一种基于社交关系的容迟网络数据传输方法

由于无法维护稳定的端到端路径,现有的数据传输多采用即遇即传的路由算法,普遍存在信息投递率低、网络冗余大、节点易受攻击等问题;同时,延迟容忍网络路由技术越来越多地应用于存在着节点自私性的社会网络中。为了解决以上问题,提出了一种考虑用户社交关系同时提高信息传输效率为目的数据传输方法。主要分3个步骤：初始化,节点根据社会关系权值建立各自的通讯录;路由选择,利用节点的历史投递时延作为其传输成功率的依据,并以此进行高效的路由选择;副本管理和队列调度,采用节点最大副本数来减少信息冗余以及最大化社会关系权值进行队列调度。THE ONE仿真工具的实验结果表明,提出的SRDD算法,与EPIDEMIC和PROPHET算法相比,具有更高的数据传输成功率以及更低的传输时延,同时保证了节点更好的安全性。     

基于链路质量的Ad hoc网络遗传-蚁群路由算法

由于Ad hoc网络结构多变、稳定性低和节点资源受限等问题,传统的路由协议很难适用。将遗传算法和蚁群算法相结合,提出了一种基于链路质量的路由算法。该算法将链路质量作为路由选择的度量,利用遗传算法的快速全局搜索能力获取路径初始分布,并结合改进后的蚁群算法驱使蚂蚁折中选择合理的跳转节点。该算法既考虑了沿途节点的能量和算法的收敛性,同时兼顾了链路的质量,且避免了局部极值出现。仿真结果表明,该算法能够显著地提高分组投递率,降低端到端平均延时,且延长网络的生存时间。     

基于ACO和AODV的Ad Hoc网络低时延路由算法

针对Ad Hoc网络中按需路由AODV算法具有较大时延和低能节点死亡,而需频繁路由发现的问题,提出了使用ACO优化AODV的低时延路由算法。首先,加入信息素、节点剩余能量和路径时延,对节点路由表进行改进。通过前向蚂蚁和后向蚂蚁进行路由发现。设计了伪随机分配法选择下一跳节点。在蚂蚁行进的过程中进行局部信息素更新。当前向蚂蚁到达信宿节点时对全局信息素进行更新。同时选择总时延较小的路径分配后向蚂蚁并作为最终路由。仿真实验证明能正确地进行路由发现和路由维护,且与AODV和DSR方法相比,具有较高的数据投递正确率和较小的平均端到端延迟。     

基于蚁群算法改进的 AODV 路由协议研究

AODV协议是Ad hoc无线自组网中经典路由协议之一;针对AODV协议的缺点,提出一种基于蚁群算法改进的AODV路由协议;结合蚁群算法与Ad Hoc网络的特点,将蚁群算法应用于AODV协议,考虑节点负载、路径跳数、路径时延等因素,对AODV的路由组建和路由维护策略进行改进;通过在NS2平台中设置不同的网络负载和不同的节点移动速度,对改进后的AODV协议进行模拟,仿真结果表明,该路由协议在分组投递率、平均端到端延时和归一化路由开销等性能上比AODV协议具有一定的优势,网络的健壮性和抗毁性得到增强.     

基于链路质量的 Ad hoc 网络遗传 - 蚁群路由算法

由于 Ad hoc 网络结构多变、稳定性低和节点资源受限等问题,传统的路由协议很难适用。将遗传算法和蚁群算法相结合,提出了一种基于链路质量的路由算法?该算法将链路质量作为路由选择的度量,利 用遗传算法的快速全局搜索能力获取路径初始分布,并结合改进后的蚁群算法驱使蚂蚁折中选择合理的跳转节点?该算法既考虑了沿途节点的能量和算法的收敛性,同时兼顾了链路的质量,且避免了局部极值出现?仿真结果表明,该算法能够显著地提高分组投递率,降低端到 端平均延时,且延长网络的生存时间?     

