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在认知无线电网络中, 传输层端到端(TCP)吞吐率是衡量网络性能的重要指标. 前期相关研究大都具有以下两方面缺点: 第一, 大部分研究只考虑了协议底层参数来优化物理链路性能, 对传输层性能有所忽略; 第二, 目前的研究大都基于马尔可夫决策过程建模, 这需要网络具有完全知识, 使得这类模型的应用受到很大限制. 针对以上问题, 本文提出一种新的算法: 网络中每个节点通过联合配置物理层调制方式、发射功率、 链路层信道接入和TCP拥塞控制因子来找到传输层端到端近似最优吞吐率. 由于无线设备对环境感知存在误差, 本文将网络模型建模为部分可观测马尔可夫决策过程, 并将其转换成信念状态马尔可夫决策过程, 采用Q值迭代找到近似最优策略. 仿真分析表明, 提出的算法能在动态无线环境下以一定的误差限收敛于最优策略, 能在功率受限条件下, 有效提高传输层端到端吞吐率. 相似文献
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