基于加权最小二乘预测模型的群组移动位置更新研究

论文摘要

战术移动自组网具有自身的特点:用户数量大、传输距离长,网络节点的移动性大,特别是数据通信速率低。因此,如何在保证一定精度的前提下,通过在网络层上对移动节点进行位置管理,减少网络中位置更新信息的传输量,对战术网络就显得尤为重要。本文对此分别从战术移动自组网的群组移动模型以及位置更新两方面进行了研究。首先,从无线移动自组织网络群组移动模型的基本概念出发,提出了一种层次化可变群运动模型,它既可模拟战术网络的分层分群结构,还可模拟运动过程中群的动态重组。其次,运用最优估计理论中的最小二乘算法,考虑到遗忘因子可以在参数估计中对新旧数据分配不同的权值以降低旧数据对参数估计的影响,提出了将最小二乘算法和带有遗忘因子的实时算法相结合进行簇中心运动参数估计的方法,并将其应用在基于簇中心预测的位置更新算法中。实验表明,这两种方法能够提高群组移动位置更新过程的效率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 项目来源与研制任务
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 Ad Hoc网络
• 2.1 移动Ad Hoc 网络概述
• 2.1.1 移动Ad Hoc 网络的定义
• 2.1.2 移动Ad Hoc 网络的主要功能
• 2.1.3 移动Ad Hoc 网络的主要技术问题
• 2.1.4 移动Ad Hoc 网络的主要特点
• 2.2 战术Ad Hoc 网络
• 2.2.1 战术Ad Hoc 网络的特点
• 2.2.2 战术网络的主要服务数据
• 第三章 Ad Hoc网络运动模型
• 3.1 运动模型概述
• 3.1.1 移动自组网运动模型研究发展现状与趋势
• 3.1.2 运动模型分类
• 3.1.3 运动模型分析
• 3.2 层次化可变群运动模型
• 3.2.1 群模型
• 3.2.2 运动过程的描述
• 3.2.3 DHGMM 模型分析
• 3.3 群组运动模型下群组中心运动方程
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于加权最小二乘预测模型的群组移动位置更新
• 4.1 位置更新技术概述
• 4.2 基于群组的位置预测理论
• 4.3 基于加权最小二乘预测模型的群组移动位置更新算法
• 4.3.1 加权最小二乘算法（WLS，Weighted Least Square Method）
• 4.3.2 群组中心移动及其加权最小二乘（WLS）预测模型
• 4.3.3 基于群组移动预测的位置更新数据发布算法
• 4.3.4 基于加权最小二乘预测模型的CPLA 的理论分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 NS2网络仿真与分析
• 5.1 NS2 网络仿真环境
• 5.1.1 NS2 网络仿真器概述
• 5.1.2 NS2 的构成
• 5.1.3 一般Ad Hoc 网络仿真模型
• 5.1.4 本文的网络仿真模型
• 5.2 DHGMM 群组运动模型仿真
• 5.2.1 仿真模型
• 5.2.2 仿真实现
• 5.2.3 结果分析
• 5.3 基于加权最小二乘预测模型的CPLA 算法性能仿真
• 5.3.1 基于群组模型下的仿真场景
• 5.3.2 基于群组模型下算法性能仿真
• 5.3.3 仿真结果分析
• 第六章 结束语
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 科研成果