CN111988796B - 基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***及方法,该***包括:配置双模模块的智能电表及其第一通信节点、配置双模模块的集中器及其第二通信节点、主站***,所述第一通信节点包括中继电表通信节点、末端电表通信节点,所述第二通信节点包括集中器通信节点;所述末端电表通信节点将数据上传至所述中继电表通信节点,所述中继电表通信节点转发数据至所述集中器通信节点,所述集中器通信节点缓存数据,并定时上送至主站***支撑海量用电数据的分析和应用。本发明还提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,考虑时延和丢包率Qos指标构造代价函数,以综合代价最小化为目标,优化台区通信链路质量,实现台区业务带宽的优化。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***及方法,属于配电网通信与智能电网技术领域。
背景技术
智能电网是未来电网的发展方向,以先进的传感技术、双向通信技术、控制技术、数据挖掘技术、智能决策技术为基础,实现电网的可靠、安全、经济、高效和环境友好运行。顺应智能电网与物联网技术的发展,国网公司于2019年提出了泛在电力物联网的概念,旨在结合感知终端、通信技术、智能算法等为用户提供更好的用电管理和服务,这对低压台区的通信能力提出了更高的要求。
台区现有通信基础特别是本地通信在支撑台区业务应用方面存在很大局限性,通信带宽、速率、时延、可靠性均难以满足配电台区海量数据实时传输与交互的要求。双模技术在保证通信覆盖范围的同时,最大限度的保证了通信效率和通信可靠性,能够实现泛在电力物联网物的接入功能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷,优化现有台区信息采集网络业务分配问题,高的缺陷,提供一种基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***及方法。
为解决上述技术问题,本发明提供基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***,其特征在于,包括:配置双模模块的智能电表及其第一通信节点、配置双模模块的集中器及其第二通信节点、主站***,所述第一通信节点包括中继电表通信节点、末端电表通信节点,所述第二通信节点包括集中器通信节点;所述末端电表通信节点将数据上传至所述中继电表通信节点,所述中继电表通信节点转发数据至所述集中器通信节点,所述集中器通信节点缓存数据,并定时上送至主站***支撑海量用电数据的分析和应用。
本发明还提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤SS1:选取末端电表通信节点m、中继电表通信节点h、集中器通信节点n;
步骤SS2:基于步骤SS1获得的末端电表通信节点m、中继电表通信节点h和集中器通信节点n构建三种双模树状网络;
步骤SS3:综合三种双模树状网络的网络信号传输路径过程的时延和丢包率Qos指标,对数据传输质量进行算法优化;
步骤SS4:以Qos时延指标作为评价目标,采用负荷均衡的方法对业务带宽优化策略进行验证评估算法性能。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS1具体包括:台区整体双模通信网络采用双模树状网络拓扑模式,通过双模树状网络确定末端电表通信节点m和集中器通信节点n;采用自适应智能中继方案选择中继电表通信节点h。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS2中的双模树状网络采用电力线载波和微功率无线相融合,具体包括上下两层网络,下层网络为:末端电表通信节点和中继电表通信节点间构建的网络;上层网络为:集中器通信节点与中继电表通信节点间构建的网络、中继电表通信节点与中继电表通信节点之间构建的网络。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS3具体包括:
步骤SS31:计算步骤SS1中的三类节点数量Z以及节点经过链路总数量NS;
步骤SS32:计算包含三类链路的整体网络延时Ts及包含三类链路的整体网络丢包率Ps;
步骤SS33:计算总体链路S的信息传输代价ωs;
步骤SS34:以代价函数综合代价最小为目标,计算考虑链路的网络延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数f(T,P),实现台区业务带宽优化。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS31具体包括:
末端电表通信节点m和中继电表通信节点h经过链路s1,中继电表通信节点h和集中器通信节点n经过链路s2,中继电表通信节点h和中继电表通信节点h经过链路s3,三类路径经过链路S表示为:
NS=Ns1+Ns2+Ns3 (2)
上式中,i为链路种类,i=1,2,3;NS为台区整体网络链路总数,它等于Ns1、Ns2、Ns3这三类链路的数量之和;S表示为整体网络的链路集合。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS32具体包括:
