基于多方议价博弈的机会网络高吞吐量低开销概率路由算法

针对含自私节点的机会网络中现有基于议价博弈的概率路由算法存在的消息单向传递影响转发概率提高、依赖虚拟货币进行交易削弱节点购买力以及消息交易过程有冗余交互的问题,提出一种基于多方议价博弈的高吞吐量低开销概率路由算法——HLPR-MG。HLPR-MG算法通过将节点两两博弈扩展为多方博弈以加快消息转发概率的提升,引入“以物易物”方式增强节点购买力,并且改进现有交互机制以减少博弈次数,从而达到提高网络吞吐量的和减小控制开销的效果。理论分析验证了HLPR-MG算法设计的有效性。仿真结果表明,与基于议价博弈的现有典型路由算法GSCP和BG相比,HLPR-MG算法的吞吐量和消息传送成功率至少提高了3.63%,而控制开销和平均端到端消息时延则分别降低超17.76%和4.03%。     

基于 Gerschgorin 圆盘理论的认知无线电宽带频谱感知

摘 要：提出了基于Gerschgorin圆盘理论的宽带频谱感知算法：Gerschgorin似然估计算法和Gerschgorin圆盘半径迭代算法。通过在宽带频谱感知中引入Gerschgorin圆盘理论,将认知无线电用户频谱观测数据中噪声圆盘空间和信号圆盘空间进行分离,并基于对主用户所占用子频段集合势的估计,实现对宽带授权频谱中多个子频段状态的监测。为了进一步提高感知性能,还提出利用宽带频谱中主用户信号占用子频段的连续性特性改善算法性能。理论推导和仿真结果表明,在信噪比较小时,Gerschgorin似然估计算法较基于信息论准则的宽带感知算法具有更稳定的检测性能;Gerschgorin圆盘半径迭代算法与传统能量检测方法相比,优势在于不依赖任何噪声功率先验信息,且在采样次数较少情况下的感知错误率较小。因此,基于Gerschgorin圆盘理论的频谱感知更适合于实际CR系统,可为宽带频谱感知提供行之有效的算法实施方案。     

基于IMS的Cable固定网与移动网的融合方案

介绍了IMS系统的体系结构特点以及研究进展,并在介绍xDSL方式与移动网融合的基础上,提出了Cable方式与移动网融合的网络结构.     

基于多智能体深度强化学习的无人机动态预部署策略

针对传统优化算法在求解长时间尺度内通信无人机(UAV)动态部署时复杂度过高且难以与动态环境信息匹配等缺陷，该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的UAV动态预部署策略。首先利用一种深度时空网络模型预测用户的预期速率需求以捕捉动态环境信息，定义用户满意度的概念以刻画用户所获得UAV提供服务的公平性，并以最大化长期总体用户满意度和最小化UAV移动及发射能耗为目标建立优化模型。其次，将上述模型转化为部分可观测马尔科夫博弈过程(POMG)，并提出一种基于MADRL的H-MADDPG算法求解该POMG中轨迹规划、用户关联和功率分配的最佳决策。该H-MADDPG算法使用混合网络结构以实现对多模态输入的特征提取，并采用集中式训练-分布式执行的机制以高效地训练和执行决策。最后仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于IPv6的邻居发现协议性能分析

从IPv6商用化和移动互联网的需求,讨论了邻居发现协议的重要性.介绍了邻居发现协议的基本工作原理,讨论了邻居发现协议的不断演变历程和存在的问题,分析了快速邻居发现机制的性能,展望了邻居发现协议的发展趋势.     

移动Ad hoc网络中的密钥管理

首先阐述了移动adhoc网络中密钥管理的重要性,接着探讨了几种密钥管理的方法,包括局部分布式认证授权中心、完全分布式认证授权中心、自发证书、安全Pebblenets、指示性标志、基于口令验证的密钥交换等,并对这些方法进行了较完整的概括总结和深入的比较分析,最后提出了一些研究移动adhoc网络中密钥管理方法所必须注意的问题。     

基于网络编码与空时编码的协作MAC协议

针对无线ad hoc网络中协作造成的中继效率低以及不同QoS需求难以满足等问题,提出了一种联合网络编码和空时编码的协作MAC协议(NSTCMAC)。NSTCMAC将网络编码与空时编码技术相结合,设计出区分业务类型的协作MAC协议传输机制,以满足不同业务类型的QoS需求;进一步通过马尔科夫链模型分析了区分业务类型的协作机制及性能。仿真结果表明,相比传统的DCF、COOPMAC以及CD-MAC协议,NSTCMAC协议能更好地保证不同的QoS需求,并能有效地解决协作造成的中继效率低的问题。     

高斯噪声背景下多用户波达方向估计与互耦自校正

在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array, ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival, DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix, JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。     

异构无线网络中流量管理模型的研究

首先描述了流量管理在异构无线网络中产生的背景,存在问题及研究现状.然后从博弈论、机制设计和最优化理论学科交叉领域出发,对异构无线网络的流量管理问题进行建模分析.最后对未来发展进行了展望.     

认知无线网络中信道选择算法研究

研究认知无线网络中认知用户（secondary user,SU）的信道选择策略。在每个信道上,由于主用户（primary user,PU）返回的概率不相同,因此SU需要接入一个成功传输概率最大的信道,以尽量避免与PU发生冲突。提出了一个基于EWA学习的信道选择算法,仿真结果表明,SU通过学习历史信道选择的经验,能自适应地选择可用性最好的信道,从而最小化与PU发生冲突的概率,有效地降低了SU进行信道切换的可能性。