基于時間復(fù)雜度的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)優(yōu)化分析

謝小軍 蘇濤

摘? ?要：為提高無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸效能，提出了基于時間復(fù)雜度的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)優(yōu)化方法。首先分析無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道的多徑特性，并根據(jù)數(shù)據(jù)包的多徑特性采集有效且安全的數(shù)據(jù)包，同時在IEEE802.3EFM通信協(xié)議下構(gòu)建數(shù)據(jù)包的傳輸信道模型。為提升數(shù)據(jù)包的傳輸及存儲性能，需建立緩存反饋機制，在該機制作用下設(shè)計混合編碼。最后采用自適應(yīng)量化融合編碼的方法，進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)恼{(diào)制解調(diào)處理，結(jié)合時間復(fù)雜度的衡量算法實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)膫鬏敶螖?shù)優(yōu)化，提升了無線網(wǎng)絡(luò)混合編碼下數(shù)據(jù)包的傳傳輸效能。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)妮敵鼍庑暂^好，傳輸誤碼率較低，時間開銷較短。

關(guān)鍵詞：時間復(fù)雜度;無線網(wǎng)絡(luò);編碼;數(shù)據(jù)包;平均傳輸次數(shù)

中圖分類號：TN911? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Optimization Analysis of Average Transmission Number of

Coded Packets in Wireless Networks Based on Time Complexity

XIE Xiao-jun?，SU Tao

（lnformation and Communication Branch，State Grid Anhui Electric Power Co.，Ltd.，Hefei，Anhui 230061，China）

Abstract：In order to improve the transmission efficiency of encoded packets in wireless networks，an optimization method of average transmission times of encoded packets in wireless networks based on time complexity is proposed. Firstly，the multi-path characteristics of wireless network coding data packet transmission channel are analyzed，and effective and safe data packets are collected according to the multi-path characteristics of data packets. At the same time，the transmission channel model of data packets is constructed under IEEE802.3EFM communication protocol. In order to improve the transmission and storage performance of packets，it is necessary to establish a cache feedback mechanism. In this mechanism，the hybrid coding is designed. At last，the adaptive quantization fusion coding method is used to modulate and demodulate the wireless network coding data packet transmission. The transmission times of the wireless network coding data packet transmission are optimized with the time complexity measurement algorithm，which improves the transmission efficiency of the wireless network mixed coding data packet. The simulation results show that the output balance of wireless network coding packet transmission is good，the transmission error rate is low，and the time cost is short.

Key words：time complexity;wireless network;coding;packet;average number of transmissions

無線網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前應(yīng)用范圍最廣的網(wǎng)絡(luò)之一，人們通過這種網(wǎng)絡(luò)傳輸各色信息、數(shù)據(jù)，不僅提升了計算機應(yīng)用層次，還加強了人與人之間的溝通與交流，無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息傳輸已然成為了大數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹饕绞健５跓o線網(wǎng)絡(luò)信息傳輸?shù)倪^程中，由于無線信道具有一定的不可靠性，存在著數(shù)據(jù)包丟失的現(xiàn)象，為了確保數(shù)據(jù)的可靠傳輸，網(wǎng)絡(luò)編碼能夠有效地提高傳輸效率，研究無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的優(yōu)化傳輸方法，提高無線網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞效率和質(zhì)量[1-2]，實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的優(yōu)化傳輸，在提高無線網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量方面具有重要意義。