包含三类链路的整体网络延时为Ts,需要考虑不同链路对于整体网络的影响程度,不能简单的将所有链路的延时相加,考虑将平均流量作为权重得到所有链路延时的加权和,作为整个网络的延时,计算公式表示为:
式中,j为某一链路,j=1,2,...,NS;Cj为该链路的容量,满足∑Cj=C的约束,C为台区信息采集类业务总容量;λj为台区信息采集类业务平均到达速率,即业务流量;1/μ为报文分组平均长度;μ是已知常数,λj由台区信息采集类业务的信息量及路由矩阵计算得到,因而链路容量Cj是影响一条链路延时的唯一因素,通常集合拉格朗日函数和二分法计算得到,进一步得到每条链路的延时;s表示为链路s1、链路s2或链路s3;
包含三类链路的整体网络丢包率Ps主要考虑到中继节点转发丢包情况,用PS表示网络整体丢包率,计算公式为:
式中,Ps为每类链路的整体网络丢包率,它根据台区信息采集类业务排队论模型的边缘物联网关最大缓存数据包数量、边缘物联网关服务效率参数计算得到;∏(1-Ps)中各项为不同丢包率的条件概率,随Ps取值变化而变化。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS33具体包括:
台区信息采集业务综合传输代价同时考虑延迟Ts和丢包率Ps,即链路径s的代价由Ts和Ps共同决定,总体链路S的信息传输代价ωs可表示为:
ωs=f(Ts,Ps) (5)
式中,ωs为整体链路代价,ωj为第j条链路的信息传输代价,即链路代价为链路中每条链路代价之和;f(Ts,Ps)为代价函数,整体链路代价ωs由链路延迟和丢包率共同决定。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS34具体包括:
考虑链路延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数表示为:
f(T,P)=T-kIn(1-P) (7)
式中,T为延迟参数;k表示丢包率在综合代价中所占比重,称之为丢包率影响因子;P为丢包率参数,代价函数同时包含了延迟参数和丢包率参数,且函数中含有对数形式,因此综合代价及其函数的量纲为1;以台区信息通信类业务丢包率和延时综合代价最小为目标,优化台区链路通信质量,从而使台区业务带宽实现优化。
作为一种较佳的实施例,所述步骤SS4具体包括:
为评估优化算法的性能,以Qos时延指标作为评价目标,采用负载均衡的思想对业务带宽优化策略进行验证,负载均衡是指利用各个网络的可用资源进行业务分配,某一通信节点的MAC层接口队列能容纳的分组数量表示为:
Oz=qz/Omax (8)
式中,z为台区某一通信节点,Z为台区通信节点总数,其为末端电表通信节点m、集中器通信节点n、中继电表通信节点h三种节点数量之和;qz为通信节点z的MAC层接口队列缓存的分组数量;Omax为节点z的MAC层接口队列能容纳的最大分组数量,Oz的数值越大,表明节点当前的负载越大,节点发生拥塞的概率越大。
本发明所达到的有益效果:第一,本发明提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***,包含配置双模模块的智能电表及其通信节点、配置双模模块的集中器及其通信节点、主站,所述通信节点共计三类,分别为集中器节点、中继节点、末端节点,其中,配置双模模块的智能电表其可作为末端节点,也可作为中继节点,末端节点数据上传至中继节点,中继节点转发数据至集中器节点,集中器节点缓存数据,并定时上送至主站***支撑海量用电数据的分析和应用,提升整个台区业务;第二,本发明提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,考虑时延和丢包率Qos指标构造代价函数,以综合代价最小化为目标,优化台区通信链路质量,实现台区业务带宽的优化;第三,本发明的优化算法能够提高台区信息采集业务传输质量,从而使台区业务带宽实现优化和有效调控优化算法及其评估方案实现了大数据通信环境下通信信道中带宽数据传输的有效调控,满足对于海量数据通信的带宽优化。
附图说明
图1是本发明的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***的拓扑连接图。
图2是本发明的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1:如图1所示,本发明提供基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化***,其特征在于,包括:配置双模模块的智能电表及其第一通信节点、配置双模模块的集中器及其第二通信节点、主站***,所述第一通信节点包括中继电表通信节点、末端电表通信节点,所述第二通信节点包括集中器通信节点;所述末端电表通信节点将数据上传至所述中继电表通信节点,所述中继电表通信节点转发数据至所述集中器通信节点,所述集中器通信节点缓存数据,并定时上送至主站***支撑海量用电数据的分析和应用,提升整个台区业务。
末端电表通信节点数据通过综合考虑信道质量、节点之间的距离等信号数据质量优化机制将数据传输至中继电表通信节点。
