动态阈值与岭型函数改进的Ad-hoc网络退避算法性能提升

本文主要探讨了在无线自组织网络（Ad hoc）的介质访问控制层（MAC层）中，如何通过引入动态阈值和岭型函数来改进传统的退避算法，以应对高负载环境下的网络拥塞问题。IEEE 802.11 DCF标准的分布式协调功能（DCF）通常用于解决节点之间的竞争性数据传输，然而在高负载情况下，这可能导致冲突增多，影响网络性能。 论文的核心是设计了一种动态阈值岭型函数退避算法，该算法旨在动态调整冲突窗口大小，根据网络当前的负载状态来优化数据包的发送时机。动态阈值允许算法根据网络实时的空闲时间来决定是否进行传输，而岭型函数则提供了平滑的调整策略，避免了算法过于突变可能带来的不稳定。 通过NS2（Network Simulator 2）这个常用的网络模拟工具，研究人员对改进的退避算法进行了深入的仿真研究。实验结果显示，与传统退避算法相比，新算法在负载较大的网络环境中能显著提高约20%的网络性能。具体表现为显著降低网络延迟、提升吞吐量，并提高了数据传输的公平性，确保所有节点都能获得相对均衡的服务。 论文的作者团队由刘涛和刘渊组成，他们分别来自江南大学的信息工程学院和数字媒体学院。刘涛专注于Ad hoc移动自组网的研究，而刘渊则在网络安全和数字媒体技术领域有着深厚的学术背景。这篇论文不仅展示了在实际网络环境中应用新型退避算法的有效性，也为无线自组织网络的设计和优化提供了有价值的新思路。 本文的主要知识点包括：无线自组织网络的MAC层结构与IEEE 802.11 DCF，动态阈值和岭型函数在退避算法中的应用，冲突窗口管理，以及基于NS2的网络仿真实验结果分析。这些内容对于理解无线网络的高效管理和优化具有重要的理论价值和实践指导意义。