导读:本文包含了机会接入论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:谐波畸变率,机会约束规划,粒子群优化算法,概率谐波潮流
机会接入论文文献综述
陈伟,吴建虎,裴喜平[1]（2019）在《基于谐波电压畸变率机会约束的光伏极限接入容量计算方法》一文中研究指出在考虑光伏电源注入谐波幅值随机性的基础之上,采用机会约束规划来计算分布式光伏电源的极限接入容量。以接入光伏容量最大化为目标函数,节点电压偏差和单次谐波电压畸变率为确定性约束条件,电压总谐波畸变率为机会约束条件,建立光伏极限接入容量计算模型。运用粒子群优化算法对模型进行求解,基于拉丁超立方采样的谐波概率潮流计算结果检验机会约束条件,最后在IEEE 34节点系统通过与确定性规划作比较,验证了所提方法的有效性,为光伏电源接入规划提供了理论依据。(本文来源于《电气应用》期刊2019年07期）
薛延广[2]（2019）在《蜂窝系统中机会D2D接入的安全传输方案探讨》一文中研究指出本文将从D2D与蜂窝系统出发,对机会D2D接入安全传输的主要策略进行分析与探究,希望为相关人员提供一些帮助和建议,更好地进行安全传输。(本文来源于《中国新通信》期刊2019年08期）
陈霄,伍晓峰,郑路,崔翔[3]（2019）在《面向WiFi空闲频带的机会性MAC接入的M2M通信》一文中研究指出机对机(Machine-to-Machine,M2M)通信已成为物联网重要组成部分。使用M2M通信设备的快速增长和频谱资源的短缺给网络接入提出了挑战。为此,提出面向WiFi空闲频带的机会性MAC接入的M2M通信策略,记为WiFi-M2M。当WiFi网络无流量传输时,就允许M2M节点机会性接入信道。首先由接入点(Access Point,AP)通过发送修改的(Clear-to-Send,CTS)帧(m CTS),给M2M节点预留信道,当收到m CTS帧后,M2M节点就竞争接入信道,并依据AP所分配的数据时隙传输数据包。当M2M节点完成通信后,WiFi节点就重新占用信道。通过WiFi-M2M策略,提高了WiFi网络的信道利用率。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年02期）
陈倩,骆骏,乐婷婷[4]（2018）在《无线网络中分布式机会协作的信道接入算法研究》一文中研究指出在分布式无线网络中,随着高速数据传输的需要与发展,通过一个快速准确的信道接入方式来合理利用现有频谱资源已成为目前的研究热点。文中提出了一种基于竞争的具有解码转发中继的分布式机会信道接入算法(DOCA)。该算法分别提出了第二跳和第一跳的最优信道接入策略,即采用请求发送RTS和清除发送CTS的握手方式进行信道争用,并判断源节点是否获胜。如果源节点获胜,则估计第一跳信道中的信道状态信息,并且确定胜者源是放弃还是继续;若放弃,则让所有源开始新的争用;若继续,则由中继进行第二跳信道的一系列探测。最后,对比DF-CA算法和NCA算法,仿真结果表明,当第二跳信道具有较大的平均信噪比时,DOCA算法在吞吐量和数据包延迟方面都有性能提升。(本文来源于《电子科技》期刊2018年11期）
范文翰,赵旦峰[5]（2018）在《基于Q-Learning的机会频谱接入算法》一文中研究指出针对认知无线电在动态信道业务特征场景下的机会频谱接入问题进行研究。将Q-Learning理论应用于频谱接入问题,提出一种基于Q-Learning的适用于动态信道业务特征的机会频谱接入算法。该算法中认知用户通过与外部环境进行交互和迭代来获取信息,从而选择适当的接入策略来降低频谱冲突率。通过将Q-Learning中学习速率设置为动态变化值,使得算法可以在外部环境特征发生改变后快速地再次收敛。仿真结果表明,该算法可以使认知用户在频谱环境未知的情况下选择更加空闲的频段,有效降低频谱冲突率,同时明显提高了动态信道业务特征场景下的收敛速度。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年12期）