实施例2:本发明还提出基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤SS1:选取末端电表通信节点m、中继电表通信节点h、集中器通信节点n;
步骤SS2:基于步骤SS1获得的末端电表通信节点m、中继电表通信节点h和集中器通信节点n构建三种双模树状网络;
步骤SS3:综合三种双模树状网络的网络信号传输路径过程的时延和丢包率Qos指标,对数据传输质量进行算法优化;
步骤SS4:以Qos时延指标作为评价目标,采用负荷均衡的方法对业务带宽优化策略进行验证评估算法性能。
可选的,所述步骤SS1具体包括:台区整体双模通信网络采用双模树状网络拓扑模式,通过双模树状网络确定末端电表通信节点m和集中器通信节点n;采用自适应智能中继方案选择中继电表通信节点h,每个电表都具备中继功能,每个电表都存储了能与中继功能直接通信的节点号,即路由信息表。在信号传递过程中,电表根据路由信息表、接力地址,以及距离和信号质量选择原则,动态的选择中继节点,及信号的接力节点,进行信号的接力传递。
可选的,所述步骤SS2中的双模树状网络采用电力线载波和微功率无线相融合,具体包括上下两层网络,下层网络为:末端电表通信节点和中继电表通信节点间构建的网络;上层网络为:集中器通信节点与中继电表通信节点间构建的网络、中继电表通信节点与中继电表通信节点之间构建的网络。
可选的,所述步骤SS3具体包括:
步骤SS31:计算步骤SS1中的三类节点数量Z以及节点经过链路总数量NS;
步骤SS32:计算包含三类链路的整体网络延时Ts及包含三类链路的整体网络丢包率Ps;
步骤SS33:计算总体链路S的信息传输代价ωs;
步骤SS34:以代价函数综合代价最小为目标,计算考虑链路的网络延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数f(T,P),实现台区业务带宽优化。
可选的,所述步骤SS31具体包括:
末端电表通信节点m和中继电表通信节点h经过链路s1,中继电表通信节点h和集中器通信节点n经过链路s2,中继电表通信节点h和中继电表通信节点h经过链路s3,三类路径经过链路S表示为:
上式中,i为链路种类,i=1,2,3;NS为台区整体网络链路总数,它等于Ns1、Ns2、Ns3这三类链路的数量之和;S表示为整体网络的链路集合。
可选的,所述步骤SS32具体包括:
包含三类链路的整体网络延时为Ts,需要考虑不同链路对于整体网络的影响程度,不能简单的将所有链路的延时相加,考虑将平均流量作为权重得到所有链路延时的加权和,作为整个网络的延时,计算公式表示为:
式中,j为某一链路,j=1,2,...,NS;Cj为该链路的容量,满足∑Cj=C的约束,C为台区信息采集类业务总容量;λj为台区信息采集类业务平均到达速率,即业务流量;1/μ为报文分组平均长度;μ是已知常数,λj由台区信息采集类业务的信息量及路由矩阵计算得到,因而链路容量Cj是影响一条链路延时的唯一因素,通常集合拉格朗日函数和二分法计算得到,进一步得到每条链路的延时;s表示为链路s1、链路s2或链路s3;
包含三类链路的整体网络丢包率Ps主要考虑到中继节点转发丢包情况,用PS表示网络整体丢包率,计算公式为:
式中,Ps为每类链路的整体网络丢包率,它根据台区信息采集类业务排队论模型的边缘物联网关最大缓存数据包数量、边缘物联网关服务效率参数计算得到;∏(1-Ps)中各项为不同丢包率的条件概率,随Ps取值变化而变化。
可选的,所述步骤SS33具体包括:
台区信息采集业务综合传输代价同时考虑延迟Ts和丢包率Ps,即链路径s的代价由Ts和Ps共同决定,总体链路S的信息传输代价ωs可表示为:
ωs=f(Ts,Ps) (5)
式中,ωs为整体链路代价,ωj为第j条链路的信息传输代价,即链路代价为链路中每条链路代价之和;f(Ts,Ps)为代价函数,整体链路代价ωs由链路延迟和丢包率共同决定。
可选的,所述步骤SS34具体包括:
考虑链路延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数表示为:
f(T,P)=T-kIn(1-P) (7)
式中,T为延迟参数;k表示丢包率在综合代价中所占比重,称之为丢包率影响因子;P为丢包率参数,代价函数同时包含了延迟参数和丢包率参数,且函数中含有对数形式,因此综合代价及其函数的量纲为1;以台区信息通信类业务丢包率和延时综合代价最小为目标,优化台区链路通信质量,从而使台区业务带宽实现优化。
可选的,所述步骤SS4具体包括:
为评估优化算法的性能,以Qos时延指标作为评价目标,采用负载均衡的思想对业务带宽优化策略进行验证,负载均衡是指利用各个网络的可用资源进行业务分配,某一通信节点的MAC层接口队列能容纳的分组数量表示为:
Oz=qz/Omax (8)
式中,z为台区某一通信节点,Z为台区通信节点总数,其为末端电表通信节点m、集中器通信节点n、中继电表通信节点h三种节点数量之和;qz为通信节点z的MAC层接口队列缓存的分组数量;Omax为节点z的MAC层接口队列能容纳的最大分组数量,Oz的数值越大,表明节点当前的负载越大,节点发生拥塞的概率越大。
优化算法及其评估方案实现了大数据通信环境下通信信道中带宽数据传输的有效调控,满足对于海量数据通信的带宽优化。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤SS1:选取末端电表通信节点m、中继电表通信节点h、集中器通信节点n;
