当前位置:主页 > 科技论文 > 信息工程论文 >

基于粒子群优化的无线Mesh网络信道分配算法

发布时间:2018-02-02 16:13

  本文关键词: 信道分配 适应度函数 多信道多天线 粒子群优化 无线Mesh网络 出处:《电子科技大学学报》2017年05期  论文类型:期刊论文


【摘要】:多信道多天线(MCMR)广泛被用于提升无线Mesh网络的性能,但现有信道分配算法存在两方面问题:算法的时间太长和空间复杂度过高,无法获得全局最优解;算法可扩展性差,无法适用于大规模的网络。为解决上述问题,该文借鉴粒子群优化算法在收敛快、开销小等方面的优势,以建模无线Mesh网络中的信道分配问题。通过网络信息的交换和干扰模型的定义,以最小化适应度函数为优化目标,以天线、可用信道数量、信号干扰等为约束条件,设计并实现了基于粒子群优化的信道分配算法(PSOCA)。仿真实验表明了算法的可行性,且与同类算法相比,该算法在网络吞吐量和丢包率两个方面具有明显的改善。
[Abstract]:Multi-channel multi-antenna MCMRs are widely used to improve the performance of wireless Mesh networks, but the existing channel allocation algorithms have two problems: the algorithm is too long and the space complexity is too high to obtain the global optimal solution, and the algorithm has poor scalability. In order to solve the above problems, this paper draws lessons from the advantages of particle swarm optimization (PSO) in terms of fast convergence and low overhead. In this paper, the channel assignment problem in wireless Mesh networks is modeled. Through the definition of network information exchange and interference model, the minimum fitness function is taken as the optimization objective, and the antenna, the number of available channels, the signal interference and so on are taken as the constraints. A PSO algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is designed and implemented. The simulation results show that the algorithm is feasible, and compared with similar algorithms, the algorithm has obvious improvement in network throughput and packet loss rate.
【作者单位】: 云南大学软件学院;
【基金】:国家自然科学基金(61363021) 云南省应用基础研究计划青年项目(2012FD004)
【分类号】:TN929.5;TP18
【正文快照】: MCMR技术通过提高无线信号的时空复用度,已经被证明是一种有效提高无线网络性能的手段,近年来在工业界和学术界都取得了显著发展。在众多类型的无线网络中,无线Mesh网络因其便利的安装和维护、高可扩展性等优势取得了广泛的应用。将MCMR技术用于无线Mesh网络,可显著地缓解容量

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 李晓霞;王建军;;一种基于粒子群优化的信息隐藏方法[J];系统工程与电子技术;2007年04期

2 高鹰;;应用粒子群优化器的立体声回波消除算法(英文)[J];广州大学学报(自然科学版);2009年02期

3 王小斌;关维国;程猛;慕文静;;基于粒子群优化算法的室内定位方法[J];网络安全技术与应用;2013年12期

4 宫景丰;许家栋;彭京晶;;修正粒子群优化算法在能量定位中的运用[J];计算机仿真;2008年09期

5 高鹰;刘怀亮;;一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用[J];广州大学学报(自然科学版);2011年06期

6 何庆元;韩传久;莫建文;张彤;;一种速度更快的粒子群优化算法[J];桂林电子科技大学学报;2007年01期

7 佘俊;刘维亭;;改进的粒子群优化算法用于方向图阵列综合[J];电子世界;2013年10期

8 孙子文;王鑫雨;白勇;纪志成;;基于信度和早熟检验的混沌粒子群优化定位算法[J];传感器与微系统;2013年09期

9 唐勇;王兴春;;基于粒子群优化算法的空中目标定位[J];指挥控制与仿真;2007年04期

10 苏炳均;李林;;粒子群优化的无线传感器网络仿真研究[J];计算机仿真;2010年09期

相关会议论文 前1条

1 龚挺;曹秀英;;基于粒子群优化的伪距定位算法研究[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年

相关博士学位论文 前2条

1 刘东;粒子群优化算法及其工程应用研究[D];西南交通大学;2013年

2 张玮;粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用[D];太原理工大学;2010年

相关硕士学位论文 前5条

1 王璇;改进粒子群算法及其在传感器网络定位中的应用[D];辽宁工程技术大学;2014年

2 王京;粒子群优化算法及在盲均衡中的应用[D];南京邮电大学;2011年

3 王旭东;基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

4 高传根;基于简化粒子群优化的无线传感网络节点定位算法研究[D];辽宁大学;2013年

5 杨倩;基于函数展开法和粒子群优化算法的反射面天线方向图赋形研究[D];西安电子科技大学;2010年



本文编号:1484932

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1484932.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户264c5***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com