一种有效的Ka波段移动卫星信道综合模型研究

来源 :第十九届全国网络与数据通信学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fangwd_clily
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  为了更加准确地描述卫星移动通信信道的衰落特性,提出了一种新的Ka波段卫星移动通信信道综合模型。首先在分析移动卫星信道传播特性的基础上,考虑多径衰落、阴影遮蔽及天气影响等因素,建立了服从Gaussian分布的大气空间模型,推导出服从Rice、Rayleigh和Lognormal联合分布的地面信道模型。然后利用卫星信道环境中大气空间部分与地面部分对信道特性的影响是彼此相互独立的性质,提出了一种在大气空间持续影响下的移动卫星信道衰落特性综合模型。并就不同天气条件和不同阴影遮蔽程度下,综合模型的误码率特征与系统误码率理论上限进行仿真对比,得出了相一致的结果,验证了该信道综合模型的合理性和正确性。
其他文献
与集中式路由相结合的异构传感网路由驱动密钥管理方案存在通信能耗大、存储需求大两点不足。针对这两个问题,本文提出异构传感网分布式密钥管理方案。该方案通过与分布式路由相结合,有效降低通信负载、提高网络自适应能力。在密钥协商过程中,利用身份基加密在减少节点存储需求,实现消息认证的同时,提高密钥协商效率。对比分析实验表明,本方案具有较低的存储需求、通信能耗,和较好的安全性与自适应性。
由于无线传感器网络计算资源有限,本文将主成分分析协议应用到安全多方计算的隐私保护聚类挖掘,通过改进的k-均值聚类算法,进行高效的聚类分析。站点之间无需传送大量的样本对象,只传送聚簇中心点值以及该簇的样本对象数,减少了分布式聚类过程中的数据通信量。此外,算法采用的主成分分析方法降低了样本对象属性维度,一定程度上提高了运行效率,节省了传感器网络的能量,同时结合安全多方计算协议,保证了数据传输的实时性和
准确的网络流量分类是一系列网络管理活动的重要基础。近年来,利用机器学习的原理处理流量分类问题成为网络测量领域的研究热点,其中朴素贝叶斯方法因为分类速度快,实现简单等优点而被广泛应用,但随着网络流量的变化和网络类别的增加,该方法的分类准确性和鲁棒性随着时间增长而逐渐降低,本文引入了一种新的流量分类模型更新方法,通过对模型的更新训练提升其分类性能,并保证模型应用的稳定性。理论分析和实验结果都表明:该方
面向下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需支持服务质量QoS(Quality of Service)和总最佳链接ABC(Always Best Connected)的实际需求,设计了一种基于运动预测的ABC支持型资源预约机制。引入效用作为"最佳"的度量,综合描述了QoS满意度、网络提供商偏好、网络编码类型偏好、网络覆盖范围偏好、网络耗电程度等因素。利用用户历史运动
面对普适化、网络化、智能化、代理化、人性化的发展趋势,计算模式正在向多节点、分布式、智能化的形态发展,节点之间的计算关系从孤立向合作转变,而节点固有的自主性又给合作的建立造成了一定的困难。多Agent技术给人们在解决这类问题时提供了一些新的思路,具有自主性的Agent在利益的驱使下建立合作关系,这种合作属于群体自愿行为,受利益的约束,具有强合作关系。本文以效用为基础,利用效用函数建立多Agent系
近年来,互联网能耗问题日益引起人们关注.本文引入博弈论和概率论相关知识,提出了一种应用于多粒度传送网的绿色路由机制ESRS(Energy Saving Routing Scheme).该机制根据历史数据进行流量预测,在用户服务质量QoS(Quality of Service)需求和网络服务提供商成本之间进行博弈;根据预测流量和博弈结果,安排部分设备进入休眠状态,从而在节能和网络QoS之间达到平衡.
随着网络技术的快速发展,传统网络面临诸多挑战,难以满足特定应用和用户的服务质量QoS (Quality of Service)请求,网络管理困难,等等。为此,本文设计了一种面向认知网络的QoS路由协议。为了满足不同应用和用户的QoS请求,路由请求对应不同业务类型和服务等级,映射到相应的QoS参数区间。赋予路由节点感觉、活动感、记忆、查找、决策、执行、推理、解释等认知行为,设计了与这些行为相对应的报
路由节点行为预测可以为网络安全管理以及路由行为评估机制等提供重要的决策依据,而现有的路由节点行为预测模型存在诸如依赖专家经验、对样本要求较高以及在节点行为波动较大情况下预测准确度下降等问题。本文在灰色预测模型的基础上提出了一个路由节点行为预测算法,在算法中路由节点行为序列中的波动类型被分为突发波动和迁移波动,算法结合Markov预测模型实现波动类型识别,随后基于不同的波动类型设立相应的未来行为值预
随着网络的不断发展,用户复杂而动态的行为往往会导致网络状态出现非预期的变化,破坏网络的平稳运行,传统用户行为评估方法由于指标及权重的主观性和静态性不足,使其很难准确衡量用户行为对网络状态变化的影响程度。因此引入粗糙集理论,构建一种面向网络状态的自适应用户行为评估方法,该方法在采集用户行为和网络状态数据基础上,使用属性约简和属性重要度分析用户行为与网络状态变化的关联程度,根据分析结果自适应构建评估指
为了解决热区问题和单点失效问题,提出一种新的无线传感器网络分簇算法。算法将网络划分为非均匀的栅格,每个栅格的节点分别构成一个簇,根据节点失效概率确定栅格簇首的数目,并由栅格的多个簇首协作完成该栅格节点的数据收集。算法通过调整各个栅格可参与簇首轮换的节点的数目,从长远均衡节点之间的能耗。通过建立包含多个簇首的簇,算法降低了簇成员对单个簇首的依赖性。此外,算法还采取了一些降低能耗的措施。实验结果表明,