基于Markov链的ZigBee网络媒体接入控制协议性能研究

为了优化Zig Bee网络媒体接入控制(Media access control,MAC)协议性能,提出一种基于饱和负载的MAC层信道访问机制。通过马尔科夫链对网络节点状态转化过程建模,对基于信道访问机制的网络吞吐量和节点能耗进行了数学分析。研究了网络参数NB、amin BE对节点信道冲突概率、网络吞吐量和能耗等性能的影响。分析结果表明:该模型准确地描述了基于饱和负载的Zig Bee网络信道访问机制,对协议参数进行合理的设置能够改进MAC协议吞吐量和能耗性能。     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

基于协作的高可靠性水声传感器网络MAC协议

为了对抗衰落,提高传输的可靠性,从而提高网络吞吐量,提出了一种用于提高水下通信可靠性的协作多址接入层(MAC)协议.该协议利用物理层的信噪比信息,设计协作竞争机制、协作节点参与及调度机制.该机制既保证了网络在恶劣信道环境下的可靠通信,又能避免良好信道环境下的协作资源过度消耗.仿真实验分析了提高水下通信可靠性的协作MAC(URC-MAC)的实际性能随设计参数值的变化趋势,并与基于时隙的实地捕获多址接入协议(SFAMA)进行了比较.结果表明:URC-MAC能提高网络的吞吐量.     

基于组合智能算法的无线网络信道分配机制

针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰, 网络吞吐量小等缺陷, 设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法. 首先对无线网络信道分配的原理进行分析, 构建无线网络信道分配模型; 然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案, 并引入粒子群优化算法对无线网络信道的初始分配方案进行精细搜索, 得到合理的无线网络信道分配方案; 最后在MATLAB 2016平台对无线网络的吞吐量、 网络延迟、 数据传输丢包率进行仿真测试. 仿真结果表明, 该方法大幅度提升了无线网络的吞吐量, 网络延迟和数据传输丢包率远小于单一的遗传算法或粒子群优化算法, 改善了无线网络的通信性能.     

DCA协议的饱和吞吐量分析与最优带宽分配

动态信道分配(dynamic channel assignment,DCA)协议是一种经典的基于公用控制信道的多接口多信道无线网介质访问控制(medium access control,MAC)协议。为更全面地评估DCA协议的饱和吞吐量性能,首先通过分析DCA协议在控制信道和数据信道上的传输特性,建立了DCA协议饱和吞吐量的理论模型;然后,基于ns2网络仿真平台进行仿真实验,验证了模型的准确性以及对饱和转移临界条件的预测能力;基于该理论模型,进一步设计了信道最优带宽分配策略。理论计算以及仿真实验均表明:该信道分配策略能够有效地提高信道利用效率,改善网络吞吐量性能。     

基于OPNET平台的Aloha协议仿真及改进

针对三种网络信道接入协议(随机接入协议ALOHA,1-坚持CSMA和CSMA/CD),阐述了以通信网络仿真工具OPNET为平台对信道吞吐量随信道流量的变化情况的仿真过程,通过对三者仿真结果的分析证明了CSMA性能要优于ALOHA协议。     

认知无线电中感知信道的优化选择方法

在认知无线电中,频谱感知是实现频谱动态接入的重要前提和核心环节,文中在多用户多信道环境下基于能量检测提出了一种感知信道优化选择的方法。该方法从最大化一个次用户感知一个主用户信道能获得的归一化吞吐量出发,在目标检测概率限制下,提出了基于改进的匈牙利算法进行感知信道选择的最优方法。仿真结果表明,与感知信道随机选择方法相比较,文中提出的方法可以大大提高整个次用户网络的归一化吞吐量。     

OFDMA中继网络中联合队列和信道信息的资源分配策略

针对基于正交频分多址接入(OFDMA)的多中继、多用户的中继网络,研究了联合队列和信道信息的资源分配问题,目标是最大化下行系统吞吐量,同时保证用户队列的稳定.首先将子载波配对、载波对分配和功率分配问题建模为一个联合优化问题,之后通过对变量进行连续性放松,采用拉格朗日对偶方法进行求解,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件及匈牙利方法获得优化问题的近似最优解.性能分析与仿真结果表明,与仅利用信道信息的算法相比,所提的联合队列和信道信息的资源分配算法能够有效地提高系统吞吐量并降低用户数据包平均等待时延.     

利用MIMO系统多包接收能力的Ad hoc网络MAC协议

传统的分布式Ad hoc 网络的单信道媒体接入控制(MAC)协议在同一时刻一跳范围内只能允许一对节点通信,导致网络的冲突严重、吞吐量小和接入时延较大.为此,文中利用MIMO系统的多包接收能力,设计了一种新的分布式Ad hoc网络MAC协议,该协议利用二进制退避和共享退避机制进行信道预约和共享,在单信道自由竞争的Ad hoc网络中实现了多点对点的通信,大幅度提高了网络吞吐量.文中还推导了该协议的网络归一化饱和吞吐量的数学模型.理论分析和仿真实验证明,新协议的网络吞吐量比利用分层空时编码(BLAST)的CSMA/CA(k)协议有了较大的提高.