一种基于移动Agent卫星网动态路由算法

为克服现有卫星网路由算法的不足,结合单层卫星网负载分布不均匀的特点,提出了一种新型的适用于单层卫星网的基于移动Agent的动态路由算法(SDRA-MA)。该算法通过移动Agent在卫星节点间迁移,收集星际链路时延、卫星纬度等信息。当条件满足时,移动Agent往回迁移,并在每个中间卫星节点基于卫星地理位置计算所探测路径的代价、更新路由表。通过在类Iridium星座中的仿真结果表明,SDRA-MA能够适应网络拥塞,实现负载平衡。尤其在高负载情况下端到端时延、丢包率等指标均优于传统的卫星路由算法。通过复杂度分析得知,SDRA-MA具有较低的通信、存储和计算开销。     

基于移动Agent的双层卫星网QoS路由算法

结合移动Agent技术提出了一种新的基于双层卫星网络的分布式分层QoS路由算法.该算法利用移动A-gent自主地收集卫星网QoS信息,并动态地更新和维护路由表,同时采用分布式的概率路由选择策略解决了卫星网路由动态变化的问题,具有低复杂度和可扩展的特点.在NS2仿真软件下模拟了该QoS路由算法的性能.结果表明,该算法能较好地避免链路拥塞,同时具有较低的呼叫阻塞率.     

基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法

针对认知无线网络中频谱的动态性及节点移动性,提出一种基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法,以提高链路的稳定性.该算法综合考虑主用户的频谱空闲概率与节点间的距离,兼顾端到端传输时延,对路由尺度进行设计,选择稳定度较高的路径进行通信;在路由维护阶段,通过卡尔曼滤波对节点移动速度进行预测,在链路断裂之前启动路由修复.最后通过NS2进行仿真,结果表明该算法在链路通信的稳定性、分组投递率、吞吐量等方面有明显的改善,提高了网络的整体性能.     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.     

卫星移动网络总体概念设计仿真

卫星移动网络是以卫星星座为基本物理架构，通过星际的通信链路形成覆盖全球的天基通信网络。它对社会发展、科技进步以及军队的信息化有着重大的推动作用。由于天网的移动性、通信的偶断性、接入的复杂性以及使用的综合性，都为研制提出了重大的挑战。有必要通过总体概念设计仿真，来进一步验证总体需求、总体方案、关键技术指标和研制的约束条件，形成科学的可行性报告。介绍了卫星移动网络的总体概念，设计了针对天网仿真的平台，并用实例获得卫星移动网络总体概念设计的仿真数据。     

移动Ad Hoc网络中增强下一跳节点选择的路由机制

Ad Hoc网络是一种能够支持多跳的临时性计算机通信网络,它由一组带有无线收发设备的移动节点组成,其移动性可导致拓扑的动态变化,会对路由的稳定性乃至网络整体性能产生重要影响.基于对泛洪算法限制策略的研究,提出了一种适用于Ad Hoc网络的增强下一跳路由节点的选择算法.仿真实验表明,采用该路由算法连接建立网络链路时,其路径最短、经过的跳数最少,同时提高了网络的分组投递率,降低了端到端的延迟,减少了路由开销,加强了链路的安全性.     

基于地理位置预测的ETT判据路由协议

提出了基于节点位置预测的路由算法AODV-LP-ETT.该算法通过计算出在通信范围内的节点间链路的ETX值和带宽值进行路由选择,采用灰色预测模型预测节点下一时刻的地理位置,通过判断节点间的距离是否处于彼此的通信范围之内来决定是否使用ETT路由判据.QualNet仿真结果表明,与AODV路由协议相比AODV-LP-ETT路由协议提高了网络吞吐量,提高了分组投递率,降低了平均端到端延时及平均抖动,改善了网络整体性能.     

一种卡尔曼滤波算法的无线传感器网络仿真模型

受无线传感器网络通信节点和位置等因素影响,大量移动或者固定的传感器节点间的通信链路受限且不利于大块数据传输。为解决该问题,分析了典型的传感器节点体系结构,在OPNET平台上建立基于卡尔曼滤波算法的仿真模型。重点研究卡尔曼滤波算法对信号的跟踪性能,进而分析在传输过程中的网络时延和吞吐率以及误码率等统计量曲线图,分析算法的稳定性。仿真结果表明,误码率保持在10-5次方数量级,丢包率在10-2次方数量级,端到端时延控制在1 s内,很好地验证了该仿真模型的有效性和逼近性。     

基于软件定义网络的卫星网络路由预置方法

由于卫星网络所拥有的节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法在卫星网络上存在路由无法收敛、丢包严重和传输延迟较大等问题.为此,本文提出了一种基于软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)的卫星网络路由预置方法.利用卫星网络的运动规律性,由控制器根据网络拓扑变化情况预先计算路由路径,并在卫星链路断开前为相关卫星节点下发新的路由条目,卫星节点在拓扑发生变化后按照新的路由条目转发数据报文.实验表明:本文方法在180个节点的卫星网络中,端到端时延约为100 ms,丢包率约为0.3％,与OLSR相比,延迟和丢包率均降低了90％以上,可以较好地支持大规模星群系统的通信.     

