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.     

异构无线网络自适应接入算法研究

在异构无线网络中,针对现存接入算法对网络高动态性考虑不足,提出了一种自适应的接入算法.算法能够根据网络环境中用户数量及带宽使用情况,估计接入阻塞率、最大化网络吞吐量,从而自适应地选择用户接入网络的行为.根据接收信号强度和可用带宽,计算出用户的最大传输速率;根据网络中已分配带宽、用户所需带宽,推导出网络剩余容纳用户数;根据新到达用户数、剩余容纳用户数估计用户接入阻塞率;结合最大传输速率和接入阻塞率,提出一种以最大化网络吞吐量为目标的自适应接入算法.仿真结果表明,算法能有效降低用户接入阻塞率,增加接入用户数,提高网络吞吐量,均衡网络负载,并且能够适应未来高动态性网络.     

财税分局无线网络架构解决方案

当今,无线网络技术的发展已经深入应用到许多领域,具体对财税分局而言,该如何确定其日常办公的小型无线网络的解决方案？本文通过具体阐述无线网络802．11的基本标准和扩展标准,通过对各种网络接入方式详细的分析,并对无线网络和有线网络的成本及效果进行比较,尝试找到最优的解决方案。     

基于用户个性化需求的网络接入选择算法

在异构无线网络中,针对用户个性化需求满足不够的问题,提出了一种优化用户个性化需求的网络接入选择算法.通过获取的历史接入数据和当前候选网络数据,按照个性化需求,把参数分类为成本、系统性能和稳定性3大类属性,采用模糊层次分析法计算用户对3大类属性的期望收益和当前收益,基于用户的上述收益,引入心理曲线函数,构建用户满意度模型...     

一种海洋互联网接入选择方法及仿真

海洋互联网是一种全新的网络架构,它由岸基网络、船舶自组网、卫星网络等融合而成,因此存在着多个接入网,用户需要从多个接入网中选择出一个最合适的目标网络,选择方案需要考虑诸如用户偏好,业务类型以及备选接入网性能等因素.层次分析法是解决复杂的多指标决策问题的有效方法,其缺点是权重的设置有较大的主观性,而熵权法具有客观公平性,结合层次分析法与熵权法提出了一种海洋互联网接入选择方法 En-AHP,分别设置主观和客观权重,再通过效用函数选出目标网络.在EXata平台上进行了仿真,实验证明En-AHP算法总体提高了网络性能,降低了成本.     

改进Markov过程的异构无线网络垂直切换算法

针对当前异构无线网络垂直切换算法存在切换次数多, 服务质量难以满足实际应用需要的问题, 以获得更优的异构无线网络服务质量为目标, 提出一种基于改进Markov过程的异构无线网络垂直切换算法. 首先, 建立异构无线网络整体性能评价指标体系, 然后采用灰色关联分析法确定网络整体性能评价指标的权重值, 最后利用Markov决策过程对异构无线网络的状态进行预测, 选择最优的接入网络, 并通过异构无线网络垂直切换的仿真对比实验测试和分析其性能. 实验结果表明, 相对其他异构无线网络垂直切换算法, 该算法可降低平均切换次数, 避免了频繁切换现象的发生, 大幅度减少了网络数据传输的丢包率, 改善了用户满意度, 获得了更高的服务质量.     

异构网络中基于网络选择CPC广播内容研究

本文基于欧盟E2R项目已提出的异构网络中CPC（感知导频信道）广播信道,对CPC可以广播的内容进行了研究。通过CPC广播终端能够使用的无线接入技术的功能和性能参数,终端可以实时评估网络的负载情况和所能提供的QoS保证,选择合适的网络接入,以此来减少终端网络接入时间,提高接入的成功率和用户的满意度。     

一种单宿主用户异构无线网络选择算法

异构无线网络的资源管理是异构无线网络的关键技术之一.针对异构无线网络环境下的单宿主用户,提出了一种单宿主的网络选择算法.该算法在用户端利用层次分析法(AHP)确定网络属性的权重,然后利用逼近理想解法(TOPSIS)选择最优网络.仿真结果表明,该算法可有效降低系统阻塞率.同时能够更好保证高优先级用户的接入质量.     

中继网络中基于能量效率的动态用户接入算法

为了解决中继网络中基于能量效率的用户接入问题,将用户数据需求严格受限下基于能量效率最优的动态用户接入问题建模为一个整数优化问题,该问题类似于一个NP-hard的多维背包问题.首先,采用穷搜法分析了该问题最优解的复杂度.然后,提出了一种低复杂度、高效的基于能量效率的动态用户接入算法(UAEEM).该算法在保证用户数据需求严格受限的前提下,按照系统射频端和电路端的能量效率最大原则,动态调整用户归属和中继的工作状态,以实现网络能量效率最大化.最后,通过仿真实验验证所提算法性能.结果表明,UAEEM算法能显著提高系统的能量效率、降低系统的计算复杂度,且其性能接近最优解.     