文獻(xiàn)[3]在預(yù)成型、信道編碼、NS2仿真過程及環(huán)境中對信號傳輸?shù)膫鬏攷掃M(jìn)行優(yōu)化，過程中應(yīng)用了跨層編碼技術(shù)及超帶寬疊加編碼傳輸?shù)燃夹g(shù)，不僅消除信號滾降系數(shù)的頻譜銳化特性，還獲取碼元的最佳能量，有效提升信號傳輸效率。但該方法存在局限性，僅分析了5G信號的傳輸，且未考慮其傳輸過程中的時延性。文獻(xiàn)[4]為解決WSAN技術(shù)缺乏實時性、動態(tài)性的問題，提出基于Kautz圖設(shè)計容錯、實時、高效、可靠的先驗式路由FRER，通過節(jié)點IDs的匹配長度查詢網(wǎng)絡(luò)信息傳輸過程中存在的故障，并根據(jù)最優(yōu)能量匹配信息傳輸?shù)淖疃搪窂剑绵従庸?jié)點信息構(gòu)建多樣性網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸路徑，實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的高效傳輸。但該方法存在應(yīng)用環(huán)境的局限性。文獻(xiàn)[5]提出基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式功率聯(lián)合速率分配方案，在限定環(huán)境下構(gòu)建完全信息靜態(tài)非合作博弈模型，根據(jù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)收集節(jié)點系統(tǒng)容量的優(yōu)化，一定程度上提升了資源信息的分配效率。但該方法僅用實驗證明了該算法收斂于納什均衡點，未證明該方法在不同信道運行狀態(tài)下的信息的傳輸效率。文獻(xiàn)[6]提出，通過三個步驟來實現(xiàn)傳輸節(jié)點選擇算法的搭建，完成傳輸效率和節(jié)點覆蓋面積優(yōu)化，其步驟分別為Co MP傳輸節(jié)點選擇、節(jié)點數(shù)據(jù)預(yù)編碼和優(yōu)化判決門限計算，根據(jù)模擬算法運行環(huán)境，其結(jié)果表明此方法雖提高了傳輸效率，但仍存在著網(wǎng)絡(luò)信息傳輸質(zhì)量不足的情況。文獻(xiàn)[7]中提出了利用多通道進(jìn)行無線傳輸?shù)乃悸?，根?jù)正交旋轉(zhuǎn)誤差精度，提升無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點信道的優(yōu)化算法，對多個節(jié)點數(shù)據(jù)的并發(fā)進(jìn)行多路傳輸，以此來降低數(shù)據(jù)誤碼率。此方法雖具有更高、更強的數(shù)據(jù)壓縮性能和抗干擾能力，但該算法針對編碼數(shù)據(jù)包的傳輸速度，未有明顯的優(yōu)化提升，仍存在一定的弊端。文獻(xiàn)[8]提出一種多通道無線傳輸系統(tǒng)的新思路，分別分析單通道和多通道的無線傳輸系統(tǒng)，并根據(jù)該系統(tǒng)研究了數(shù)據(jù)傳輸過程，以及該系統(tǒng)的工作流程。

為解決上述方法中存在的問題，將吸取傳統(tǒng)方法的優(yōu)秀經(jīng)驗，在上述研究結(jié)果基礎(chǔ)上，設(shè)計本方法，最后進(jìn)行仿真測試分析，并得出有效性結(jié)論。本方法的主要內(nèi)容有：

（1）首先分析時間復(fù)雜度算法過程，通過時間復(fù)雜度的衡量，為數(shù)據(jù)包傳輸提供可依數(shù)據(jù)基礎(chǔ);

（2）分析數(shù)據(jù)包傳輸信道的多徑特征，提取有效且安全的數(shù)據(jù)包，為后續(xù)分析提供理論數(shù)據(jù);

（3）構(gòu)建數(shù)據(jù)包緩存反饋機制，實現(xiàn)數(shù)據(jù)包的有序傳輸，并提供正確的數(shù)據(jù)包存儲空間;

（4）構(gòu)建數(shù)據(jù)包傳輸中的混合編碼算法，最后結(jié)合時間復(fù)雜度的衡量算法進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸;

（5）進(jìn)行仿真實驗。

基于上述，進(jìn)行基于時間復(fù)雜度的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)優(yōu)化分析。

1? ?時間復(fù)雜度的衡量算法

時間復(fù)雜度衡量算法將網(wǎng)絡(luò)高維數(shù)據(jù)集用Di來表示，Di = {di1，di2，…，diM}。uij為數(shù)據(jù)集中第i個樣本在j的分量，且uij需滿足式（1）至式（3）條件：

