基于时频二维lmbp神经网络的zigbee信道选择机制研究

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1、分类号TN925密级公开UDC621.3学位论文编号D-10617-308-(2016)-01057重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于时频二维LMBP神经网络的ZigBee信道选择机制研究英文题目ResearchofZigBeeChannelSelectionMechanismBasedonLMBPNeuralNetworkofTimeandFrequencyDomain学号S130101062姓名胡盼学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师万晓榆教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要无线通信的普及推动了整个短距离无线通信技术的产生和

2、发展，ZigBee作为一种新兴的短距离无线通信技术，以其短距离、微功耗、低成本的独特优势正获得前所未有的发展和应用。伴随着ZigBee这类短距无线通信应用的飞速发展，越来越多的应用设备工作于2.4GHz频段，这使得ZigBee设备所面临的频谱干扰问题也日益严重，如何解决ZigBee设备在2.4GHz频段的兼容共存问题，提高ZigBee设备在干扰环境中的电磁兼容和抗干扰能力，已成为一个迫在眉睫的问题。另一方面，ZigBee现有的信道选择策略采用单次能量检测的方式，这一缺点难以适应2.4GHz频段日益复杂的频谱环境，由此带来的弊端将会越来越严重，针对ZigBee信道选择

3、机制的改进同样势在必行。本文首先对ZigBee技术特点及其标准协议栈进行了介绍，并重点剖析了其物理层信道选择机制的原理和实现机制，以此指出并分析了现有信道选择策略的缺陷和不足。其次，实地采集了2.4GHz频段的频谱占用数据，通过对频谱数据的量化、归一化处理和相关性计算得到了2.4GHz频段的时频相关性结论。然后，基于实测获得的2.4GHz频段相关性结论，提出构建时频二维LMBP神经网络来实现2.4GHz频段的频谱预测，并通过仿真验证了改进模型在预测精度和训练收敛时间上的性能提升。最后，在OPNET仿真软件中搭建ZigBee网络，在无线信道管道阶段的背景噪声阶段中完成

4、时频二维LMBP神经网络模型的构建，实现频谱预测模型在ZigBee信道选择机制中的应用，并在不同网络结构场景下，分析验证了改进预测模型的应用可以使信道选择结果的最优化，有效提升ZigBee网络的通信质量，以此提高ZigBee设备在2.4GHz频段中的电磁兼容和抗干扰能力。关键词：ZigBee，信道选择，频谱预测，神经网络I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractThepopularityofwirelesscommunicationpromotingtheemergenceanddevelopmentofshort-rangewirelesscomm

5、unicationtechnology,asanemergingshort-rangewirelesscommunicationtechnology,ZigBeeisgettingunprecedentedapplicationanddevelopmentwithitsshort-range,micro-powerandlow-costuniqueadvantages.Withtherapiddevelopmentofsuchshort-rangewirelesscommunicationapplicationsasZigBee,moredevicesoperate

6、inthe2.4GHzband,whichmakestheZigBeedevicesfacedwithmoreandmoreseriousspectruminterferenceproblem.AndhowtosolvetheproblemofZigBeedevicescoexistenceinthe2.4GHzband,improvetheelectromagneticcompatibilityandanti-interferencecapabilityofZigBeeintheinterferenceenvironment,hasbecomeanimminent

7、problem.Ontheotherhand,thecurrentZigBeechannelselectionpolicyusingthemethodofsingleenergydetection,thisshortcomingmakesitdifficulttoadapttotheincreasinglycomplexenvironmentof2.4GHzband,andthelimitationsitbringwillbemoreandmoreserious,sotheimprovementofthechannelselectionmechanismofZi