存在隐藏终端的IEEE 802.11e多跳无线网络模型分析*

首次将802.11e的接入机制放入多跳环境中进行仿真分析和定量研究。提出一种新的多跳环境下802.11e网络模型,结合M/G/1/K排队模型,定量分析在隐藏终端影响下802.11e网络的MAC层吞吐率、MAC时延和帧丢失率,研究802.11e在多跳环境下性能表现的内在原因。经过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性;通过有（无）隐藏终端影响下MAC层性能的对比分析,指出了802.11e在多跳无线网络中支持QoS的局限性：受隐藏终端的影响,802.11e对不同接入等级的业务提供QoS区分的性能明显降级。因而有必要研究隐藏终端问题的解决方案,提高802.11e在多跳环境下的性能。     

基于元胞自动机的无线传感网路由节能技术

针对无线传感器网络(WSN)路由协议设计需首要解决的节能问题,提出一种将元胞自动机(CA)用于无线传感器网络的高效节能机制。该机制在路由层设置元胞处理模块,通过路由报文捎带CA信息网络节点自组织形成以sink节点为中心的多级元胞自动机区域,决策节点根据通信过程中携带的元胞信息切换传感节点的工作状态以实现节能。仿真结果验证了该机制能降低网络整体能量消耗,提高能量利用率,延长整个网络生存周期。     

支持多速率自适应的IEEE 802.11网络性能分析

针对基于自动速率回退(ARF)算法的多速率IEEE 802.11网络,给出了ARF算法分析的一种离散时间Markov链模型.模型的建立,考虑了节点在发送过程中,通过Basic与RTS/CTS模式的选择,对是否因为信道传输误码导致的失败进行的区分.利用算法模型,分析了节点在以随机概率选择不同发送模式的方式下,其采用各个传输速率的稳态概率分布,并在此基础上结合协议退避机制的研究,给出了多速率网络系统吞吐量性能的计算方法.通过大量的仿真实验,验证了模型分析方法具有很好的准确性,并讨论了算法以及MAC协议参数设置对网络性能的影响.     

基于能效的异构无线网络联合切换调度和资源分配算法

在宏蜂窝和微蜂窝并存的异构无线网络中,为了提高系统能效,提出了一种联合切换调度和资源分配(JSRA)算法。首先,利用基于微基站睡眠的集中式切换调度算法(CUSA)来确定用户的关联基站,CUSA将微基站用户全部切换到宏基站是否能减少功耗作为判断微基站睡眠的准则;然后,基站采用基于最优信道质量的子载波分配调整(BCSA)算法为用户分配子载波和传输功率,BCSA算法通过调整最大能效用户和最小能效用户之间的子载波分配,保证网络能效逼近最优解。理论分析和实验仿真表明,同单独考虑用户切换或资源分配的三种算法相比,JSRA算法复杂度偏高,但是在用户数为120时网络功耗最多降低44.4%,用户总速率只比一种对比算法略有下降,最多提升80%,网络能效最多提升200%。实验结果表明,JSRA算法能够有效提高异构无线网络的网络能效。     

一种自适应速率的UWB MAC协议

在超宽带（UWB）通信中,跳时冲激无线电（TH-IR）技术具有系统结构简单、成本低、功率小等优点,得到广泛的研究及应用探索。基于TH-IR UWB技术,提出了一种能够保证链路误码率及传输速率的自适应速率跳时（Rate-Adaptive Time Hopping,RATH）介质访问控制（MAC）协议,该协议利用跳时码管理多用户的信道访问,依据接收节点的信干比控制链路的建立,并采用自适应速率算法调节链路的传输速率。NS2平台下的仿真实验表明,与U-MAC等已有的固定速率协议相比较,RATH MAC协议能够使网络有效吞吐量和传输时延得到明显改善。     

一种新型无线Mesh网络多信道MAC协议

在基于IEEE 802.11s无线Mesh网络中,Mesh网络接入点（MAP）和门户（MPP）在网络负载较重时会出现严重的流量瓶颈。为了保证MAP流量的优先传输,提出了基于节点优先级的新型多信道MAC协议（NPBM-MAC）;为了减少在小规模组网时各BSS间频率干扰,设计了基于地理位置信息和网络负载的频率分配方案（LLBFA）。仿真结果表明,NPBM-MAC协议和LLBFA频率分配方案能够有效解决重负载网络下的MAP/MPP瓶颈问题,最大限度地满足音视频等大业务流的QoS需求。     

车联社会网络综述

车联社会网络是一种融合了社会科学与无线通信技术的移动通信网络,旨在为车载用户提供基于社会关系的数据投递服务。在分析国内外移动社会网络及车载网络研究现状基础上,提出了车联社会网络的基本架构及其典型应用,深入分析了车载网络与社会网络之间的关系,探讨了车联社会网络中信息投递、带宽分配、分布式存储和安全隐私等技术中存在的关键问题及其解决策略,最后讨论了该领域中新的研究方向与挑战。     

面向用户行驶计划的电动汽车充电调度策略

充电站（桩）尚未普及以及电动汽车有限的行驶里程,使得大多数汽车用户关于是否选择电动汽车犹豫不决。为了减少用户对于电动汽车有限电池容量的担心,并且降低因频繁充电以及偏离原定行驶路线绕路进行充电所增加的电动汽车使用费用,提出一种基于匹配理论面向用户行驶计划的电动汽车充电调度方案TPCS。首先,分别根据电动汽车用户的行驶计划和对各充电站的电量需求构建电动汽车用户与充电站的偏好表;然后,建立电动汽车用户与充电站之间的多对一匹配模型;最后,以系统总效用为优化目标进行充电站接口分配。数值仿真结果显示,与随机分配（RCS）算法和仅考虑电动汽车效用分配（OEVS）算法相比,TPCS算法将系统总效用较RCS算法最多提高了39.3%,较OEVS算法最多提高了5%;而在电动汽车充电需求轻负载时,TPCS算法始终保证用户满意度在90%以上,高于RCS算法。所提算法能够有效地提高系统总效用和用户满意度,同时降低计算复杂度。     

面向移动社会网络的好友推荐方法

针对移动社会网络（MSN）的好友推荐问题,提出了一种基于多维相似度的好友推荐方法。该方法隶属于基于内容的好友推荐,但与现有方法相比,不再局限于单一维度的匹配信息,而是从空间、时间和兴趣三个维度出发,判断用户在各个维度上的相似度,最终通过“差异距离”进行综合评判,向目标用户推荐与之在地理位置、在线时间和兴趣爱好上更具一致性的其他用户成为其好友。由实验结果表明,该方法应用于移动社会网络中的好友推荐服务时,其推荐结果查准率接近80%,查准效率接近60%,性能远高于只基于单一维度的好友推荐方法;同时,通过对三维权重值的调整,该方法可应用于多种特性的移动社会网络中。