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无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。 相似文献
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功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。 相似文献
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本文确定了对载车数学模型构造方法,并试图以KDM-1移动机器人作为实例,用非完整系统力学当作分析工具,通过实验获得模型数据,并由实车行驶进行检验,几个重要参数由仿真试验校核。数学模型的仿真与室内的行车试验相对比的结果比较一致。对同类载车数学模型的建立提供了有效的方法。 相似文献
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