陈亚军,季新生,黄开枝,杨静,易鸣[6]（2018）在《蜂窝系统中机会D2D接入的安全传输方案》一文中研究指出由于终端资源受限,蜂窝上行链路传输的安全性难以保证。考虑到D2D(device-to-device)蜂窝系统中同频干扰能够带来安全增益,提出一种机会D2D接入的安全传输方案。该方案分别利用无线信道的方向性和增益刻画复用资源的D2D用户对蜂窝用户和其他D2D用户的干扰大小,为保证两者通信的可靠性,首先,选择满足干扰受限条件的D2D用户接入网络进行通信,而接入网络的D2D用户可看作蜂窝用户的友好干扰者为其带来安全增益。其次,采用泊松点过程(PPP,Poisson point process)对系统中的各节点进行建模,分别利用安全中断概率(SOP,secrecy outage probability)和连通中断概率(COP,connection outage probability)表征蜂窝用户通信的安全性和D2D用户通信的可靠性,并分析了干扰门限对两者通信性能的影响。然后,在保证蜂窝用户SOP性能需求的前提下,提出一种在满足蜂窝用户安全性的条件下,最小化D2D用户COP的优化模型,并利用联合搜索方法得到最佳干扰门限值。最后,仿真证明了所提方案的有效性。(本文来源于《通信学报》期刊2018年01期）
叶宏吉[7]（2017）在《机会无线内容分发网络的流量感知与接入控制研究》一文中研究指出如何实现高效率、低成本的海量内容分发是移动通信网络面临的一个严峻挑战。与移动流量资费居高不下的现象相矛盾的是,移动通信网络中存在着大量的冗余容量,大大降低了网络的资源利用率和资本投资效益。近年来提出的机会无线内容分发网络(OwCDN,Opportunistic wireless Content Delivery Network)主张对移动通信网络中的冗余资源进行细粒度的感知,并进而利用冗余容量提供机会性的“次等”内容分发服务。OwCDN有望在兼容现有网络架构的前提下,有效地提高移动网络的利用效率并降低无线内容分发的成本,是对现有无线内容分发手段的一种有益的补充。本文针对OwCDN的系统容量、接入控制方法、以及流量感知机制展开研究。首先,本文对OwCDN在第四代LTE移动通信网络中的部署机制进行了说明。在此基础上,我们借助经典的泊松流量模型以及扩展的层次泊松流量模型从理论的角度探讨了网络流量的动态变化特性,并最终基于实测流量数据对网络流量的特性进行了分析。本文的上述分析明确了网络流量峰均比等特性,揭示了移动网络中冗余容量的产生机理,并表明细粒度的感知有助于提高OwCDN的容量。其次,本文研究了 OwCDN网络中的次等用户接入控制问题。我们建立了基于马尔科夫决策过程的数学模型,推导了最优接入控制的策略,并分析了在不同的网络环境、次等流量注入精度以及不同报酬函数下该策略的性能表现。上述分析表明在相同信道溢出概率下,网络稳定性与次等用户接入精度越高,策略所带来的平均信道利用率越高,性能越好。最后,本文设计并实现了面向LTE网络的集中流量感知的软件工程方案。通过对开源网络抓包工具进行扩展,我们基于C语言编码实现了 LTE的简单流量统计工具与用户自定义流量过滤统计工具,可以用于对LTE网络流量的集中监测,为冗余容量的实时分析提供了依据。本文的上述研究成果为新型OwCDN的设计与实现提供了关键的理论指导与有参考价值的工程方案。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
