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针对分布式效用最大化算法中的信息交互和反馈易于受随机噪声干扰,研究了随机噪声对分布式效用最大化算法收敛性影响问题. 通过将随机噪声模拟为鞅,采用鞅方法分析了随机噪声对分布式效用最大化算法的影响,给出并证明了带有反馈噪声的分布式效用最大化算法几乎处处收敛的一个充分条件. 仿真实验验证了理论分析的正确性.   相似文献   
2.
针对基于CSMA/CA协议的分簇传感器网络,提出了一种新的退避算法.首先通过把资源分配看成效用最大化的优化模型,说明了簇内传感器节点争用信道的退避窗口应该具有同样大小;然后在假定簇内各个节点有一样的退避窗口的基础上,通过最小化节点间的冲突概率,得到了簇内节点的最优退避窗口值和节点个数之间的关系.由此提出了一种基于最优共享退避窗口的重传算法,仿真结果表明本算法较传统的二进指数算法具有较少的冲突,能够减少传输时延、提高吞吐量,同时也是能量有效的.  相似文献   
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