一种能量高效的Ad hoc网络路由协议

传统的Ad hoc网络路由协议以最少跳数作为路由选择的标准,导致部分节点过早死亡.为此,文中提出了一种新的基于能量高效的按需路由协议.该协议以AODV路由协议为基础,在路由发现阶段考虑了节点剩余能量情况,将瓶颈节点能量和路径剩余能量平均值作为路由选择度量,选择总体能量充足的路径以避开剩余能量较小的瓶颈节点的影响.仿真结果表明,该协议能够保护能量低的节点,延长其服务时间,实现网络中能量的均衡消耗,延长网络生存时间,提高分组平均投递率,具有较强的实用性.     

基于节点特性的ZigBee网络能量优化路由研究

深入研究了路由节点RN+和RN-在ZigBee网络中各自执行的路由算法(AODVjr+Tree),并首次从节点特性的角度出发,研究了网络的能量消耗.研究结果表明数据流越多,其网络包投递率越小;随着RN-节点在路由节点中比例的增加,端到端延迟没有明显的变化,但在RN-节点比例达到40%的时候,对于不同数目的数据流,网络的剩余能量均为最大.由此可见,40%的RN-节点数目对于整体的ZigBee网络性能是比较理想的分配比例,可以达到能量优化的目的.     

一种考虑节点剩余能量及其消耗率的Ad Hoc组播路由算法

基于移动Ad Hoc组播路由协议ODMRP,提出一种考虑节点剩余能量的同时加入节点消耗率的Ad Hoc组播路由算法(EDRODMRP算法),并使用NS-2.28模拟器对EDRODMRP算法和ODMRP协议进行仿真实验.相对于ODMRP协议,EDRODMRP算法提高了网络吞吐量和网络投递率,延长了网络的生存时间,使网络的整体性能得到了提高.     

基于节点信任度和博弈论的Ad hoc 网络路由算法

节点能耗和路径可靠性是移动自组织网络路由需要考虑的关键因素。为了提高能量利用率以及实现网络收益的最大化,在节点理性、自私的前提下,运用博弈论方法建立了转发节点选择的重复博弈模型,设计了节点信任度评价函数,并采用惩戒机制来威慑自私节点,迫使其自愿采取协同合作的策略。仿真结果表明,提出的路由算法能够均衡网络的能量消耗,提高分组投递率,延长网络的生存时间。     

能量高效与移动预测的路由算法分析

传统的无线移动自组网路由协议无法实现能量均衡消耗,也不能很好的适应网络拓扑动态变化,为此提出了一种新的基于能量高效与移动预测的按需路由算法。该路由算法在路由发现时排除不稳定链路,让能量较多的节点优先参与路由请求分组的转发,同时通过预测链路连接时间采用主动式局部路由修复策略,在路径实际失效之前就完成修复工作。仿真实验表明,和传统的AODV协议相比,文中提出的算法在路由控制开销略有增加的情况下,提高了分组平均投递率,降低了数据分组端到端平均时延,同时能够实现网络中的能量高效,延长了网络寿命,因此具有较强的实用性。     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。     

基于引力场的机会网络路由算法

机会网络通过节点的运动带来相遇机会进行数据传递,结构的拓扑变化给机会网络的路由算法设计带来了挑战.现有的经典路由算法认为节点与节点的关系是独立的,没考虑节点之间的关系,根据"节点的最大介数与网络的传输能力呈近似反比的关系"这一关系,结合引力场理论,将机会网络抽象为一个引力场,网络中的节点视为引力场中的暗能量和星体,节点间的相互作用转化为路径对数据包的吸引力,提出了基于引力场的机会网络路由算法(routing algorithm for opportunistic network based on gravitation field,BGF),通过在ONE上的仿真实验,然后与Epidemic算法、Prophet算法对比,实验结果表明:在节点数与节点缓存比较大时,BGF算法的传输成功率最高,传输延迟与路由开销最小.     