李彤,高瞻,陈俊宏[8]（2016）在《不完美感知情况下的分布式机会频谱接入》一文中研究指出分布式信道选择是实现机会频谱接入系统的关键技术之一。在机会频谱接入系统分布式信道选择问题的研究中,大多假设次用户对授权频段的感知结果是完全正确的,但由于设备的不稳定性和噪声的不确定性,这种假设是不符合实际情况的。文章认为次用户对授权频段的感知结果是不完美的,即可能出现感知错误。漏检的情况出现时,主用户与次用户将会碰撞,甚至连续碰撞。文中将不完美感知情况下的信道选择问题建模成非合作博弈,并证明该非合作博弈为势能博弈且至少存在一个纳什均衡解,并据此提出基于Q学习的多用户信道选择算法,依照该算法次用户只需要当前回报值就可以调整信道选择策略。仿真结果表明,信道选择概率和每个信道上的用户数都能收敛,相比于随机算法,该算法的吞吐量性能有明显提升并且收敛速度快于传统Q学习算法。(本文来源于《军事通信技术》期刊2016年03期）
熊凯[9]（2016）在《CR中机会频谱接入与路由安全机制研究》一文中研究指出认知无线电(Cognitive Radio,CR)相比传统的无线网络具有更大的挑战。本论文以CRAHNs网络中的MAC层机会频谱接入以及路由安全为研究对象,研究CRAHNs网络设计实现中的关键技术问题。在CRAHNs中,次用户完成机会频谱接入的问题可以建模为部分可观测的马尔科夫过程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP),由于POMDP属于NP完全(NP Complete,NPC)问题,存在―维度灾难‖效应。而Monte Carlo估计的精度仅与求解问题的方差平方成反比,与维度无关。本文据CRAHNs网络特性,给出simplified-MCTS方法求解机会频谱接入问题。Simplified-MCTS建立额外存储矩阵用于替代回溯步骤的节点统计信息更新。同时,采用浅仿真树来完成MCTS中Monte Carlo仿真部分。安全路由方面,本文主要研究攻击类型为路由黑洞的恶意节点入侵。本文采用基于特征序列的检测方式。网络的特征序列由FP-Growth方法对报文转发规律提取得到。实验表明,当捕获到的路由表信息足够多时,特征序列趋于稳定。当网络遭受恶意节点入侵时,统计序列秩的变化情况,生成可疑节点集。再对可疑节点集内节点进行DE-Cusum检测,定位恶意节点。机会频谱接入仿真实验结果表明,simplified-MCTS性能表现优于随机贪婪方法,和Q-learning、MCTS方法性能表现基本一致,但其时间复杂度相对MCTS大大降低。在路由安全仿真实验中,本文使用NS2搭建11个节点的黑洞攻击脚本,结果表明基于序列的检测方式能够有效地以较低采样次数检测出恶意节点。(本文来源于《西南科技大学》期刊2016-04-15）
张少杰[10]（2016）在《认知无线网络机会频谱接入的跨层分析和优化》一文中研究指出近年来,无线通信对频谱资源需求爆炸性增长与频谱资源低效利用现实状况之间的矛盾日益突出。认知无线网络允许认知用户通过频谱感知和机会接入使用未被主用户使用的频谱资源,在对主用户不造成严重干扰的条件下使用授权频段,可以显着提高频谱效率,最终实现智能动态频谱接入,被认为是解决上述矛盾的关键技术之一。因为认知用户物理层非理想的频谱感知和媒体接入控制层的竞争接入都会对主用户干扰概率和认知用户吞吐量产生影响,所以需要从分析非理想频谱感知和竞争接入的综合影响入手,对认知无线网络的性能进行跨层分析。因为认知用户与主用户共享频谱资源,主用户干扰概率和认知用户吞吐量是互相制约的两个性能指标,所以需要从主用户干扰概率和认知用户吞吐量的折中出发,对认知无线网络的性能进行跨层优化。认知无线网络的跨层性能分析和优化,是认知无线网络理论研究和实际部署中亟待解决的问题。