智能无线局域网的接入机制选择与动态优化研究
近年来，移动互联网得到了迅猛的普及与应用，移动用户的数量更是与日俱增。
而用户日益增长的高速率、低时延等性能需求越来越成为无线网络性能研究与优化的迫切难题与挑战。
因此，IEEE 802.11标准作为无线网络的通用标准，历经几十年的技术演变与发展，主要目标在于提高网络吞吐量与保证低时延性能。
然而，网络协议中的默认设置使得系统无法自适应调整，使得网络性能并不能实现最大化。
因此，针对无线局域网的智能优化研究就显得尤为重要了。
一方面，无线局域网使用固定的RTS阈值，单一工作模式使得网络无法自适应运行在合适的接入机制。
另一方面，无线局域网采用静态的退避参数，网络无法随着系统参数变化而自适应调整，导致网络性能下降。
本文针对无线局域网络的理论与仿真研究，旨在调整WiFi网络的固有设置模式，实现无线局域网的智能优化、提升网络吞吐量性能。
本文针对无线局域网的自身协议存在的以上缺陷，结合理论分析与仿真研究，从理论上分别推导出最佳RTS阈值与最优初始退避窗口大小的显式表达式，清晰直观地显示它们与网络系统参数的内在关联。
那么，随着网络参数的动态变化，最佳RTS阈值与最优初始退避窗口的设置可以进行相应的自适应调整，相对应的接入机制自适应选择以及网络性能动态优化都能轻松实现。
因此，通过理论与仿真研究，解决网络管理与网络性能优化的问题，支持网络接入机制的自适应调整、保证网络性能的最佳，有效提升了网络吞吐量性能。
相比于IEEE 802.11标准的固有设定模式，无线局域网性能的智能优化使得网络调整更加灵活、管理更加方便。
为实现可自适应选择接入机制、可动态优化的智能无线局域网奠定了理论与仿真基础。
本文的主要工作可以分为以下几个部分：（1）为保证NS-3的IEEE 802.11MAC层的准确性，基于Dai的统一分析框架理论模型，设计了一系列的网络仿真场景。
包括不同的网络状态、变化的系统参数、不同的接入机制以及不同的网络拓扑，成功验证了NS-3的IEEE 802.11MAC层模型的准确性。
为无线局域网的性能设计与实现提供了一个可靠的仿真工具。
为实现可自适应接入机制选择的无线局域网，本文深入比较基本接入机制与RTS/CTS机制的网络吞吐量性能差异，从理论上推导了最佳RTS阈值的显式表达式。
基于NS-3仿真平台验证了最佳RTS阈值的准确性与接入机制选择的可行性。
结合最佳RTS阈值与网络系统参数关系，设计了可自适应接入机制选择的无线局域网，并在NS-3平台进一步实现。
与标准设置比较，网络吞吐量性能提升了16.7%，网络性能得到了显著改善。
为实现可动态优化的无线局域网，利用Dai的统一理论框架模型展开无线局域网动态优化的理论分析。
结合最优初始退避窗口的显式解析式，设计了一个可动态优化的无线局域网，并在NS-3平台进行实现。
特别地，与当前标准设置相比，网络吞吐量性能提升31.5%，网络吞吐量性能始终保持最大化。
本文针对下一代智能无线局域网开展理论与仿真研究，为无线局域网的可自适应接入机制选择、可动态优化创造了新的解决方法。
本文提出的设计方法，在仿真平台得到实现，可以进一步扩展到实际无线局域网的性能优化中。
相比于当前IEEE 802.11标准的默认设置模式，本文提出的下一代智能无线局域网的理论与仿真研究，为实现可自适应选择接入机制、可动态优化的实际智能无线局域网奠定了重要的工作基础。
网络吞吐量性能上得到了较大的改善，但是仍然存在一些需要改进与完善的方面。
本文假设所有节点发送的队列头包的重传次数是没有限制的。然而，在实际网络中，如果数据包传输失败达到一定次数，它可能被丢弃。
本文提出的设计方法通过NS-3仿真平台得到成功验证，需要进一步搭建硬件平台来实现。
本文设计与实现的可自适应接入机制选择、可动态优化的无线局域网主要围绕IEEE 802.11DCF同构网络展开，可以进一步扩展到IEEE 802.11EDCA网络。
