基于模型优化的定向时分无线自组网分布式邻居发现机制

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邻居发现是基于定向天线的无线自组织网络MAC协议设计的难点问题.针对节点定向传输条件下邻居发现过程中的冲突问题进行分析,在分析的基础上提出一种基于模型优化的定向时分邻居发现机制.该机制采用马尔科夫链对波束对准请求帧发送过程中的随机退避机制建模,得出稳态概率表达式,进而结合几何计算的方法得出波束扫描对准概率的表达式,并根据概率表达式实现参数联合优化分析.数值模拟与分析结果证明,与现有的典型定向时分邻居发现机制相比,该机制可以有效提高节点定向传输条件下的邻居发现效率. Neighbor discovery is a difficult issue in MAC protocol design for wireless ad hoc networks based on directional antennas.Aiming at the problem of collision in the process of neighbor discovery under the condition of node directional transmission, this paper proposes a model-based directed neighbor discovery Mechanism is proposed.The mechanism uses Markov chain to model the stochastic backoff mechanism during the beamforming request frame transmission and obtains the steady-state probability expression, and then obtains the expression of the beam scanning alignment probability by combining the geometric calculation method, And the parameter joint optimization analysis is carried out based on the probability expression.The numerical simulation and analysis results show that this mechanism can effectively improve the neighbor discovery efficiency under the condition of node directional transmission compared with the existing typical neighbor discovery mechanism with directional time division.
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