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基于UWB的无线传感器网络跨层优化模型研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:16-19
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉理工大学信息工程学院,武汉430063, [2]94748部队网络中心,南京210008, [3]武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430063
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60672137);教育部高等学校博士点基金项目(No.20060497015).
  • 相关项目:无线移动Ad Hoc网络QoS体系结构模型及路由协议的研究
中文摘要:

跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑MAC层调度、物理层功率控制、网络层路由三方面因素的基础上,结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点,以实现网络最大数据传输速率为目标,构建了基于超宽带技术的无线传感器网络跨层优化模型。仿真实验表明:模型最优解可有效提高网络数据传输速率;物理层功率控制对优化结果有着至关重要的影响。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的,同时也为解决大规模超宽带传感器网络数据传输问题提供了一条新的解决思路。

英文摘要:

Cross-layer design is a promising approach to promote the performance of wireless sensor networks.This paper studies an UWB-based wireless sensor networks and builds a cross-layer optimization model with joint consideration of MAC layer scheduling,PHY layer power control and of network layer.The optimization model takes advantage of unique properties of UWB technology,such as huge bandwidth,extremely low power spectral density and large processing gain in the presence of interference and intends to achieve the maximal data rate of whole network.Simulation results show that the optimal solution of cross-layer optimization model can increase the data rate of network obviously and power control in PHY layer has important influence on optimal solution.It demonstrates that it is feasible and effective to deal the cross-layer problem by building and resolving the optimization model and provides a novel approach to the address the data traffic issues for large-scale networks.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887