局部AP密度来改变RSS阈值。当AP密度高时， 通过设置高RSS阈值，移动客户端110变得更加主动地触发AP扫描 过程，从而预期以扫描开销为代价找出更好的AP。为了避免即使在 移动客户端静止不动时也会由于衰退引起的RSS波动所造成的高错 误触发率，移动客户端基于其运动以概率方式触发扫描。具体而言， 基于移动客户端从最近一次扫描开始所行进的距离触发概率（即， 图4C中的行18的P_scan）增加。在这里，在我们的实验中，Δ设置成 0.1而且单位距离（d_unit）是10米。

一旦触发了感测，如果移动客户端经扫描发现了任何可用的AP， 就与所述可用AP中提供最高估计带宽的一个AP关联。相反，如果 没有发现可用的AP，该移动客户端就切换到图4B中所绘出的断开模 式。

根据这种实施方式，当移动客户端当前连接到无线网络106的一 个AP时，它仍然抢先地搜寻其它的或者更好的无线接入机会，以维 持连接性。例如，当移动用户在市区内行走时，其中存在许多的接入 点而且它们的性能是不均匀的。于是，移动客户端可以按能量高效的 方式识别并使用（或者迁移到）这种机会。

连接模式下的AP感测过程包括三个主要部分（即，扫描、探查 和选择）。具体而言，为了在最小化错误触发的同时利用多样的接入机 会，扫描触发阈值（接收信号强度阈值）是基于移动客户端的运动或 运动历史和局部的AP密度来动态适配的。例如，当用户静止不动时， 即使RSS由于暂时链路质量的变化而为低，移动客户端也避免触发 AP感测过程。但是，当移动客户端已经移动了某个距离（例如，20m） 时，它不仅观察到降级的RSS而且预期找出更多的AP，因而触发AP 感测过程。

接入点选择

一旦移动主机经扫描找出了一组可用的AP，它就根据基于性能 的AP选择策略选择其中一个AP，其中基于性能的AP选择策略设法 为移动客户端提供最优的端到端吞吐量性能。接入点选择是由关联模 块248或者286提供的。

总的来说，移动客户端110通过利用在网络中可以获得的质量和 负载信息来估计端到端带宽。在无线网状网络中，移动主机可以实现 的吞吐量依赖于客户端到AP的链路和网状回程链路的质量。在这里， 客户端到AP的链路的质量更依赖于用户的移动性，而网状回程性能 与网络流量状况紧密关联。因此，分别估计最后一跳（客户端到AP 的链路）和网状回程的可用带宽。EAB是通过识别沿从客户端到网状 网关的路径的瓶颈链路来估计的。具体而言，每个AP和网状路由器 周期性地测量它们呼出链路的可用带宽，而且每个AP收集沿从它自 己到网关的路径所测量到的信息，然后导出EAB。然后，这种信息交 给移动客户端，便于选择最佳AP来关联。

网状回程的可用带宽的估计

为了避免附加的测量开销，AP感测以被动的方式使用现有的测 量结果。

考虑链路i并且用m表示用于下游流量的源节点。然后，节点m 可以通过被动地监视测量周期（t，t+T）内包传输时间（t_tx）、链路忙 时间（t_busy）和链路空闲时间（t_idle）来估计链路i上可用的通信时间 （airtime），其中T＝t_tx+t_busy+t_idle。于是，链路i上可用的带宽可以 估计为：

${\mathrm{AB}}_i=(1-\frac{t_{\mathrm{tx}}+t_{\mathrm{busy}}}{t})·R_{m,.i}$

其中，R_m，i是节点m可以在链路i上支持的最大数据传输速率， 这可以通过执行简单的校准实验来计算一个先验值。以上计算出的估 计可用带宽包括运行在同一信道上的相邻链路之间的信道竞争的影 响。每个网状节点都通过采取移动平均来保持更新可用的链路带宽。

客户端到AP的链路的可用带宽估计

接下来，为了计算可用的客户端到AP带宽，AP保持估计它们 自己的链路利用率为：

$U_a(t,t+T)=\frac{1}{T}\underset{c\in C}{\Sigma }\frac{L_{a,c}(t,t+T)}{R_{a,c}}$

其中，C是与AP a关联的客户端集合，L_a，c是由用户c∈C在AP a 上生成的负载（即，流量），而R_a，c是用户c的最大可实现发送率（当 不存在竞争时）。AP可以通过监视每秒传输到与其关联的每个客户端 的字节总数来估计负载L_a，c。在这里，利用率U_a可以解释为用于为关 联到该AP的现有客户端服务的AP容量部分的估计。由此，剩余容 量可用于新的客户端n，这由下式给出：

