21、无线通信网络仿真与自组织路由协议详解

无线通信网络仿真与自组织路由协议详解

在无线通信网络领域,各种技术和协议不断发展,以满足日益增长的通信需求。本文将深入探讨无线通信网络中的功率控制、MAC层协议以及自组织路由协议等关键内容。

1. 功率控制的跨层设置方法

功率控制的跨层设置方法(CLPC)通过对接收信号强度(RSS)进行平均处理,并在源节点和目标节点之间找到可靠路径,从而增强了传输控制能力。这种跨层设置方法通过NS2测试框架进行了模拟实验,结果表明其在AODV协议上的执行效果更佳。

2. MAC层:IEEE 802.11标准

IEEE 802.11标准对于远程系统尤为重要,因为在这些系统中,由于隐藏节点问题,CSMA/CD的碰撞检测效果不稳定。CSMA/CA是一种用于OSI模型数据链路层(第2层)的协议,为了提升CSMA技术的执行效果,采用了冲突避免机制,具体如下:
- 载波侦听(Carrier Sense) :在广播之前,节点会检查合理的标准,例如在无线网络中监听孤立信号,以确定是否有其他节点正在传输数据。
- 冲突避免(Collision Avoidance) :如果听到其他节点的信号,节点会随机等待一段时间,然后再尝试使用空闲的传输信道。
- 请求发送/清除发送(RTS/CTS) :用于仲裁对共享介质的访问。在无线网络中,接入点会向各个节点发送清除发送消息,以允许它们进行数据传输。

发送节点在获得CTS消息后,才会开始发送数据包。与CSMA/CD不同,无线网络节点在发送数据时很难同时进行监听。如果没有收到确认消息,节点会进

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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