CSMA/CD协议中线性退避算法的改进

传统以太网MAC(Media Access Control)子层协议CSMA/CD基于二进制指数退避机制随机选择退避等待时间,随着冲突的增多,随机等待的时间窗口增长过快,造成分组包传输延迟增加较快,网络吞吐量急剧降低。本文对传统以太网中的二进制指数退避机制进行改进,提出一种线性退避的CSMA/CD算法(CSMA/CD-LB)。仿真结果表明,该算法较传统退避算法,能较好提升网络吞吐量和分组传输延迟等网络性能指标。     

以"学科竞赛"促进物联网工程教学

学科竞赛可以促进物联网工程专业教学。在介绍物联网专业相关竞赛及其需要的技能及理论知识的基础上,给出了利用竞赛作品进行课堂教学的案例,教学实践表明,学科竞赛对于物联网工程专业的培养方案及实验设备升级起到积极作用。     

一种中继辅助下SISO系统的干扰对齐算法

通过研究含中继的单输入单输出（single input single output,SISO）对称无线干扰网络,分析了在SISO对称网络中进行干扰对齐（interference alignment,IA）时使用中继的必要性。综合考虑所有用户的最大弦距离给出了优化的分布式干扰对齐算法。基于此优化算法并使用中继,只需要进行2个时隙的信道扩展就可对SISO干扰网络实现干扰对齐,使每个用户对达到1/2的自由度。仿真结果表明,在增加中继并应用优化算法后,系统的容量、能量效率都有了显著的改善。     

三小区多用户蜂窝系统的分组干扰对齐算法

针对3小区,每小区多个用户的蜂窝系统,提出了一种基于分组的线性干扰对齐算法.算法首先对系统中所有的用户进行分组,分组后的每组包含3个用户,且3用户分别来自系统中3个不同的小区,通过分组将复杂的蜂窝多址接入信道转换为较简单的干扰信道;然后在用户端通过联立多矩阵,应用特征向量求解预编码矩阵将每个分组中的干扰进行两两对齐,压缩干扰子空间,再利用最大化弦距离理论对得到的预编码矩阵进行进一步的优化,最后在基站端利用矩阵逆的性质以较低的计算复杂度设计干扰消除矩阵将系统中的干扰完全消除.通过系统仿真分析显示,该算法较传统的蜂窝干扰对齐算法,能以较低的天线配置和较低的计算复杂度实现较高的系统容量.     

EH-CR IoT系统中基于深度强化学习的多维资源管理算法

随着物联网（IoT）设备数量的爆炸式增长,其消耗的能量资源和无线频谱资源也在急剧增加。能量和频谱资源日益紧缺,IoT设备常常会因同道干扰以及发送功率低下而导致大量的数据包丢失。为了解决这一问题,本文在IoT系统中引入认知无线电技术与能量收集技术,以缓解IoT系统中的能量和频谱资源紧缺问题。并提出一种基于深度强化学习的资源管理算法对EH-CR IoT系统进行能量资源和通信时间资源的联合管理,以最小化系统的丢包数。仿真结果表明,所提算法有较好的收敛性,与其他算法对比,其能获得更佳的系统性能。     

无线传感器网络中基于反距离加权的DV-Hop改进算法

通过分析传统DV-Hop定位算法在对无线传感器网络中节点分布随机性方面的不足,提出了一种改进算法。该算法采用最小均方误差准则代替方差或偏差,求得平均每跳距离。为了体现各信标节点对未知节点的影响程度不同,采用反距离加权法来处理平均每跳距离。实验结果表明,在没有增加原算法复杂度和成本的前提下,定位精度有了一定提高,该算法是一种简单实用的改进定位算法。