AB_a，n＝(1-U_a)×R_a，n

其中，R_a，n是AP a与新客户端之间的传输速率，这可以在AP扫 描过程中估计。

图10示出了与利用Thrulay的方法测量的实际带宽（用点线表 示）相比，为单跳、两跳、三跳和四跳连接估计的可用链路带宽（用 实线表示），其中Thrulay的方法可以在http://shlang.com/thrulay获 得，该文献在此全部引入作为参考。图10指示简单的估计方法提供了 合理的准确结果，只有少于10%的误差，同时消除了主动探查的需求 （及其开销）。

基于链路质量和负载平衡的接入点选择

根据另一种实施方式，移动客户端110把回程无线网络106的链 路质量和负载平衡都考虑进接入点选择策略。

具体而言，有三个单独的测量成分结合到AP选择策略中，包括：

客户端110与每个可用AP之间的信道质量；

如果客户端110试图接入外部网络114的话，是无线网络106中 期望的AP与网状网关102之间的回程路径的性能，或者，如果客户 端试图接入无线网络106中另一个网络实体的话，是无线网络106中 期望的AP与另一个接入点之间的回程路径的性能；及

无线网络106的负载特性的信息。

到网关节点有更拥塞路由的接入点应当由AP选择策略给予较低 的优先级，其中拥塞路由不是总能由性能或质量参数反映出来。

以下描述假设移动客户端110通过边缘网关102寻求到外部网络 114的网络连接。AP选择技术可以容易地适配为接入无线网络106中 的内部网络实体。

为了基于回程无线网络106的性能及负载特性选择AP，客户端 110被配置成估计它自己与可用AP之间的信道状况及网状回程106 中的网络性能。此外，客户端110尽可能高效地收集所需信息，同时 引入尽可能少的开销。测量过程应当既不显著影响网络资源，又不导 致客户端设备的过多能耗。另一方面，为了负载平衡网络流量和避免 拥塞，无线网络106本身便利于AP选择过程，由此提高整体网络性 能和利用率。

在一种实施方式中，由客户端110检测到的AP为客户端提供反 映它们到网状网关102的路由性能的链路质量信息。为了避免实现测 量框架的开销，可以从底层路由协议获得的链路质量度量用于这个目 的。此外，为了避免不均衡的负载分布和路由拥塞，网络负载信息进 一步结合到决策制定过程中。这两个因素与客户端到AP链路的信道 质量一起由每个客户端110在作出AP选择决定之前考虑。这种方法 也得到可以在http://www.ietf.org/rfc/rfc3626.txt上获得的新推出的 IEEE 802.11k草案的支持，该草案在此全部引入作为参考。另外，对 于多无线电多信道无线网状网络，信道分集的影响也结合到AP选择 过程中。

如图1中所绘出的，在利用所述AP扫描方法扫描并检测到可用 的AP之后，新的客户端110B需要与AP的几个可能选择中的一个关 联。从终端用户的角度来看，可以提供最佳端到端吞吐量或延迟的AP 将是最佳选择。但是，从网络106的角度来看，还期望跨网络106均 衡地分布网络流量（或者负载），以实现更好的网络利用率。为了帮助 客户端作出正确的决定，网络106为客户端110B提供必要的度量， 诸如客户端预期的吞吐量、可用回程路径的负载及其它。基于这些， 客户端设备110B计算与每个AP关联的得分，这个得分指示如果客户 端110B与那个AP关联的话可以实现的预期性能的测量。然后，客户 端110B利用这种得分给各个AP分级并与最佳可用AP关联。

在这种实施方式中，每个AP只让客户端设备可以获得必需的网 络统计数据，而且把最终的AP选择决定留给客户端。不像现有系统， 在这种实施方式中网络106没有提供关联控制，其中网络106不决定 客户端110B可以与哪个AP关联，或者强制客户端110B为了搜索更 好的AP而漫游。

