无线宽带网络MAC性能研究与资源管理

论文摘要

近年来，无线网络以其方便、快捷的优点，受到产业界和学术界的关注。但是同有线网络相比，它们所提供的服务质量还有很大的差距。所有的无线网络都是共享媒介的，物理层提供了信息的通道，MAC层则定义了信息的传输方式，对网络的性能起非常重要的作用。随着网络上业务种类的日益丰富，物理层数据传输速率越来越高，无线网络MAC层的作用更显突出，对无线网络MAC层协议的性能分析和改善具有非常重要的意义。本文主要做了如下工作： (1)通过分析IEEE 802．11e基于竞争的接入机制——EDCA提供区分服务的本质，提出了一个四维离散Markov链模型。本文的研究基于退避的和基于帧间隔的优先级区分机制，包含了实际冲突与虚冲突。仿真结果表明四维Markov模型可以更精确地表达EDCA的性能。论文研究了初始竞争窗口大小与AIFS在IEEE 802.11eEDCA服务区分机制中的作用。通过对结果进行分析，指出IEEE 802．11e EDCA存在的问题。 (2)针对IEEE 802．11e EDCA存在的问题，为IEEE 802．11e EDCA提出了一个QoS增强机制，包括三个部分：(1)通过QAP的虚拟排队实现不同优先级AC之间的隔离。(2)对具有QoS要求的AC实行接纳控制。(3)对尽力而为的AC[0]，通过调整初始竞争窗口使饱和吞吐量稳定在最大值附近，仗各个业务源具有相同的发送机会，即保证了效率与公平。并通过建模分析以及仿真试验验证了算法的有效性。 (3)在分析影响Ad hoc网络性能因素的基础上，提出了一个Ad hoc的聚簇算法以解决Ad hoc的可扩展问题。算法以达到簇结构的稳定性为聚簇的目标，考虑节点的移动特性以及节点在网络的位置。通过熵来度量节点与周围邻居节点的相对移动性，用节点度衡量节点在网络中的重要程度，利用遗传算法寻找最优的簇首集合，使得所得到的聚簇结构尽可能地稳定。 (4)为IEEE 802．1 6提出了一个新的的上行调度算法，BS中的上行调度器负责收集来自各个连接的带宽请求信息，根据各个连接的QoS特性制定相应的调度决策，将计算得到的各个SS应得的Data Grants分配给SS，具体的调度算法在SS

论文目录

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• ABSTRACT
• 目录
• 图表目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1关于选题
• 1.1.2 IEEE802.11 协议概述
• 1.1.3 AD HOC 网络概述
• 1.1.4 IEEE 802.16 协议概述
• 1.2 本论文的主要贡献
• 1.2.1 IEEE 802.11E EDCA 业务区分性能分析
• 1.2.2 IEEE 802.11E EDCA 服务质量的改进
• 1.2.3 AD HOC网络中基于遗传算法的优化聚簇
• 1.2.4 IEEE 802.16 支持QoS的无线上行调度算法
• 1.3 本文的结构和安排
• 1.4 本章参考文献
• 第二章 IEEE 802.11E EDCA业务区分性能分析
• 2.1 引言
• 2.1.1 IEEE 802.11 DCF机制
• 2.1.2 IEEE 802.11E EDCA机制
• 2.1.3 DCF QoS及IEEE 802.11E EDCA相关研究工作
• 2.2 系统分析模型
• 2.2.1 离散MARKOV链
• 2.2.2 转移概率
• 2.2.3 系统方程
• 2.3 性能分析
• 2.3.1 吞吐量分析
• 2.3.2 延迟分析
• 2.4 仿真结果
• 2.4.1 模型的有效性
• MIN的服务区分能力'>2.4.2 初始窗口CW_MIN的服务区分能力
• 2.4.3 AIFS的服务区分能力
• 2.5 本章小节
• 2.6 本章参考文献
• 第三章 IEEE 802.11E EDEA服务质量的改进与分析
• 3.1 引言
• 3.1.1 基于测量的接纳控制
• 3.1.2 基于模型的接纳控制
• 3.2 IEEE 802.11E EDCA的QOS改进算法
• 3.2.1 算法概述
• 3.2.2 不同优先级AC[1]（1∈[0,3]）之间业务的隔离
• 3.2.3 具有QoS需求AC[J]（1∈[1,3]）的处理
• 3.2.4 BEST-EFFORTAC[1]（1=0）的处理
• 3.3 高优先级AC的非饱和分析
• 3.3.1 转移概率
• 3.3.2 状态方程
• 3.4 尽力而为AC的饱和分析
• 3.4.1 转移概率
• 3.4.2 状态方程
• 3.5 仿真验证
• 3.5.1 仍真模型
• 3.5.2 仿真结果及分析
• 3.6 本章小节
• 3.7 本章参考文献
• 第四章 AD HOC网络中基于遗传算法的优化聚簇
• 4.1 引言
• 4.1.1 AD HOC 网络中的聚簇算法
• 4.1.2 遗传算法概述
• 4.1.3 聚簇算法仔存的问题
• 4.2 问题描述
• 4.2.1 相关的定义和说明
• 4.2.2 簇首的选择标准
• 4.3 基于遗传算法的优化聚簇
• 4.3.1 遗传算法的编码表示
• 4.3.2 初始群体的生成
• 4.3.3 适应度函数
• 4.3.4 选择算子
• 4.3.5 交叉算子
• 4.3.6 变异算子
• 4.4 算法收敛性分析
• 4.5 仿真结果与分析
• 4.5.1 仿真模型
• 4.5.2 仍真结果与分析
• 4.6 本章小节
• 4.7 本章参考文献
• 第五章 IEEE 802.16支持QOS的无线上行调度算法
• 5.1 引言
• 5.1.1 IEEE 802.16 概述
• 5.1.2 IEEE 802.16 无线上行调度算法
• 5.2 IEEE 802.16 QOS 体系
• 5.2.1 IEEE 802.16 原有的QoS体系
• 5.2.2 改进的IEEE 802.16 QoS体系
• 5.3 BS端的处理
• 5.3.1 信息收集模块
• 5.3.2 调度决策模块
• 5.3.3 服务分配模块
• 5.4 SS端的处理
• 5.4.1 UGS业务
• 5.4.2 RTPS业务
• 5.4.3 NRTPS业务
• 5.4.4 BE业务
• 5.5 仿真及结果分析
• 5.5.1 仿真模型
• 5.5.2 仿真结果与分析
• 5.6 本章小节
• 5.7 本章参考文献
• 结束语
• 略缩词
• 致谢
• 攻读博士期间参加的科研工作
• 攻读博士期间发表和录用的文章