#br# 基于POMDP的机载网络信道接入策略研究

针对机载网络随机竞争类媒介接入控制(medium access control,MAC)协议在网络负载较重时性能下降严重、接入门限值设置缺乏理论依据和多优先级业务服务质量无法有效支持等问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程的信道接入策略。在以不同优先级分组占用信道代价作为目标函数的基础上建立动态规划方程,采用状态空间压缩方法对问题求解进行简化,得到各优先级分组间理论近似最优接入门限值的数学表达式,可为不同优先级分组的接入决策过程提供理论依据并实现接入冲突的有效控制。仿真结果表明,该算法能够有效提高数据传输的时延、成功概率等性能,满足军事航空通信中数据传输的实时性和可靠性需求。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

一种新的基于DPRQ的LEO系统信道分配策略

在小区用户分布不均匀的前提下,基于动态优先预留排队切换DRPQ(Dynamic Priority Reserrvation Queue Scheme)提出一种适合于LEO卫星通信系统的信道分配策略,该策略能为高速业务和低速业务提供动态的优先级,按照优先级高低决定资源的分配.仿真结果表明,与传统的固定分配预留保护信道FCRS(FixedChannelReservation Scheme)的策略相比,该策略有利于在不同速率业务间根据具体用户的优先级均衡无线资源的分配.     

基于信道状态判决的随机接入协议退避算法

针对二进制退避(binary exponential backoff, BEB)算法存在的“饥饿效应”及其与数据链网络作战场景不匹配的问题，通过对现有信道状态判决方法进行改进，结合数据链网络的作战应用场景，提出了基于信道状态判决的退避算法，使退避窗口的设置与节点数据的优先级以及当前信道负载密切相关。对系统的吞吐量和端到端时延进行了理论分析和仿真验证，通过分析仿真结果可知，无论是在系统吞吐量或是在端到端时延方面，所提算法的性能明显优于现有退避算法，保证了高优先级数据链信息发送的实时性。     

无线传感器节点的非同步休眠节能方法

为了更高效地使用节点能量,针对周期监控型无线传感器网络提出了一种负载自适应的节点非同步休眠方法.该方法无须在节点间进行时间同步,而是通过记录节点在多个采样周期内的时隙状态进行自适应休眠,这些状态包括数据收发、信道争用冲突和空闲侦听等.采用这种方法能能使节点在高负载时自动减少睡眠时间,在低负载时自动增加休眠时间,并能在保证网络服务质量的前提下提高节能效果.仿真实验表明,在同等条件下本文方法相比S-MAC和T-MAC降低能耗约81.7%和57.1%.     

Web服务器集群QoS-aware负载均衡策略的性能评价

提出了将Web服务器进程调度中所使用的HTTP请求的内容和优先级与Web服务器集群的负载均衡策略相结合的综合控制策略.这种综合控制策略能够同时实现负载均衡和Web服务质量(QoS)控制.并且,本文提出了一种基于随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net)的性能模型与分析技术,能够实现对Web服务器集群的QoS-aware负载均衡策略进行有效的性能建模与性能评价.     

基于随机型网络演算的AFDX端端时延分析方法

数据传输的及时性保障是航空电子全双工交换式以太网（avionics full duplex switched Ethernet,AFDX）中最主要的挑战。不同业务流有不同的实时性需求,因而提出一种高低优先级调度策略,通过随机型网络演算方法,推导出在某一概率下业务流端端时延的上界值。最后,在Simevent中搭建一个AFDX仿真案例,所提方法计算得到的时延上界与仿真结果相匹配,比传统计算方法更准确有效,同时也表明高低优先级调度有助于提高紧急数据的及时性。     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

低复杂度无线OFDM自适应信道估计算法

提出了一种基于传输信道状态检测的低复杂度无线OFDM系统自适应信道估计算法,利用导频子载波在时频方向对当前信道状态进行统计检测,动态跟踪信道参数的变化特征,自适应选择当前条件下的最优内插滤波系数;同时简化传输信道先验统计信息求解,以此作为滤波系数选择的依据.仿真结果表明,在低复杂度条件下可以获知当前信道模型化参数近似统计信息,利用较少的计算资源就能获得较好的自适应性能;从而有效克服了二维Wiener滤波器实现复杂度高,以及传统信道估计按照最恶劣信道情况上限进行设计所导致的非匹配性估计性能损失.     

多跳无线传感器网络决策融合

研究了衰减信道下多跳无线传感器网络的决策融合规则,推导出了瑞利分布的信道模型下性能最优的似然比融合规则。该规则需要预知信道的实时状态信息,计算复杂,不适合资源受限的无线传感器网络。为此,提出了仅需要预知信道的统计分布信息的次优似然比融合规则,并分别在大信噪比和小信噪比情况下推导出了该规则的简化形式。理论分析和实验表明,次优规则性能损失轻微,显著降低运算量和信息消耗,适合在资源受限的多跳无线传感器网络决策融合系统中使用。