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基于水下自組織網(wǎng)絡(luò)MAC層公平接入技術(shù)的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-06 22:22
  隨著海洋資源開(kāi)發(fā)以及國(guó)家海洋安全領(lǐng)域發(fā)展,水下自組織網(wǎng)絡(luò)對(duì)于海洋資源勘探、災(zāi)害預(yù)警、軍事情報(bào)收集等軍用民用各方面具有十分重要作用。與陸地?zé)o線電通信不同,水下自組織網(wǎng)絡(luò)采用水聲聲波通信,水聲信道時(shí)延長(zhǎng)、帶寬窄以及面臨水下復(fù)雜環(huán)境帶來(lái)信號(hào)衰減大、誤碼率高等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,研究適應(yīng)水聲通信的媒體接入控制(Media Access Control,MAC)技術(shù)至關(guān)重要。針對(duì)節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)接入信道時(shí)間不公平問(wèn)題,本文結(jié)合水下自組織網(wǎng)絡(luò)水聲信道時(shí)延動(dòng)態(tài)性,提出了基于Q學(xué)習(xí)的CW動(dòng)態(tài)自適應(yīng)退避算法---QL-UACW算法。算法利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想,通過(guò)自主學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通信過(guò)程而自適應(yīng)調(diào)整競(jìng)爭(zhēng)窗口。首先將競(jìng)爭(zhēng)窗口及其調(diào)整映射為強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)-動(dòng)作;然后通過(guò)學(xué)習(xí)發(fā)包過(guò)程獲得的反饋獎(jiǎng)賞值來(lái)調(diào)節(jié)競(jìng)爭(zhēng)窗口值;最終通過(guò)迭代累積獎(jiǎng)賞值更新競(jìng)爭(zhēng)窗口的狀態(tài)值函數(shù),獲得競(jìng)爭(zhēng)窗口最優(yōu)調(diào)整策略。算法根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)對(duì)退避機(jī)制中的競(jìng)爭(zhēng)窗口進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,以避免固定調(diào)整機(jī)制中存在節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)期占用信道情況,從而解決了節(jié)點(diǎn)間接入信道時(shí)間不公平問(wèn)題。理論研究與仿真分析可知,QL-UACW算法有效地提高了節(jié)點(diǎn)接入信道公平,降低數(shù)據(jù)幀沖突率及提高網(wǎng)絡(luò)吞...

【文章頁(yè)數(shù)】:77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖3.2QL-UACW算法整體流程圖

圖3.2QL-UACW算法整體流程圖

-31-14:更新?tīng)顟B(tài)值函數(shù)參數(shù)=++(;)(;)(;);15:狀態(tài)對(duì)應(yīng)的可能最大獎(jiǎng)賞值動(dòng)作()=(;′′);16:=′;17:endfor;輸出:策略;(2)QL-UACW算法整體流程圖節(jié)點(diǎn)競(jìng)爭(zhēng)接入信道,QL-UACW算法退避整體流程圖如下圖3.2所示:圖3.2QL-UACW算....


圖3.3公平性指數(shù)隨發(fā)包負(fù)載變化

圖3.3公平性指數(shù)隨發(fā)包負(fù)載變化

-35-圖3.3公平性指數(shù)隨發(fā)包負(fù)載變化Fig.3.3Thefairnessindexchangeswiththepacketload由圖3.3可知,QL-UACW算法的公平性指數(shù)曲線明顯低于AVAB算法和MIMLD算法,其算法公平性明顯提升。其原因在于MIMLD算法利用固定線性....


圖3.4數(shù)據(jù)幀沖突率隨發(fā)包負(fù)載變化

圖3.4數(shù)據(jù)幀沖突率隨發(fā)包負(fù)載變化

-36-定閾值適應(yīng)調(diào)節(jié)情況,明顯增加了對(duì)水下自組織網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性,提高了公平性。如下圖3.4為數(shù)據(jù)幀沖突率隨節(jié)點(diǎn)發(fā)包負(fù)載變化曲線圖。圖3.4數(shù)據(jù)幀沖突率隨發(fā)包負(fù)載變化Fig.3.4Theframecollisionratechangeswithpacketload由圖3.4....


圖3.5歸一化吞吐量隨發(fā)包負(fù)載變化

圖3.5歸一化吞吐量隨發(fā)包負(fù)載變化

-37-圖3.5歸一化吞吐量隨發(fā)包負(fù)載變化Fig.3.5Normalizedthroughputchangeswithpacketload由圖3.5可知相比于MIMLD以及AVAB算法,QL-UACW算法網(wǎng)絡(luò)吞吐量整體有一定提升。QL-UACW算法適應(yīng)于水聲動(dòng)態(tài)變化信道,`對(duì)競(jìng)爭(zhēng)....



本文編號(hào):3947247

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