导读:本文包含了协同通信论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:通信,协议,通信系统,互联网,信道,残余,直升机。
协同通信论文文献综述
吕欣,陈佳[1]（2019）在《基于ZigBee的协同通信技术的应用能力研究》一文中研究指出文章基于ZigBee通信技术,设计了V2X协同通信系统,通过对系统平台的建立与测试,验证了基于ZigBee的协同通信技术系统在V2X的应用能力,为之后的ZigBee技术在V2X的应用提供实践借鉴。(本文来源于《成都航空职业技术学院学报》期刊2019年02期）
孙志娟[2]（2019）在《多机器人协同通信技术研究》一文中研究指出随着人们对生活品质、工作效率的不断追求,对机器人的工作环境、工作任务等都提出了新的要求,很多复杂工作单个机器人已经很难完成,需要多个机器人相互配合协同完成,对多机器人之间的协同通信提出了要求。随着无线通信、物联网、云计算和机器人技术的融合发展,本课题研究采用WLAN网络和云技术实现多个机器人之间的协同通信。本文主要针对多机器人通信网络MAC层的协议内容、接入方式、多机器人防冲突的退避算法进行了研究,同时还研究了多个机器人如何结合云技术接入到云平台,实现多机器人之间的相互通信和系统的远程监控。本文的主要研究内容如下:1、分析研究多个机器人协同通信的拓扑网络结构及其运行机制。通过对比分析,本课题多机器人协同通信网络采用了环形与星型相结合的混合网络拓扑结构。多机器人协同通信网络的MAC层采用了802.11系列协议,针对该系列协议本文主要分析了该系列协议的4个运行机制:四次握手、载波侦听、帧间隔和随机退避。2、研究多机器人协同通信的接入机制、防冲突机制。通过采用四次握手的分布式协调功能DCF接入机制接入到信道,利用载波侦听和冲突避免CSMA/CA的两种载波监听机制,获得信道的占用时间NAV,在一定程度上解决了多个机器人的数据冲突问题。根据监听信道的占用时间NAV,机器人在发送数据时通过退避算法产生随机的退避时间分时发送数据,可以大大降低数据碰撞的概率。3、研究改进了传统二进制指数随机退避算法BEB,根据该算法的不足之处调整退避窗口参数,提出了改进型的指数递增指数递减退避算法EIED,并给出了该算法的执行流程,对采用不同参数的EIED算法与BEB算法进行了仿真对比。4、为了验证所提出的多机器人网络拓扑结构和改进型的EIED防冲突算法,研究构建了以移动机器人为实验对象的多机器人协同通信网络。简单介绍了其软件平台的结构设计。分析了如何通过CAN协议封装该实验对象的物理层传感器数据,通过TCP协议将多个机器人连接到OneNET云平台,依据该平台EDP协议实现多个机器人数据在链路层的上传、存储、转发和加密传输。对该平台的整体框架、资源模型进行了研究,简要分析多个机器人如何通过WLAN网络接入到该平台。5、最后利用OPNET对多机器人协同通信网络的MAC层进行了建模仿真,分析了采用不同退避算法时的网络性能。展示了多个机器人通过WLAN网络接到云平台后机器人群的建立过程、单个机器人的监控界面、机器人群的设备概览及应用层机器人的响应日志,通过串口调试了多个机器人之间的通信性能,实现了多机器人协同通信的功能要求。(本文来源于《广西科技大学》期刊2019-06-10）
王智[3]（2019）在《无线协同通信系统能效增强关键技术研究》一文中研究指出近年来全球移动业务爆炸性地增长对无线蜂窝网络的容量提出了更高的要求。在无线网络容量快速提升的同时,系统和用户的能量效率逐渐地成为另一个重要性能指标。MIMO中继协作传输技术具有提升能量效率的潜力,能够利用有限的能量进行高速率传输。此外,诸如移动负载均衡和移动鲁棒性优化等无线协同资源管理技术能够在提升系统容量的同时减少信令开销,从而提升能量效率。因此,本文主要研究了能效增强的MIMO中继协作传输和移动鲁棒性优化问题。主要工作和创新点如下:第一,针对双向中继系统中用户对于能量效率和频谱效率的不同需求,提出了一种基于用户能效的源节点和中继节点联合预编码方案,实现了用户能效和谱效的一体化折衷设计。为了解决基于MIMO双向中继的信息与能量协同传输系统中数据流和能量流正交接收时性能下降问题,在考虑源节点能量受限的情况下,提出了一种基于能量回传的功率控制和预编码联合设计方案。所提方案基于系统速率最优和各节点发射功率约束,首先将联合问题分解为功率控制和中继预编码设计两个嵌套子问题;其次得到功率控制问题的全局最优闭式解和中继预编码的近似最优解。