現在無線網路最安全的加密演算法是WPA2-AES企業級。
無線網路（wireless network）是採用無線通信技術實現的網路。無線網路既包括允許用戶建立遠距離無線連接的全球語音和數據網路，也包括為近距離無線連接進行優化的紅外線技術及射頻技術，與有線網路的用途十分類似，最大的不同在於傳輸媒介的不同，利用無線電技術取代網線，可以和有線網路互為備份。
❷ 地圖著色演算法，該演算法中，要能證明四色定理，而不是運用
起碼需要10種顏色。
❸ 什麼是網路數據採集、數據分析、數據挖掘,機器學習、深度學習它們有何不同
他們都屬於數據分析領域。
網路數據採集：專門採集網路的數據，比如爬蟲。
數據分析：通過已有的數據進行分析，挖掘數據的價值。
數據挖掘：指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。
機器學習：通過批量數據進行演算法訓練，達到智能的功能。
深度學習：主要應用於人臉識別，指紋等等領域。
❹ 基於模型的認知無線電網路頻譜分配演算法模擬與實現 的畢業論文
【摘要】 本研究課題受到了國家自然科學基金《基於時域頻譜利用概率分布曲線擬合的頻譜檢測研究》(編號:60772110),華為科技基金《基於授權用戶頻譜利用統計規律的認知MAC機制與演算法研究》和北京郵電大學校級基金《認知無線電系統頻譜檢測與機會接入研究》的資助。隨著飛速演進的無線通信不斷朝著寬頻化、無縫化、智能化的方向發展,我們不得不面對的瓶頸之一就是頻譜資源的不足。目前特定通信業務固定分配專用頻譜的方式,常常會出現頻譜資源分配不均,甚至浪費的情形,這與當前廣泛關注的頻譜資源短缺問題相互矛盾。認知無線電(CR,Cognitive Radio)技術作為一種智能頻譜共享技術可有效地緩解上述矛盾,它通過感知頻域、時域和空域等頻譜環境,自動搜尋並利用已授權頻段的空閑頻譜,實現不可再生頻譜資源的再利用,為解決如何在有限頻譜資源條件下提高頻譜利用率這一無線通信難題開辟了一條新的途徑。本文首先分析了課題的研究背景,簡單說明了認知無線電的定義和功能,較細致地闡述了認知無線電的關鍵技術和典型應用;在接下來的第三、第四和第五章節中詳細論述了本文完成的主要工作:本文主要就認知無線電頻譜分配領域中所存在的問題做了較深入地研究,一是基於著色理論的頻譜分配演算法的研究,二是基於速率要求的頻譜分配演算法的研究,三是基於授權鏈路保護的頻譜分配模型和演算法的研究。在第三章中針對信道權值歸一化問題研究了適用於實際網路的頻譜分配演算法。基於圖著色原理給出了一種認知無線電的頻譜分配模型,針對實際網路中信道存在吞吐量權值的情況,提出了加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法、加權分布式隨機演算法。經模擬驗證,加權分布式貪婪演算法、加權分布式公平演算法和加權分布式隨機演算法分別獲得了較高的吞吐量、公平性和復雜度性能。在第四章中研究了根據CR用戶速率需求來進行頻譜分配的優化演算法。基於擁塞博弈給出了一種頻譜分配模型,提出了一種基於傳輸速率要求的快速收斂的頻譜分配演算法。模擬分析證明,該演算法能根據CR用戶的傳輸速率要求最優化頻譜分配,有較快的收斂速度。在第五章中研究了能夠保護授權用戶的頻譜優化分配演算法。基於博弈論提出了一種新型的頻譜分配模型。模擬分析證明,基於該模型的迭代演算法能在保護授權鏈路的前提下對CR鏈路進行最優化頻譜分配;同時模擬給出了授權鏈路承受干擾和CR鏈路的信干噪比(SINR,Signal to Interference plus Noise Ratio)與比例因子的關系,為該模型應用於不同性能要求的認知無線電網路(CRN,Cognitive Radio Network)提供了參數。
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世界上沒有任何東西是完美的，文章也是一樣，我不敢保證我們團寫出來的文章一定會讓你捧上獎杯，獲得名次。但這裡面承載的心血和汗水不比任何寫作團來的少，因為責任就是肩膀上的大山。不是我們寫不出華麗清晰的文章，而是不可預定的因素太多，輕易地給您承諾說我是最好的恰恰說明了我的不成熟和輕浮。我想我簡單的介紹並不能讓你感覺眼前一亮，但你細細的品讀定會感覺我們團靠譜務實的作風。