【摘 要】
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随着物联网时代的发展,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-Io T）由于其低功耗、广连接等特点而成为近年来的研究热点。但是NB-Io T也存在吞吐率低的缺点,研究发现NB-Io T分组数据汇聚层主要实现IP数据流的头压缩,然而当前的头压缩算法无法很好地适应NB-Io T复杂多变的信道环境,因此有必要对该层的头压缩功能进行改进以提高头压缩率,从而提高系统的
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随着物联网时代的发展,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-Io T）由于其低功耗、广连接等特点而成为近年来的研究热点。但是NB-Io T也存在吞吐率低的缺点,研究发现NB-Io T分组数据汇聚层主要实现IP数据流的头压缩,然而当前的头压缩算法无法很好地适应NB-Io T复杂多变的信道环境,因此有必要对该层的头压缩功能进行改进以提高头压缩率,从而提高系统的吞吐率。为此,本文提出了一种基于动态贝叶斯网络预测模型的头压缩算法ROHC-DBN,核心思想是研究解压端的状态转移过程,建立动态贝叶斯网络预测模型,根据建立的模型,再结合数据包传输状况和状态转移概率表,实现对解压端状态的预测,通过该算法压缩端和解压端可以更好地保持状态同步,提高头压缩率。之后基于改进算法ROHC-DBN实现了整个分组数据汇聚层并对其中头压缩功能模块的实现进行了重点阐述,此时头压缩的状态转移将不再依靠乐观逼近和周期性回退原则,而是通过与MAC层之间的接口获取混合自动重传请求反馈信息来得到数据包的传输状况,再根据动态贝叶斯网络预测模型实现状态估计。本文首先通过仿真获取了状态转移概率,然后通过实测验证了算法的有效性。实测通过编写分组数据汇聚层协议代码,搭建ARM硬件测试平台,对平均压缩头长度和吞吐率分别进行了测试。测试结果显示该算法相较于原ROHC算法,平均压缩头长度减少了0.2字节以上,吞吐率提升了5.01%,因此ROHC-DBN算法确实优化了系统性能,对NB-Io T的应用扩展有一定的价值。
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