移动无线网最短路径优先协议的设计

目的研究实现分组无线网在移动条件下的应用,方法采用邻接表监视无线链路的连通性,链路状态表跟踪网络拓扑结构的变化,在此基础上采用Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法实现了分的最短路径优先寻径。结果设计的分组无线网最短路径优先协议可提高网络的可靠性和抗毁性,并充分利用无线信道的广播特性。结论由此验证无线最短路径优先协议适用全分组无线网。     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

基于证据理论加权融合的无线传感器网络路由算法

针对当前无线传感器网络路由算法存在数据传输成功率低、 网络时延长和丢包率高等缺陷, 为获得更优的数据传输结果, 提出一种基于证据理论加权融合 的无线传感器网络路由算法. 首先引入聚类分析算法对无线传感器网络进行分簇, 使簇首的分布更均匀, 解决簇首过于集中、 簇成员节点分配不合理的问题; 然后采用证据理论计算剩余能量、 节点间通信距离、通信能耗的权值, 并根据权值对每个节点的性能进行综合评价, 根据综合评价结果选择每个簇最合理的簇首; 最后与其他无线传感器网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 相对于对比算法, 该算法数据时延均值和丢包率均大幅度减少, 改善了数据传输成功率, 使节点之间的能耗更均衡, 延长了无线传感器网络的生存周期, 建立的无线传感器网络路由可靠性更高.     

节点分簇和最佳距离相融合的传感器网络路由算法

针对当前路由算法由于无线传感器网络节点分布不均匀、 节点能耗过快等因素严重影响其生存时间的问题, 提出一种传感器节点分簇与最佳距离相融合的无线传感器网络路由算法. 该算法先模拟生物细胞的连接过程实现传感器网络节点的分簇, 再权衡网络生存时间和能量消耗间的关系, 根据簇首与基站间的距离确定数据路由 的最优路径, 最后采用MATLAB R2014b工具箱编程实现路由算法. 将该算法与其他算法进行对比实验, 结果表明, 该算法可以延长整个传感器网络的生存时间, 有效减少网络能耗, 提高了能量的利用率.     

基于累积信誉和路径递减的无线传感器网络可靠路由方法

在无线传感器网络中,某些节点会在路由数据时选择性转发数据包以节约自身能量;或者恶意丢弃某些数据以对网络进行破坏。这些路由节点的不良行为会使网络中传递的数据缺乏安全性;也使得网络变得不可靠,易受到各种攻击。针对无线传感器网络节点数据路由时存在不良行为的问题,提出一种基于累积信誉和路径递减的可靠路由方法。首先是根据统计学中负二项分布原理,对参与数据路由的节点进行信誉评价;并选取满足一定信誉条件的节点作为路由节点。然后通过路径递减方法对数据进行路由,目的是避免过多的中间节点,最后将数据包以可靠的方式通过最短的路径路由到目的地。实验测试结果表明所提方法在网络中存在恶意路由节点情况下,能够较好地提高数据包投递率,以及减少数据包到达目的节点的平均跳转次数,提高了数据路由的可靠性。     

基于NP的Dijkstra算法硬件多线程实现与性能分析

Dijkstra算法是链路状态路由协议使用的主要算法.随着Intenet中加入的路由器数目的不断增加,该算法运行的时间花费越来越大,影响了路由协议的性能,成为链路状态路由协议的一个瓶颈问题.本文将从这一瓶颈问题出发,采用Intel公司的网络处理器IXP2400为硬件平台,设计Dijkstra算法的硬件多线程实现,从而提高处理器利用率,缓解瓶颈.最后给出一种性能分析和优化的计算方法.通过计算可以看到,在节点比较密集的星形网络拓扑结构中,多线程实现可提高两倍的性能.     

A dynamic flow-regulation algorithm for networks overload control

In this paper,a dynamic flow-regulation algorithm-oriented network overload control is proposed.It can proportion-ally distribute the load between the high-degree nodes and the low-degree nodes.According to the theoretical analysis,the net-work transmission performance of the proposed algorithm is in inverse proportion to the usage rate of the high-degree nodes.Simulations show that the new algorithm is more flexible and can enhance the network capability in most circumstances compared with the shortest path routing algorithm.Moreover,the compari-son with the efficient routing algorism also reveals the prominent performance of the new algorithm.