0 ≤ uij ≤1，i? = 1，2，…，N;j? = 1，2，…，j? ?（1）

uij = 1，i? = 1，2，…，i? ? ? ? ? ?（2）

0

其中，R表示子集數(shù)量，N為常數(shù)。將網(wǎng)絡(luò)高維數(shù)據(jù)時間復(fù)雜度表示為vi，vi = {vi1，vi2，…，viQ}。

定義時間復(fù)雜度的衡量算法目標(biāo)函數(shù)為：

其中，Q表示網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)維度。通過上述計算，為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的傳輸構(gòu)建約束條件。

2? ?無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸方法

為采集到有效且安全的數(shù)據(jù)包，首先需分析數(shù)據(jù)包特征，并根據(jù)特征進(jìn)行數(shù)據(jù)包的采集，以提升本方法的可信性。結(jié)合緩存反饋機制，進(jìn)行數(shù)據(jù)包傳輸?shù)幕旌暇幋a，增強數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，同時，也為時間復(fù)雜度衡量算法下無線無功編碼數(shù)據(jù)包的傳輸，提供可行實踐數(shù)據(jù)。

2.1? ?無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包采集

2.1.1? ?數(shù)據(jù)包特征分析

為分析傳輸信道的多徑特征，需計算無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)臄U頻特征[9]，首先構(gòu)建自適應(yīng)迭代函數(shù)，得到相位空變特征分布函數(shù)，則有迭代函數(shù)為：

采用最小二乘與梯度下降算法，得到出無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸優(yōu)化問題的最優(yōu)解為d（ti），采

用空間信道均衡調(diào)制方法，進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸相位調(diào)制[10]，將利用接收數(shù)據(jù)樣本和估計的雜波子空間知識進(jìn)行隨機分布式擴頻處理，進(jìn)行信道的多徑擴展，得到相位空變特征分布函數(shù)為：

式中，[s][^]R（k）和[s][^]I（k）為雜波散射系數(shù)。

利用相位空變特征分布函數(shù)，構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道的沖激響應(yīng)特征分布模型，得到無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)臄U頻特征為：

采用大數(shù)據(jù)融合處理方法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸輸出的多徑調(diào)制[11]，利用公式（5）的迭代函數(shù)，并結(jié)合雜波子空間的知識約束方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)包傳輸?shù)亩鄰教卣鞣治瞿Ｐ?，其表達(dá)式為：

通過上述，完成無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的多徑特征分析，根據(jù)其多徑特征進(jìn)行數(shù)據(jù)包采集。

2.1.2? ?數(shù)據(jù)包提取

由于無線網(wǎng)絡(luò)的傳輸信道是一個擴展信道，在進(jìn)行數(shù)據(jù)包發(fā)送過程中存在一定的數(shù)據(jù)拓展性，信道與數(shù)據(jù)包節(jié)點之間的存在N = 2v的關(guān)系，即無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸系統(tǒng)由N = 2v節(jié)點組成。在信道多徑傳輸?shù)倪^程中，不同數(shù)據(jù)包之間的分布節(jié)點距離為d，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)包的均衡調(diào)制，則有信道均衡調(diào)制模型為：

其中，si（t）為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸節(jié)點中第 個節(jié)點的接收數(shù)據(jù)特征量，nm（t）為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包在節(jié)點m處接收到的比特序列流，給出無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男诺罌_擊響應(yīng)表達(dá)式為：

上式中，θi（t）表示無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信源的分布帶寬，線性調(diào)頻時段長度為Ts，采用兩維空變的相位誤差估計的方法，進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸提取強度計算，該過程可以表示為：

利用式（7）進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的提取，則有提取公式為：

基于上述，完成無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的采集。

2.2? ?數(shù)據(jù)包緩存反饋機制

數(shù)據(jù)包的傳輸需遵循數(shù)據(jù)緩存反饋機制，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)包的有序傳輸，而數(shù)據(jù)緩存反饋機制要求數(shù)據(jù)接收點能夠存儲正確的原始數(shù)據(jù)包以及編碼數(shù)據(jù)包，同時，通過同步反饋方法向源節(jié)點發(fā)送相關(guān)數(shù)據(jù)。

