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接触可预测的认知自组织网络动态多路径机会路由模型及其稳定性度量

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 论文内容安排

第2章 认知无线电网络多路径路由以及速率分配研究现状

2.1 分布式CR网络多路径路由研究现状

2.2 CR中速率分配的研究现状

2.3 接触可预测的CRAHN及动态多路径机会路由

2.3.1 CRAHN的特点

2.3.2 接触可预测的CRAHN的定义

2.3.3 动态多路径机会路由及设计挑战

2.4 本章小结

第3章 基于电磁场与社交网络的动态多路径机会路由模型

3.1 基于电磁场的多路径路由轨迹模型

3.2 基于社交网络的节点相遇概率的计算

3.2.1 多元社交关系中节点相遇概率的计算

3.2.2 多元社交信任度(TR)的计算方法

3.2.3 SefRoute路由算法描述

3.3 仿真结果分析

3.4 本章小结

第4章 基于路径稳定性与业务类型优先约束的多路径速率分配

4.1 路径稳定性度量

4.1.1 网络模型

4.1.2 链路稳定度指标的测量

4.1.3 优化的流量会话模型

4.2 动态速率分配模型

4.3 非合作最优解

4.4 仿真结果分析

4.5 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文

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摘要

随着无线通信技术的迅猛发展,可用的频谱资源变得越来越紧张,尤其是随着无线局域网、无线个域网和无线城域网等技术的高速发展,目前的宽带无线应用技术已无法满足人们的需求。目前的频谱分配体制造成了网络使用方式僵化、无线频谱规划紧张,难以满足未来网络通信技术智能化、泛在化、融合化的发展趋势。作为认知无线电技术与自组织网络结合的认知自组织网络,采用频谱共享的认知无线电系统,使网络从静态工作模式发展到动态自适应模式,在一定程度上解决了频谱资源短缺的问题,提高了网络对环境的适应能力。然而,在认知自组织网络中,网络拓扑具有时变性,容易形成网络孤岛,进而导致认知节点之间的链路频繁的断开,需要中继节点以多跳存储携带转发、接触关系预测的方式将数据包以动态机会路由模式转发至目的节点。
  本研究主要内容包括:⑴在接触可预测的认知自组织网络可用频谱与网络拓扑时变性的前提下,提出了一种动态多路径机会路由选择算法-SefRoute。通过利用电磁场中电场线的分布,初步确定多条不相交路径的轨迹,结合社交网络中相关知识,构造出节点之间相遇概率的函数,通过机会连接率将多元社交关系中的中心性、相似性与信任度三个重要因素与节点相遇概率结合在一起。结合认知自组织网络自身的特性构造出三个重要因素的相关函数,最终在多条不相交路径轨迹的基础上确定多路径机会路由。仿真结果表明所提SefRoute算法在成功传输率、时延等方面均有很好的性能。⑵定义了一种链路稳定度指标的度量方法,结合路径稳定度与业务类型优先级别提出多路径路由动态速率分配算法。考虑用户不同类型业务的性能参数,引入流量感知因子,在保证不同类型业务对流量需求的基础上,将路径稳定性因子考虑在内,利用数学工具-非合作微分博弈建立多路径路由动态的速率分配模型。构造最优问题并得到最优解,仿真分析表明,该算法在不同业务对QoS(服务质量)需求方面有很好的性能。

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