第二,为了提升基于同时同频全双工技术的单向MISO中继系统的传输效率,提出了一段式源节点和中继联合预编码方案。该方案能够充分利用能量回传和同时同频全双工技术,使得能量信息的两跳传输在同时同频完成,显着提升系统性能。该方案所提算法可以利用较低的计算复杂度得到全局最优预编码策略。研究了基于单向全双工MIMO中继的无线传能网络传输问题,提出了一种源节点和中继联合多流预编码设计方案。该方案首先从理论上证明了最优预编码奇异值矩阵需要满足的条件;其次将联合预编码问题分解为相互耦合的源节点和中继预编码设计问题分别求解。第叁,针对超密集网络中用户频繁切换导致的吞吐量的下降、信令交互能耗的增多、能量效率下降以及实际系统中系统模型获取困难的问题,提出了一种基于数据驱动的协作深度强化学习的双层切换优化方案。所提方案在上层部署一个基于非监督学习的中央控制器,能够根据用户移动模式将用户分到不同的簇;簇中用户利用协作强化学习架构得到切换控制器。提出的策略利用深度神经网络作为控制器,将参数保存在簇参数服务器中。因为神经网络具有泛化能力,所以有限的神经网络参数能够表示整个状态空间,从而避免用户在进入新场景(区域)后的性能下降。另外,提出了两种利用预训练网络的方法:离线和在线方法。在线方法会令用户从簇参数服务器周期性地下载控制器参数,并在此基础上进行参数的迭代更新。在离线方法中,用户将预训练网络作为参数确定的控制器;最后,利用监督学习初始化神经网络以加快强化学习的训练。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-06）
马剑辉[4]（2019）在《同时同频全双工协同通信的能效研究》一文中研究指出目前全双工通信已经成为了5G应用场景中的关键技术,在全双工通信系统中,传输节点可以同一时间在同一频带上收发信号,显着地提高了系统的频效,并且为了提升通信的稳定性以及扩大蜂窝小区的覆盖面积,协同通信技术也开始广泛应用于现在各种各样的无线通信系统中。另一方面,随着能源的日益匮乏以及绿色通信概念的提出,学者们开始关注到能效的问题上来,现实生活中分布的各个类型的无线传感器和移动通信设备等都面临电池容量有限,使用寿命短,电池更换成本高的问题,因此,如何最大化全双工协同通信的能效对于通信系统的性能来说具有重要意义。针对以上现状,本论文研究了叁节点的高斯协同通信信道的能效问题,其中包括了一个源节点,一个目的节点和一个中继节点。源节点在中继节点的协助下传输信号到目的节点,并且中继节点可以根据不同的信道条件采用半双工,全双工或者不工作(直接传输)模式。主要的贡献如下:首先,依次介绍了基于解码转发协议和放大转发协议的半双工和全双工协同通信信道的信道容量,并分析了不同模式下的能耗情况。特别地,我们考虑到了在全双工模式下中继节点的残余自干扰和消除自干扰所需的额外能量,并将这两者建模为关于中继发射功率的线性函数。然后,分别研究了上述两种协议的协同通信的能效优化问题,并且考虑到了频效和发射功率的约束。对于基于解码转发协议的协同通信信道的能效问题,在中继节点采用全双工和半双工模式时都被建模为max-min问题,通过max-min的经典解法求解了这两个max-min问题,并分别得到了最优的功率分配和相应的最大能效。对于基于放大转发协议的协同通信信道的能效问题,在中继节点采用全双工和半双工模式时都被建模为分式优化问题,通过分式规划方法求解了这两个分式优化问题,并分别得到了最优的功率分配和相应的最大能效。最后,在不同的信道条件下,对直接传输,半双工以及全双工模式叁者的能效性能进行了比较,得到了关于能效的最优传输区域。并且,通过数值结果验证了我们的分析。本论文关于无线协同通信能效优化问题的研究成果,可以作为协同通信网络中功率分配和中继模式切换等方面的重要参考。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-12）