AP选择技术有以下特征：

网络辅助的AP选择：在通常是无线网状网络的无线网络106中， 每个客户端110需要注意网状回程的状况，以便作出可靠的AP选择 决定。不是让客户端110通过执行端到端的主动探查来获得这种信息， 这从网络资源和能耗来说都是非常昂贵的，而是系统100利用网络106 向客户端提供必需的信息。

低开销的网络监视：为了降低与测量相关的开销，网络106执行 被动测量，来收集必需的信息。然后，对于分布式的AP选择策略， 这种信息在各个网状节点或AP之间交换，或者报告给集中式的控制 器。

网状回程中的负载平衡：诸如估计的吞吐量、包丢失率及其它的 几个度量用于估计网状回程的性能。但是，这种度量通常趋于选择具 有较高吞吐量的AP，这导致网状网络中不均衡的流量分布并且降低 整体的系统性能。在此所述的AP选择技术在AP选择过程中结合了 某种形式的负载平衡度量。

跳计数与信道分集的影响：为了正确地把网状回程的性能结合到 AP选择过程中，要考虑跳的个数和信道分集对用户性能的影响。在 此所述的AP选择度量说明了这两个参数。

根据另一种实施方式，当执行AP选择时，新的客户端110B确 定各种度量，这些度量指示回程无线网络106的连接性能与负载特性。 这些度量包括客户端与AP之间的无线链路的信道质量度量、AP与边 缘网关之间的回程路由的性能度量及回程无线网络的负载平衡度量。 这些度量中的每一个都在下文中进一步描述。

客户端与AP之间的信道质量

这个度量指示客户端设备110B与网状AP之间第一无线跳的性 能。在一种实施方式中，假设大部分流量是在下行链路方向从网状AP 流到客户端。由此，只估计从AP到客户端的下行链路信道质量。可 替换地，下行链路和上行链路信道质量可以都考虑。

总的来说，客户端110B与期望的AP之间的链路质量是通过估 计的吞吐量度量来测量的。具体而言，考虑具有与其关联的一组客户 端U的AP a。令L_a，u是由每个客户端u∈U每个单位时间在AP a上生 成的负载。如果R_a，u是每个客户端实现的最大传输速率，则AP a的利 用率定义为：

对于所有的u∈U，μ_a＝∑(L_a，u/R_a，u)。

这个利用率是对用于为现有客户端服务的AP容量部分的估计。 由此，剩余容量可用于新的客户端110B，而且可以用于估计AP和该 客户端之间的下行链路吞吐量。如果R指示AP与新客户端之间的传 输速率，则估计的下行链路吞吐量由下式给出：

Thr_downlink=(1-μ_a)×R                  （6）

在扫描过程中，对应的AP使得这个值可以让客户端110B获得。

AP与网关之间回程路由的性能

系统110提供了网络性能度量，该度量指示网状回程网络106中 客户端流的性能。通过结合这个度量，系统100考虑如下情况:其中即 使客户端到AP链路良好但该AP与网关节点之间的路由可能遭受差 的链路质量，并由此给对应的AP分配低优先级。

不像依赖于涉及可能不利地影响终端用户性能的额外测量与通 信开销的测量框架的现有策略，系统100利用用于无线网状网络106 的底层路由协议，所述底层路由协议已经采用了某种形式的链路质量 估计。例如，这个度量可以是在http://www.ietf.org/rfc/rfc3626.txt可 以获得的最优链路状况路由协议（OLSR）中的预期发送计数（ETX） 度量或者IEEE 802.11s标准中推荐的通信时间度量，所述文档和标准 在此全部引入作为参考。当网络106把这些度量暴露给客户端110时， 客户端可以利用无线网络106估计回程路径的性能并且把它结合到 AP选择过程中。

在一种实施方式中，无线网络106利用OLSR路由协议并且把 ETX度量暴露给客户端设备110。每个AP都保持对用于其到网关节 点的路由的累积路径ETX值的跟踪。此外，为了包括信道分集，修改 累积的ETX。如图1中所示，对于通过无线网络106的路径116，累 积的ETX定义如下：

${\mathrm{ETS}}_P=(N/N_j)\times \underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\mathrm{ETX}}_i---\left(7\right)$

