用于无线光网络拓扑控制的机器学习算法研究

发布时间：2021-04-26 03:08

　　自由空间光通信（Free Space Optical Communications,FSO）是一种经过调制将可见光、激光或者红外光通过大气进行信息传输的光通信技术。该技术具有带宽大、速率高、安全性高、组网灵活和成本低等优点,近些年来已经成为通信行业的热点之一。然而,由于FSO波束窄、终端集成困难以及节点度受限等自身问题,作为通信的第一步,FSO组网存在一些亟待解决问题。目前,针对FSO组网技术的研究已日臻成熟,国内外公开的期刊论文较多。由于FSO传输可视距,要求收发端具有较高的对准性。同时,不同于传统无线网络,FSO链路功率受限且受到大气信道的影响,在接收端信号功率会降低,所以通信的范围有一定的影响,进而影响网络规模和网络的扩展性。因此,FSO的组网技术不能沿用传统的无线自组网中的组网技术。而需要设计合理有效的网络拓扑控制和路由策略以便最大限度的弥补FSO链路特性带来的不足,对整个网络的生存也有重大影响。本文首先阐述了自由空间光通信的研究背景意义及关键技术,然后针对FSO组网设计了FSO网络的节点模型、能量模型及网络模型,并对本文用到的Voronoi图、机器学习进行了介绍。在此基础上,... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状与发展趋势
        1.2.1 国外研究现状与发展趋势
        1.2.2 国内研究现状与发展趋势
    1.3 论文的主要内容
    1.4 论文的主要工作
第二章 自由空间光通信系统概述
    2.1 大气信道分析模拟
        2.1.1 大气影响
        2.1.2 天气影响
    2.2 APT技术
        2.2.1 全向智能光学天线
    2.3 组网技术
        2.3.1 拓扑控制
        2.3.2 路由策略
        2.3.3 网络管理
    2.4 本章小结
第三章 网络的拓扑控制
    3.1 拓扑形成算法
    3.2 算法模型搭建
        3.2.1 节点模型
        3.2.2 能量模型
        3.2.3 网络模型
    3.3 最大接入度
    3.4 泰森多边形
    3.5 机器学习
    3.6 本章小结
第四章 用于无线光网络拓扑控制的机器学习算法
    4.1 上层拓扑形成算法
    4.2 下层拓扑形成算法
    4.3 动态管理算法
    4.4 本章小结
第五章 算法仿真与分析
    5.1 网络拓扑评价指标
    5.2 相关参数设定
        5.2.1 节点模型参数设定
        5.2.2 能量模型参数设定
        5.2.3 网络模型参数设定
    5.3 TC-ML算法仿真
        5.3.1 不同时刻的代数连通度
        5.3.2 TC-ML、LDT和 MST算法对比
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3160607