基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制研究

为解决无人机通信网络中数据调度行为中断概率过大的问题,实现对通信资源的合理分配,提出基于改进机器学习的无人机中继通信数据调度控制方法;设计基本网络架构,联合BMRC协议,设置URLLC数据链路单元,联合相关通信数据样本,求解通信中断概率的具体数值,实现对无人机中继通信网络资源的联合优化处理;分别计算时隙分配参量与带宽分配参量,并以此为基础,确定无人机中继位置,实现对中继通信资源的调度;按照机器学习算法标准,定义PCA改进特征,从而完善改进机器学习算法,再联合最优控制器闭环,实现对通信数据调度行为的控制;实验结果表明,改进机器学习算法作用下,随着中继数据累积量的增大,无人机通信网络中数据调度行为中断概率的最大值只能达到7.3%,有效降低了中断概率,符合合理分配通信资源的实际应用需求。

环树型TWDM-PON动态资源调度方法研究

针对基于波长变换型远端节点(RN)的环树型时分波分复用无源光网络(TWDM PON)接入网方案,提出了最大带宽利用率算法和最小切换次数算法等两种波长与时隙联合带宽分配算法。仿真结果显示了两种算法的有效性,最大带宽利用率算法可有效提高系统带宽利用率;最小切换次数算法可有效延长系统运行寿命,在现有光开关运行次数条件下系统可保证10年以上的有效运行时间。