其中，N是P上的跳的总数，而N_j是由路径P上的跳所使用的 不同信道的数量。分数N/N_j充当分配给每条路径的权重。如果两条路 径具有相同个数的跳，那么具有更好信道分集的路径将给予较低的权 重。这是因为，如果沿一条路径的多个跳在同一条信道上，那么同时 只能有一跳可以访问该信道。由此，即使个别链路可能具有好的ETX 值，但那条路径的有效吞吐量将降低。这种路径的累积ETX值被处罚 以较大的权重。可替换地，无线网络106可以使用具有已经包括了信 道分集信息的度量的路由协议，诸如在2004年的移动计算与网络国际 年会第114-128页上R.Draves等人所写的、标题为“Routing in Multi-Radio,Multi-Hop Wireless Mesh Networks”的非专利文献中描 述过的加权累积预期传输时间（WCETT），该文献在此全部引入作为 参考。

负载特性度量

网络106中的不同AP为客户端110提供不同分级的性能。偏好 为客户端提供较高吞吐量路径的AP的现有系统在网状网络中造成负 载不平衡。为了避免这种负载不平衡，系统100使用节点利用率作为 无线网络106中网络负载的一个指示。对于AP与网关102之间的给 定路径，估计瓶颈跳。

具体而言，考虑具有n个回程链路的网状节点（接入点）m。令 L_m，i是由节点m在链路i上每单位时间生成的负载，而且C_m，i是最大 传输容量。于是，节点m的利用率定义为：

${\mu }_m=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}(L_{m,i}/C_{m,i})$

依赖于那个节点的当前调制率，C_m，i对于每个节点是常量。通过 执行简单的校准实验，计算先验值。L_m，i是通过监视由该节点当前传 输的数据总量来估计的。无线网络106中的每个节点关于时间保持其 各自利用率值的移动平均值。现在，对于通过无线网络106的给定路 径116，假定为每一跳都分配了k条可用信道中的一条。于是，U_j定 义为：

U_j=Σμ_i           1≤j≤k

跳i在信道j上。

因而，U_j是路径116上在同一信道j上的所有节点的利用率的总 和。于是，对于路径116，我们把瓶颈利用率定义为：

对于所有的j∈(1...k)            U_p=max U_j           （8）

因而，如果一条路径上不同的跳使用不同的信道，那么具有最大 利用率的跳将是瓶颈跳。但是，如果一条路径上的多个跳使用同一条 信道，那么这些跳上的传输将彼此干扰（除了非常长的跳的情况之外）。 在这种情况下，客户端110总加该路径上处于同一信道上的所有跳的 单个利用率。具有最低瓶颈利用率U_p的路径将给予最高优选，因为这 将有助于实现更负载平衡的网络。

AP 选择得分

一确定了度量，客户端110就把以上三个参数结合到单个得分当 中，基于这个得分，客户端可以给不同AP分级并作出决定。每个客 户端110都使用以下三个分级，这三个分级与要测量的三个参数关联。

Rank_AP：对于客户端检测的每个AP，客户端根据估计出的来自 每个AP的下行链路吞吐量给它分配一个分级。给可以提供最大下行 链路吞吐量的AP分配最高分级。下行链路吞吐量的估计既涉及AP 上的负载又涉及当前信道的状况或链路质量（就所使用的传输速率而 言）。由此，其提供对下行链路信道质量的准确估计。

Rank_path：对于每个AP，客户端110还将获得从该AP到网状网 关的回程路径的性能。在这种实施方式中，这个性能是基于在公式（7） 中描述过的修改后的ETX度量的值。通过选择具有最低累积路径ETX 值的AP，客户端110B有效地选择具有高吞吐量回程路由的AP。这 种方法允许客户端110独立于路由协议来选择回程性能参数。例如， 如果底层协议使用某个其它的链路质量度量，诸如在IEEE 802.11s协 议中推荐的通信时间度量，那么每个AP可以计算把用户流量从AP 传输到网状网关所需的累积通信时间并且把它报告给客户端110。

Rank_load：网状网络106中的每个节点/接入点104根据公式（8） 测量其各自的利用率并且与其它网络节点交换这个信息。然后，每个 AP 104可以识别沿其到网状网关102的路由的瓶颈节点。当客户端110 扫描AP时，AP把这个参数报告给客户端。基于这个参数，客户端 110可以给每个AP 104指定一个分级，最佳AP是沿其回程路由具有 最小瓶颈利用率的那个AP。应当指出，节点利用率而不是链路利用 率用作AP负载的指示。这是因为，为了负载平衡网络106，需要考 虑通过一个节点的全部流量而不是仅仅一条特定链路上的流量。

