發(fā)布時間：2017-06-29 05:17

  本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)智慧機坪網(wǎng)絡(luò)MAC層優(yōu)化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國民航事業(yè)的快速發(fā)展,機場場面監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)任務(wù)日益繁重,基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧機坪網(wǎng)絡(luò)將是未來發(fā)展的趨勢。Zigbee技術(shù)具有低功耗、低成本和自組網(wǎng)的優(yōu)點,將Zigbee技術(shù)應(yīng)用于機坪網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)實時監(jiān)控及動態(tài)顯示機場運行狀況,對車輛和工作人員進(jìn)行合理調(diào)度,減少機場擁堵造成事故的發(fā)生,保障機場運行安全和管理效率,對于促進(jìn)智慧機坪網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展具有標(biāo)志性意義。本文對Zigbee技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行簡要敘述,對MAC協(xié)議原理和分類規(guī)則以及MAC協(xié)議能量消耗主要來源進(jìn)行討論,對標(biāo)準(zhǔn)CSMA/CA原理的內(nèi)容和步驟進(jìn)行了闡述。利用NS2軟件對標(biāo)準(zhǔn)CSMA/CA算法不同參數(shù)NB、CW、BE對于吞吐量,網(wǎng)絡(luò)平均延遲和丟包率的影響仿真驗證,仿真結(jié)論為合理改進(jìn)參數(shù)值提供了理論依據(jù)。針對該標(biāo)準(zhǔn)機制不能滿足智慧機坪網(wǎng)絡(luò)對緊急事件信息優(yōu)先投遞的要求,根據(jù)BE改進(jìn)方法、緊急事件調(diào)度研究以及概率調(diào)度方法的融合,提出了基于優(yōu)先級思想CSMA/CA改進(jìn)機制,并敘述了該改進(jìn)機制的原理和實現(xiàn)過程。同時建立該算法的馬爾可夫鏈模型,利用NS2軟件對基于優(yōu)先級CSMA/CA機制的節(jié)點成功發(fā)送率、吞吐量、網(wǎng)絡(luò)平均時延和節(jié)點能量消耗的影響進(jìn)行驗證分析。最后,通過仿真分析表明改進(jìn)算法可以在緊急事件節(jié)點優(yōu)先傳輸?shù)耐瑫r,平衡并節(jié)約網(wǎng)絡(luò)平均能量消耗,延長了網(wǎng)絡(luò)生命周期。
【關(guān)鍵詞】：Zigbee技術(shù) 智慧機坪網(wǎng)絡(luò) 馬爾可夫鏈 優(yōu)先級 CSMA/CA NS2
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V35-39;TN92;TP391.44
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 研究的背景與意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與評價11-14
• 1.3 本文主要工作與結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 Zigbee技術(shù)協(xié)議研究16-25
• 2.1 Zigbee技術(shù)16-18
• 2.1.1 Zigbee的起源16-17
• 2.1.2 Zigbee與其他無線技術(shù)的比較17
• 2.1.3 Zigbee技術(shù)的特點17-18
• 2.1.4 Zigbee技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用18
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)18-20
• 2.2.1 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備18-19
• 2.2.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)19-20
• 2.3 Zigbee協(xié)議架構(gòu)20-21
• 2.4 Zigbee協(xié)議MAC層概述21-24
• 2.4.1 協(xié)作運行模式21-22
• 2.4.2 超幀結(jié)構(gòu)22-24
• 2.4.3 GTS機制24
• 2.4.4 MAC層能量消耗24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 標(biāo)準(zhǔn)CSMA/CA機制與改進(jìn)算法25-34
• 3.1 IEEE802.15.4 協(xié)議CSMA/CA機制25-27
• 3.2 經(jīng)典退避算法介紹27-30
• 3.3 改進(jìn)算法CSMA/CA機制30-33
• 3.3.1 退避指數(shù)優(yōu)化31
• 3.3.2 優(yōu)先級調(diào)度31
• 3.3.3 概率調(diào)度策略31-32
• 3.3.4 改進(jìn)CSMA/CA機制步驟32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第四章 數(shù)學(xué)模型搭建及NS2仿真實驗34-54
• 4.1 馬爾可夫鏈簡介34-35
• 4.2 改進(jìn)機制的馬爾可夫鏈數(shù)學(xué)模型35-40
• 4.2.1 計算飽和吞吐量38-39
• 4.2.2 計算能耗39-40
• 4.3 NS2仿真軟件40-42
• 4.4 仿真環(huán)境搭建42-43
• 4.5 標(biāo)準(zhǔn)CSMA/CA機制參數(shù)的性能影響43-50
• 4.5.1 參數(shù)NB值的影響43-45
• 4.5.2 參數(shù)CW值的影響45-47
• 4.5.3 參數(shù)BE值的影響47-50
• 4.6 基于優(yōu)先級CSMA/CA機制仿真50-53
• 4.6.1 節(jié)點成功發(fā)送概率50-51
• 4.6.2 節(jié)點吞吐量51
• 4.6.3 節(jié)點網(wǎng)絡(luò)平均延遲51-52
• 4.6.4 節(jié)點能耗52-53
• 4.7 本章總結(jié)53-54
• 第五章 結(jié)論與展望54-55
• 5.1 本文工作總結(jié)54
• 5.2 進(jìn)一步工作的展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 致謝58-59
• 作者簡介59

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  本文關(guān)鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)智慧機坪網(wǎng)絡(luò)MAC層優(yōu)化方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：496712