实验室杨光硕士的论文被国际顶级期刊 IEEE Internet of Things Journal (IF=10.238)录用,祝贺!
Space/Frequency-Division based Full-duplex Data Transmission Method for Multi-hop Underwater Acoustic Communication Networks
IEEE Internet of Things Journal,
2022 (SCI index, IF=10.238)
近年来,随着深海交互信息的研究日益深入,水声通信网络(UACNs)得到了广泛的应用。与传统的无线电网络相比,UACNs具有复杂动态的三维网络拓扑结构和较长的信号传播时延等特点。因此,为了适应复杂的UACNs结构,目前对UACNs的研究通常在数据通信中采用动态路由的方法。然而,这些方法很难满足具有高流量需求的UACNs场景。原因在于机会路由为代表的动态路由方法,通常需要外部竞争成本来控制路由路径,这将导致网络吞吐量下降。因此,本文关注于为具有高流量需求的水下应用场景实现高速声学通信,提出了一种基于多通道全双工通信技术的水下数据传输方法。该方法采用水下正交频分多址(OFDM)技术,利用无碰撞信道在多跳路由中实现数据的同时传输和接收。与具有动态路由的传统UACNs通信方法不同,该方法在逐跳路径上传输数据时采用静态路由,以实现稳定和不间断的全双工通信。该方法还包括基于定向转发的路由请求方法和基于消除的信道评估方案,目的是降低路由探索的开销,实现无碰撞的全双工通信。本文在高流量UACNs场景的仿真条件下,对所提方法进行了性能分析。仿真结果表明,与传统的水下数据传输方法相比,本文所提的方法具有更好的性能。
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