Ad Hoc网络多径源路由协议的实现和性能评价

针对AdHoc网络中路由协议问题,介绍了无线AdHoc网络中的一种基于动态源路由(DSR)的新型路由协议———多径源路由(MSR)的基本概念,给出了在Linux(kernel2.4.7)操作系统上完成的MSR协议实现及实现中涉及的几个关键算法.在5个结点组成的MSR实验床上做了几组实验并对实测数据进行分析.得到的性能评价结果表明,MSR协议可以为AdHoc网络结点间通信提供支持,特别是在结点处于快速运动状态下,MSR协议能够改善网络的传输质量.     

多信道无线网状网的多信道多径路由实现

基于优化链路状态路由(OSLR)协议,提出了一种改进的路由算法,能在多信道无线网状网中进行多信道多径路由.仿真实验结果表明,与单径路由方案相比,有效地减少了信道切换次数,从而降低了总体端到端延时.     

基于流量与拓扑信息联合反馈的无线自组网路由算法

移动自组织网络(MANET)路由协议中,反应式路由协议如DSR具有开销小,拓扑变化敏感,寻由效率高的优点,但寻由信息在网络中以洪泛的方式传播,限制了协议的可扩展性.利用DSR协议的路由应答消息,所有收到消息的节点根据反馈信息设置信息素标识.当由于拓扑变化而重新寻由时,转发节点能够根据先前提供的转发信息决定是否转发路由请求信息,其他节点则由于没有反馈信息不在网络中转发请求消息,从而节约带宽,提高寻由效率.针对算法的基本设计思想,根据数据流量特征,对算法的有效性进行了分析.利用GlomoSim仿真平台对不同环境下的协议性能进行了比较.仿真结果表明,基于反馈机制的DSR算法能够有效减小网络开销,同时增强协议的可扩展性.     

多机器人Ad Hoc路由协议中蚁群算法的改进

针对多机器人Ad Hoc网络路由协议中路由稳定性和可靠性低的问题,引入蚁群算法并对其进行深入分析.通过对蚁群算法状态转移策略和信息素更新策略的改进,提高全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解,实现基于改进蚁群算法多机器人Ad Hoc路由协议的设计.仿真结果表明,与经典的AODV(Ad Hoc on-demand distancevector)协议相比,该路由协议有效地提高了网络的稳定性和通信效率.     

基于TORA的移动Ad hoc网络多径路由协议M-TORA

基于临时按序路由算法(TORA),提出一种移动Ad hoc网络(MANET)多径路由协议M-TORA.通过在互联网封装协议(IMEP)分组的头域中加入媒体接入控制(MAC)层信息,M-TORA在节点拥有多条下行链路的情况下能够综合考虑下行链路的路由跳数与MAC层缓存队列长度,从而选择出最佳的下行链路.M-TORA在进行多径路由选择时采用了基于概率的路由选择策略,将网络负荷分散到多条路由中并起到自动负荷平衡的作用.基于网络仿真软件OPNET对TORA和M-TORA的仿真表明:M-TORA路由协议能够有效地降低路由延时,提高网络分组投递率.     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

基于AODV协议的动态路由管理算法

提出了一个基于AODV协议的动态路由管理算法,通过算法动态地配置路由协议参数,适应网络环境的变化,提高路由协议性能.算法利用模糊逻辑对移动自组网(MANET)网络环境进行分类,根据不同类型的MANET网络环境选择不同的AODV路由参数来改善路由性能.将这种算法应用到AODV路由协议中,通过NS2网络仿真器对标准AODV算法和基于AODV的动态路由管理算法进行了仿真比较.仿真结果表明,基于AODV的动态路由管理算法显著改善了协议路由性能.这证明在优化MANET路由性能研究领域中应用模糊逻辑的可行性.     

延时受限的覆盖多播路由协议及优化策略

研究了有度和延时约束的覆盖多播路由问题,提出了一个新的覆盖多播路由协议--度、延时约束树协议(DDCTP).该协议采用分布式和树优先的策略,使多播组成员之间能自组织地构建一棵基于源的覆盖多播树.DDCTP遵循协议机制和优化策略相分离的设计原则,可独立地采用不同的优化策略而无需修改协议框架.在此基础上,提出并比较了多种优化策略.仿真实验表明,综合考虑空闲度、延时距离和树上延时的优化策略能获得最高的节点接纳率,但也使多播树占用较多的网络资源.实际应用可根据具体情况,选择不同的优化策略,在节点接纳率和网络资源占用量之间进行折衷.     

Ad Hoc网络节能路由协议研究与设计

对现有的Ad H0c网络节能路由协议进行了研究,并提出基于动态源路由协议的能量感知路由协议PADsR.给出了算法的具体实现,在多条可达路南路径中,总是选择节点剩余能量最多的路径,当正发送数据的节点能量低于某一门限时,将通知邻居节点选择其它路南路径来发送数据,以避免该节点的能量过快消耗完,从整体上延长了网络生存时间.仿真表明了算法的有效性.     

