【摘 要】
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随着信息社会的发展,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-Io T）技术作为一种低功耗广域网技术,具有很好的商业应用潜力。无线链路控制（Radio Link Control,RLC）协议作为窄带物联网协议栈的子层,其滑动窗传输机制无法有效适应网络环境的变化。当网络出现拥塞时,RLC固定的协议参数可能恶化网络状况,导致系统性能降低和资源浪费。为了推进NB-I
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随着信息社会的发展,窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-Io T）技术作为一种低功耗广域网技术,具有很好的商业应用潜力。无线链路控制（Radio Link Control,RLC）协议作为窄带物联网协议栈的子层,其滑动窗传输机制无法有效适应网络环境的变化。当网络出现拥塞时,RLC固定的协议参数可能恶化网络状况,导致系统性能降低和资源浪费。为了推进NB-Io T技术在时延和准确度较高场景下的应用,针对NB-Io T无线链路控制协议的优化研究值得探索。本论文结合机器学习算法和遗传算法对NB-Io T无线链路控制协议进行优化与实现。本文对NB-Io T无线链路控制协议进行建模设计,在不同网络状况条件下,采集NB-Io T无线链路控制层的不同参数配置和网络性能的数据集,并将其用于机器学习多项式回归算法的训练中。通过利用五元二次多项式回归模型拟合RLC数据传输过程,将网络性能与网络状况、协议参数表示为定量的数学表达式,明确各元素之间的复杂关系。通过在RLC协议中设计添加数据发送速率控制网络的数据量,提升网络的数据处理效率。此外,本文对RLC传输模型函数与遗传算法进行结合设计,通过在网络拥塞时计算并配置最佳RLC传输参数,改善RLC层的数据处理效率。通过在RLC接收实体中设计最优参数配置包,简化终端的数据传输优化流程,降低终端资源消耗。最后,基于Free RTOS操作系统实现了标准RLC协议功能,并在不同网络状况下实现和测试RLC拥塞控制优化算法。本论文基于STM32微处理器和MATLAB软件平台构建测试环境。在STM32微处理器中实现无线链路控制协议的标准功能与优化算法,并利用MATLAB仿真网络环境。测试结果表明:本文实现的无线链路控制层的功能符合3GPP协议标准,并且与标准协议相比,优化后的RLC协议的数据处理平均时延下降了约32.16%,平均吞吐率提高了约23.23%,达到了预期的设计指标。
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