导读:本文包含了退避机制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:协议,概率,传感器,信道,网络,机制,因子。
退避机制论文文献综述
Bikram,Subedi（比克拉）[1]（2019）在《对LAA WIFI在非授权频段上共存时LBT指数退避和多项式退避机制的研究》一文中研究指出目前,随着视频、应用等不同种类的业务数目不断增长,人们对数据速率的需求也不断增强。考虑到高容量网络可实现的用户和设备数增加,其带来的其中一个挑战是满足用户对高数据速率需求的期望,如果可以使用附加频谱,则这一期望可以被满足。因此,将非授权频谱作为补充频带是拓展移动通信系统容量的可行解决方案。非授权频谱最好被用作“授权辅助接入”,以便授权频段通过载波聚合规则进行载波聚合。这种共存会带来WIFI网络性能的下降,因此,本文重点研究了Wi-Fi和LAA的共存性能,并通过仿真进行了分析和研究。无线技术的目的是在系统中提供高吞吐量和公平性。802.11中的分布式协调功能(DCF)使用指数退避机制来避免冲突。然而,指数退避机制涉及不同的介质访问延迟时刻。在实际应用中,延迟的方差可以达到无穷大,并且媒介访问延迟落后于幂律分布,这会导致用户之间的不公平。此外,如果网络大小是实际的并且一系列多项式后退被正确设置,则多项式退避机制可以实现与指数退避相似的吞吐量,并且多项式退避机制所带来的等待时间较少。在本论文中对Wi-Fi和LAA共存进行了数学分析。结果表明,在LAA系统存在的情况下,LAA系统在与Wi-Fi系统的竞争中占优势。因为相较于Wi-Fi系统,LAA系统接入信道的概率更高,并且LAA的碰撞概率较低。这会导致Wi-Fi系统的性能下降。本文首先考虑了共存机制的基本原理,然后通过仿真对多运营商场景中下行传输在不同退避机制下的系统性能进行了分析。可以得出结论,在网络需要较少延迟的情况下,多项式退避机制能够更好的缓解IEEE 802.11中的指数退避机制所带来的时延。本文通过NS-3仿真工具对系统性能进行仿真,并给出了共存机制和场景的结果。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
余艳萍,尹武[2]（2019）在《基于退避机制改进的概率-变化率BPCRB退避算法》一文中研究指出在高负载和动态负载的无线传感器网络环境下,针对IEEE 802.11 MAC的BEB算法网络性能不高的局限性,提出一种改进的基于退避机制的概率-变化率BPCRB退避算法。在该算法中通过引入节点碰撞变化率和发送变化率,同时选择概率因子来控制网络规模以达到微调竞争窗口的目的。通过NS2平台的仿真实验结果分析,该算法能更好适应更为复杂的网络环境,具有更好的优化性能。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年05期）
叶晓雷,黄开枝,江涛,陈亚军[3]（2019）在《一种密集BLE网络的随机退避机制》一文中研究指出作为极具应用前景的物联网备选方案之一,低功耗蓝牙(BLE)技术受到广泛关注。但是在BLE设备密集的场景中,设备发现过程会遇到大量冲突,导致网络性能显着下降。标准BLE协议中,扫描设备在发生冲突后的一段时间内丢弃接收到的所有广播包,放弃对信道的争用以降低冲突概率,但导致部分时间段所有扫描设备都选择放弃而造成信道的空闲和浪费。提出一种密集BLE网络的随机退避机制,将广播设备发送广播数据包后等待响应的时间分为数个时隙,扫描设备随机退避不同长度的时隙后发送响应数据包,从而避免碰撞,完成与广播设备的信息交换。数值仿真表明,该机制可有效减少密集BLE网络设备发现过程中的冲突,当设备数量低于30时,可将冲突概率降低30%～50%。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2019年02期）
