IEEE802.15.7混合接入建模及性能评价

发布时间：2017-11-21 12:01

  本文关键词：IEEE802.15.7混合接入建模及性能评价

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【摘要】：随着人们对通信速率需求的日益增加,射频通信已经无法满足人们的带宽需求。可见光通信(VLC)以其频谱自由、超宽带宽的特点吸引了全球的关注,成为下一代最重要的无线通信网络之一。近年来,VLC通信研究如火如荼,但研究成果集中于物理层,VLC通信链路层的算法及协议研究相对较少。通信网络中业务服务质量(Qo S)需求迥异,未来的通信网络中一个关键的问题是如何支持不同的Qo S。IEEE802.15.7是短距离VLC的标准,MAC层为异质业务提供了混合接入方式,包括竞争接入阶段(CAP)的时隙CSMA/CA机制和非竞争接入阶段(CFP)的GTS(Guaranteed Time Slot)分配,IEEE802.15.7的混合接入方式为异质业务的Qo S保障提供了契机。无线通信中,随机的服务机制和信道的时变特性都会引起服务过程的随机性,很难保障业务的确定性Qo S需求。因此,统计Qo S保障受到广泛关注。IEEE802.15.7网络中保证业务的统计Qo S需求具有研究价值。有效容量联合考虑物理层和链路层Qo S,是一种支持业务统计Qo S的链路层信道模型,因此本文利用有效容量理论分析IEEE802.15.7网络中统计Qo S保障问题。本文建模分析IEEE802.15.7的混合接入过程,求解IEEE802.15.7网络中异质业务的有效容量,分析IEEE802.15.7网络性能,为VLC通信中异质业务的统计Qo S保障提供理论指导。单一非实时业务背景下,非实时业务通过CAP阶段随机接入过程接入信道。CAP长度限制会导致随机退避过程的延迟。本文首先考虑上述约束,建模三维Markov链分析非实时业务的随机退避过程,求解吞吐率、丢包率等性能指标。然后在z域推导随机退避过程的传递函数,求解随机退避时间分布函数。最后,本文将非实时业务的服务过程抽象为半马尔可夫(semi-Markov)on-off模型,分析on态和off态逗留时间的矩生成函数,求解终端的有效容量。通过仿真实验分析不同网络参数对有效容量的影响,求解不同业务源到达下的缓存溢出概率。异质业务背景下,非实时业务只参与CAP随机接入过程;实时业务同时参与CAP和CFP两个阶段。本文首先运用三维Markov链建模异质业务背景下的CAP阶段的随机退避过程,分析CAP阶段成功接收的数据包数。采用一维Markov链建模分析协调器中GTS分配过程,以CAP阶段成功接收GTS请求数目的概率分布函数PDF(Probability distribution function)为桥梁,构建CAP和CFP两种接入方式的耦合关系,分析CAP和CFP长度的动态变化过程,求解CAP和CFP的收敛长度。然后在z域推导随机退避过程的传递函数,分析CAP阶段随机退避时间分布。在超帧稳定条件下,求解协调器缓存中GTS请求数目的稳态分布。根据GTS请求数目稳态分布求解CFP阶段的GTS等待时间分布。最后将非实时业务和实时业务的服务过程分别建模为两种不同的semi-Markov模型,求解两种业务的有效容量,分析两种业务队列的缓存溢出概率,构建终端的加权有效容量函数。通过仿真实验分析不同网络参数对两种业务有效容量的影响,探索提升网络性能的方法。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.1

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本文编号：1210825