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認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中的中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2024-06-01 11:45
  認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio AdHoc Networks,CRAHNs)是一種融合認知無線電技術(shù)和AdHoc網(wǎng)絡(luò)技術(shù)于一體的無線通信網(wǎng)絡(luò),有著低成本、易組網(wǎng)、頻譜利用率高等諸多優(yōu)點。CRAHNs的成熟運用將為信息化戰(zhàn)爭、人工智能以及緊急救援等網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提供有力的通信保障。中繼傳輸技術(shù)作為CRAHNs的關(guān)鍵技術(shù),在擴大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍、提高網(wǎng)絡(luò)可靠性等方面起到至關(guān)重要的作用。然而,隨著CRAHNs規(guī)模的不斷擴大,使得網(wǎng)絡(luò)運算空間的復(fù)雜度增加、信道選擇的維度增大、信道交會即建立通信鏈路的時間變長,導(dǎo)致現(xiàn)有的中繼傳輸技術(shù)難以有效控制網(wǎng)絡(luò)時延并持續(xù)保障其傳輸性能。因此,本文從影響CRAHNs響應(yīng)時間和吞吐量性能的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間、信道選擇以及信道交會等因素出發(fā),對以下四個中繼傳輸關(guān)鍵問題展開了深入研究。1.研究了多中繼優(yōu)化選擇策略。針對多中繼選擇容易存在節(jié)點冗余或不足的問題,構(gòu)建了能量加權(quán)之和最小化的動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化模型,提出一種基于模擬退火思想的逆向Metropolis準則的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間剪枝算法。根據(jù)信道狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率以及最優(yōu)鄰居子集信息實現(xiàn)了最優(yōu)多中繼選擇策略。實驗表明該策略能有...

【文章頁數(shù)】:122 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

圖1.1認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示例??

圖1.1認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示例??

?認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中的中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)研宄???在有效范圍內(nèi)組成多跳網(wǎng)絡(luò),使節(jié)點間達成共享與協(xié)作。認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)??不意圖如圖1.1所7F。??^?—???-?^?—?—?'?—?—?z?-?"?—?_??,零^a/?、、.備今’、.、??SL?^?各?,?l.r....


圖1.2認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)模型??

圖1.2認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)模型??

傳輸對該網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及??其更深層次的應(yīng)用具有積極的現(xiàn)實意義。??認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中的中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)涉及到很多方面。由于該網(wǎng)絡(luò)具有對??環(huán)境進行觀察、記憶、學習和優(yōu)化自己行為的特征,即在獲取相應(yīng)環(huán)境知識之后,能夠??在此基礎(chǔ)上進行正確推理和判斷,進而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的自組織構(gòu)建、鏈路....


圖1.3中繼網(wǎng)絡(luò)拓撲分類??

圖1.3中繼網(wǎng)絡(luò)拓撲分類??

?認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)中的中繼傳輸關(guān)鍵技術(shù)研究???1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀??近十多年來,不斷發(fā)展的認知無線電技術(shù)和自組織網(wǎng)絡(luò)的高效結(jié)合,已在多個領(lǐng)域??凸顯出強大的應(yīng)用潛力,有關(guān)認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研宄從來都沒有停止過。根??據(jù)圖1.2對認知無線電自組織網(wǎng)絡(luò)的中繼傳輸關(guān)鍵技....


圖1.5中繼傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)工作流程??1.4主要研宄工作??

圖1.5中繼傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)工作流程??1.4主要研宄工作??

究???,?f\??認知;t線電自組織網(wǎng)絡(luò)中繼傳輸核心流程?>???「???:??跳頻序列信道交會、_?;??C?i?..?.?一|?、.自適應(yīng)?\?w?:??Markovaa?傳輸?提升??時間性能??0?1? ̄?I?/?/?i?吞吐量性能??I?機器學習!?;?、\?最隹信道....



本文編號:3985843

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