张强[5]（2019）在《移动云计算环境下的协同通信分发技术的研究与实现》一文中研究指出随着5G通信技术的日渐成熟,移动云计算的技术也是日新月异。移动云计算的核心是移动互联网以按需的方式获取到基础平台的计算、内存、应用的交付。通过将需要物理硬件支持的数据处理服务和存储服务交付到服务端,从而减轻了客户端中CPU的运算要求以及对存储容量的要求。由于移动云计算具有明显的优势,各种各样的移动云计算应用也如雨后春笋般涌现而出,极大地丰富了终端的业务类型,扩充了终端的应用场景。这样一种变化使得传统网络模型中,利用路由器或者防火墙进行少量业务的静态分流,在现有移动云计算环境下已经不太方便。急需动态的、能灵活管理的“协同通信分发”技术方案去实现大量的多业务类型的流量访问需求,以保证移动终端侧到云服务器侧在业务访问时的服务质量。针对上述需求,本文开发了“协同通信分发”系统,通过获取终端到服务端的可用带宽大小,对这个可用带宽进行动态划分,以满足不同终端不同业务对通信服务质量要求。整个系统由叁个模块组成,即管理模块、控制器模块和软交换机模块。管理模块用于与管理员的交互,以及对可用带宽的测量,并将这些配置信息传递到控制器模块。控制器模块是在对开源FloodLight控制器深入学习后,在此基础上进行完善,通过接收来自管理模块的配置信息,实现分类、标记和入队功能,并且根据控制器的流表信息完成对业务流的监控功能,将监控的业务流数据作为各业务流分配带宽的参考衡量值。软交换模块是基于开源Click软件平台进行实现,在入端口利用本文提出的CCAR分层CAR模型中令牌分配器对溢出令牌的再次分配实现不同业务流的动态带宽分配,在出端口利用队列管理和队列调度来实现流量的区分服务。本文实现的协同通信分发系统,降低了各业务层之间的耦合度,使得管理员对网络设备的管理方式更为灵活。并且通过对分层流量限速的改进实现了对带宽的动态分配,从而大大的提升了网络中带宽的利用率。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-26）
李锐,马军,傅宁,张喆,曾令康[6]（2019）在《激光链路对天地协同通信网络系统性能影响》一文中研究指出全球能源互联网是一个服务范围广、绿色低碳的全球能源配置平台。在全球能源互联网中,将不可避免地使用到卫星通信网与地面电力专网或地面光纤网的协同通信技术,而星地或卫星之间的激光通信链路作为卫星通信网中的重要组成部分,其信号传输质量会受到大气信道的严重影响。为保障天地协同通信网的通信质量,本文针对大气信道对激光链路的造成的影响进行了仿真研究,并对激光信号链路和微波信号链路的传输质量进行了对比。仿真结果将对基于激光链路的天地协同通信网络的建设提供参考建议。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年05期）
石磊[7]（2018）在《多处理器协同通信系统设计》一文中研究指出针对无人直升机地面通信系统需实时处理内控、外控、任务、航迹规划等多个设备的数据的情况,设计了基于多处理器的协同通信系统,该系统具有五个处理器,各处理器之间协同工作,可以高可靠的实现设备之间的通信,保证了地面设备的有序工作,实际使用结果验证了该系统的可靠性和有效性。(本文来源于《电子元器件与信息技术》期刊2018年11期）
彭磊,臧国珍,高媛媛,沙楠,蒋炫佑[8]（2019）在《机会中继协同通信系统在Nakagami-m衰落信道中的折中性能分析及系统优化》一文中研究指出针对外部窃听者对多中继协同通信系统中信息传输带来的安全威胁,提出一种由中继节点在转发信息的同时发送人工干扰信号的协同安全传输方案,并对该方案在Nakagami-m衰落信道中的安全性能进行了分析,推导出用于评估机会中继系统可靠性的中断概率和安全性截获概率的闭式表达式,并在此基础上从可靠性和安全性两方面对系统的折中性能进行了讨论。通过仿真,验证了推导的正确性,明确了中继个数对系统折中性能的影响。最后,为进一步提高系统折中性能,讨论了系统中人工干扰信号与通信信号间的功率分配问题,并通过仿真得到了能使系统折中性能达到最优的功率分配因子。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年12期）
高鹏宣,薛丹,王晓[9]（2018）在《智慧城市建设中云通信基础上的协同通信系统探究》一文中研究指出本文先对智慧城市建设中协同通信系统的作用进行总结,然后在数据云存储和数据库组织基础上,对云通信基础上的协同通信系统进行深入研究。(本文来源于《中国新通信》期刊2018年19期）
