摘要：目前,由于可供网络协议开发的硬件资源极其有限,而且真实性能评估要求硬件上的组网产生了高额的硬件成本。因此,对于大多数网络协议的研究以及性能评估都是基于纯软件系统进行的,其结果仅局限于理论意义。为了解决这些问题,基于GNU Radio平台以及二代通用软件无线电外设(USRP2)设计和实现了分布式无线网络媒体介入控制(MAC)协议的半实物仿真系统。该系统以IEEE802.11分布式协调功能(DCF)为协议框架,结合离散事件仿真技术,依靠较少的硬件资源(一台个人计算机(PC)和两台USRP2)模拟了多个节点的无线通信网络。实现中,MAC层协议使用简洁的Python语言进行系统开发,具有很大的灵活性,而且扩展性和可移植性强;物理层使用高效的C++语言对信号进行模块化处理,并利用USRP2射频硬件在真实信道上进行数据传输。将系统的节点发送概率以及吞吐量实测数据分别与Bianchi算法以及基于时隙分析的饱和吞吐量计算模型进行了对比,对比结果的吻合性说明了网络仿真平台的可靠性。

摘要：针对现有协同认知无线网络工作在固定结构导致灵活性低、对复杂环境适应力不足的问题,以提高其抗干扰和抗毁能力为目标,提出了一种基于协同认知的网络结构自适应技术。该技术能够使协同认知无线网络在集中控制、自组织和协同中继三种结构之间灵活、自主切换,从而应对电磁干扰、设备故障和通信链路遮挡等问题,极大增强了网络的稳健性。详细介绍了切换方案设计和节点协议实现,并通过搭建基于GNU Radio和二代通用软件无线电外设(USRP2)的协同认知无线网络测试床对其切换耗时以及吞吐量性能进行实际测试验证。结果表明,相比单一、固定的网络结构,该技术能够显著增强网络抗毁性、连通性,提高服务质量(QoS)。

摘要：针对Wi-Fi网络中细粒度信道带宽自适应和多信道接入提出了一种灵活的框架。该框架在物理层采用非连续正交频分复用(DOFDM),它以子载波作为粒度来分配频率资源,促进了多信道接入中信道带宽的自适应,从而带来更大的灵活性和更高的频率利用率。在MAC层,该框架采用一种结合了常用的时域二进制指数退避机制和频域退避的时频域联合退避方案来减少接入的碰撞,增大了竞争节点的接入概率。