检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:周坤晓 赵慧[1] 袁华强[1] ZHOU Kunxiao ZHAO Hui YUAN Huaqiang(School of Computer Science and Network Security, Dongguan University of Technology, Dongguan Guangdong 523808, Chin)
机构地区:[1]东莞理工学院计算机与网络安全学院,广东东莞523808
出 处:《计算机应用》2017年第2期422-426,439,共6页journal of Computer Applications
基 金:国家自然科学基金资助项目(61402106;61572131);广东省自然科学基金资助项目(2014A030310375;2014A030313632)~~
摘 要:认知无线电网络(CRN)在实现更好的无线带宽利用率和提高无线应用质量方面发挥着至关重要的作用。由于认知用户可用频谱机会的动态特性,认知无线电网络中的组播是一个具有挑战性的问题。研究者们已经提出了多种在认知无线电网络中进行有效组播的方案,包括基于优化理论、网络编码、机器学习、博弈论的方案等。总结了解决组播问题有效的算法和技术,并对已有的无线电网络中的组播协议进行了全面的综述,最后给出了未来的研究方向。Cognitive Radio Network (CRN) plays a critical role in achieving better wireless bandwidth utilization and improving the quality of wireless applications. Muhicasting in CRN is a challenging problem due to the dynamic nature of spectrum opportunities available to the secondary users. Researchers have proposed a variety of schemes for efficient multicast in cognitive radio networks, including schemes based on optimization theory, network coding, machine learning, and game theory. The algorithms and techniques for solving the muhicast problem effectively were summarized, and a comprehensive survey of protocols was given. Finally, future research directions were identified.
关 键 词:组播 认知无线电网络 路由 优化理论 网络编码 博弈论
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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