密集无线局域网中智能多维资源分配算法的研究

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1、西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电

2、子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：日期导师签名：日期摘要本文主要研究了密集无线局域网中的资源分配问题。首先，简单介绍了无线局域网的基本理论和无线资源管理的基本概

3、念，接着总结了无线局域网中资源分配算法的研究现状，详细介绍了无线局域网中的AP站点规划、信道分配和功率分配研究中所考虑的因素和使用的模型。在这些研究的基础上，本文提出了一种基于QoS保障的多维资源分配算法，综合考虑了网络覆盖、网络干扰和用户QoS满意度三个维度的网络性能，与现有方法相比，通过联合分配网络使用的AP，AP的信道和功率，进一步提高了网络的性能，此外，算法通过采用禁忌搜索的方法，降低了联合分配过程中的复杂度，仿真表明新算法提高了网络的吞吐量和能效。接着，本文介绍了认知无线网络和贝叶斯网络的基础知识，在认知无线网络的基础

4、上，提出了一种贪婪认知资源分配算法，算法通过贝叶斯网络实现了学习和决策功能，使得网络的资源分配能够智能的识别网络所处环境的变化，并根据网络环境的变化调整网络的资源分配，通过无线局域网中的仿真，证明算法可以在不同的环境下保证网络的性能。关键词：无线局域网资源分配算法认知无线网络贝叶斯网络AbstractThispapermainlystudiestheradioresourceallocationalgorithminthedenseWLAN.Firstly,thebasicknowledgeofWLANandsomeconcep

5、tsoftheradioresourceallocationareintroduced,thenasurveyofthepresentradioresourceallocationresearchesispresented,inwhichadetailanalysisoftheirfocusandmodelsismaderangingfromtheplanningoftheAPtotheallocationofthechannelandpower.Basedonthese,thispaperproposesamultidimen

6、sionalradioresourceallocationalgorithmbasedonQoSguarantee,thealgorithmevaluatesthenetworkperformancefromthreeaspects:coverage,interferenceandusers’QoSrequirement.Comparedtotheexistingalgorithms,theperformanceofthenetworkisimprovedbythejointoptimizationofAPsets,channe

7、landpower,intheotherhand,thecomplexityofthejointallocationisreducedwiththehelpoftabusearchmethod.Itiscanbeseenthatthethroughoutandtheenergyefficiencyareimprvoedfromthesimulationresults.Atlast,thispaperintroducethecognitivewirelessnetworkandbayesiannetwork,foundedonth

8、ecognitivewirelessnetwork,thispaperproposesagreedyradioresourceallocationalgorithm,Bayesiannetworkisusedtorealizethelearninganddeci