【摘 要】
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在认知无线Mesh网络中,由于信道状态变化导致的链路负载差异,网络拥塞成为影响认知无线Mesh网络系统性能的重要因素。针对这一问题,提出了基于最大最小公平策略的拥塞反馈算
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在认知无线Mesh网络中,由于信道状态变化导致的链路负载差异,网络拥塞成为影响认知无线Mesh网络系统性能的重要因素。针对这一问题,提出了基于最大最小公平策略的拥塞反馈算法。该算法通过综合分析基于随机搜索-遗传算法的多速率编解码调制、多重数据流的信道分配机制,以及优化的路由选择三种机制的网络资源分配约束条件,来构建跨层模型,计算网络拥塞。同时,通过拥塞值反馈,实现对物理层、链路层和网络层的联合跨层优化,最大程度避免网络拥塞。仿真结果表明,该算法在网络发生拥塞时收敛更快,能够有效避免拥塞,均衡负载,并能提升
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