2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、無線多跳網絡具有自組織、低成本和容易部署等優(yōu)點,可以用于擴展網絡覆蓋范圍和提高網絡容量。無線媒質的廣播特性以及動態(tài)的無線鏈路和拓撲對無線多跳網絡的協議設計提出了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的分層設計方法并不完全適用于無線多跳網絡的設計,而跨層設計允許不同協議層之間的信息交互以適應動態(tài)變化的無線環(huán)境,達到網絡整體性能的最優(yōu)化。
   本文采用最優(yōu)化的理論框架和方法,針對不同的無線多跳網絡場景和應用要求,研究無線多跳網絡跨層設計和優(yōu)化中的存在的

2、許多亟待解決的問題,如算法復雜性、不同層性能要求之間的權衡、信道時變性、分布式應用以及新技術的集成等問題,并提出解決方案。
   協同分集可以通過讓各個無線節(jié)點共享傳輸資源和相互中繼信息從而獲得空間分集增益。論文研究部署具有協同轉發(fā)功能的中繼和采用OFDMA技術的蜂窩網絡中下行傳輸的功率和子載波分配問題。該問題可以表達為一個混合的整數非線性最優(yōu)化問題。為了降低算法復雜度和發(fā)揮協同分集以及多用戶分集的優(yōu)勢,論文把該問題分解為兩個子

3、問題:一個聯合子載波分配和中繼選擇子問題和一個功率分配子問題。通過這兩個子問題最優(yōu)性條件,分別推導出相應的聯合子載波分配和中繼選擇算法以及基站和中繼站的循環(huán)功率分配算法。仿真表明,兩個算法不僅具有較低的算法復雜度,而且可以充分發(fā)揮協同分集和多用戶分集的優(yōu)勢,與隨機的子載波分配和平均功率分配算法相比能獲得較高的性能增益。
   在蜂窩網絡中上行傳輸消耗移動臺(MS)的大部分傳輸能量。部署中繼可以縮短MS的上行傳輸距離從而降低功率消

4、耗。上行傳輸的功率有效性與上層數據流的服務質量要求也有密切關系。論文提出了基于中繼的OFDMA蜂窩網絡上行傳輸中針對功率有效性的跨層優(yōu)化和資源分配框架和算法。當存在非彈性數據流時,該框架在保證服務質量要求前提下最小化MS總的上行傳輸功率。當存在彈性數據流時,該框架在上行傳輸速率和總功率消耗之間進行權衡最優(yōu)化。由于多載波系統(tǒng)的“時間共享”特性,上述兩個問題都可以通過其對偶問題獲得最優(yōu)解。通過對偶分解所獲得的子問題數目與子載波個數成正比,比

5、直接求解原問題的復雜度低得多。次梯度算法可以保證收斂到相應問題的最優(yōu)解。論文給出了每個算法的詳細執(zhí)行過程。仿真表明,所提出的跨層優(yōu)化框架和算法能充分體現出和獲得在OFDMA蜂窩網絡中部署多個固定中繼站在降低MS功率消耗、節(jié)省MS能量和提高上層數據流傳輸速率等方面所帶來的好處。
   基于無線基礎設施的多跳蜂窩網絡具有自組織和低成本組網的優(yōu)點。本論文提出了具有時變OFDMA信道和允許多接收機制的基于無線多跳基礎設施的蜂窩網絡模型及

6、其分布式的聯合擁塞控制、路由和資源分配的跨層算法。論文首先把該網絡的端到端傳輸的跨層設計問題表達成一個非線性凸規(guī)劃問題。為了得到分布式算法,采用對偶分解的方法對該問題進行求解。由于時變的OFDMA信道,對偶問題可以轉化為一個隨機優(yōu)化問題。根據隨機優(yōu)化的準梯度方法,推導出分布式聯合跨層優(yōu)化算法。該算法根據每個時隙的信道狀態(tài)進行擁塞控制、路由以及信道分配,而不需要時變信道的統(tǒng)計特性。另外,最優(yōu)子載波分配要求進行復雜度較高的集中式計算。為了得

7、到完全分布式算法,提出了一種次優(yōu)的分布式子載波分配算法。仿真表明在時變OFDMA信道環(huán)境下,所提出的跨層控制算法能保證端到端數據流速率的收斂并能保持網絡隊列的穩(wěn)定性。另外,算法也能充分發(fā)揮多接收機制的分集優(yōu)勢,與單接收機制相比能明顯提高網絡的吞吐量。
   本文研究了采用網絡編碼的無線多跳網絡的最優(yōu)跨層設計問題。網絡編碼可以利用無線媒質的廣播特性提高無線資源的利用率和無線多跳網絡性能。當網絡采用為每個匯聚流維護一個報文隊列的隊列

8、模型時,最優(yōu)無線網絡編碼操作的復雜度較高。論文通過引入虛擬流變量來表達采用網絡編碼的無線多跳網絡的能力域,并通過對偶分解的方法對基于該能力域的最優(yōu)跨層問題求解。根據對偶變量與網絡隊列的關系,設計了一種可以降低編碼復雜度的節(jié)點隊列模型?;谠撽犃心P秃痛翁荻确椒?,提出了基于背壓的聯合擁塞控制、路由、鏈路調度和網絡編碼的跨層優(yōu)化算法。通過理論分析證明了算法的穩(wěn)定性和漸進最優(yōu)性。數值仿真驗證了算法的穩(wěn)定性和收斂性,同時也表明所提出的跨層優(yōu)化算

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