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IEEE 802.11n中模式及信道自適應算法

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  針對IEEE 802.lln無線網(wǎng)絡中的速率、MIMO模式與信道寬度的聯(lián)合自適應問題,提出了一種基于非靜態(tài)Multi-Armed Bandit學習方法的聯(lián)合自適應算法,并設計了一種新穎的報酬函數(shù).為解決該算法收斂時間較慢的問題,基于分類回歸樹設計了MCS、MIMO模式以及信道寬度預測算法,其能夠有效利用無線網(wǎng)卡驅(qū)動程序采集的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)預測不同MCS、MIMO模式以及信道寬度組合的報酬函數(shù)。大幅度縮小聯(lián)合自適應算法的搜索空間.該算法具有易實現(xiàn)、近似最優(yōu)及計算復雜度低的特點.真實實驗結(jié)果表明:在無干擾和不同干擾環(huán)境下,聯(lián)合自適應算法都能夠有效地提高UDP吞吐量。

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