[发明专利]一种基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法有效
申请号: | 201911423848.4 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111148143B | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 雷磊;葛以震;王顺章;姜阳;蔡圣所;张莉涓;宋晓勤 | 申请(专利权)人: | 南京航空航天大学 |
主分类号: | H04W24/06 | 分类号: | H04W24/06;H04W84/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 210016*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 四维马尔科夫链 无人机 集群 网络 饱和 吞吐量 求解 方法 | ||
1.一种基于四维马尔科夫链的无人机集群网络饱和吞吐量求解方法,所采用的步骤是:
步骤1:采用四维离散马尔科夫链对无人机集群网络中节点动态接入的过程进行数学建模,对于网络中任意节点n的状态可以由四维变量{i(n),b(n),k(n),l(n)}表示,四个变量含义如下:
i(n)可取0,1,2,3,四个值,当i为0时,表示当前节点处于退避阶段;当i(n)取1时,表示当前节点处于发送成功阶段;当i(n)取2时,表示当前节点处于发送失败过程;当i(n)取3时,表示当前处于挂起过程;
b(n)和k(n)分别表示当前节点所处的退避阶数与当前节点剩余退避计数器的值;每一次退避时隙结束时,退避计数器的值会减1;当节点n首次发送数据包时,节点n会从最小退避窗口中选择随机退避值;若发送失败,退避阶数加1;当重传次数上限时,则会丢弃当前数据包,退避阶数重置为最小;当节点传输成功时,该节点会以不同的概率回到不同的退避阶数,等待下一次退避;
l(n)表示维持当前状态剩余的时隙数,当i(n)为0,即节点处于退避状态时,l(n)的值与k(n)的值保持一致;
节点的挂起过程和传输过程使用不同形式的伪状态来表示;Fb(n),k(n)表示在退避阶数为b(n),退避计数器的值为k(n)时,节点进入的挂起状态;当节点完成退避之后,节点进入传输阶段;传输阶段使用Tb(n)来进行表述;
步骤2:根据四维离散马尔科夫链非空一步状态转移概率,求解出无人机集群节点在各个状态的稳态概率分布,然后分别对节点处在退避阶段、传输阶段、及挂起阶段的概率进行求解;
定义p{i,b,k,l}为节点处在{i,b,k,l}状态的稳态概率;定义节点进入挂起阶段的概率为pf,节点成功发送数据的概率为ps;可以得出节点的一步转移概率为:
在退避阶段,对于节点的任意一个时隙而言,它的概率都是不一样的;从公式(1)中的一步转移概率方程可以得出以下表达式:
当k=Wb-1时则有:
其中,ps为数据包被成功接收的概率;则在退避过程中,节点在任意时隙的概率可以表示为:
由公式(4)可得,当节点传输失败,退避阶数增大时:
此时可以通过使用p(0,0,0,0)来表示节点任一时刻的状态:
将节点所有处于退避时隙的概率相加,则可以得到对于任意一个时隙,节点处于退避过程的概率A(n)为:
当节点退避计数器的值为0时,节点将开始发送数据包,由马尔科夫链模型可得节点处于发送状态的概率可表示为:
步骤3:分别求解出无人机集群节点所在链路的冲突概率、发送概率的数学表达式;
步骤4:对无人机节点在信道上的平均时隙长度进行分析,结合上述步骤求解出的传输概率表达式,求解出无人机集群网络节点所在链路的饱和吞吐量的数学表达式。
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