當前無線通信網絡服務適配方法未能實現(xiàn)服務數據的快速準確轉換,導致適配誤差率與適配耗時高,因此提出基于動態(tài)加權的無線通信網絡服務適配方法。采用分布式卡爾曼濾波剔除多余通信數據。對無線通信網絡各頻段的距離特征量值進行動態(tài)加權融合,根據實際參考值得到各頻段距離特征量值的誤差,依據總方差大小,通過最優(yōu)加權系數分配規(guī)律進行權值動態(tài)分配,進而進行服務數據的快速準確轉換。通過轉換后服務數據的軌跡連接及交替,采取重配置處理方法實現(xiàn)無線通信網絡服務的精確適配。仿真結果表明,研究方法可以降低網絡服務適配誤差,減少適配耗時,可應用性好。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020年08期 北大核心

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

適配誤差率對比示意圖

對比研究方法與文獻方法的適配耗時,結果如圖2所示。圖中線條越粗,表示重復適配次數越多。從圖2可知,本文方法的適配時間短,適配次數少,穩(wěn)定性好,可以提升無線通信網絡服務適配效率。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]面向無線通信網絡的分簇穩(wěn)定性控制研究[J]. 付蝶.  計算機與數字工程. 2019(09)
[2]無線通信網絡的功率和速率控制綜述[J]. 韓存武,童薇,李夢奇,劉蕾.  高技術通訊. 2019(06)
[3]移動邊緣計算場景下網絡服務靈活適配的解決方案[J]. 馮博昊,周華春.  電信科學. 2019(03)
[4]無線通信網絡信息節(jié)點重要性度量方法仿真[J]. 梁晶晶,王紅玉.  計算機仿真. 2018(07)
[5]基于加權協(xié)同網絡的制造服務組合方法[J]. 任磊,任明侖.  機械工程學報. 2018(16)
[6]認知協(xié)作無線電網絡下基于能效的資源聯(lián)合分配[J]. 楊路,黃凱,楊品章.  計算機工程. 2018(01)
[7]軍事信息系統(tǒng)中基于無線Mesh網絡的內容分發(fā)方法[J]. 楊晨凱,潘越,郭繼光.  中國電子科學研究院學報. 2017(06)
[8]可行性規(guī)則動態(tài)調整的多目標粒子群算法[J]. 趙乃剛,李勇,王振榮.  計算機應用研究. 2018(05)
[9]礦井無線通信網絡中LEACH協(xié)議的改進[J]. 劉云翔,張偉.  現(xiàn)代電子技術. 2017(09)
[10]一種基于策略的網絡資源感知和信息傳送控制方法[J]. 霍永華,于建,曹毅.  計算機與網絡. 2016(20)



本文編號：2926587