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一种学习的水声传感器网络ALOHA协议
被引量：
2
1
作者
林灿
陈柯宇
+1 位作者
程恩
林文
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期705-711,共7页
针对水下随机竞争MAC协议产生的数据之间的严重碰撞问题,依据网络学习的理念,本文提出了一种基于学习的L-ALOHA(Learning-ALOHA)协议,协议中的每个传感器节点通过不断地学习来寻找各自节点的最佳传输时间,并选择最佳时刻传输数据包。仿...
针对水下随机竞争MAC协议产生的数据之间的严重碰撞问题,依据网络学习的理念,本文提出了一种基于学习的L-ALOHA(Learning-ALOHA)协议,协议中的每个传感器节点通过不断地学习来寻找各自节点的最佳传输时间,并选择最佳时刻传输数据包。仿真结果表明:L-ALOHA协议在吞吐量和平均端到端时延方面优于UW-ALOHA(Underwater ALOHA)协议和UWS-ALOHA(Slotted ALOHA)协议。
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关键词
水声通信
信道资源
随机竞争
L-ALOHA协议
学习
最佳传输时刻
吞吐量
平均端到端时延
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职称材料
题名
一种学习的水声传感器网络ALOHA协议
被引量：
2
1
作者
林灿
陈柯宇
程恩
林文
机构
厦门大学水声通信与海洋
信息
技术教育部重点实验室
闽江学院电子信息与控制福建省高校工程研究中心
闽江学院
计算机
与控制
工程
学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期705-711,共7页
基金
福建省自然科学基金项目(2017J05109)
电子信息与控制福建省高校工程研究中心开放基金项目(EIC1706)。
文摘
针对水下随机竞争MAC协议产生的数据之间的严重碰撞问题,依据网络学习的理念,本文提出了一种基于学习的L-ALOHA(Learning-ALOHA)协议,协议中的每个传感器节点通过不断地学习来寻找各自节点的最佳传输时间,并选择最佳时刻传输数据包。仿真结果表明:L-ALOHA协议在吞吐量和平均端到端时延方面优于UW-ALOHA(Underwater ALOHA)协议和UWS-ALOHA(Slotted ALOHA)协议。
关键词
水声通信
信道资源
随机竞争
L-ALOHA协议
学习
最佳传输时刻
吞吐量
平均端到端时延
Keywords
underwater acoustic communication
channel resource
random competition
L-ALOHA protocol
learning
optimal transmission time
throughput
average end-to-end delay
分类号
TN929.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种学习的水声传感器网络ALOHA协议
林灿
陈柯宇
程恩
林文
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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