毛姗姗[4]（2019）在《基于握手机制的动态退避水声网络MAC协议》一文中研究指出水声通信网络的研究有着广阔的应用前景和现实意义。水下环境和水声信道的特殊性决定了陆地上现有的无线网络协议难以直接应用于水声通信网络,需要设计出适合水声通信网络的协议栈。目前水声通信网络的研究处于不成熟的阶段,还需要大量的验证研究。MAC协议是水声通信网络的重要组成部分之一,决定了信道的接入,影响着整体网络的质量,也是水声通信网络的研究重点之一。设计出对网络环境具有较强自适应能力并表现出高性能的MAC协议是现阶段的目标。目前国内外研究学者提出了很多MAC协议,但是大部分都停留在理论推导和仿真验证阶段,缺乏在真实水声信道的实测验证。所以加强对水声通信网络协议的实际环境测试也是我们需要关注的问题。本文通过调研水声通信网络的发展现状,指出了其研究重点和面临的挑战,明确了课题背景和研究意义。本文主要对水声通信网络中的MAC协议进行研究,对国内外已经提出的MAC协议进行了分类比较分析。重点关注基于握手机制的MAC协议,归纳基于握手机制的现有改进思路,提出一种基于握手机制动态退避的DB-MAC协议。新协议从两个方面提高水声信道的利用率:一方面通过动态更新RTT以及当前传输的发包个数来优化竞争节点的退避时间;另一方面,将未处理的握手请求存入“待处理RTS队列”,在一轮数据收发完成后,直接向相应节点回应CTS包,减少竞争节点再次发送握手数据包的开销。论文基于NS3 UAN网络仿真平台对该协议进行仿真,与其他叁种经典水声网络MAC协议进行仿真性能对比分析。在不同负载量的情况下,分析比较了几种MAC协议在吞吐量、时延、能耗和发送成功率上的差异。除了仿真论证之外,本文还基于本实验室开发的水声通信网络实验平台,在实际的水声信道中对本文提出的改进协议和其他几种经典协议进行了测试,分析比较了几种MAC协议在吞吐量、时延和发送成功率上的差异。进一步验证了理论分析和仿真结果。DB-MAC协议在仿真实验和真实水声信道实验中都取得了更好的网络性能。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-10）
杜京涛[5]（2019）在《基于发送方丢包区分机制的车联网退避算法研究》一文中研究指出在车联网协议中,正确判断数据帧丢失类型并采用合理的处理方法对提升协议性能具有重要意义。本文在深入研究IEEE 802.11p协议的基础上,针对传统丢包区分算法在节点密集且高速运动的场景下表现不佳的问题,提出了一种基于发送方的丢包区分算法,并据此分别对MAC层单播模式和广播模式退避算法进行了改进。首先本文提出了一种丢包区分算法,由发送方独立完成,通过探测信噪比和周围节点数,构建数学模型,预测碰撞丢包概率和弱信号丢包概率,进而判断丢包类型。该算法解决了传统算法在区分丢包类型时需要反复交换数据,增加额外网络开销的问题,同时还可以直接应用于广播模式中,解决广播模式无法判断信道环境等问题。仿真验证表明,算法在不修改数据帧格式、不添加其他控制帧的情况下,判断准确率达到95.59%。针对IEEE 802.11p MAC层在移动车辆节点密集时性能表现不佳的问题,本文提出了基于丢包区分算法的协议改进方案。在单播模式中,计算了改进算法中发送概率和碰撞概率,算法根据不同的丢包类型调整退避窗口和MCS值。从仿真分析可以得到,具有丢包区分机制的单播退避算法能够很好的适应环境,特别是在车辆节点较为密集的环境中显着提高了系统性能。针对IEEE 802.11p广播模式下无法根据周围环境做出合理调整的缺陷,本文提出了一种基于车辆节点数的自适应退避算法,并根据丢包区分算法使MAC层在适当的时候采用“两帧连传”的方式,该算法在时延合理的条件下,提高了数据传输的准确率。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-04-08）