當(dāng)接收節(jié)點ai接收到一個數(shù)據(jù)包B，且B中包含所有發(fā)送數(shù)據(jù)，則ai需向源節(jié)點S上傳A，S可根據(jù)A更新傳輸系統(tǒng)的傳輸狀態(tài)，則其更新算法如表1所示。具體步驟如下所示：

Step1：首先需確定并獲取P的目標(biāo)節(jié)點，若得到目標(biāo)節(jié)點為ai，則進(jìn)入step2，若不是，則進(jìn)入step4;

Step2：利用獲取節(jié)點組建數(shù)據(jù)集合g（x），更新 g（x）中數(shù)據(jù)向量g;

Step3：檢測節(jié)點ai是否接收到P，若顯示已接收，則更新傳輸系統(tǒng)狀態(tài);

Step4：更新g，及傳輸狀態(tài);

表1? ?數(shù)據(jù)包B的更新算法 的更新算法

[（ai，P）的更新算法 If ai∈g（x） then ? For [g][→]∈g（x） do 將向量[g][→]對應(yīng)元素位置設(shè)為1 End if ]

在上述的數(shù)據(jù)包緩存反饋機制可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的緩存。

3.3? ?數(shù)據(jù)包傳輸中的混合編碼算法

上述構(gòu)建傳輸信道結(jié)構(gòu)模型時需結(jié)合通信協(xié)議進(jìn)行，以提升信道傳輸?shù)臏?zhǔn)確性及保密性，在此將采用IEEE802.3EFM通信協(xié)議。同時，在該協(xié)議規(guī)則下利用空間擾動聚類分析方法，構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)的混合編碼。在構(gòu)建傳輸信道混合編碼時，需在3.1計算基礎(chǔ)上，計算無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)臍w一化空間頻率特征s+

k，其表達(dá)式為：

k > Vmax時，視為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸具有可靠性，當(dāng)0 ≤ x+

k ≤ Vmax時視為信道均衡補償控制在無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸中得以實現(xiàn)。根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道的頻域特性進(jìn)行多徑擴展[12]，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合的方法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸過程中的自適應(yīng)調(diào)制和解調(diào)處理，采用最小均方誤差估計，無線網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸?shù)亩鄰皆鲆鏋椋?/p>

輸出無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信號稀疏表示矩陣W的最優(yōu)解：

利用接收數(shù)據(jù)樣本和估計的雜波子空間知識，構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸擴頻序列模型，擴頻序列的傳遞函數(shù)為：

根據(jù)非均勻采樣的方法進(jìn)行多普勒頻率調(diào)制，求得雜波協(xié)方差矩陣，將自適應(yīng)量化編碼進(jìn)行融

合[13]，調(diào)制無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸。得到優(yōu)化的表達(dá)式為：

利用無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道的頻域特性進(jìn)行多徑擴展，提高傳輸能力。

3? ?基于時間復(fù)雜度的數(shù)據(jù)包改進(jìn)傳輸方法

結(jié)合時間復(fù)雜度區(qū)分的方法，將無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)拇螖?shù)進(jìn)行優(yōu)化后，得到的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸碼元第j = 0，1，…，M組頻譜分量為Ej = Cj（k）2，創(chuàng)建無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸序列的概率分布模型，在限定碼元的速率下進(jìn)行信道均衡配置，得到無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)臅r間復(fù)雜度分量pr（t）：

式中，h（t）為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道的沖激響應(yīng)函數(shù)，np（t）為點源對應(yīng)頻率。采用最小二乘與梯度下降算法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男诺谰庠O(shè)計，結(jié)合自適應(yīng)碼間干擾抑制方法，得到無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)木馀渲脼椋?/p>