步骤SS2:基于步骤SS1获得的末端电表通信节点m、中继电表通信节点h和集中器通信节点n构建三种双模树状网络;
步骤SS3:综合三种双模树状网络的网络信号传输路径过程的时延和丢包率Qos指标,对数据传输质量进行算法优化;具体包括:
步骤SS31:计算步骤SS1中的三类节点数量Z以及节点经过链路总数量NS;
步骤SS32:计算包含三类链路的整体网络延时Ts及包含三类链路的整体网络丢包率Ps;具体包括:
包含三类链路的整体网络延时为Ts,需要考虑不同链路对于整体网络的影响程度,不能简单的将所有链路的延时相加,考虑将平均流量作为权重得到所有链路延时的加权和,作为整个网络的延时,计算公式表示为:
式中,j为某一链路,j=1,2,...,NS;Cj为该链路的容量,满足∑Cj=C的约束,C为台区信息采集类业务总容量;λj为台区信息采集类业务平均到达速率,即业务流量;1/μ为报文分组平均长度;μ是已知常数,λj由台区信息采集类业务的信息量及路由矩阵计算得到,因而链路容量Cj是影响一条链路延时的唯一因素,通常集合拉格朗日函数和二分法计算得到,进一步得到每条链路的延时;S表示为整体网络的链路集合,S=(s1,s2,s3);s表示为链路s1、链路s2或链路s3;
包含三类链路的整体网络丢包率Ps主要考虑到中继节点转发丢包情况,用PS表示网络整体丢包率,计算公式为:
式中,Ps为每类链路的整体网络丢包率,它根据台区信息采集类业务排队论模型的边缘物联网关最大缓存数据包数量、边缘物联网关服务效率参数计算得到;∏(1-Ps)中各项为不同丢包率的条件概率,随Ps取值变化而变化;
步骤SS33:计算总体链路S的信息传输代价ωs;
步骤SS34:以代价函数综合代价最小为目标,计算考虑链路的网络延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数f(T,P),实现台区业务带宽优化;T为延迟参数,P为丢包率参数;
步骤SS4:以Qos时延指标作为评价目标,采用负荷均衡的方法对业务带宽优化策略进行验证评估算法性能。
2.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS1具体包括:台区整体双模通信网络采用双模树状网络拓扑模式,通过双模树状网络确定末端电表通信节点m和集中器通信节点n;采用自适应智能中继方案选择中继电表通信节点h。
3.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS2中的双模树状网络采用电力线载波和微功率无线相融合,具体包括上下两层网络,下层网络为:末端电表通信节点和中继电表通信节点间构建的网络;上层网络为:集中器通信节点与中继电表通信节点间构建的网络、中继电表通信节点与中继电表通信节点之间构建的网络。
4.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS31具体包括:
末端电表通信节点m和中继电表通信节点h经过链路s1,中继电表通信节点h和集中器通信节点n经过链路s2,中继电表通信节点h和中继电表通信节点h经过链路s3,三类路径经过链路S表示为:
NS=Ns1+Ns2+Ns3 (2)
上式中,i为链路种类,i=1,2,3;NS为台区整体网络链路总数,它等于Ns1、Ns2、Ns3这三类链路的数量之和。
5.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS33具体包括:
台区信息采集业务综合传输代价同时考虑延迟Ts和丢包率Ps,即链路径s的代价由Ts和Ps共同决定,总体链路S的信息传输代价ωs可表示为:
ωs=f(Ts,Ps) (5)
式中,ωs为整体链路代价,ωj为第j条链路的信息传输代价,即链路代价为链路中每条链路代价之和;f(Ts,Ps)为代价函数,整体链路代价ωs由链路延迟和丢包率共同决定。
6.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS34具体包括:
考虑链路延迟和丢包率的台区信息采集类业务综合代价函数表示为:
f(T,P)=T-kIn(1-P) (7)
式中,k表示丢包率在综合代价中所占比重,称之为丢包率影响因子台区信息采集类业务综合代价函数同时包含了延迟参数和丢包率参数,且函数中含有对数形式,因此综合代价及其函数的量纲为1;以台区信息通信类业务丢包率和延时综合代价最小为目标,优化台区链路通信质量,从而使台区业务带宽实现优化。
7.根据权利要求1所述的基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法,其特征在于,所述步骤SS4具体包括:
为评估优化算法的性能,以Qos时延指标作为评价目标,采用负载均衡的思想对业务带宽优化策略进行验证,负载均衡是指利用各个网络的可用资源进行业务分配,某一通信节点的MAC层接口队列能容纳的分组数量表示为:
Oz=qz/Omax (8)