基于这些度量指定分级的优点是它允许底层度量的抽象。不管使 用什么度量，系统100都可以简单地使用所述分级来计算最终的AP 得分。这使得系统100可以使用更多的相关度量用于不同的测量目的。 例如，系统100可以使用吞吐量来估计AP与客户端之间的信道质量， 同时使用节点利用率来估计网络负载。

Rank_AP和Rank_path针对最大化客户端的吞吐量，并因此提供最佳 的端到端性能。利用这两个分级，客户端110可以选择在该客户端与 AP之间具有最佳估计吞吐量及在回程性能方面具有最佳路径的AP。 但是，通过考虑单个网状节点的利用率，Rank_load度量针对实现网状回 程中一致的流量分布。组合这些分级允许客户端110选择既为提供最 佳终端用户体验的目的同时又实现网状回程无线网络106中负载平衡 的目的服务的最佳AP。以下等式用于组合这些参数并且计算最终的 AP得分：

AP_score=ω₁x(Rank_AP+Rank_path)+ω₂xRank_load          （9）

其中，ω₁和ω₂是分配给每个项的权重，并且取范围0至1内的 值。给两个项分配不同的权重允许系统100实现总是选择在端到端吞 吐量方面最佳的AP和跨网状网络平衡流量的两个对立目的之间的平 衡。

根据图5A中所绘出的另一种实施方式，提供了基于无线网络的 连接质量和负载特性为移动客户端110选择AP以接入无线网络106 的方法500。特别地，对于由AP扫描过程检测到的每个AP，客户端 110收集并计算通过无线网络106的各条路径的连接质量和负载特性 的信息（502）。然后，客户端110基于所述连接质量和负载特性给所 有检测到的AP分级（504）并且从结果得到的分级给每个检测到的 AP计算得分（506）。最后，客户端110基于所述得分选择一个AP来 接入无线网络106（508）。

图5B绘出了AP选择方法500的另一种实施方式。如图5B中所 示，客户端设备110首先通过使用AP扫描过程扫描可用的AP，并且 基于信号强度测量选择最上面的三个AP。其后，客户端110获得与每 个AP关联的各个测量。然后，利用这些测量，客户端设备110可以 给每个AP分级，并且最终利用公式（9）估计AP得分。一旦客户端 为每个AP计算出了上面的AP_score，客户端110就可以做出关联决定。

根据另一种实施方式，当客户端110连接到无线网络106时，它 周期性地扫描信道并且从相邻AP为三个度量中的每一个获得一组新 的测量。基于这些新的测量，客户端110可以更新其AP得分并且基 于新的得分切换到新的AP。

实现细节

移动客户端

图2B绘出了移动客户端110的结构的示意图。这些结构可以适 用于任何移动平台。

在一种实施方式中，图2B中所绘出的结构可以实现为中间件程 序。这种实现的优点包括（i）应用透明性，（ii）不需要系统升级或者 令人痛苦的重新编译及（iii）跨不同部件（例如，传感器硬件）的每 次使用或交互。图2B绘出了提供上述各种功能的四个主要部件。

移动性模块284：移动性模块（MM）284基于传感器或加速计 的样本周期性地监视移动客户端的运动。MM 284周期性地开启加速 计预先确定的时期（例如，1秒开启，4s关闭）。基于所收集的样本， MM 284应用Goertzel信号处理技术给移动用户的行为分类。

扫描模块285：扫描模块（SM）285针对执行周期性和按需的 AP扫描任务。当SM 285从底层的无线网络接口卡得到断开通知时， 它基于至少上述测量到的AP节点密度和客户端运动来计算并使用最 优扫描频率。接下来，SM 285在连接状态下触发按需扫描。无论什么 时候当其它模块请求扫描时，它首先检查最近的扫描结果。如果存在 高速缓冲的结果，SM 285就把它传递给发出请求的模块。否则，它立 即触发新的AP扫描过程。

