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无线传感网与移动通信网融合下的流量模型与队列调度算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
无线传感网（WirelessSensorNetwork，WSN）和移动通信网（MobileCommunicationNetwork，MCN）是当今发展最迅猛、应用最广泛的两种无线通信网络，在工业控制、智能交通、环境监测等领域均有广泛应用。随着信息化的推进和物联网的兴起，WSN和MCN的应用场景也日益复杂和多样化，将两者进行融合，打造具有智能感知、分布式协同、高效可靠的无线感知与通信系统，成为了当前研究的热点之一。
在WSN与MCN的融合过程中，流量模型和队列调度算法是构建高效、高速、稳定网络的关键技术。流量模型可以对网络中传输数据的流量进行分析和预测，进而对网络进行调整和优化；而队列调度算法是协调不同流量之间的优先级关系，保证网络中各种数据包的传输顺序，确保网络传输的公平性和效率。
因此，本研究旨在深入探究WSN与MCN融合下的流量模型和队列调度算法原理及其应用，为建立高效、可靠的无线感知与通信系统提供一定理论和技术支撑。
二、研究内容
1.WSN与MCN融合下的流量模型
（1）基于网络拓扑结构和协议特点，分析WSN与MCN融合下的数据源、数据传输方式、流量特征等，构建综合性的流量模型。
（2）采用统计分析的方法，对流量模型进行验证和试验，提取有用的数据特征，分析流量数据的分布规律和变化趋势。
（3）利用流量模型对WSN与MCN的网络性能进行预测和评估，为网络调整和优化提供依据。
2.WSN与MCN融合下的队列调度算法
（1）分析WSN与MCN的流量管理问题，研究多队列调度算法的应用场景和相关原理。
（2）针对WSN与MCN融合下的实际情况，设计多队列调度算法，并通过仿真实验和实际测试进行优化和验证。
（3）运用多队列调度算法解决WSN与MCN的传输延时问题和网络拥堵问题，提高网络的传输效率和稳定性。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法
本研究采用反复实验、仿真验证和实际测试相结合的方法，既注重理论分析，又强调实践应用，做到理论创新与实际问题相结合，开展深入的研究。
2.技术路线
（1）收集WSN和MCN的相关文献和实验数据，对网络拓扑结构进行建模和分析。
（2）设计和实现基于融合网络特点的流量模型，并通过实验进行验证和评估。
（3）研究多队列调度算法的原理和应用场景，设计针对WSN与MCN融合的多队列调度算法，并通过仿真实验和实际测试进行优化和验证。
（4）运用多队列调度算法解决WSN与MCN的实际数据传输问题，包括传输延时问题、数据随机丢失问题和网络堵塞问题等。
四、研究目标和成果
1.研究目标
（1）深入探究WSN和MCN融合下的流量模型和队列调度算法，构建适用于融合网络的数据分析模型和优化算法。
（2）针对WSN和MCN的通信特点和实际需求，设计和实现高效、稳定、可靠的无线感知与通信系统。
2.研究成果
（1）发表相关学术论文或专利，提高相关领域的科学研究水平。
（2）为无线感知与通信系统的设计和优化提供理论和技术支持，为工业控制、环境监测等领域的应用提供解决方案。
（3）实现WSN与MCN的融合，构建高效可靠的无线感知与通信系统原型，以实现相关应用。
五、时间安排和研究计划
1.时间安排
2022年2月至2023年8月（共计19个月）
2.研究计划
（1）前期调研与文献综述（1-2个月），明确研究方向和目标，查阅相关文献和资料
（2）数据分析与流量模型构建（3-5个月），分析WSN与MCN的数据源、传输方式、特征等，构建综合性的流量模型，进行实验验证和评估。
（3）队列调度算法设计与优化（6-10个月），研究多队列调度算法的应用场景和原理，设计针对WSN与MCN融合的多队列调度算法，通过仿真实验和实际测试进行优化和验证。
（4）系统实现与优化（11-17个月），实现WSN与MCN的融合，构建高效可靠的无线感知与通信系统原型，进行系统优化和测试。
（5）论文撰写及论文答辩（18-19个月），根据实验数据和研究成果撰写论文并进行答辩。
六、研究人员分工
1.指导教师：负责整个研究过程的指导和管理，制定研究方案和进度计划，参与重要问题的讨论和解决。
2.研究人员：
（1）主要负责WSN与MCN的流量模型构建、队列调度算法设计和实验验证等研究工作。
（2）协助指导教师开展研究工作，参与相关论文和专利的撰写和提交。
（3）按照指导教师的具体安排完成各阶段研究任务。
具体分工如下：
（1）A：主要负责WSN与MCN的流量模型构建和实验验证；
（2）B：主要负责WSN与MCN的队列调度算法设计和实验验证；
（3）C：协助指导教师进行相关文献调研和实验数据分析，参与论文撰写和提交。
七、研究经费及保障
本课题需购买一些实验设备和软件，研究期间所