式中,z为台区某一通信节点,Z为台区通信节点总数,其为末端电表通信节点m、集中器通信节点n、中继电表通信节点h三种节点数量之和;qz为通信节点z的MAC层接口队列缓存的分组数量;Omax为节点z的MAC层接口队列能容纳的最大分组数量,Oz的数值越大,表明节点当前的负载越大,节点发生拥塞的概率越大。
8.根据权利要求1至7任一项所述基于双模通信的台区信息采集业务带宽优化方法的应用***,其特征在于,包括:配置双模模块的智能电表及其第一通信节点、配置双模模块的集中器及其第二通信节点、主站***,所述第一通信节点包括中继电表通信节点、末端电表通信节点,所述第二通信节点包括集中器通信节点;所述末端电表通信节点将数据上传至所述中继电表通信节点,所述中继电表通信节点转发数据至所述集中器通信节点,所述集中器通信节点缓存数据,并定时上送至主站***支撑海量用电数据的分析和应用。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2016225837A (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | マルチホップ通信システム、通信装置、及び、通信方法 |
CN108521375A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-09-11 | 中国矿业大学 | 一种基于SDN的网络多业务流量QoS的传输及调度方法 |
CN109347521A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-15 | 深圳市国电科技通信有限公司 | 一种基于电力线高速载波与扩频无线通信双模的电表模块设备及其使用方法 |
JP2019122040A (ja) * | 2017-12-27 | 2019-07-22 | 广州大学 | ネットワークソースリユース及びソフトウェアによりマルチソースを定義するルーティングメカニズム |
CN111030731A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-17 | 华南理工大学 | 基于电力线载波通信的软件定义电力物联网架构 |
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---|---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
JP2016225837A (ja) * | 2015-05-29 | 2016-12-28 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | マルチホップ通信システム、通信装置、及び、通信方法 |
JP2019122040A (ja) * | 2017-12-27 | 2019-07-22 | 广州大学 | ネットワークソースリユース及びソフトウェアによりマルチソースを定義するルーティングメカニズム |
CN108521375A (zh) * | 2018-04-17 | 2018-09-11 | 中国矿业大学 | 一种基于SDN的网络多业务流量QoS的传输及调度方法 |
CN109347521A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-15 | 深圳市国电科技通信有限公司 | 一种基于电力线高速载波与扩频无线通信双模的电表模块设备及其使用方法 |
WO2020109867A2 (zh) * | 2018-11-26 | 2020-06-04 | 中兴通讯股份有限公司 | 多模通信装置及其通信方法、多模通信*** |
CN111030731A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-17 | 华南理工大学 | 基于电力线载波通信的软件定义电力物联网架构 |
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Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
"Design of Multi-meter Integration Scheme Based on Electricity Information Acquisition System";Zengkai Ouyang et.al;《2018 5th IEEE International Conference on Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)》;全文 * |
"集中抄表双模通信***的设计";张长江等;《北塔软件》;全文 * |
"面向用电信息采集的双模通信组网与接入技术研究";孙永民;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)》;全文 * |
罗冰妮."基于环境感知的空天网络动态路由技术研究".《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)》.2016,第三章,第四章. * |
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