未来无线移动通信前瞻

随着移动通信技术的发展,世界正在变的越来越小,信息的交流也变的更为顺畅,同时人们对无线移动通信的要求也越来越高。目前4G技术已逐步在世界范围内开始部署,这也激励了科技工作者们继续探索未来无线移动通信的技术。未来无线通信的发展必将面临着非常高的移动终端密度和如何提高频谱利用率等一系列问题,如何克服这些问题,将会是未来移动通信的重点。要解决上述问题,文章尝试着从以下几种相互关联的技术中给出答案：小基站技术、设备与设备互联技术、云端无线接入网络技术和无线网络最优接入技术。     

河北省图书馆新馆信息传输网络工程概述

介绍了河北省图书馆新馆信息网络传输工程实施情况，重点分析了整个局域网络构架。从功能描述、采用技术两方面对互联网接入、负载均衡、网络安全、各级交换、无线网、门禁系统、视频监控系统等进行了详细阐述。     

Application of Partially Connected Neural Network

This paper focuses mainly on application of Partially Connected Backpropagation Neural Network （PCBP） instead of typical Fully Connected Neural Network （FCBP）. The initial neural network is fully connected, after training with sample data using cross-entropy as error function, a clustering method is employed to cluster weights between inputs to hidden layer and from hidden to output layer, and connections that are relatively unnecessary are deleted, thus the initial network becomes a PCBP network. Then PCBP can be used in prediction or data mining by training PCBP with data that comes from database. At the end of this paper, several experiments are conducted to illustrate the effects of PCBP using Iris data set.     

分层异构移动云接入架构研究

围绕如何解决目前宽带无线移动通信网接入的功能瓶颈,以解决日益增长的应用需求与有限无线资源间的矛盾,提出一种新型的以异构间网络垂直分层、同构网络水平形成移动云为核心思想的分层异构移动云接入网架构。研究多天线增强的新型接入控制理论、动态移动云内(间)自适应协作通信机制、基于新型接入架构干扰协调避免机制以及业务普适的动态接入机理等,从根本上突破传统无线接入网的能力瓶颈,实现灵活有效可靠的异构网络无线接入,为未来网络信息传输架构设计和研究提供可靠的理论基础与依据。     

一种基于Web服务的构建分布式网管系统的方法

网络管理技术的发展形成了大量的网络管理孤岛,无法进一步提升网络管理系统的能力。针对目前存在大量彼此独立的SNMP网管系统,提出了一种面向Web服务的构建分布式网管系统的方法。管理者的网管功能被定义为Web服务并发布到中心,各管理者通过中心能够查询该功能并以定制的方式调用,从而形成了分布式网管功能。这种方法采用了松耦合架构,构建了一个支持在管理者之间信息协同和行为交互的网管覆盖层,支撑了根据实际需求灵活定制全局性网管的功能。基于该系统定制的一个分布式网管功能实例表明,这种分布式网管系统构建技术具有很强的实用性。     

基于软件定义网络的 WLAN 架构及负载均衡切换

软件定义网络将控制平面与数据转发平面进行分离,并提供开放的编程接口,实现网络的可编程化控制,极大地提高了网络管理的灵活性。在传统无线局域网中,终端通常依据信号强度选择接入点,这一机制往往会造成网络资源利用率低及接入点负载不均衡的问题。提出基于软件定义网络技术的无线局域网架构及一种负载均衡切换策略,利用控制器的全局视角与集中管控能力实现对接入点的实时监测,分析其状态信息并计算权值,由控制器根据负载情况向接入点下发流表,完成对网络的管理。硬件和计算机仿真平台实验表明,与传统的无线局域网架构相比,该方案有效提高了网络的资源利用率,平衡了接入点的负载,降低了数据在终端切换过程中的传输时延,提高了网络的性能。     

Ad hoc网络与PSTN互联技术的研究

Ad hoc网络作为一种新型的多跳无线网络，由于其组网方便、灵活和无需预先设立基站等基础设施，已得到了广泛关注。文中探讨了Ad hoc网络与PSTN（公共电话交换网）融合的一般模型结构及其相应的关键技术。异种网络的协同工作在下一代网络中将是一个普遍的问题，Ad hoc与PSTN互连，或者Ad hoc网络作为PSTN的无线延伸，可以充分发挥这两种网络各自的优点，是PSTN升级更新的一种全新的、有效的方式。     

面向海量机器类通信(mMTC)的无线接入控制

近年来,支持物联网(intemet of things,IoT)应用的机器类通信(machine-type communications,MTC)成为未来移动通信网络的重要业务组成部分.随着MTC对广域连接需求的快速增长,通过蜂窝网承载IoT应用成为必然的趋势,蜂窝物联网也成为下一代移动通信系统(5G)的重点技术之一.特别地,海量机器通信(massive MTC,mMTC)被定义为5G网络三大通用场景之一.传统的无线接入技术很难适应mMTC的需求,因此,面向mMTC的无线接入控制研究具有重要的研究意义.在简单介绍传统随机接入过程之后,总结分析了现有mMTC接入新技术,并指出现有技术方案在面对越来越复杂的应用场景下的局限性,而近年来兴起的基于人工智能(artificial intelligence,AI)的接入机制成了解决此问题最具潜力的技术方案之一.分析了AI用于接入控制的可行性,并提出了一种基于Q学习的mMTC智能接入点选择机制,为将来基于AI的mMTC接入控制研究提供新的思路和技术手段.     

主观Bayes网络在普适计算中的应用研究

由于硬件系统的异构性和无线网络的相对不稳定,造成直接由传感器获得的上下文的不确定性和不一致性。笔者针对此问题把主观Bayes网络模型应用到普适环境中对上下文进行推理,并且对OWL进行了扩展——SBOWL语言,以适应主观Bayes网络模型在上下文推理中的应用。通过在原型系统CIS的上下文推理层应用主观Bayes网络,验证了该方法的可行性。     

基于OPNET的网络仿真及其应用

网络仿真就是一种新的网络规划和设计技术,OPNET可以完成各种通信系统的仿真,包括核心网、接入网、无线网络、卫星网络以及各种混合型网络等.通过对网络仿真技术的概念、特点、应用流程等的论述,给出了基于OPNET的网络仿真的具体方法和步骤,并进行了仿真;根据网络性能参数指标,得出了相应的图表.