低压电力线载波集中抄表系统路由算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 低压电力线载波集中抄表系统理论 | 第18-35页 |
| 2.1 低压载波集抄系统结构分析 | 第18-23页 |
| 2.1.1 物理结构分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 网络拓扑结构分析 | 第19-23页 |
| 2.2 低压PLC网络信道特性 | 第23-28页 |
| 2.2.1 阻抗特性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 噪声特性 | 第24-26页 |
| 2.2.3 衰减特性 | 第26-28页 |
| 2.3 集抄系统中继路由技术 | 第28-30页 |
| 2.3.1 集抄系统中继技术 | 第28-29页 |
| 2.3.2 自动路由的必要性 | 第29-30页 |
| 2.4 现有动态路由算法分析 | 第30-34页 |
| 2.4.1 分簇算法 | 第30-33页 |
| 2.4.2 蚁群算法 | 第33-34页 |
| 2.4.3 现有动态路由算法缺陷及改进方向 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 Q学习算法与蚁群系统算法原理 | 第35-48页 |
| 3.1 强化学习基本原理 | 第35-38页 |
| 3.1.1 马尔科夫决策过程 | 第35-36页 |
| 3.1.2 强化学习模型与基本要素 | 第36-38页 |
| 3.2 Q学习算法原理 | 第38-39页 |
| 3.3 蚁群系统算法 | 第39-42页 |
| 3.3.1 蚁群系统算法基本模型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 改进的蚁群系统算法 | 第40-42页 |
| 3.4 Q学习-改进蚁群混合算法设计与可行性分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 Q学习-改进蚁群系统算法设计 | 第42页 |
| 3.4.2 混合路由算法可行性分析 | 第42-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于Q学习-蚁群的低压电力线通信路由算法 | 第48-58页 |
| 4.1 QOS路由概述 | 第48-50页 |
| 4.1.1 QoS路由度量 | 第48-49页 |
| 4.1.2 QoS组播路由 | 第49-50页 |
| 4.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.3 组网过程描述 | 第51-52页 |
| 4.4 混合动态路由算法仿真分析 | 第52-57页 |
| 4.4.1 仿真参数设置 | 第52-53页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
