卫星网络的数学模型和路由算法研究

对卫星网络路由算法研究中存在的问题进行了分析.建立了卫星网络的多约束数学模型,该模型表示了多约束条件下的最小代价问题.在数学模型研究的基础上,对多约束路由算法进行研究,得到一种多约束切换最优路由算法.该算法能够有效地降低路径的切换概率,能够提高计算效率,通过分析表明该算法具有较好的性能.     

LEO/MEO卫星通信系统ISL网络路由及切换性能研究

为了研究高度不同的卫星通信网络的路由和切换性能,采用Walkerdelta型星座构成两种非静止轨道卫星通信系统,分析和比较了LEO和MEO卫星通信网络构成特点和星间链路的俯仰角、方位角和星间链路长度变化。采用不同的路由策略以满足不同服务质量的要求,分析该策略下的卫星网络性能。设计了一种混合路由策略,综合考虑时延、时延抖动、切换和通信中断4项指标,进而比较不同高度的两种卫星网络应用不同路由策略时的性能。结果表明,混合路由策略上述服务质量的综合指标最优,该策略能够为各种用户提供不同的服务质量,提高卫星通信系统有效性和可靠性。     

基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法

针对由卫星光网络拓扑动态变化、业务多样化和负载不均引起的路由收敛慢和波长利用率低的问题, 提出了一种基于深度强化学习的卫星光网络波长路由分配方法。基于软件定义中轨/低轨(medium earth orbit/low earth orbit, MEO/LEO)双层卫星网络架构, 利用深度强化学习算法动态感知网络当前的业务负载和链路状况, 构造基于时延、波长利用率和丢包率的奖励函数进行选路决策。为了解决单跳链路对整个光路的影响, 引入链路瓶颈因子, 搜索符合服务质量(quality of service, QoS)约束的最优路径。研究结果表明, 与传统卫星网络分布式路由(satellite network distributed routing algorithm, SDRA)算法和Q-routing算法相比, 所提算法降低了网络的时延、丢包率, 提高了波长利用率, 同时也降低了高优先级业务的阻塞率。     

星间链路及区域不均匀对路由性能的影响

研究了星间链路(ISL)约束及区域不均匀性对LEO移动通信星座的路由时延和呼叫阻塞概率(CBP)的影响。构建了完整而精确的LEO移动通信星座模型。考虑星间链路约束,完成了星间可视计算,得到了星间链路表和链路时延;从覆盖区域和覆盖时间两方面考虑区域不均匀性,完成了星座覆盖计算,并提出了一种根据星座覆盖估算链路呼叫阻塞的方法;利用改进的遗传算法(GA)完成了路由时延和呼叫阻塞的同时优化,得到了最佳路由。仿真结果表明:星间链路约束及区域不均匀性影响到路由的有效性和安全性,二者在路由优化中的应用可以大大改善路由的性能。     

基于改进蚁群算法的QoS单播路由优化

对现代通信网中具有时延和带宽约束的QoS单播路由问题提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化.该算法结合蚁群系统的特点对基本蚁群算法进行了三方面的改进:在信息素初始化中考虑食物源(目的节点)向周围散发气味的过程;将时廷和带宽信息加入启发式函数;引入"弱淘汰"法则全局更新信息素.仿真实验表明该算法可以更快地找到满足时延和带宽请求的最小费用路由.     

一个时延约束的动态组播路由算法

分析了时延约束的动态最小代价组播路由问题，然后基于贪婪思想设计了一个动态组播树生成算法DCDG（Delay—Constrained Dynamic Greedy Algorithm），用于在动态环境下构造时延约束的低代价组播树。该算法通过节点动态贪婪地选择满足时延约束的最短路径加入组播树来降低代价；若时延不满足要求，则通过合并DDSP（Destination-Driven Shortest Path Algorithm）最小时延路径来产生一个满足时延约束的低代价组播树。仿真实验表明：DCDG算法动态生成的组播树代价较低、性能稳定，而计算复杂度仅为O（n）；在严格的时延约束下会话成功率高。     

基于SDN的卫星网络多QoS目标优化路由算法

针对传统卫星网络中业务类型多样化导致的网络配置复杂和业务服务质量(quality of service, QoS)无法得到有效保障的问题,研究了基于软件定义网络(software-defined networking, SDN)的卫星网络架构,提出了一种能够满足多种QoS需求的自适应路由算法。首先,建立了软件定义卫星网络多约束条件路由选择优化模型;然后,使用拉格朗日松弛法对模型进行松弛处理;最后,使用梯度法进行迭代求解,搜索出满足带宽、时延、丢包率等多种QoS的最优路径。研究结果表明,该优化算法在QoS满意度方面相比近地轨道卫星路由算法提高了64%,在时延满意度和丢包率满意度方面相比软件定义路由算法提高了28%。     

基于不确定链路参数的卫星网络路由算法

对于卫星链路参数在复杂空间环境中存在不确定性的问题,研究了一种基于不确定链路参数的卫星网络路由算法。首先,采用三角模糊数描述链路参数的不确定性;在此基础上,建立卫星网络多约束路由模型;然后,设计保证路径有效性的遗传操作,通过遗传算法对路由模型进行求解;最后,通过仿真分析表明,该算法可以在复杂环境中实现高效路由,在平均时延、时延抖动和丢包率等方面有较好的效果。     

Multi-power multi-radio传感网中联合调度、信道和功率分配的最优路由策略

研究了multi-power multi-radio无线传感器网络中联合调度、信道和功率分配的最优路由问题,并利用线性规划方程设计了该问题的最优路由方案,同时联合解决了链路调度、信道和功率分配问题.然后针对最优路由问题的NP复杂性,设计了有效的多项式时间解决方案.实验结果表明,提出的联合优化的路由方案能有效地减小端到端的传输时延和能量消耗.     