式中，A為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸碼元的時延擴展幅度，k為無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸信道傳輸?shù)某跏碱l率，采用量化融合跟蹤識別方法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)拇螖?shù)優(yōu)化分析，得到無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)牡棺V特征。該特征滿足Rb<1/Δ，將得到的W代入到線性均衡器中，得到無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)钠骄鶄鬏敶螖?shù)為：

綜上分析，結(jié)合時間復(fù)雜度區(qū)分的方法不僅提升了數(shù)據(jù)包的傳輸安全性，還優(yōu)化了平均傳輸次數(shù)，提高無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)妮敵鼍庑浴?/p>

4? ?實驗檢測及結(jié)果分析

為驗證無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸次數(shù)優(yōu)化的有效性及可靠性，本文將利用Matlab7.0軟件進(jìn)行仿真[14]，無線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分布區(qū)域為300 m*300 m的均勻陣列區(qū)域[15-16]，無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的采樣幅度為12 V，均衡系數(shù)為0.36，信道的擴展帶寬為100 dB，輸出信噪比為SNR = 0 ～ 24 dB，無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的輸出鏈路沖激響應(yīng)強度為120 Buad，碼元傳輸速率為1.58 kBaud，自適應(yīng)載波頻率為40 KHz，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)，得到輸入端的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包時域波形如圖1所示。

[0? ? ? ? ? ?0.5? ? ? ? ? 1.0? ? ? ? ? 1.5? ? ? ? ? 2.0? ? ? ? ? 2.5? ? ? ? ? 3.0][峰值/dB][1.2

以圖1的數(shù)據(jù)為研究對象，建立無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包輸出的信道均衡模型，采用自適應(yīng)量化融合編碼的方法，進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)恼{(diào)制解調(diào)處理。在上述提出優(yōu)化算法中，假設(shè)數(shù)據(jù)包傳輸過程中有四種信道狀態(tài)，分別為a0、a1、a2、a3，不同信道狀態(tài)下的數(shù)據(jù)包傳輸概率如式（21）所示。

Px = f0 T/B? ? ? ? ?（21）

進(jìn)一步假設(shè)在無線網(wǎng)絡(luò)編碼中可用的數(shù)據(jù)包優(yōu)化傳輸次數(shù)方法有三種，即Q0、Q1、Q2、Q3，在不同傳輸方法下，不同信道狀態(tài)對應(yīng)數(shù)據(jù)包傳輸錯誤率Px如表2所示。

在上述基礎(chǔ)上，假設(shè)無線網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包傳輸過程符合泊松過程，傳輸成功率為ka。設(shè)數(shù)據(jù)包緩沖隊列長度為Va，基于公式（17）及表2給出的數(shù)據(jù)包傳輸概率和數(shù)據(jù)包錯誤傳輸概率，進(jìn)行最佳數(shù)據(jù)包傳輸方法，如圖2所示。

由上圖給出四種不同數(shù)據(jù)包傳輸情況的傳輸方法。分析可知，當(dāng)數(shù)據(jù)包大小增加，數(shù)據(jù)包傳輸?shù)腻e誤率也隨之增加，該變化表明了在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中，該方法能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)態(tài)，即保證了數(shù)據(jù)傳輸與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)信息接收之間的平衡。

在上述分析基礎(chǔ)上進(jìn)行形同的誤碼率測試。分別檢測文獻(xiàn)[6]、文獻(xiàn)[7]以及本文方法，設(shè)置迭代次數(shù)為300次，得到實驗結(jié)果如表3所示。

分析表3可知，本文方法的輸出誤碼率，誤碼率最低可實現(xiàn)“0”誤差。這是由于本文方法在采集數(shù)據(jù)包的過程中，分析了傳輸信道的多徑特征，并根據(jù)多徑特征經(jīng)多次采集得到有效安全的數(shù)據(jù)包，故降低了數(shù)據(jù)包傳輸?shù)恼`碼率，同時，為提升數(shù)據(jù)傳輸可靠性本文還引入了緩存反饋機制，使數(shù)據(jù)包的傳輸和存儲符合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境要求，排除錯誤信息的干擾。

