导读:本文包含了跨层资源分配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:LoRaWAN,扩频因子,资源分配,跨层设计
跨层资源分配论文文献综述
黄代维[1]（2019）在《基于LoRaWAN网络的跨层资源分配方法研究》一文中研究指出大规模终端节点部署的网络资源分配是LoRaWAN研究的热点。其中,扩频因子是LoRaWAN网络中最重要的资源参数之一,它影响着数据的传输速率、传输时间及传输距离。因此,通过构建资源分配方案为终端节点分配扩频因子对网络性能的提升具有重要的意义。本文以提高网络的可靠性为目的,结合资源共享的跨层设计思想,提出了一种基于LoRaWAN网络的扩频因子分配方法。本文的主要工作如下:1.通过分析LoRaWAN协议及扩频因子的特点,设计了一种基于LoRaWAN网络的扩频因子分配方法。该方法结合跨层设计的思想,在路径损耗约束下完成扩频因子初始分配;通过分析LoRaWAN的传输特性,构建数据传输成功率与扩频因子之间的关系模型,结合扩频因子比例分配策略,获取优化过的扩频因子比例集;利用LoRa-FDF扩频因子分配机制调整终端节点的扩频因子,提高网络的可靠性。2.通过分析LoRaWAN分层体系结构,结合跨层设计实现LoRaWAN终端节点的软件服务与功能,包括数据组帧、解帧、设备资源参数配置的MAC层数据服务,包括链路状态检测、设备入网的MAC层管理服务。在这些服务的基础上,完成设备状态切换模块、跨层功率控制模块、带宽及编码率选择模块和资源共享库的设计与实现。在完成扩频因子配置后,节点能够根据自身情况选择最佳的带宽、编码率及功率,性能得到进一步优化。3.本文搭建LoRaSim仿真环境,将本文提出的扩频因子分配方法与现有的EXP-LoRa,min-Distance及min-AirTime方法进行对比,结果表明数据传输成功率提高了5%~20%,吞吐量提高了33%~50%。接着,本文对终端节点软件功能进行测试,确保设备状态切换、功率控制、带宽及编码率选择等功能模块设计的正确性。最后,在真实网络环境中进行本文方法的测试,得到数据传输成功率与仿真结果相比误差在1~2%内,两种结果接近,达到了预期效果。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-05-24）
李敏,年安君,王洁,徐晓明[2]（2019）在《基于MAC层优先级调度的宽带电力线跨层资源分配》一文中研究指出传统的资源分配算法采用分层系统,且不适用于宽带电力线通信系统中的不良信道环境。文中引入跨层思想提高资源利用率,保证服务质量(QoS),提出了一种基于MAC层QoS优先级调度功能的宽带电力线跨层资源分配方案。该算法考虑了实时用户对延迟的要求和非实时用户对队列长度的要求,并提出用户优先级函数。根据其优先级函数计算每个用户的数据包数量,生成基于效用函数的调度序列。在物理层中,根据调度的数据包,该算法分配物理资源用于分组。仿真结果表明,该算法在提高用户QoS的同时兼顾了系统的性能和吞吐量。(本文来源于《信息技术》期刊2019年01期）
高浩,李学华,沈琛[3]（2018）在《60 GHz通信系统中基于速率限制的跨层资源分配》一文中研究指出随着60 GHz脉冲无线通信的不断发展,传统严格分层的资源分配方案当前难以满足不同用户的业务服务质量需求(quality of service, QoS)。针对这一问题,在60 GHz脉冲无线通信系统中,利用跨层的设计思想,提出基于最大和最小速率限制的跨层资源分配策略。首先在MAC层考虑各用户的分组损耗以及用户的有限长缓冲队列状态,用有限状态马尔科夫链来完成对队列的分析,从而得到物理层的最大和最小速率限制,然后在物理层考虑系统功率的限制与时变的信道状态信息,并利用在MAC层所得到的最大和最小速率作为限制条件,进行动态的资源分配。仿真结果显示,对比没有速率约束的资源分配算法,所提算法不仅使整个系统的吞吐量得到提升,而且在用户达到最佳QoS的情况下能够节省一定的功率,从而使系统性能在一定程度上得到改善。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
刘刚,周秀秀,邓建勋,郭漪,杨世勇[4]（2018）在《新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法》一文中研究指出为解决多用户MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。(本文来源于《吉林大学学报(信息科学版)》期刊2018年05期）