高祎宁[6]（2019）在《基于改进的退避机制的MAC协议性能分析》一文中研究指出适用于无线网络的MAC协议(媒体介入控制协议)用于在接入网络的节点之间分配有限的通信资源,实现多个节点如何高效、无冲突地共享信道资源,所以对无线网络节点之间的数据传输起着至关重要的作用。在CSMA/CA(基于冲突避免的载波侦听多路访问机制)机制下节点需要发送数据必须通过竞争方式主动抢占信道,此时与同一时间抢占信道的节点将发生碰撞,而且随着接入无线网络中用户数的增加,网络的负载增大,节点传输数据包时发生碰撞的次数也增多,从而导致系统性能下降,严重时直接使得数据传输中断。针对于上述无线网络中数据传输存在的问题,本文提出了一种改进自适应的退避算法来解决当接入网络用户数较多时系统性能的优化。本文的主要工作如下:通过对经典的二进制指数退避机制的改进,得到了一种改进的自适应退避机制使得调节退避窗口时能够自适应地感知网络环境的变化。该机制主要考虑以下叁个方面的内容:引入窗口划分的思想,使得竞争窗口的值仅限于在不同退避阶段的非重迭区间取得;加入冻结概率使模型更符合无线信道中实际传输的过程;设置与信道利用率有关的参数控制退避窗口调节幅度,从而减小碰撞发生的可能性。通过建立二维马尔科夫模型理论上分析了改进自适应退避算法的可行性并用数值模拟评估模型,结果表明在高负载的网络条件下本文提出的退避算法较优。其次因为在传统网络中,节点能够持续获得能量供应,或者可以间断但能随时补充能量,并且网络的拓扑结构较为稳定,所以对于MAC协议的研究一般都是在理想状态下进行的,重点考虑数据的传输性能,提高带宽的利用率和增加网络的实时性。但是耗能网络中节点能量有限,网络拓扑结构具有动态性,由此可见网络结构的差异使得需要设计适用的MAC协议控制数据的传输过程。所以本文基于改机的自适应退避机制又对网络中的能量损耗进行细致地分析,从适用于耗能网络的S-MAC机制中各个阶段消耗的能量单独分析,最后求出每个节点每秒消耗的能量。此外本文还介绍其他的改进机制以优化系统性能,分析了各种优化机制的优缺点,为以后更深入地研究基于MAC协议的无线网络性能提供理论依据。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2019-04-05）
李海洋,陈文月[7]（2018）在《一种改进的无线传感器网络S-MAC协议退避机制》一文中研究指出S-MAC协议退避机制采用固定竞争窗口,导致S-MAC协议难以应用于流量较大的无线传感器网络。二进制指数退避能调节竞争窗口,但难以适应流量变化大的情况。针对以上问题,提出一种改进的S-MAC协议退避机制。当网络流量较大时,改进的退避机制能自动调整竞争窗口,从而满足信道竞争需要。实验结果表明:改进S-MAC协议在吞吐量增加情况下,时延及能耗均有所降低。改进S-MAC协议可应用于网络流量较大的无线传感器网路。(本文来源于《福建电脑》期刊2018年03期）
余修武,周利兴,张枫,张可,夏凡[8]（2017）在《基于退避机制的有向无线传感器网络路由协议》一文中研究指出针对有向带状无线传感器网络中,节点能量受限导致网络存活时间难以保证的问题,提出一种基于时间退避机制与能量效率的地理路由协议(GRBE)。以单位能耗传递数据包的有效距离,作为选择下一跳节点的标准,在建立带状网络模型基础上,通过基于时间退避机制选取下游节点,减少了上游节点与下游节点间不必要的通讯和数据传输能量消耗。经模拟对比仿真,新路由协议GRBE网络寿命分别是GEAR的1.96倍、OFEB的1.31倍。(本文来源于《传感技术学报》期刊2017年11期）