本文围绕认知无线网络机会频谱接入的跨层性能分析与优化展开研究,考虑实际的无线环境(包括主用户业务分布随机性和信道异构性)以及典型接入协议(包括协作感知接入和多信道认知无线网络)等具体的网络场景。主要工作和意义包括:针对认知无线网络中主用户干扰概率和认知用户吞吐量的折中问题,综合考虑了物理层非理想频谱感知和MAC层多认知用户竞争接入的影响,提出了一种跨层的分析模型和优化方法。本文理论推导了认知用户在非理想频谱感知和多认知用户竞争接入共同影响下的条件发送概率。认知用户条件发送概率的准确建模是认知无线网络跨层性能分析和优化的基础。首先,将认知用户数据帧的碰撞分为由于漏警导致的与主用户的碰撞以及由于竞争导致的与其他认知用户的碰撞,计算得到了总的碰撞概率,在此基础上将认知用户的退避过程建模为二维马尔科夫链,计算了认知用户在检测到信道空闲时的条件发送概率。其次,分析了有代表性的时隙Aloha协议和DCF协议,计算得到了认知用户吞吐量和主用户干扰概率的闭合表达式。然后,与将检测概率作为约束的相关研究不同,本文使用主用户干扰概率作为约束,以认知用户吞吐量为优化目标。最后,证明了当主用户干扰概率约束转化为等式约束时认知用户吞吐量最大,并提出了一种关于感知时间的折半查找算法来计算优化问题的最优解。仿真结果证明,当使用本文提出的跨层解法对频谱感知参数进行优化时,认知用户吞吐量明显优于传统方法获得的吞吐量。针对主用户业务复杂分布下的频谱感知参数和帧长度联合优化问题,采用随机过程理论将信道状态变化建模为交替更新过程,提出了一种二维折半查找算法计算最优解。该算法根据信道状态的统计信息自适应调整认知用户频谱感知参数和帧长度,适用于主用户随机到达和离开信道的实际主用户业务分布。首先,考虑主用户在感知阶段和数据发送阶段随机到达和离开信道,将能量检测建模为四元假设的检测问题。将信道空闲和忙两种状态的转化建模为交替更新过程,通过计算状态转移概率,分析主用户的业务分布对频谱检测和对认知用户竞争接入的影响;在此基础上,分析非理想频谱感知和认知用户竞争接入对认知用户的发送概率的影响,进而计算主用户干扰概率和认知用户吞吐量的闭合表达式,将折中问题建模为主用户干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,将优化问题分解为对频谱感知参数的优化和对帧长度的优化两个子优化问题,提出了通过对帧长度和感知时间的二维折半查找算法获得最优解,即最优的帧长度、感知时间和检测门限的组合。仿真结果验证了所提二维搜索算法的有效性,同时也表明当主用户频繁离开和到达信道时,认知用户需要使用更多的额外开销以保证主用户干扰概率约束,认知用户的吞吐量性能会显着下降。针对功率受限认知无线网络中信道异构环境下的频谱感知和功率分配联合优化问题,分析了信道衰落特性和认知用户功率约束对跨层模型的影响,设计了一种基于簇的粒子群算法计算最优解。该算法适用于主用户到认知用户的信道衰落具有异构性或者认知用户的平均功率受限的认知无线网络,可同时提高认知用户的频谱效率和能量效率。首先,本文使用自由空间损耗建模主用户到认知用户的信道衰落,主用户到各认知用户距离的不同使得信道衰落具有异构性;同时考虑每个认知用户用于频谱感知和数据发送的平均功率受限,认知用户根据信噪比和剩余的发送功率自适应调整发送速率。然后分析了信道异构性和功率受限认知用户的影响,推导了主用户干扰概率、认知用户吞吐量和认知用户平均功率的闭合表达式,将折中问题建模为主用户干扰概率和认知用户平均功率两个约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,为了求解该混合整数非线性优化问题,本文提出了一种基于簇的粒子群算法,通过簇中粒子、速度、适应度和当前最优粒子的迭代更新,可收敛至全局最优解。仿真结果验证了基于簇的粒子群算法可以高效的解决优化问题,同时,对频谱感知参数和进行优化时,考虑信道异构性影响可以在满足主用户干扰概率的前提下最大化认知用户吞吐量。