移动Ad Hoc网络拓扑控制研究

概述了Ad Hoc网络拓扑控制的研究现状和一些典型的拓扑控制方法，并提出了一种适用于移动Ad Hoc网络的分布式拓扑控制算法，它通过寻找网络的不同划分(panitions)之间最近的结点对，以最小的能量维护连接的拓扑．该算法与某种路由协议(如优化的链路状态协议)相结合，从而该拓扑控制机制几乎没有额外的控制开销．通过对网络拓扑的控制，可显著增加多步(multihop)移动无线网络的性能和网络寿命。     

基于车载自组织网络的数据和能量协同路由算法

针对车载自组织网络中路边单元具有较高碳足迹和部署成本的问题, 提出一种车载自组织网络中数据与能量协同的路由算法, 通过路边单元间的能量合作及路边单元与下行车辆能量传输的方法, 实现网络生命周期最大化. 其中路边单元节点可从自然界和车辆中收集能量, 并通过能量协作将路边单元节点获得的部分能量传输给邻居路边单元节点. 通过分析数据速率、 传输功率和能量传输, 解决了能量和数据路由中最大网络生命周期的问题, 确定了能量和数据路由联合优化策略的必要条件, 并基于分布式Lagrange-Newton迭 代算法更新数据流、 能量流和功率控制, 使算法能更快地收敛到最优操作点. 实验结果表明, 在车载自组织网络中的能量合作框架可有效改善网络生命周期.     

基于车载自组织网络的数据和能量协同路由算法

针对车载自组织网络中路边单元具有较高碳足迹和部署成本的问题, 提出一种车载自组织网络中数据与能量协同的路由算法, 通过路边单元间的能量合作及路边单元与下行车辆能量传输的方法, 实现网络生命周期最大化. 其中路边单元节点可从自然界和车辆中收集能量, 并通过能量协作将路边单元节点获得的部分能量传输给邻居路边单元节点. 通过分析数据速率、 传输功率和能量传输, 解决了能量和数据路由中最大网络生命周期的问题, 确定了能量和数据路由联合优化策略的必要条件, 并基于分布式Lagrange-Newton迭 代算法更新数据流、 能量流和功率控制, 使算法能更快地收敛到最优操作点. 实验结果表明, 在车载自组织网络中的能量合作框架可有效改善网络生命周期.     

移动自组织网络中一种能量有效的跨层协议

提出了一种移动自组织网络中能量有效的跨层协议,将网络层的能量感知路由协议与MAC层的功率控制协议相结合,以提高节点的能量利用效率.在路由协议中根据节点剩余能量决定节点接入路由的延迟时间,从而使剩余能量较多的节点能够更快地接入路由,以使网络中的能量消耗更公平.在MAC层中实现功率控制,减少节点的实际能量消耗.仿真结果表明,在移动自组织网络中,该能量有效的跨层协议不但能延长网络的生存时间,减少端到端延迟,而且可以提高网络吞吐率.     

离散萤火虫算法在车载网的应用

车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。     

物联网专用频点自组网驱动路由协议算法分析

为了解决物联网专用频点自组网网络节点能量消耗容易失衡,当节点数增加时易产生链路故障的问题,设计一种改进物联网专用频点自组网驱动路由协议算法.以感知现场、汇聚节点和Internet为主要结构,构建物联网专用频点自组网网络模型.模型采用多媒体印刷读物(multimedia print reader,MPR)集合综合选取节点机制,以网络节点总能量消耗以及能量代价为基础,通过节点优化目标函数,确保自组网能量消耗处于均衡状态.通过网络路由协议改进算法,采用最小覆盖集实现物联网专用频点自组网链路故障的修复.结果表明,改进后的算法对路由链路信息转发具有良好的吞吐性能,可以提高网络数据传输性和连通性,并可增加节点生存时间,最终提升数据包到达率和数据控制量.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

移动自组织网络中基于朋友网络的概率资源查找机制

移动自组织网络具有高移动性和动态性,在这拓扑结构不稳定的网络中查找资源是急需解决的一个挑战问题.该文提出一种分布式概率资源查找机制:根据社会网络的相关理论,利用朋友关系和兴趣相似度作为查询消息的路由启发信息,显著提高了资源查找效率.仿真实验表明:该算法在基于社团的移动模型下具有良好的性能.     

A mesh based routing protocol in vehicular ad hoc networks

This paper studies a routing protocol used in the application of collecting real-time traffic information using mobile vehicles to monitor traffic status. The biggest challenge of vehicular ad hoc network routing protocol lies in the mismatch between the direction of moving vehicles and routed data. In order to deal with this mismatch, a mesh based routing protocol with a two-tier network architecture is proposed. By using mesh nodes deployed at intersections, data can be routed through an optimized path which can improve the delivery ratio and reduce the consumption of network resources. The simulation uses the mobility model processed from the GPS data of taxis running in Shanghai urban areas. The result shows that the proposed protocol outperforms the existing flooding protocol.