稀疏Adhoc网络环境中链路预补偿算法研究
需积分: 0 49 浏览量
更新于2024-09-08
收藏 707KB PDF 举报
"稀疏Adhoc网络环境中的链路预补偿算法研究"
本论文研究了稀疏Adhoc网络环境中的链路预补偿算法,旨在解决通信链路易中断的问题。稀疏Adhoc网络是一种特殊的网络环境,节点之间的连接性较差,数据传输的可靠性较低。为了提高数据的传输可靠性和吞吐量,本论文提出了链路预补偿算法。
链路预补偿算法的关键步骤包括:首先,定义和探测关键节点;然后,根据关键节点的定义,计算补偿节点的功率;最后,通过增大补偿节点的功率,增强关键节点周围的连接度,提高数据的接收率和吞吐量。
在NS2模拟器中,本论文搭建了仿真平台,进行了性能评估。仿真结果表明,链路预补偿算法能够提高网络的吞吐量和数据接收率。
稀疏Adhoc网络环境中的链路预补偿算法研究具有重要的理论和实践意义,对于解决稀疏Adhoc网络环境中的数据传输问题具有重要的参考价值。
本论文的研究结果可以应用于各种稀疏Adhoc网络环境,例如:无线传感器网络、vehicular ad hoc network、mobile ad hoc network等,提高这些网络环境中的数据传输可靠性和吞吐量。
此外,本论文还可以为其他研究领域提供参考,例如:wireless communication、computer network、distributed system等。
本论文的研究结果可以提高稀疏Adhoc网络环境中的数据传输可靠性和吞吐量,对于解决稀疏Adhoc网络环境中的数据传输问题具有重要的理论和实践意义。
在未来的研究中,我们可以继续深入研究稀疏Adhoc网络环境中的链路预补偿算法,例如:研究不同类型的稀疏Adhoc网络环境中的链路预补偿算法、研究链路预补偿算法在不同场景下的应用等。
本论文的研究结果可以提高稀疏Adhoc网络环境中的数据传输可靠性和吞吐量,对于解决稀疏Adhoc网络环境中的数据传输问题具有重要的理论和实践意义。
2019-07-22 上传
2019-07-22 上传
2019-09-08 上传
weixin_39840387
- 粉丝: 790
- 资源: 3万+
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程