关联模块286：关联模块（AM）286包括如上所述的网络监视和 AP选择功能性。对于网络监视，AM 286使用可以从无线节点获得的 网络状况信息。它首先把路径状况请求消息发送给基于RSS信息从扫 描选择出的一组AP。每个AP用从移动客户端到网关的路径网络信息 给客户端答复。这种监视与消息递送技术已经在运行在移动客户端上 的OLSR插件中实现了。AM 286利用现有的OLSR控制消息在网状 节点之间交换这种信息。这种信息交换还可以利用IEEE 802.11k协议 变得可用，如在2006年Proc.of the IEEE ISCC上由E.G.Villegas等 人所写的、标题为“Load balancing in WLANs through IEEE 802.11k mechanisms”的非专利文献中所描述的，该文献在此全部引入作为参 考。当客户端执行AP选择过程时，它简单地把GET查询消息发送到 期望的AP。

迁移模块287：迁移模块（MI）287执行如上所述的AP关联的 抢先迁移。即使当移动客户端连接到一个AP时，MI 287也通过使用 客户端的运动信息和AP密度动态地改变迁移触发阈值。此外，MI 287 还考虑AP密度和平均RSS来动态地适配迁移阈值。在移动客户端四 处移动的时候，MI 287利用历史AP密度数据计算最近AP密度的平 均值。然后，如果密度和RSS增加，MI 287就降低用于客户端110 找出更好AP的迁移阈值，反之亦然。

网状路由器

为了从网状AP收集用于AP选择的某些网络统计数据，第一个 度量是用于每个AP的修改后的累积路径性能。在一种实施方式中， 在每个AP中实现底层OLSR路由协议。在公式（7）中所描述的每个 AP到网状网关的路径的累积ETX值是由路由协议提供的并且与用于 每个节点的信道信息集成。然后，每个网状AP可以为其自己到网关 节点的路径计算修改后的ETX值，并且使得在AP扫描阶段客户端设 备可以获得这个值。当链路质量变化时，或者如果路由协议选择了新 的路径，AP可以计算新的修改后的ETX值。

为了估计节点利用率，一种实施方式为每个AP提供了修改后的 Madwifi驱动器。每个AP保持跟踪由那个AP传输到其所有邻居的字 节总数并且保持跟踪该AP在任何给定时刻可以传输到其邻居的最大 数据量（容量）。修改OLSR TC消息，添加一个携带用于每个节点的 利用率值的字段，由此避免传输额外的包的开销。以这种方式，每个 AP都接收网状网络106中所有其它AP的利用率信息。然后，基于公 式（8），每个网状节点可以为其自己到网状网关102的路径估计瓶颈 利用率。还使得客户端可以获得这个信息并且将该信息用于估计 Rank_load度量。

需要提供的最后一个度量是客户端与AP之间的信道质量。在一 种实施方式中，假设大部分流量在从网状网关到客户端的下行链路方 向流动，因为大部分服务器当前都驻留在外部的有线网络上。在这种 实施方式中，只估计AP和客户端之间的下行链路信道质量。为此， 使用估计的吞吐量度量。如上面所提到的，每个网状AP都保持跟踪 其自己的利用率，而且因此还知道它自己与客户端之间的当前传输速 率。

一旦提供了这两个参数，移动客户端就计算下行链路方向中的估 计吞吐量，并且用它来针对其客户端到AP链路性能给AP分级。

根据这种实施方式，为了从无线AP获得确定AP_score的必要信息， 在每个AP上实现定制的OLSR插件，并且保持跟踪由那个AP测量 的所有数据。一从移动客户端接收到GET请求，每个AP的OLSR 插件就利用测量到的统计数据进行响应。

性能评估

这部分描述被设计成评估图1中所绘系统100的各种实验。仅仅 是为了评估，在这里提供了根据上述示例性实施方式的系统的多种实 现，而且因此决不应当用于限制本发明的范围。

实验建立

图11中所说明的室外试验台是在森林保护区中构建的，跨越 2000英亩的荒野和丘陵地形。试验台支持实时流量而且被几个研究人 员积极地使用。它包括位于31个物理地点的34个网状节点（接入点）。 可见AP的平均数是8而且AP的传输范围是300m。

网状网络中的节点是利用Soekris net4826嵌入式主板建立的。 每个节点具有266MHz的586处理器、128MB的SDRAM和从64MB 到256MB变化的闪存储存器。对于无线设备，每个主板配备有两个 Atheros 802.11b/g Mini-PCI卡。以802.11b/g标准运行的无线电设备 可以使用三条不重叠的信道。所有节点都利用具有修改后的无线设备 驱动器的内核2.6.28运行定制的Linux分布。使用OLSR路由协议。

