無線網(wǎng)絡技術快速發(fā)展并滲透到人類社會活動的方方面面,其發(fā)展改變了人們的日常生活方式,是社會經(jīng)濟發(fā)展及信息化水平提升的重要推動力。隨著無線通信網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展,用戶流量需求、用戶業(yè)務量及用戶終端激增,但頻譜資源緊缺,且利用率低下,成為制約無線網(wǎng)絡發(fā)展的重大瓶頸,即使下一代通信網(wǎng)絡增加可利用頻譜資源,頻譜資源仍然非常珍貴;同時,單一通信網(wǎng)絡已無法滿足用戶差異化業(yè)務需求,未來的無線通信網(wǎng)絡必然是多網(wǎng)絡共存、融合、優(yōu)勢互補,這也是下一代無線通信網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢。因此,如何提高頻譜資源利用率,以緩解激增的用戶流量需求與緊缺且利用率低下頻譜資源的矛盾?如何融合多個異構(gòu)無線網(wǎng)絡,通過動態(tài)選擇接入網(wǎng)絡及用戶間資源合理高效分配,在保障用戶多種業(yè)務需求的基礎上,優(yōu)化網(wǎng)絡性能及服務質(zhì)量,是無線網(wǎng)絡需解決的重要問題。本論文在分析異構(gòu)網(wǎng)絡重疊覆蓋復雜場景、當前處理面臨挑戰(zhàn)和現(xiàn)有研究成果基礎上,對無線異構(gòu)網(wǎng)絡融合中的無線資源分配技術及異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡部署優(yōu)化技術進行了深入研究,提出并設計了一系列面向認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡的空閑頻譜資源分配策略、異構(gòu)網(wǎng)絡重疊覆蓋場景下用戶的網(wǎng)絡關聯(lián)及頻譜資源分配方法、異構(gòu)傳感器融合網(wǎng)絡中復合事件協(xié)同檢測方法。本文開展的主要工作及成果如下:(1)針對頻譜屬性異構(gòu)、信道條件動態(tài)變化、業(yè)務需求多樣的認知異構(gòu)無線網(wǎng)絡中難以為次用戶高效分配頻譜資源的問題,提出了傳輸速率最大化的頻譜資源分配策略。該策略首先以總傳輸速率最大化為目標,以受限頻譜資源及用戶業(yè)務需求為約束條件,構(gòu)建了非線性多約束的頻譜資源分配0-1規(guī)劃模型;然后設計了一種多項式時間復雜度的化簡求解方法,該方法根據(jù)空閑頻譜信息、信道條件、業(yè)務需求及分配決策歷史信息構(gòu)建并修正效益矩陣,實現(xiàn)約束條件化簡,并通過改進傳統(tǒng)匈牙利算法的系數(shù)矩陣變換策略提高執(zhí)行效率。最后,通過實驗對算法性能進行對比分析,實驗結(jié)果顯示,所提方法具有更高的傳輸速率及執(zhí)行效率。(2)針對認知異構(gòu)網(wǎng)絡中資源分配多目標優(yōu)化問題,在綜合考慮用戶業(yè)務需求和頻譜資源屬性差異的背景下,以次用戶總傳輸速率最大化和總成本最小化為目標,建立了空閑頻譜分配的雙目標優(yōu)化數(shù)學模型。通過對數(shù)學模型進行化簡,即將雙目標優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化及對約束條件進行簡化,并利用改進匈牙利算法進行求解;其次,設計了一種基于改進非支配排序遺傳算法的多目標智能優(yōu)化方法進行求解。實驗結(jié)果表明,簡化方法具有較高的效率,INSGA-Ⅱ(improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)算法可獲得較高的傳輸速率,尤其是傳輸速率優(yōu)先策略。(3)針對多異構(gòu)網(wǎng)絡重疊覆蓋、多用戶多業(yè)務共存環(huán)境下,用戶最大化傳輸速率易致網(wǎng)絡負載不均衡的問題,提出一種基于非支配排序遺傳算法的業(yè)務接入控制方法。該方法首先以傳輸速率最大化及網(wǎng)絡負載最均衡為目標,以帶寬資源受限為約束,構(gòu)建了傳輸速率最大化及網(wǎng)絡負載最均衡的雙目標優(yōu)化模型;然后基于多目標優(yōu)化方法非支配排序遺傳算法求解該業(yè)務接入控制問題。仿真結(jié)果表明,所提算法兼顧了用戶的傳輸速率需求及網(wǎng)絡間的負載均衡,取得較好的效果。(4)異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡中的復合事件聯(lián)合檢測是傳感器網(wǎng)絡的研究熱點。如何使用盡可能少的傳感器節(jié)點監(jiān)測大范圍的復合事件是一個難題,因為由多原子事件組成的復合事件需通過多個異構(gòu)傳感器節(jié)點進行協(xié)同監(jiān)測,節(jié)點數(shù)量不夠常導致檢測準確率變差,而目前多數(shù)傳統(tǒng)方法專注于只需部署同構(gòu)節(jié)點的原子事件檢測。考慮到不同類型異構(gòu)傳感器節(jié)點的成本、貢獻權重和感知能力,本課題提出了復合事件部署成本最小化問題(DCMP),并給出了相應的數(shù)學模型,目的是達到所需覆蓋質(zhì)量要求下最大限度地降低部署成本。根據(jù)異構(gòu)節(jié)點的時空關聯(lián)關系,分別提出了新的原子事件模型和復合事件模型,并在此基礎上分析了覆蓋質(zhì)量;然后,基于復合事件模型和覆蓋質(zhì)量模型,提出了精確算法和貪婪策略近似算法以解決優(yōu)化問題,并分析了兩種算法的時間復雜度和近似性。實驗結(jié)果表明,在相同覆蓋質(zhì)量下,所提近似算法具有較低的部署成本和更高的執(zhí)行效率。最后對全文進行了總結(jié),并展望了下一步研究工作。
【學位單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

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本文編號：2826861