模糊逻辑提升移动自组网跨层设计：QoS优化与实验验证

本文主要探讨了如何利用模糊逻辑在移动自组网（Mobile Ad Hoc Network, MANET）的跨层设计中提升网络性能，特别是在新一代网络物理系统（Next-Generation Cyber-Physical Systems, NG-CPS）的背景下。3GPP的5G标准已经开始支持D2D通信通过MANET架构，而6G及以上网络的发展更加强调MANET与移动通信基础设施的融合，以支持智能车辆网络、无人机网络和军事Ad-hoc网络等应用场景。 移动自组网作为无基础设施的动态网络，面临着资源分配和管理的挑战，特别是为了满足物联网应用严格的QoS需求。传统的基于竞争的分布式协调功能（DCF）、随机接入和TCP/IP协议栈往往难以提供确定性的网络参数模型。因此，软计算方法，尤其是模糊逻辑系统（Fuzzy Logic System, FLS），被提出作为一种可行的跨层设计策略，旨在优化吞吐量、分组投递率（Packet Delivery Rate, PDR）和端到端延迟等关键性能指标。 研究者Nadine Hasan、Ayaskanta Mishra Rai和Arun Kumar Ray来自印度Kalinga工业技术学院电子工程学院，他们在文中提出了一个名为FLS-CL（Fuzzy Logic System-based Cross-Layer）的设计，它针对无连接的UDP和面向连接的TCP应用进行了仿真研究。实验结果显示，对于UDP的无连接CBR应用，采用FLS-CL后，PDR平均提高了27.64%，E2E延迟减少了76.04%；而对于TCP的FTP应用，PDR提升了3.28%，E2E延迟减小了58.81%。这表明FLS-CL在提升QoS方面具有显著优势，尤其是在处理实时性和可靠性的要求上，超越了未优化的IEEE 802.11基础的移动自组网。 本文的贡献在于提出了一种创新的跨层设计方法，利用模糊逻辑解决移动自组网中的QoS问题，为未来的无线网络部署提供了有前景的技术支持。这一研究对于推动下一代网络物理系统的性能提升，以及满足物联网应用的多样化需求具有重要的理论价值和实践意义。