WiFi系统CSMA/CA协议研究与碰撞避免技术改进开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着无线网络技术的快速发展，wifi网络作为一种便捷高效的无线接入技术，已广泛应用于家庭、企业、公共场所等各种场景。

然而，由于wifi网络采用共享信道传输数据，当多个用户同时竞争信道资源时，不可避免地会引发数据碰撞，导致网络性能下降，影响用户体验。

为了提高wifi网络的性能和效率，必须深入研究其核心机制——载波监听多路访问/冲突避免（carriersensemultipleaccesswithcollisionavoidance，csma/ca）协议，并针对现有协议在高密度用户环境下存在的不足，提出改进的碰撞避免技术。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，针对wifi网络碰撞问题的研究一直是学术界和工业界的热点，国内外学者在csma/ca协议改进、碰撞避免技术等方面进行了大量的研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在wifi碰撞避免技术方面开展了多方面的研究，例如清华大学、北京邮电大学、电子科技大学等高校均在该领域取得了显著成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容如下:

1. 主要内容

1.深入研究wifi系统csma/ca协议的工作原理和关键机制，分析其在高密度用户环境下存在的不足，以及导致数据碰撞的主要原因。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真实验和性能评估相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解wifi网络csma/ca协议的工作原理、碰撞问题的研究现状以及现有碰撞避免技术的优缺点，为研究方案的设计提供理论基础。

2.理论分析阶段：深入分析wifi系统csma/ca协议的工作流程和关键机制，研究不同网络参数对碰撞概率的影响，建立数学模型描述碰撞过程，为改进方案的设计提供理论依据。

3.方案设计阶段：针对现有csma/ca协议的不足，设计改进的碰撞避免技术，例如动态竞争窗口调整算法、基于机器学习的退避算法、碰撞预测机制等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出基于机器学习的wifi碰撞避免技术：利用机器学习算法分析网络状态，预测碰撞概率，并根据预测结果动态调整竞争窗口大小或退避时间，实现更智能、更精准的碰撞避免。

2.设计自适应的竞争窗口调整算法：根据网络负载、用户数量、数据流量等因素，动态调整竞争窗口大小，提高信道利用率，降低碰撞概率。

3.提出基于碰撞预测的资源分配机制：利用机器学习算法预测网络碰撞风险，并根据预测结果对用户进行资源分配，避免高风险用户之间的碰撞，提高网络整体性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李静, 周世俊. 无线局域网中一种改进的csma/ca协议[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 93-99.

2. 王勇, 董恩清, 何佩琨. 面向车联网的改进型csma/ca机制[j]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(06): 1763-1770.

3. 张晓宇, 刘锋, 王刚. 基于预测机制的csma/ca协议改进算法[j]. 通信学报, 2020, 41(02): 123-132.