针对多信道认知无线网络的性能分析和优化问题,计算了认知用户选择子信道随机性导致的竞争同一子信道的认知用户数的概率分布,提出了一种结合子信道数条件的感知参数优化算法。本文考虑了认知无线网络可用的"频谱空洞"多为离散且独立的多个子信道的现实情况,研究成果能够为多信道认知无线网络的设计和优化提供理论基础。首先,考虑多信道认知无线网络中,认知用户随机选择子信道感知和接入的情况,计算选择同一子信道的认知用户数的概率分布,在此基础上建模计算认知用户的条件发送概率。然后,考虑有代表性的时隙Aloha和DCF两个接入控制协议,推导出主用户干扰概率和认知用户吞吐量的表达式,将折中问题建模为干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题,同时通过对采样数的搜索计算优化问题的最优解。仿真结果证明,与忽略多信道竞争接入的传统方法相比,采用本文设计的跨层方法可以显着提高认知用户的吞吐量性能;同时,子信道数也会对优化问题的解和认知用户吞吐量性能产生影响。针对基于协作感知接入的认知无线网路的性能分析和优化问题,定量分析了协作感知带来的感知可靠性的改善以及协作过程引入的额外开销,提出了一种协作感知策略和频谱感知参数的联合优化算法。本文从跨层角度对协作频谱感知和竞争接入进行综合分析,适用于协作认知无线网络的跨层优化。首先,本文对频谱感知结果的分布、认知用户协作的时间开销以及协作感知策略进行建模。然后,量化协作感知导致的可靠性的提升和额外开销的增加,计算协作感知下主用户干扰概率和认知用户吞吐量,将折中问题建模为干扰概率约束下的认知用户吞吐量最大化问题。最后,将优化问题分解为给定融合准则下对感知参数的优化和对融合准则的优化两个子优化问题,通过对融合准则和采样数的二维搜索计算最优的融合准则、感知时间和检测门限的组合。仿真结果表明使用本文的跨层方法对协作策略和感知参数进行联合优化可以显着提升认知用户吞吐量性能。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-04-01）
机会接入论文开题报告
（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：
本文将从D2D与蜂窝系统出发,对机会D2D接入安全传输的主要策略进行分析与探究,希望为相关人员提供一些帮助和建议,更好地进行安全传输。
（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。
机会接入论文参考文献
[1].陈伟,吴建虎,裴喜平.基于谐波电压畸变率机会约束的光伏极限接入容量计算方法[J].电气应用.2019
[2].薛延广.蜂窝系统中机会D2D接入的安全传输方案探讨[J].中国新通信.2019
[3].陈霄,伍晓峰,郑路,崔翔.面向WiFi空闲频带的机会性MAC接入的M2M通信[J].中国电子科学研究院学报.2019
[4].陈倩,骆骏,乐婷婷.无线网络中分布式机会协作的信道接入算法研究[J].电子科技.2018
[5].范文翰,赵旦峰.基于Q-Learning的机会频谱接入算法[J].电子技术与软件工程.2018
[6].陈亚军,季新生,黄开枝,杨静,易鸣.蜂窝系统中机会D2D接入的安全传输方案[J].通信学报.2018
[7].叶宏吉.机会无线内容分发网络的流量感知与接入控制研究[D].厦门大学.2017
[8].李彤,高瞻,陈俊宏.不完美感知情况下的分布式机会频谱接入[J].军事通信技术.2016
[9].熊凯.CR中机会频谱接入与路由安全机制研究[D].西南科技大学.2016
[10].张少杰.认知无线网络机会频谱接入的跨层分析和优化[D].国防科学技术大学.2016