Collaborative Research: NEDG: Throughput Optimization in Wireless Mesh Networks
合作研究:NEDG:无线网状网络的吞吐量优化
基本信息
- 批准号:0831579
- 负责人:
- 金额:$ 16万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2008
- 资助国家:美国
- 起止时间:2008-09-01 至 2013-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This collaborative project investigates a number of fundamental problems that are very critical to wireless mesh network (WMN) throughput optimization. Wireless mesh networking is believed to be the most effective and efficient technology for the last-mile data connection to the Internet. The proposed research targets to solve the following challenges: 1) Throughput optimization in MR-MC WMNs: the complexity of throughput-optimal scheduling, real-time logical topology characterization and inference, the joint exploitation of both rate diversity and channel diversity, and game theory based throughput optimization. 2) Non information theory based approaches to throughput optimization in multi-hop MIMO-enabled WMNs: stochastically modeling different aspects of the mesh network, constructing Network Utility Maximization formulations, and applying Information Geometric Programming to solve global optimization problems. 3) Biologically-inspired WMN design for throughput optimizatio n. 4) A testbed to accomplish experimental tasks to validate the effectiveness of the design. This project is in nature multidisciplinary. It requires the joint effort from computer science, electrical engineering, mathematics, statistics, and biology, and therefore has the potential to inspire revolutionary methodologies that could be applied to many domains. In addition, the novelty of the proposed research has strong impact on wireless research. Furthermore, the success of this project is able to enhance the four universities? ability to educate, through the multi-disciplinary research effort, future scientists and engineers.
该协作项目研究了许多基本问题,这些问题对于无线网络网络(WMN)吞吐量优化非常重要。无线网络网络被认为是与Internet的最后一英里数据连接的最有效的技术。提出的研究目标是解决以下挑战:1)MR-MC WMN中的吞吐量优化:吞吐量 - 最佳计划的复杂性,实时逻辑拓扑表征和推理,对速率多样性和渠道多样性的共同利用,以及游戏的共同利用基于理论的吞吐量优化。 2)基于非信息理论的多跳MIMO启用WMN中吞吐量优化的方法:随机对网格网络的不同方面进行建模,构建网络实用性最大化公式,并应用信息几何编程来解决全局优化问题。 3)吞吐量优化的生物学启发的WMN设计。 4)一个测试台以完成实验任务以验证设计的有效性。这个项目本质上是多学科的。它需要计算机科学,电气工程,数学,统计和生物学的共同努力,因此有可能激发可以应用于许多领域的革命性方法。此外,拟议的研究的新颖性对无线研究产生了强烈的影响。此外,该项目的成功能够增强四所大学?通过多学科研究工作,未来的科学家和工程师教育的能力。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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