WLAN网络信道接入机制建模 背景综述

WLAN网络信道接入机制建模背景综述主要包括无线信道模型综述和神经网络在无线网络中的应用。无线信道模型综述是对无线通信中的信道建模方法进行总结和分析，以提供对无线信道行为的理解。神经网络在无线网络中的应用主要包括基于人工神经网络的机器学习和深度学习方法的研究，以提高无线网络的性能和效率。

在无线信道模型综述中，朱春华和蒋泽对不同无线信道模型进行了综合评述和比较。这些模型包括路径损耗模型、多径衰落模型、阴影衰落模型等等。通过研究这些模型，我们可以更好地理解和预测无线信道的特性和行为。

而在神经网络的应用方面，研究者们将人工神经网络引入到无线网络中，以提高无线通信的性能和效率。《Artificial Neural Networks-Based Machine Learning for Wireless Networks_ A Tutorial》和《Deep Learning in Mobile and Wireless Networking A Survey》这两篇文章对神经网络在无线网络中的应用进行了详细介绍。前者对神经网络的介绍比较充分，对于建立框架来说更有价值一些。而后者则对深度学习在移动和无线网络中的应用进行了综述，探讨了深度学习在无线网络中的潜在优势和挑战。

综上所述，WLAN网络信道接入机制建模背景综述主要包括对无线信道模型的综述和神经网络在无线网络中的应用。这些研究为我们理解和优化无线通信系统提供了一定的理论基础和方法。