【摘要】：在無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)中,通常將監(jiān)測節(jié)點分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)用于監(jiān)測用戶的活動信息,進行故障診斷、資源管理和關(guān)鍵路徑分析。由于硬件等資源限制,每一時間段內(nèi)節(jié)點只能工作于其中一條信道上并收集所在信道上的用戶活動信息�？紤]到無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的多信道特性,為監(jiān)測節(jié)點設(shè)計出合理的信道占有方案,將有助于獲得最大的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測信息。如何設(shè)計有效算法來優(yōu)化節(jié)點的信道選擇以實現(xiàn)監(jiān)測信息收集的最大化,從而實現(xiàn)無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測質(zhì)量(QoM1)最優(yōu)是課題研究的關(guān)鍵。針對現(xiàn)有解決方案存在的不足,本文設(shè)計出一種實用性強、解的質(zhì)量較高的節(jié)點信道選擇算法來優(yōu)化無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)QOM,研究工作具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新之處如下：(1)提出了基于多基因位量子免疫克隆算法的無線監(jiān)測節(jié)點(sniffer)信道選擇算法一一MQICA2。本文在充分考慮到無線監(jiān)測系統(tǒng)的信道特征及監(jiān)測節(jié)點信道選擇的特殊性后,以組合優(yōu)化算法中并行性好、處理速度快的量子免疫克隆算法(QICA3)為基礎(chǔ),融入了等位基因和雙向高斯變異等方法,提出了基于等位基因同高斯變異進化相結(jié)合的多基因位量子免疫克隆信道選擇算法。該算法既是對傳統(tǒng)QICA的有益拓展,也為優(yōu)化無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)QOM提供了新手段。(2)給出了MQICA算法一致收斂性的理論證明及實驗驗證。文章首先通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo),在理論方面證明了MQICA算法的有效性,并通過大量仿真、對比試驗,驗證了MQICA算法比其他QoM優(yōu)化算法具有更強的尋優(yōu)能力、更快的收斂速度,能夠在有限的時間內(nèi)使無線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)QOM迅速達到最優(yōu)或近似最優(yōu)解。
[Abstract]:In wireless monitoring networks, monitoring nodes are usually distributed in monitoring areas for monitoring user activity information, fault diagnosis, resource management and critical path analysis. Due to resource constraints such as hardware, nodes can only work on one of the channels in each time period and collect user activity information on the channel. Considering the multi-channel characteristics of wireless monitoring network, it will be helpful to obtain the maximum network monitoring information by designing a reasonable channel possession scheme for monitoring nodes. How to design an effective algorithm to optimize the channel selection of nodes in order to maximize the monitoring information collection and achieve the optimal monitoring quality (QoM1) of wireless monitoring network is the key of the research. In view of the shortcomings of the existing solutions, it is of great theoretical significance and practical value to design a node channel selection algorithm with strong practicability and high quality solution to optimize the research work of wireless monitoring network QOM,. The main contents and innovations of this thesis are as follows: (1) A novel (sniffer) channel selection algorithm, MQICA2., is proposed for wireless monitoring nodes based on multi-gene quantum immune clone algorithm. After fully considering the channel characteristics of wireless monitoring system and the particularity of channel selection of monitoring nodes, this paper bases on the quantum immune clone algorithm (QICA3), which has good parallelism and high processing speed in combinatorial optimization algorithm. Based on allelic and bidirectional Gao Si mutation, a multi-gene quantum immune clone channel selection algorithm is proposed based on the combination of allelic and Gao Si mutation evolution. This algorithm not only extends the traditional QICA, but also provides a new method for optimizing the wireless monitoring network QOM. (2) the theoretical proof and experimental verification of the uniform convergence of the MQICA algorithm are given. In this paper, the validity of MQICA algorithm is proved in theory through rigorous mathematical derivation. Through a large number of simulations and comparative experiments, it is proved that MQICA algorithm has stronger optimization ability and faster convergence speed than other QoM optimization algorithms. The wireless monitoring network QOM can reach the optimal or approximate optimal solution quickly in a limited time.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN98

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本文編號：2306494