认知无线网络中的接入选择与设备管理技术研究

论文摘要

在异构网络融合的环境下,多种无线接入技术能够提供不同的覆盖范围、传输率及服务质量等性能指标。在复杂网络环境下,终端可以通过认知技术选择和接入最优的网络,达到网络资源的高效利用。认知技术也是“绿色通信”研究领域中的研究热点之一论文借鉴人工神经网络的理论和技术,探讨了神经网络在认知无线网络中的应用。首先研究了认知无线网络和人工神经网络的基本原理,研究现状和关键技术；分析了传统的RSS的切换判决算法,提出了一种基于移动终端运动速度的无线接入网选择机制；利用概率神经网络进行数学建模,给出了利用终端的速度对其目标接入网络进行分类方法,使同一个类中的终端始终选择一种接入网类型,避免频繁切换带来的通信服务质量下降。同时论文研究了认知技术在“绿色通信”领域的应用,提出了基于网络流量预测的设备功耗动态管理策略,在分析网络流量建模基础上,利用BP神经网络对网络流量进行建模仿真,给出对设备功耗进行动态管理方法,以便实现“绿色通信”的目的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的组织结构
• 第二章 相关关键技术
• 2.1 认知无线网络
• 2.1.1 认知无线网络的概念
• 2.1.2 认知无线网络特征
• 2.1.3 认知无线网络架构
• 2.1.4 认知无线网络关键技术
• 2.2 神经网络理论
• 2.2.1 神经网络的概念
• 2.2.2 神经网络的性质
• 2.2.3 神经元的模型
• 2.2.4 概率神经网络
• 2.2.5 BP神经网络
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于速度的目标网络分类接入选择技术研究
• 3.1 认知无线网络的融合
• 3.2 传统的RSS切换判决
• 3.2.1 RSS切换判决
• 3.2.2 基于RSS的判决算法的分析
• 3.3 基于速度的目标网络分类接入选择技术的研究
• 3.3.1 终端移动速度与RSS相关性的分析
• 3.3.2 基于终端移动速度的目标网络分类接入选择策略研究
• 3.3.3 目标网络分类接入选择策略的性能验证
• 3.4 本章小结
• 第四章 面向绿色通信的设备功耗动态管理技术研究
• 4.1 绿色通信
• 4.2 基于BP神经网络的网络流量建模
• 4.2.1 网络流量建模
• 4.2.2 网络流量模型
• 4.2.3 基于BP神经网络的网络流量模型的设计
• 4.3 基于网络流量预测的设备功耗管理策略的设计
• 4.3.1 基站功耗的分析
• 4.3.2 基于BP神经网络的网络流量预测
• 4.3.3 流量预测在基站设备功耗管理上的分析
• 4.3.4 流量预测在基站设备功耗管理上的应用
• 4.4 基于BP神经网络的网络流量预测的仿真和分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文