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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無線網絡中的速率、MIMO模式與信道寬度的聯合自適應問題,提出了一種基于非靜態Multi-Armed Bandit學習方法的聯合自適應算法,并設計了一種新穎的報酬函數.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卡驅動程序采集的相關統計數據預測不同MCS、MIMO模式以及信道寬度組合的報酬函數。大幅度縮小聯合自適應算法的搜索空間.該算法具有易實現、近似最優及計算復雜度低的特點.真實實驗結果表明:在無干擾和不同干擾環境下,聯合自適應算法都能夠有效地提高UDP吞吐量。

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