5? ?結(jié)? ?論

研究了無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包的優(yōu)化傳輸方法，從而提高無線網(wǎng)絡(luò)的通信質(zhì)量。提出了基于時間復(fù)雜度的無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包平均傳輸次數(shù)優(yōu)化方法，結(jié)合空間擾動聚類分析方法，進(jìn)行幅度調(diào)制。

采用大數(shù)據(jù)融合處理方法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸輸出的多徑調(diào)制，建立無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)膬?yōu)化次數(shù)調(diào)節(jié)模型。采用最小二乘與梯度下降算法進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男诺谰庠O(shè)計，結(jié)合自適應(yīng)碼間干擾抑制方法實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包輸出優(yōu)化。采用本方法進(jìn)行數(shù)據(jù)包傳輸次數(shù)優(yōu)化調(diào)節(jié)，降低輸出誤碼率，提高了無線網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1]? ? 馮正勇. 衰落信道數(shù)據(jù)包傳輸跨層優(yōu)化模型改進(jìn)[J]. 計算機工程，2016，15（11）：125-130.

[2]? ? 袁慧，查志勇. 優(yōu)化監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)測點數(shù)據(jù)傳輸效率數(shù)學(xué)建模仿真[J]. 計算機仿真，2019，6（5）：218-221.

[3]? ? 陳惠敏，裴大容，劉帥. 基于跨層編碼加性復(fù)用機制的5G信號帶寬優(yōu)化傳輸算法[J]. 電子測量與儀器學(xué)報，2018，12（7）：157-164.

[4]? ? 齊小剛，王振宇，劉立芳，等. 無線傳感器和執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)可靠高效路由[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2018，52（10）：1964-1972.

[5]? ? 劉連光，潘明明，田世明，等. 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式能量非合作博弈優(yōu)化技術(shù)[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2017，50（03）：384-389.

[6]? ? 陳芳妮. 船舶無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點選擇算法優(yōu)化[J]. 艦船科學(xué)技術(shù)，2018，40（14）：125-127.

[7]? ? 羅興宇，黃智勇，宋華. 基于正交旋轉(zhuǎn)精度提升的WSN節(jié)點數(shù)據(jù)優(yōu)化傳輸算法[J]. 計算機工程與設(shè)計，2017，36（7）：1737-1745.

[8]? ? 吳仕勇，張釗，徐佩. 煤礦地震勘探儀無線傳輸速率優(yōu)化研究[J]. 礦產(chǎn)勘查，2019（4）：1020-1024.

[9]? ? 張剛，徐聯(lián)冰，張?zhí)祢U. 基于頻分復(fù)用的無信號內(nèi)干擾多用戶相關(guān)延遲鍵控通信系統(tǒng)[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報，2019（05）：575-583.

[10]? 譚俊，陳偉，劉建國，等. 透明光網(wǎng)絡(luò)耦合干擾系統(tǒng)實驗研究[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報，2018，41（03）：20-26.

[11]? 孫志國，徐天宇，鄧昌青，等. 16-QAM信號的最佳干擾分析[J]. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，2018，39（07）：1245-1250.

[12]? WANG Wei-ke，WANG Yu-tong.The well-posedness of solution to semilinear pseudo-parabolic equation[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica，English Serie，2019，35（2）：386-400.

[13]? DOU Q，CHEN H，YU L Q，et al. Multi-level contextual 3D CNNs for false positive reduction in pulmonary nodule detection[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2017，64（7）：1558-1567.

[14]? 王昌輝. 無線網(wǎng)絡(luò)中基于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)編碼的廣播重傳算法[J]. 內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)漢文版），2017，46（1）：86-89.

[15]? 牛騰，張冬梅，許魁，等. 最小化重傳次數(shù)的無線網(wǎng)絡(luò)編碼廣播重傳算法[J]. 信號處理，2017（10）：1368-1376.

[16]? 孟超，金龍，孫知信. 基于無線傳感網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化算法研究[J]. 南京郵電大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018，38（3）：65-71.