訾豪,张旭阳,于泽洋,王伟,侯黎阳[10]（2018）在《基于ZigBee的多车协同通信算法研究》一文中研究指出近年来,国内外车联网技术发展十分迅猛,该技术也日渐走向成熟化、产业化。但在该技术的发展过程中,车与车、车与控制云端之间的信息通信技术一直是一个瓶颈。如何既能实现通信的实时精确传输,又能最大程度上降低成本,成为车联网发展中的一个研究热点。鉴于此,笔者选择ZigBee通信技术来解决这个棘手的问题。本文首先描述多车协同控制的整体实践,然后给出实现ZigBee通信技术的2个具体算法,即动态变化的通信系统算法和具体信息的数组分类存储算法,最后通过实验验证了算法的可行性与优越性。(本文来源于《河南科技》期刊2018年20期）
协同通信论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着人们对生活品质、工作效率的不断追求,对机器人的工作环境、工作任务等都提出了新的要求,很多复杂工作单个机器人已经很难完成,需要多个机器人相互配合协同完成,对多机器人之间的协同通信提出了要求。随着无线通信、物联网、云计算和机器人技术的融合发展,本课题研究采用WLAN网络和云技术实现多个机器人之间的协同通信。本文主要针对多机器人通信网络MAC层的协议内容、接入方式、多机器人防冲突的退避算法进行了研究,同时还研究了多个机器人如何结合云技术接入到云平台,实现多机器人之间的相互通信和系统的远程监控。本文的主要研究内容如下:1、分析研究多个机器人协同通信的拓扑网络结构及其运行机制。通过对比分析,本课题多机器人协同通信网络采用了环形与星型相结合的混合网络拓扑结构。多机器人协同通信网络的MAC层采用了802.11系列协议,针对该系列协议本文主要分析了该系列协议的4个运行机制:四次握手、载波侦听、帧间隔和随机退避。2、研究多机器人协同通信的接入机制、防冲突机制。通过采用四次握手的分布式协调功能DCF接入机制接入到信道,利用载波侦听和冲突避免CSMA/CA的两种载波监听机制,获得信道的占用时间NAV,在一定程度上解决了多个机器人的数据冲突问题。根据监听信道的占用时间NAV,机器人在发送数据时通过退避算法产生随机的退避时间分时发送数据,可以大大降低数据碰撞的概率。3、研究改进了传统二进制指数随机退避算法BEB,根据该算法的不足之处调整退避窗口参数,提出了改进型的指数递增指数递减退避算法EIED,并给出了该算法的执行流程,对采用不同参数的EIED算法与BEB算法进行了仿真对比。4、为了验证所提出的多机器人网络拓扑结构和改进型的EIED防冲突算法,研究构建了以移动机器人为实验对象的多机器人协同通信网络。简单介绍了其软件平台的结构设计。分析了如何通过CAN协议封装该实验对象的物理层传感器数据,通过TCP协议将多个机器人连接到OneNET云平台,依据该平台EDP协议实现多个机器人数据在链路层的上传、存储、转发和加密传输。对该平台的整体框架、资源模型进行了研究,简要分析多个机器人如何通过WLAN网络接入到该平台。5、最后利用OPNET对多机器人协同通信网络的MAC层进行了建模仿真,分析了采用不同退避算法时的网络性能。展示了多个机器人通过WLAN网络接到云平台后机器人群的建立过程、单个机器人的监控界面、机器人群的设备概览及应用层机器人的响应日志,通过串口调试了多个机器人之间的通信性能,实现了多机器人协同通信的功能要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
协同通信论文参考文献
[1].吕欣,陈佳.基于ZigBee的协同通信技术的应用能力研究[J].成都航空职业技术学院学报.2019
[2].孙志娟.多机器人协同通信技术研究[D].广西科技大学.2019
[3].王智.无线协同通信系统能效增强关键技术研究[D].北京邮电大学.2019
[4].马剑辉.同时同频全双工协同通信的能效研究[D].电子科技大学.2019
[5].张强.移动云计算环境下的协同通信分发技术的研究与实现[D].电子科技大学.2019
[6].李锐,马军,傅宁,张喆,曾令康.激光链路对天地协同通信网络系统性能影响[J].电子技术与软件工程.2019
[7].石磊.多处理器协同通信系统设计[J].电子元器件与信息技术.2018
[8].彭磊,臧国珍,高媛媛,沙楠,蒋炫佑.机会中继协同通信系统在Nakagami-m衰落信道中的折中性能分析及系统优化[J].计算机应用研究.2019
[9].高鹏宣,薛丹,王晓.智慧城市建设中云通信基础上的协同通信系统探究[J].中国新通信.2018
[10].訾豪,张旭阳,于泽洋,王伟,侯黎阳.基于ZigBee的多车协同通信算法研究[J].河南科技.2018
论文知识图
