發(fā)布時(shí)間：2023-03-22 17:55

　　隨著新時(shí)代下接入網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展,在寬帶化、無(wú)線化的潮流中,光載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生,其不僅支持?jǐn)?shù)據(jù)高速傳輸,還擁有便于動(dòng)態(tài)控制及維持維護(hù)的優(yōu)勢(shì)。在未來(lái)工業(yè)互聯(lián)控制網(wǎng)絡(luò)中擁有龐大的應(yīng)用前景。對(duì)光載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)MAC層關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,針對(duì)光載無(wú)線特點(diǎn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)MAC層信道接入設(shè)計(jì)一種專(zhuān)門(mén)的高速穩(wěn)定的優(yōu)化策略,相信可以在未來(lái)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)極為重要的應(yīng)用價(jià)值。本文對(duì)現(xiàn)有MAC層信道接入技術(shù)算法的效率及對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力進(jìn)行了研究,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中節(jié)點(diǎn)數(shù)量范圍的不同提出兩種改進(jìn)方法并使用MATLAB對(duì)其進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。具體的研究工作如下:1.針對(duì)P-堅(jiān)持算法無(wú)法動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的缺點(diǎn),提出一種基于周期遞推式的動(dòng)態(tài)P-堅(jiān)持CSMA改進(jìn)算法。P-堅(jiān)持CSMA算法主要運(yùn)用在節(jié)點(diǎn)通過(guò)偵聽(tīng)信道狀態(tài)來(lái)占用信道發(fā)送數(shù)據(jù),其主要關(guān)注的是怎樣選取數(shù)據(jù)傳輸概率P值來(lái)使得該協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)中獲得最佳性能。在經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后發(fā)現(xiàn),使用固定P值難以保證不同網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況下的協(xié)議性能,從而無(wú)法適用在高速傳輸?shù)墓廨d無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文提出基于遞推式統(tǒng)計(jì)的動(dòng)態(tài)P-堅(jiān)持CSMA改進(jìn)算法,其采用依次遞推式統(tǒng)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)了發(fā)送概率的動(dòng)態(tài)調(diào)整...

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)
        1.2.1 工業(yè)互聯(lián)控制網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程
        1.2.2 光載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究
        1.2.3 光載無(wú)線網(wǎng)絡(luò)MAC層關(guān)鍵技術(shù)研究
    1.3 本文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排
第二章P-堅(jiān)持與強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論及主要算法
    2.1 P-堅(jiān)持學(xué)習(xí)理論
        2.1.1 工作原理
        2.1.2 基于P堅(jiān)持CSMA的IEEE 802.11 CSMA/CA
    2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理和模型
    2.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要組成要素
    2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要算法
    2.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于動(dòng)態(tài)遞推P-堅(jiān)持的CSMA改進(jìn)算法
    3.1 標(biāo)準(zhǔn)P-堅(jiān)持存在的問(wèn)題
    3.2 基于自計(jì)數(shù)的動(dòng)態(tài)P-堅(jiān)持算法
    3.3 改進(jìn)的基于動(dòng)態(tài)遞推周期的P-堅(jiān)持算法
    3.4 真實(shí)環(huán)境實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多態(tài)Q學(xué)習(xí)過(guò)程中經(jīng)驗(yàn)共享的CSMA優(yōu)化策略
    4.1 Q學(xué)習(xí)算法存在的問(wèn)題
    4.2 基于多態(tài)Q學(xué)習(xí)的CSMA優(yōu)化策略
        4.2.1 系統(tǒng)模型和設(shè)置
        4.2.2 定義節(jié)點(diǎn)狀態(tài)空間
        4.2.3 學(xué)習(xí)算法
    4.3 基于多態(tài)Q學(xué)習(xí)過(guò)程中共享經(jīng)驗(yàn)的CSMA優(yōu)化策略
        4.3.1 已有的共享經(jīng)驗(yàn)的Q學(xué)習(xí)算法
        4.3.2 過(guò)程中共享經(jīng)驗(yàn)的Q學(xué)習(xí)算法
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.4.1 模擬環(huán)境搭建
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間主要成果
致謝



本文編號(hào)：3767321