室内试验台部署在办公大楼内部并且由跨两层的15个AP组成。 每个网格都包括基于OpenWRT的Cambria GW2358-4主板、667 MHz的Intel XScale处理器、128MB的RAM和32MB的闪存。每 个无线节点都支持基于Atheros芯片集的两个无线电设备，所述芯片 集运行开放源码的Madwifi无线设备驱动器。每个节点上的一个无线 电设备被配置成ad-hoc模式，由此形成网状回程。这些无线电设备使 用802.11a调制策略。每个节点上的另一个无线电设备被配置成AP（因 此提供客户端接入）并且使用802.11g调制策略。不同的信道分配给 不同的AP，以最小化干扰。一个无线节点还充当连接到外部网络的 网状网关102。在试验台中使用具有ETX度量的OLSR路由协议和 Madwifi驱动器中可以获得的缺省速率自适应技术。

实验结果

断开感测的效率：在图4B中所绘出的断开感测技术的性能是在 室外试验台测量的。在实验过程中，移动客户端以不同的行为（即， 站立、行走）比在断开的区域周围移动10分钟，并且测量由移动客户 端触发的扫描次数。为了比较，还在改变基于阈值的周期性策略的阈 值的同时测量扫描的次数。

图12A绘出了就扫描过程的平均能耗与检测可用AP的延迟而 言，图4B中所绘断开AP感测的适配触发与固定周期的AP扫描之间 的性能比较。在实验过程中，基于估计的AP密度，用于适配触发的 阈值距离（d_th）设置成71m。用于固定频率触发的触发间隔分别设置 成10s、20s、30s和60s。如图中所示，与具有30s触发间隔的固定频 率触发相比，适配触发节省扫描能耗多达60%，同时保持AP检测延 迟与所述固定频率触发在相同的水平。这个好处是通过在调整触发间 隔（或者频率）中结合运动信息来提供的。具体而言，每个客户端110 基于移动用户行进的距离计算最优的扫描频率。如果距离不增加，移 动客户端就抑制扫描，从而节省能量。同时，当移动客户端行进了大 于阈值的距离时，它触发AP扫描，来检测接入机会，由此降低检测 延迟。

连接AP感测的有效性

进一步评估由系统100提供的连接模式的有效性。当连接到室内 无线网络的移动客户端在室内试验台中的某个轨道周围移动6分钟 时，其中包括3分钟的行走和3分钟的站立，从连接模式测量每分钟 的总能耗量。为了比较，还测量了传统固定阈值系统和基准 (benchmark)系统（标记为“Oracle”）的能耗。为固定阈值触发技术 分别设置了三个不同的固定阈值，-55dBm、-75dBm和-95dBm。在 Oracle系统中，移动设备被配置成每两秒钟扫描信道，用于提供非常 细粒度的测量并基于在整个实验过程中的扫描结果确定最佳AP。选 定的AP用作最佳选择并且忽略扫描开销。

图12B示出了每分钟用于迁移的平均能耗。如图中所示，当客户 端四处移动时（运动场景），与固定阈值的迁移相比，如上所述的适配 阈值技术节省能量达47%。这主要是因为适配阈值技术抑制了当移动 客户端静止不动时不必要的扫描。此外，在节省用于扫描的能量的同 时，适配阈值技术仍然在整个实验过程中实现了几乎相同水平的来自 关联AP的RSS。表1进一步显示，对于不同的阈值，由适配阈值技 术实现的RSS接近“Oracle”技术的RSS。对于静止不动（固定）场 景，适配阈值技术也实现了相似水平的RSS，同时降低能耗达34%。

表1：固定阈值感测与运动感知感测之间实现的RSS比较

动态感测触发器阈值的有效性

图12C示出了基于AP密度的阈值自适应策略的有效性。在实验 中，移动客户端被在（室内和室外）各个地点周围行走的用户携带， 其中局部AP密度从5个到25个变化。首先，使用一组固定的RSS 阈值。计数由移动客户端触发的扫描次数并且把由移动客户端实现的 平均RSS与“Oracle”技术进行比较，假设Oracle技术总是没有任 何开销地选择最佳AP。该图清楚地显示出了RSS与扫描开销之间的 权衡。对于相同的实验设置，基于AP密度的阈值自适应策略做了良 好的权衡，在扫描16次的同时具有94.4%的RSS，这是因为它基于局 部AP密度动态适配阈值的能力。