侯梦婷,赵作鹏,张娜娜,高萌[9]（2016）在《融合流量预测和随机退避机制的ADC-SMAC协议设计》一文中研究指出为解决D-SMAC等协议对SMAC单一改进及算法存在缺陷的问题,提出融合流量预测和随机退避机制的ADC-SMAC协议。针对节点队列属性不能精确体现网络流量的问题,在流量预报模型的基础上根据时间序列预报算法预测节点未来工作周期的流量值,得到符合实际情况的初始占空比,并结合网络平均剩余能量因子动态改变占空比;针对单一改进问题,在占空比调整的基础上引入快速冲突解决算法并利用节点发送数据包的失败次数及网络的当前状态对该算法进行改进,动态调整竞争窗口的值。NS2仿真实验结果表明:在数据分组不同的发送间隔下,该融合协议的吞吐量相较于D-SMAC提高了约15%、传输时延相较于QDSMAC减少了约20%;在较小的数据分组发送间隔下,协议的能量消耗有较明显的优势;网络生命周期与AdcbTP算法相比,也有所延长。(本文来源于《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
徐哲鑫,彭杏云,林潇,吴怡[10]（2016）在《基于概率及退避等待的车辆安全消息广播机制》一文中研究指出在车辆自组织网中,针对安全消息广播的有效覆盖及竞争冲突问题,本文提出了基于概率及退避等待的广播机制(VANET Broadcast Mechanism based on Probability and Backoff,VBM-PB).该机制隶属于接受者机制,其复杂度低并且具有完全分布式计算特性.VBM-PB将车辆的地理位置信息和节点负载结合,计算各节点潜在的转发概率;构造概率转发函数并设计自适应退避等待方案,减少网络中数据包冗余、降低节点间数据发送冲突并保障消息覆盖率;利用超时重传机制确保消息发送的可靠性.仿真表明,VBM-PB与经典的几种广播机制相比,在数据包渗透速度、转发节点所占比例以及消息传输时延上均具有更好的性能.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2016年08期）
退避机制论文开题报告
（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：
在高负载和动态负载的无线传感器网络环境下,针对IEEE 802.11 MAC的BEB算法网络性能不高的局限性,提出一种改进的基于退避机制的概率-变化率BPCRB退避算法。在该算法中通过引入节点碰撞变化率和发送变化率,同时选择概率因子来控制网络规模以达到微调竞争窗口的目的。通过NS2平台的仿真实验结果分析,该算法能更好适应更为复杂的网络环境,具有更好的优化性能。
（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。
退避机制论文参考文献
[1].Bikram,Subedi（比克拉）.对LAAWIFI在非授权频段上共存时LBT指数退避和多项式退避机制的研究[D].北京邮电大学.2019
[2].余艳萍,尹武.基于退避机制改进的概率-变化率BPCRB退避算法[J].工业控制计算机.2019
[3].叶晓雷,黄开枝,江涛,陈亚军.一种密集BLE网络的随机退避机制[J].信息工程大学学报.2019
[4].毛姗姗.基于握手机制的动态退避水声网络MAC协议[D].华南理工大学.2019
[5].杜京涛.基于发送方丢包区分机制的车联网退避算法研究[D].内蒙古大学.2019
[6].高祎宁.基于改进的退避机制的MAC协议性能分析[D].兰州理工大学.2019
[7].李海洋,陈文月.一种改进的无线传感器网络S-MAC协议退避机制[J].福建电脑.2018
[8].余修武,周利兴,张枫,张可,夏凡.基于退避机制的有向无线传感器网络路由协议[J].传感技术学报.2017
[9].侯梦婷,赵作鹏,张娜娜,高萌.融合流量预测和随机退避机制的ADC-SMAC协议设计[J].陕西师范大学学报(自然科学版).2016
[10].徐哲鑫,彭杏云,林潇,吴怡.基于概率及退避等待的车辆安全消息广播机制[J].计算机系统应用.2016
论文知识图
![基本接入机制[103]](http://image.cnki.net/GetImage.ashx?id=1012452728.nh0010&suffix=.jpg)