于笑,雷为民,谢冰,赵金峰[5]（2018）在《一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法》一文中研究指出针对目前星座通信系统星地链路资源分配不灵活、缺乏有效服务质量(QoS)保障机制等问题,提出一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法.利用自适应编码调制(ACM)技术,通过定义用户信道质量评估算法、可调公平性调度算法、业务QoS分类调度算法及用户业务分配权重函数,为终端用户指定工作频率、时隙、编码方式、调制方式等物理层工作参数,实现根据业务QoS保障要求灵活分配物理层信道资源,达到提高系统资源利用率与满足业务QoS保障需求的平衡.仿真实例验证该算法可以实现星座通信系统根据业务QoS和用户信道质量对星地链路资源的合理分配和调度.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
周秀秀[6]（2017）在《多用户MIMO-OFDM系统中的跨层资源分配技术研究》一文中研究指出近年来,用户不断增长的业务服务质量需求与有限的无线频谱资源之间的矛盾愈加突出,使得未来无线通信面临着严峻的挑战。跨层资源分配技术可以综合无线网络两层或两层以上的信息进行联合设计,使系统资源得到更加合理高效的利用,从而提高系统的频谱效率,因此,研究具有更高频谱效率的跨层资源分配技术具有重要的实际意义与价值。针对多用户MIMO-OFDM系统下行链路中由于分层设计信息不完整造成的系统资源分配不合理的问题,本文将用户媒体接入控制层的服务质量要求与物理层的动态资源分配相结合,提出了一种最低速率约束下的载波和功率联合分配的跨层资源分配算法。该算法首先将用户媒体接入控制层的缓存队列建模成有限状态的马尔可夫链,并用其稳态分布对不同用户的服务质量要求(最大分组损耗要求)进行分析,进而转化为用户物理层的最低速率约束条件,然后在用户最低速率约束和总发射功率限制条件下,以最大化系统吞吐量为目标函数,对载波和功率进行联合分配。该算法优先给达到最低速率约束需要的功率最多的用户分配载波和功率,以使系统中所有用户达到最低速率约束需要的总功率尽可能少,从而系统中就会有尽可能多的剩余功率以最优的方式分配到各载波上,使系统的总吞吐量达到最大。仿真结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法不但能够满足不同用户的服务质量要求,还能够很大程度的提高系统吞吐量。针对存在多个主用户和多个认知用户的MIMO-OFDM认知无线电系统,本文提出了一种基于对偶分解理论的跨层资源分配算法。它能够在满足所有主用户所允许的干扰门限、所有认知用户的服务质量要求和认知用户总发射功率限制的前提下,使所有认知用户的和速率达到最大。该算法首先将所有认知用户的服务质量要求(即最大分组损耗要求)转化为用户物理层的最低速率约束,然后根据对偶分解理论,将由原始问题转化而来的对偶问题分解为若干个简单易求解的独立子问题,最后利用次梯度法迭代出最优的拉格朗日因子值,进而得到载波和功率分配的最优解。仿真结果表明,与传统算法相比,本文提出的算法不但能够满足不同认知用户的服务质量要求,还能够很大程度的提高所有认知用户的和速率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
易小伟,马恒太,赵险峰,于海波,郑昌文[7]（2018）在《基于跨层优化资源分配的图像流认证方法》一文中研究指出图像流认证的丢包鲁棒性问题是图像认证研究的难题之一。现有的流级认证算法通常是在信源-信道分离编码条件下针对某种特定的图像编码方式而设计的,在抵抗丢包能力方面具有很大的局限性。针对上述问题,提出一种丢包鲁棒的图像认证优化模型,并在此基础上提出了在信源-信道联合编码条件下实现信源-认证-信道码率的跨层优化资源分配(Cross-LayerOptimization Resource Allocation, CLORA)方法。首先以可信图像的端到端质量和认证代价为优化目标,结合基于图认证和基于前向纠错码(Forward Error Correction, FEC)认证方法,建立认证优化模型(Authentication Optimization Model, AOM),将图像认证的抗丢包优化问题等价成构造最优认证图(Optimal Authentication Graph, OAG)。然后利用图像码流的编码相关性和认证相关性,给出了求解OAG问题的等价条件,并在低计算复杂度下给出了构造OAG图的两个原子操作。最后提出了基于CLORA框架的认证优化方法。由于AOM模型仅利用码流的编码相关性信息,因而可以适用于不同的图像编码算法。JPEG2000码流的实验结果表明,在相同丢包率下本文算法的端到端可信质量比已有算法平均提高了1.6d B,能够获得更优的丢包鲁棒性和端到端率失真(Rate-Distortion, R-D)性能。(本文来源于《信息安全学报》期刊2018年06期）
