学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

无线mesh网络认知与在线测量问题研究

作　者: 胡松华
导　师: 冯文江；胡致远
学　校: 重庆大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 无线mesh网络测量位置选择数据聚合
分类号: TN929.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 24次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

无线mesh网络具有高带宽、高可靠性和易于快速部署的优点。由于网络节点和无线链路的时变性,通常采用拓扑控制、动态频谱分配等技术进行网络优化。而获取网络工作状态及其无线资源信息是实现无线mesh网络优化的前提,对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线mesh网络性能的基础。因此,需要采用无线监控、频谱感知等无线网络测量技术。本文以国家863课题“层次化拓扑控制的宽带无线自组网体系研究”需求为应用背景,主要研究内容包括:(1)阐述现有的无线网络链路级测量技术、频谱感知技术以及测量数据处理技术的基本概念和研究现状,包括主动测量、被动间接测量、被动直接测量、协同频谱感知技术、数据聚合技术和数据融合技术,重点分析了它们在无线网络应用背景下的优缺点。(2)研究分布式的无线mesh网络在线测量架构,重点解决其中测量数据的处理问题和测量节点的位置选择问题,实现了无线mesh网络在线测量优化。借鉴无线传感器网络中的测量数据处理方法,引入基于双队列的测量数据聚合机制。该测量数据处理机制同步了测量节点与数据处理中心的数据聚合,保证了数据聚合的一致性,并且减少了它们之间的通信开销。提出了基于预测的测量数据聚合方法,该方法联合灰色模型和卡尔曼滤波预测算法,保障了测量的精确性并减少了数据损失。(3)在综合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出了基于椭圆割线的测量节点选择算法。该算法分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳的测量节点位置。数值仿真表明,在保障无线mesh网络在线测量品质的条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,并且椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 技术发展现状概述  9-10
  1.3 研究内容和章节安排  10-12
2 无线网络在线测量技术  12-32
  2.1 无线mesh 网络基础  12-13
  2.2 无线局域网链路级测量技术  13-16
    2.2.1 被动间接测量  14
    2.2.2 被动直接测量  14-15
    2.2.3 主动测量  15-16
  2.3 频谱感知技术  16-25
    2.3.1 单用户频谱感知  16-21
    2.3.2 协同频谱感知  21-25
  2.4 基于预测的数据聚合技术  25-28
    2.4.1 随机模型方法  26
    2.4.2 时间序列预测方法  26-27
    2.4.3 算法逼近方法  27-28
  2.5 测量数据的判决融合技术  28-31
    2.5.1 硬判决融合  29-30
    2.5.2 软判决融合  30-31
  2.6 本章小结  31-32
3 无线mesh 网络在线测量系统  32-50
  3.1 无线mesh 网络在线测量系统  32-37
    3.1.1 分布式测量架构  33-34
    3.1.2 测量信号发生器  34-35
    3.1.3 测量信号分类器  35-36
    3.1.4 测量系统同步方式  36-37
  3.2 无线mesh 网络在线测量流程  37-40
    3.2.1 在线测量工作流程  37-38
    3.2.2 在线测量初始化  38-40
    3.2.3 测量请求/报告机制  40
  3.3 测量帧格式  40-42
    3.3.1 测量请求帧  40-41
    3.3.2 测量报告帧  41-42
  3.4 一种无线mesh 网络在线测量数据处理策略  42-49
    3.4.1 测量数据处理机制  42-43
    3.4.2 测量数据聚合算法  43-46
    3.4.3 数值仿真与分析  46-49
  3.5 本章小结  49-50
4 无线mesh 网络在线测量优化  50-63
  4.1 无线mesh 网络测量系统架构  50-53
    4.1.1 在线测量架构  50-51
    4.1.2 能量检测模型  51-52
    4.1.3 信道传输损耗模型  52
    4.1.4 空间相关性模型  52-53
  4.2 在线测量系统的性能优化评估  53-55
    4.2.1 检测概率及信噪比  53-54
    4.2.2 测量信息传输代价  54-55
    4.2.3 测量网络容量  55
  4.3 传统的随机选择算法  55-56
  4.4 测量节点选择的椭圆割线算法  56-62
    4.4.1 单椭圆区域  56-58
    4.4.2 多椭圆区域  58
    4.4.3 测量节点选择算法  58-59
    4.4.4 数值仿真与分析  59-62
  4.5 本章小结  62-63
5 总结与展望  63-64
致谢  64-65
参考文献  65-69
附录  69
  A. 作者在攻读硕士学位期间参加的课题和发表的论文  69

无线mesh网络认知与在线测量问题研究

内容摘要

全文目录

相似论文