【摘 要】
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认知无线自组网是一种基于认知无线电设备的无线自组织网络,不仅具有多跳路由、动态拓扑、灵活控制等特性,还具备对无线电环境自适应和动态调节的能力,有效缓解了频谱资源短
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认知无线自组网是一种基于认知无线电设备的无线自组织网络,不仅具有多跳路由、动态拓扑、灵活控制等特性,还具备对无线电环境自适应和动态调节的能力,有效缓解了频谱资源短缺等问题,广泛应用于军事战场、灾后重建、应急通信等特殊领域。认知无线自组网的组网算法是其研究和应用的重要内容之一,当前对认知自组网组网算法的研究大都仅涉及点对点单跳的节点交汇算法,对多终端多跳的拓扑发现算法通常需要依赖专用公共控制信道或中心控制器,同时认知无线自组网的特殊应用场景对网络拓扑结构的稳定性、抗毁性等提出了新的要求。针对以上问题,本文重点研究了多终端多跳的拓扑发现算法和多终端拓扑结构优化算法,并根据具体问题建模求解,完成理论推导和仿真验证,具体内容如下。本文针对多终端拓扑发现算法通常需要公共控制信道这一问题,提出了一种基于树结构的多终端组网算法,整个组网过程无需公共控制信道,避免了中心控制带来的困难和制约。通过分析认知自组网的应用场景及用户特征,提出组网情景假设并建模分析,结合整个拓扑发现算法,给出拓扑维护及通信链路建立方案,最终对组网算法的拓扑发现流程及网络性能进行了仿真,并通过仿真结果分析得到了算法参数的最优解及给定用户数量下的最优拓扑结构。本文针对认知无线自组网在特殊应用场景下对网络稳定性、网络抗毁性的需求,在拓扑发现的基础上对网络拓扑结构优化,提出了一种最大化网络寿命的组网算法。根据认知自组网的动态特性,分析影响网络寿命的主要因素,研究认知自组网的网络寿命优化问题,对认知自组网的网络寿命建模,找到目标函数及约束条件,通过图论分析推导出了最优解,即最大化的网络寿命,进一步提升了认知自组网的网络性能,最后通过仿真对比,验证了理论分析的合理性及算法的可行性。
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