许宁,春燕,沈淑涛[8]（2016）在《无线多跳网络补偿式跨层资源分配算法》一文中研究指出为消除过时频道状况信息(channel state information,CSI)对分布式无线多跳网络条件下跨层资源分配速率的负面影响,设计补偿式跨层联合资源的分配方案。采取瞬时频道状况信息以及过时频道状况信息互相存在的条件几率密度方程,推导信噪比(SINR)特定基础上容量的闭式解;为有效弥补局部来自网络性能方面的空缺,设计兼顾过时频道状况信息的联合拥塞控制、信道支配系统以及功率把控的计算方案。实验数据的比较和分析结果表明,在繁杂程度较低的基础上,该推导方案增强了分布式多跳网络资源在支配过程中的科学和有效性,增强了对应的网络宏观效用性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2016年10期）
任志勇,刘鹏,赵阔[9]（2016）在《多天线波束成形的MIMO-OFDM跨层自适应资源分配》一文中研究指出为了克服MIMO空间各子信道相互干扰,论文对多天线波束成形的MIMO-OFDM跨层自适应资源算法进行了研究。在层资源自适应算法模式下,对于各空间信道相互不独立,存有干扰情况时,利用空频块码SFBC算法,以此来对抗信道干扰,而在各空间信道相互独立的情况下,采用空间波束发送多重性模式,以此来提高系统的数据传输速率。仿真验证表明,采用层资源自适应算法模式,在满足信号质量要求的情况下达到了非常高的传输速率。(本文来源于《中国新通信》期刊2016年16期）
庄陵,马龙[10]（2016）在《基于异构业务QoS的滤波器组多载波CR跨层资源分配算法》一文中研究指出提出基于异构业务QoS的FBMC认知无线电(CR)跨层资源分配算法。针对CR网络中的异构场景,在干扰约束和总功率约束条件下构建代价函数进行资源分配,首先对实时用户实施跨层资源分配,将媒体接入控制层的时延约束转化为物理层的传输速率约束,然后对非实时用户按照比例公平原则分配剩余资源。实验结果表明,该算法保证了请求实时业务的用户数据包的平均时延门限不超过最大时延门限,同时实现了非实时用户间资源的比例公平分配。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2016年19期）
跨层资源分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的资源分配算法采用分层系统,且不适用于宽带电力线通信系统中的不良信道环境。文中引入跨层思想提高资源利用率,保证服务质量(QoS),提出了一种基于MAC层QoS优先级调度功能的宽带电力线跨层资源分配方案。该算法考虑了实时用户对延迟的要求和非实时用户对队列长度的要求,并提出用户优先级函数。根据其优先级函数计算每个用户的数据包数量,生成基于效用函数的调度序列。在物理层中,根据调度的数据包,该算法分配物理资源用于分组。仿真结果表明,该算法在提高用户QoS的同时兼顾了系统的性能和吞吐量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
跨层资源分配论文参考文献
[1].黄代维.基于LoRaWAN网络的跨层资源分配方法研究[D].重庆邮电大学.2019
[2].李敏,年安君,王洁,徐晓明.基于MAC层优先级调度的宽带电力线跨层资源分配[J].信息技术.2019
[3].高浩,李学华,沈琛.60GHz通信系统中基于速率限制的跨层资源分配[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2018
[4].刘刚,周秀秀,邓建勋,郭漪,杨世勇.新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法[J].吉林大学学报(信息科学版).2018
[5].于笑,雷为民,谢冰,赵金峰.一种基于QoS的星座通信系统跨层资源分配算法[J].东北大学学报(自然科学版).2018
[6].周秀秀.多用户MIMO-OFDM系统中的跨层资源分配技术研究[D].西安电子科技大学.2017
[7].易小伟,马恒太,赵险峰,于海波,郑昌文.基于跨层优化资源分配的图像流认证方法[J].信息安全学报.2018
[8].许宁,春燕,沈淑涛.无线多跳网络补偿式跨层资源分配算法[J].计算机工程与设计.2016
[9].任志勇,刘鹏,赵阔.多天线波束成形的MIMO-OFDM跨层自适应资源分配[J].中国新通信.2016
[10].庄陵,马龙.基于异构业务QoS的滤波器组多载波CR跨层资源分配算法[J].科学技术与工程.2016