BLE自适应跳频算法详解

前言

（1）自适应跳频算法是相当的简单，小学生都能够看懂，而且网上已经有相当多的关于自适应跳频算法的介绍。既然如此，为什么我还要写这样一篇博客呢？
（2）原因很简单，我发现各位大佬可能是觉得自适应跳频算法太简单，以至于又加上了一堆其他深奥的内容，用以拔高整篇博客质量。当然，深度提高了，但是对于我这种小菜鸡来说，就容易搞的脑壳痛。
（3）因此，这里小菜鸡斗胆再写一篇博客介绍一下自适应跳频算法，并举例进行分析。

为什么需要自适应跳频算法

（1）首先我们需要知道BLE的40个信道分布如下。

在这里插入图片描述

（2）在40个信道中，数据信道0 ~ 8，11 ~ 20，24 ~ 31这些信道都将会与WI-FI信道进行冲突。除了常见的WI-FI以外，因为2.4GHZ频段属于免费频段因此还会有例如Zigbee等协议采用该频段，造成拥挤。

在这里插入图片描述

（3）为了保证BLE通讯过程中，降低与其他无线电协议产生碰撞几率，就需要使用一个跳频算法来进行保证。
（4）因此，我们即可知道，自适应跳频算法就是一种频率跳变的无线电技术，它能够屏蔽差的信道并将其重新映射到好的信道。

自适应跳频算法介绍

自适应跳频算法公式

（1）跳频算法公式如下：
<1> $f_{n}$ ：当前BLE连接事件使用的信道。
<2> $f_{n+1}$ ：下一次BLE连接事件使用的理论信道。
<3> $h o p$ ：每次跳频的间隔，值为5~16。
<3> $\%$ ：取余，因为数据信道只有37个。

$f_{n+1}=(f_{n} + hop) \% 37$

（2）在跳频算法中，我们计算出来的 $f_{n+1}$ 可能并不是可用信道，因此就需要ChannelMap、Used、numUsed这三个参数了。
<1>ChannelMap ： 5byte数据，实际使用37bit，用来表示设备间传输的信道图。其中0表示信道不可用，1表示信道可用。高位表示信道数高，低位为信道数低。
<2>Used : 一个数组，用来记录当前ChannelMap中的可用信道。
<3>numUsed ：可用信道数量。
（3）当我们在上述的跳频算法中，获得的 $f_{n+1}$ 并不是可用信道时，就需要再使用如下算法得重映射后的信道。
<1> $C hann e l$ ：重映射后的信道。
<2> $U se d []$ ：可用信道数组
<3> $f_{n+1}$ ：下一次BLE连接事件使用的理论信道。
<4> $\%$ ：取余，因为可用数据信道只有numUsed个。
<5> $n u m U se d$ ：可用信道数量。

$Channel = Used[f_{n+1} \% numUsed]$

自适应跳频算法举例说明

所有信道均正常

（1）首先，我们假设0~37个信道都是可供BLE进行使用的。那么此时的
<1>ChannelMap = 0001 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111
<2>Used = [0,1,2,3,4,5,...,35,36]
<3>numUsed = 37
（2）我们预设hop值为5，初始信道 $f_{n}$ 为0，那么信道分布如下：
<0>我们第一个信道设置为0，为好信道，因此无需进行重映射。因此实际信道也为0。
<1>因为上一个信道 $f_{n}$ 为0，hop为5，所以 $f_{n}$ +hop = 5，5 % 37 = 5。而信道5为可用信道，因此此时采用信道5。
<…>
<8>因为上一个信道 $f_{n}$ 为35，所以 $f_{n}$ +hop = 40，40 % 37 = 3。而信道3为可用信道，因此此时采用信道3。

连接事件计数器	未映射时信道	是否进行映射	实际信道
0	0	否	0
1	5	否	5
2	10	否	10
3	15	否	15
4	20	否	20
5	25	否	25
6	30	否	30
7	35	否	35
8	3	否	3

部分信道正常

（1）上述情况为理想状态，那么我们现在假设3个主要的WI-FI信道都正在使用，此时的
<1>ChannelMap = 0001 1110 0000 0000 1110 1111 1111 0110 0000 0000。注意，从左到右表示36到0信道。
<2>Used = [9,10,21,22,23,33,34,35,36]
<3>numUsed = 9
（2）我们预设hop值为7，初始信道 $f_{n}$ 为7，那么信道分布如下：
<0>首先，因为我们的初始信道 $f_{n}$ 为7，而信道7不是可用信道，因此它会被重映射。因为numUsed = 9，所以 $f_{n+1} \ mod \ \ numUsed = 7 \ mod \ 9 = 7$ 。又因为Used[7] = 35，因此最终重映射后的实际信道为35。
<…>后面计算方法同理。

连接事件计数器	未映射时信道	是否进行映射	实际信道
0	7	是	35
1	14	是	33
2	21	否	21
3	28	是	10
4	35	否	35
5	5	是	33
6	12	是	22
7	19	是	10
8	26	是	36
9	33	否	33
10	3	是	22
11	10	否	10

自适应跳频算法学习存在问题

为什么hop为5~16？

（1）根据上面的例子，想必各位已经能够成功掌握自适应跳频算法了。那么，我们此时是否应该思考一个问题，为什么跳频算法的跳数值hop是在5~16范围内呢？
（2）因为大多数干扰一般都会占据几兆带宽，使用过小的hop值，并不能快速的脱离干扰源，这样将会造成持续的干扰。
（3）同理，如果使用过大的hop值，也无法快速脱离干扰源。根据前面所说的跳频算法，如果我们的 $f_{n} = 20$ ， $h o p = 17$ ，那么第一次信道为20，第二次就是0，第三次就是17。这样我们会发现第一次和第三次的信道差距仅仅3个信道。

存在一个好信道，为什么不一直使用到不能使用为止？

（1）通过上面的了解，我们又会发现一个问题。如果某个信道是可用的，那为什么还需要跳到下一个信道中呢？按照常识来说，既然我们找到了一个可用信道，不应该一直使用该信道，直到该信道不可用为止吗？
（2）这个时候我们就需要考虑到一个问题，我们发现当前信道不可用了，那么做出改变，还来得及吗？因为数据信道大多和WI-FI的信道存在冲突，而WI-FI这种互联网流量存在突发性。当我们突然发现该信道不可用了，那么我们想通知对端设备更改信道，此时会发现，信息将无法有效的被对端设备接收。
（3）一旦信道失效，BLE设备就需要断开连接，重新进行连接同步，这将会耗费许多能量。
（4）而且处于同一区域的网络，会自发的选择干净的频率。如果使用单信道模型，将会出现，短时间相同信道网络数量激增情况。（这个从现实角度举例，就好比大家发现某个专业很好，就都一股脑往里面冲，最终导致内卷严重）
（5）如果使用跳频算法，将能够对网络流量在时域和频域做出合理的分配，这样就能够允许大量的网络在同一区域同时工作。（注意，这个“同时”是较大的单位，例如分钟。如果从us级单位来看，并不是同时工作）
（6）最终，BLE设备采用是的，一个连接事件之内保持相同信道进行数据的交互，在下一个连接事件到来之时，将会换至另外一个信道中进行通讯。