AP 选择策略的评估

为了进一步评估AP选择策略，进行单独的实验。实验展示了 AP选择策略如何如上所述利用可以从底层路由协议获得的链路质量 信息并且在AP选择过程中结合负载平衡。

在实验中，客户端设备扫描可用的AP，并且从每个可用的AP 请求那个AP到网状网关102的路径的修改后的累积ETX值。然后， 这个值由客户端用作该AP与网关节点之间回程路径性能的指示器。 为了估计其自己与AP之间的链路的质量，客户端还从每个AP获得 估计的下行链路吞吐量值。这两个值都是如上所述由网状AP被动测 量的，因此，不使用任何的客户端资源。通过组合这两块数据，客户 端作出最终的AP选择决定。

图13示出了由客户端设备在试验台中两个不同位置利用在此所 述的AP选择策略（“基于吞吐量+ETX的AP选择”）实现的吞吐量 的CDF。该图还示出了用于只有估计的客户端到AP链路的吞吐量用 于AP选择（“基于吞吐量的AP选择”）的情况下的客户端吞吐量。 吞吐量增加是因为系统100结合了路径ETX，其中该路径ETX在AP 选择过程中考虑了网状回程无线网络106的性能。在客户端设备的往 返时间内观察到了类似的改进，如图14中所示。

从图5中应当指出的一点是我们基于利用路由协议度量的AP选 择策略实现了与其中传统主动策略用于估计网状回程性能的场景类似 的性能。这确证了可以从底层路由协议获得的链路质量度量可以用于 估计网状回程性能的事实。

如公式（9）中所示，两个权重ω1和ω2用于在AP选择中的吞 吐量和负载平衡之间平衡。图15示出了用于这两个权重的不同组合的 网络吞吐量值。如图15中所示，当ω₁设置成0时，网络性能降级。 在这种情况下，客户端将沿其回程路径选择具有最小瓶颈利用率的 AP，而不管在那条路径上可以实现的吞吐量。就吞吐量而言，最佳性 能是在ω₂设置成0时实现的。但是，这也实现了就最小化网状回程中 瓶颈利用率而言的最差性能。随着ω₁值的增加，观察到了性能的改进， 因为它给予“吞吐量”成分较高的权重。但是，这也导致瓶颈网络利 用率的增加，从而导致网络中流量的不均衡分布。因此，这两个权重 ω₁和ω₂可以调整，来与目标网络性能和设计需求相配。

为了评估负载特性对AP选择的影响，进行一个实验，其中值0.6 和0.4分别分配给ω₁和ω₂，因为这些值提供了实现较高客户端吞吐量 与最小化网络瓶颈利用率之间的最佳平衡。

为了测试在此所述的AP选择技术，新的客户端在变化的位置引 入到室内试验台中的网络中。新客户端的个数从1到5变化。图16 示出了考虑和没有考虑回程无线网络106的负载特性时的AP选择策 略的性能。观察到，如果有负载平衡，整体的网络性能显著更好，同 时实现了网状回程中更均衡的流量分布。

进一步在室外试验台测试AP选择技术。除网络中已有的后台流 量之外，再引入两个客户端，其以3Mbps的恒定速率生成UDP流量。 图17示出了具有变化个数的客户端的网络性能。同样，把负载特性结 合到AP选择中在吞吐量和往返延迟方面都提供了显著的改进。

为了评估AP选择策略对用户流量的影响，进一步在室外试验台 进行以下实验。

具体而言，两个客户端以3Mbps的恒定速率生成后台UDP流量。 引入第三个客户端，以3Mbps的恒定速率向附连到网关节点的服务 器传输UDP数据。在实验持续时间内，在服务器利用tcpdump工具 收集网络踪迹。然后，在网络中引入第四个客户端，该客户端使用传 统的主动AP选择策略和在此所述的AP选择策略。图18示出了主动 策略对现有用户吞吐量的影响。由新客户端执行的TCP上载和下载测 试不利地影响了现有客户的的吞吐量。相对于在此所述的AP策略， 当新引入的客户端使用传统的主动策略时，当前连接到网络的客户端 的包丢失平均多了3.9%。

尽管本发明已经特别示出并且参考其优选实施方式进行了描述， 但是本领域技术人员将理解，在不背离本发明主旨与范围的情况下， 可以对其进行形式和细节的各种变化。