文献类型：期刊文章

作　　者：陈燕燕[1]

机构地区：[1]华侨大学厦门工学院电子信息工程系,福建厦门361021

出　　处：《计算机工程与科学》

年　　份：2015

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：925-929

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在认知无线Mesh网络中,由于信道状态变化导致的链路负载差异,网络拥塞成为影响认知无线Mesh网络系统性能的重要因素。针对这一问题,提出了基于最大最小公平策略的拥塞反馈算法。该算法通过综合分析基于随机搜索-遗传算法的多速率编解码调制、多重数据流的信道分配机制,以及优化的路由选择三种机制的网络资源分配约束条件,来构建跨层模型,计算网络拥塞。同时,通过拥塞值反馈,实现对物理层、链路层和网络层的联合跨层优化,最大程度避免网络拥塞。仿真结果表明,该算法在网络发生拥塞时收敛更快,能够有效避免拥塞,均衡负载,并能提升网络吞吐量。

关 键 词：认知无线Mesh网络  拥塞反馈  跨层设计 随机搜索-遗传算法  最大最小公平策略  

分 类 号：TP393]