通过切换算法提高AODV协议的性能

在A d Hoc网络中,节点的频繁移动导致链路经常失效,AODV路由协议对失效链路反应速度过慢,使网络中报文丢失率增加以及端到端平均传递时延增长。为了解决这个问题,文章提出了一种路由切换的算法。使活动路由中的每个节点收到数据报文时估算链路的状态,如果发现正在使用的链路即将失效,则节点在链路失效前将相关路由信息切换到合适的节点上。通过ns-2对增加切换算法的AODV协议进行仿真,结果表明,在节点移动的情况下,改进后的算法明显提高了AODV协议的报文投递率,降低了端到端平均传递时延,而路由开销仅有少量的增加。     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

基于蚁群算法的卫星网动态路由算法

卫星网络路由应当具有使用较小的通信开销和处理能力计算出最优路径,并能够适应卫星网络拓扑结构动态变化等特点,这与蚁群算法的特征相匹配,能很好地解决这一问题。以此为背景,提出了一种新型的基于蚁群算法的卫星网动态路由算法(DRAS-ACA),并在NS2网络仿真平台上实现了该路由算法,使用gnuplot分析了仿真结果。     

基于拥塞避免的卫星网络路由算法

提出一种基于低轨道和静止轨道星座的双层网络新路由算法, 利用低轨道卫星及其星间链路构成的网状拓扑对星上路由进行计算, 并通过拥塞避免和数据包分类机制进行优化, 解决了卫星网络中由于业务流量大而导致的网络拥塞问题. 仿真结果表明, 该方法降低了网络平均端到端的时延和平均丢包率, 从而提高了网络性能.     

A distributed routing algorithm based-on simplified topology in LEO satellite networks

In this paper, a distributed routing strategy based on simplified topology (DRBST) was proposed for LEO satellite networks. The topology of LEO satellite networks was simplified aiming at minimizing inter-satellite links handover number. To optimize the route based on the simplified topology, we considered not only the transmission delay but also the queuing delay and the processing delay, which were analyzed using Markov chain and determined using a novel methodology. The DRBST algorithm was simulated in a LEO satellite networks model built using OPNET. The simulation results demonstrate that the low complexity DRBST algorithm can guarantee end-to-end delay bound. Moreover, the routing protocol cost is much less than traditional algorithms.     

LEO/MEO卫星网络中一种抗毁路由算法

提出了一种基于ATM(AsynchronousTransferMode,异步转移模式)技术的抗毁路由算法·该算法通过VPC(VirtualPathConnection,虚通路连接)将卫星网虚拟成一个全连接网络,根据空间位置将卫星网络划分为若干个可动态重组的簇,由簇首维护本簇内的实时拓扑信息·当星际链路出现故障时,簇首将尽量在本簇范围内重建VPC,如果无法重建则将重建请求和本簇拓扑信息扩散到相邻簇首,就在更大的已知拓扑范围内完成VPC重建工作·在Iridium(铱星)系统模型上对该算法的信令开销、有效性进行的仿真结果显示,扩散抗毁路由算法可以绕开故障的星际链路,提高系统抗毁性,而且寻路开销也较之...     

基于移动代理的无线传感器网络路由算法研究

在无线传感网络中,簇的划分以及簇内节点访问顺序对网络生存周期具有重要影响。为了提高分簇网络生存周期,提出一种分簇融合的方法。采用ISODATA聚类法实现网络的分簇,在簇内由移动代理对数据进行融合。将移动代理路由归结为一个优化问题,采用蚁群算法求出移动代理迁移的最优路径序列。实验以能耗和网络延时作为评价指标,结果表明该算法可以有效的降低网络能耗,提高网络生存周期。     

无线自组织网络灰色区域研究及仿真建模

针对灰色区域问题,分析其产生的原因及其对网络性能的影响,并提出一种灰色区域模型的建模方法。与传统的仿真研究采用的模型相比,采用灰色区域模型构造的无线自组织网络,其仿真结果更接近于实际场景。本模型可在一定程度上反映无线自组织网络路由协议在现实组网环境中可能出现的灰色区域问题,对路由协议的链路失效检测算法以及路由选择算法的改进提供NS2仿真平台模型的支持。     

蚁群优化的多Agent路由算法及其应用

针对移动Agent在WSN的路由建模的TSP问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动Agent路由算法——MARA-AS。采用伪随机概率选择下一节点,对选择的路径进行局部更新,并在最后一轮循环结束时对最优最差路径进行全局更新。引入一个与节点位置相关的参数w,通过w值移动Agent采用改进蚁群算法访问那些剩余能量高、处理能力强、相邻节点之间距离较大的节点。Matlab仿真结果表明,改进蚁群算法有更好的搜索能力,且与LCF等路由算法相比能减少网络能量消耗和延迟。     

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。     

移动Ad Hoc网络AODV路由协议的研究与优化

无线移动自组网是仅由移动节点所组成的网络,具有分布式控制、自组织、多跳等特点,由于该网络具有抗毁性能高、易铺设等性质,越来越受到业界的广泛关注。原始的路由协议已经满足不了现有网络不可预测、频繁变化的拓扑结构的需要,因此,在之前研究的基础上,对现有Ad Hoc 网络 AODV 路由协议进行了研究,并设计出一种基于 AODV 协议的改进路由协议———基于认知的 AODV 协议（Cognitive-based AODV,CAODV）。通过 NS2进行试验仿真,结果表明, CAODV 协议具有比 AODV 协议更加优良的性质,可以有效降低重启路由发现频率,增加断裂链路的修复成功率,降低协议的控制负载,对现有网络的动态变化具有很强的适应能力。