无线自组网与随机几何图子图概率计算分析
1. 自组网与随机几何图概述
自组网(MANETs)是一种没有固定基础设施的无线网络,近年来受到了广泛关注。在自组网中,每个移动节点都充当路由器,为其他节点发现和维护路由。然而,这些节点可以任意移动,导致网络拓扑频繁且不可预测地变化。此外,自组网还存在高功耗、带宽有限和高错误率等局限性。其应用场景广泛,包括紧急搜索救援行动、会议或集会中的信息快速共享、恶劣地形的数据采集操作以及自动化战场等。蓝牙网络和传感器网络就是自组网的商业产品实例。
随机几何图(RGG)是一种特殊的图结构,它由放置在二维空间 (R^2) 中的节点和边集组成。边集 (E) 中的边 ((i, j)) 满足节点 (i) 和 (j) 之间的欧几里得距离 (d(i, j)) 小于等于给定半径 (r)。用 (\Psi(\chi_n, r, A)) 表示在区域 (A) 中,由 (n) 个独立且均匀分布的随机点 (\chi_n = {x_1, x_2, \ldots, x_n}) 构成的半径为 (r) 的随机几何图。RGG 考虑的是随机点配置上的几何图,其应用领域涵盖通信网络、分类、空间统计、流行病学、天体物理学和神经网络等。
一个 RGG (\Psi(\chi_n, r, A)) 适合用于建模由 (n) 个移动设备组成的自组网 (N = (n, r, A)),其中每个设备的传输半径为 (r) 单位长度,且这些设备在区域 (A) 中独立且均匀分布。
2. 自组网的问题与随机几何图子图的关系
自组网中的一些重要问题与 RGG 的子图密切相关。例如,IEEE 802.11 CSMA/CA 协议存在隐藏终端和暴露终端问题。
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