基于位置感知的大规模LEO星座分布式路由算法

针对传统星座路由算法应用在大规模低地球轨道(low earth orbit, LEO)星座中, 存在鲁棒性差、资源开销大、路由效率低等缺点。根据卫星运行时的位置可预测特性, 提出了基于位置感知的分布式路由算法。考虑卫星资源受限, 大规模LEO星座具有卫星节点多、动态性大等特点, 基于位置感知提出一种路径预选机制, 初步确定数据包的传输路径。在此基础上, 考虑业务服务质量(quality of service, QoS)需求, 基于状态和传播矢量函数提出一种路径收敛机制, 无重合确定数据包传输主路径和备用路径。理论和仿真结果证明, 相比于传统路由算法, 所提算法降低了路由存储和开销, 随着中断概率的增大, 提高了星座的吞吐量, 降低了端到端时延。     

Optimizing on multiple constrained QoS multicast routing algorithms based on GA

With the rapid development of Internet, mobile networks and high-performance networking technology,multiple constrained QoS multicast routing optimization in networks with uncertain parameters has become a very important research issue in the areas of networks and distributed systems. It is also a challenging and hard problem to the next generation Internet and high-performance networks, and has attracted the interests of many people. This paper discusses the multiple constrained QoS multicast routing problem, which may deal with the delay, delay jitter,bandwidth and packet loss metrics, and describes a network model for researching the routing problem. The paper mainly presents multiple constrained QoS multicast routing algorithm (MCQMRA), a QoS multicast routing policy for Internet,mobile network or other high-performance networks, which is based on the genetic algorithm (GA) and can provide QoS-sensitive paths in a scalable and flexible wayin the network environment with uncertain parameters. The MCQMRA can also optimize the network resources such as bandwidth, delay, packet loss metrics and can converge to the optimal or near-optimal solution within few iterations, even for the network environment with uncertain parameters. Simulation results show that MCQMRA is an available approach to QoS multicast routing decision.     

QoS multicast routing algorithm based on GA

1 .INTRODUCTIONTheprovisionofquality of service (QoS) guaranteesisofutmostimportanceforthedevelopmentofthemulticastservices .Multicastroutinghascontinuedtobeaveryimportantresearchissueintheareasofnet worksanddistributedsystems.Ithasattractedtheinterestsof…     

基于局部弹性路由层的关键航路段改航规划

空中交通流量管理中,改航规划是一项重要工作,可为失效的航班提供新的飞行路径,减小延误损失,提高空域利用率。目前的改航策略往往只考虑静态网络中的最短路问题,忽略了流量负载均衡,不利于解决多航段故障问题。本文提出了一种基于局部弹性路由层(local resilient routing layer, LRRL)的改航规划策略:利用连边删除评估法识别航路网络中的关键航路段集合,对其建立LRRL,通过二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法进行优化,形成最优改航规划预案。仿真结果显示,该方法在多机场多航段故障时可提供兼顾流量负载均衡、重要航路保护度及其改航成本的改航预案,辅助管制指挥人员决策。     

Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.     

无线传感器网络移动Agent路由算法的研究与仿真

提出一种新的基于虚拟连通拓扑子图的优化模型用于无线传感器网络移动Agent路由．建立包含有效节点的虚扭连通拓扑子图，将Agent访问路径分解为采集子路径和返回子路径，提出一种基于GA与离散PSO的混合算法GAPSO用于求解该问题。该算法可大大降低解空间复杂度，提高搜索效率。仿真结果表明随着网络规模增大，该优化模型优势明显，GAPSO表现出比GA更好的性能。     

Shortest Path Routing Algorithm Based on Chaotic Neural Network

A shortest path routing algorithm based on transient chaotic neural network is proposed in this paper. Gam-pared with previous models adopting Hopfield neural network, this algorithm has a higher ability to overcome the local minimum, and achieves a better performance. By introducing a special post-processing technique for the output matrixes, our algorithm can obtain an optimal solution with a high probability even for the paths that need more hops in large-size networks.     

相异路径选线问题的模型与算法

相异路径选线问题考虑的是,给定一运输网络,找出某对源宿节点之间的空间上有差异的路径。多个相异路径对于军事后勤供应、有害物品运输等在异常情况(如原来的最佳路线因气候等原因不可用)下的决策,具有重要意义。本文着重对已有的4种生成空间相异路径的算法进行了分析和评价,在此基础上构建了一个复合模型。