一种考虑异常中断的导航星座星间链路路由改进算法

为解决导航星座星间链路异常中断时的路由问题,提出一种考虑链路异常状态的路由改进算法。通过导航星座特有的星间测距信息进行链路异常检测与识别,根据检测出的链路异常状态对K短路径路由算法进行改进。对改进算法与K短路径算法及泛洪策略进行比较分析,研究结果表明:在处理链路异常中断时,改进算法比泛洪策略增加的额外链路负担更小,时效性更高;而在链路传输时延及链路切换次数上改进算法与K短路径算法相当。     

一种新的星座网络多业务类QoS路由算法

针对多媒体业务具有不同QoS要求的问题,提出了一种新的多业务类QoS星座网络路由算法,其目标是在保证高优先级业务性能的同时,提高低优先级业务的性能,从而高效利用网络整体资源.该算法以多种QoS要求和动态链路状态为依据,给出分类的链路代价.引入关键链路的概念,并将链路利用率、剩余带宽、期望负载结合起来定义分类的关键链路代价增量,尽可能减少业务类之间的影响,合理分配网络资源.通过VC和Matlab混合编程建立卫星网络和全球业务仿真环境,并对本文和其他三种路由算法进行仿真试验.结果表明,本文算法不仅保证了高优先级业务的平均路径时延、平均阻塞概率以及平均吞吐率,而且低优先级业务的以上性能具有显著提高,从而有效提高了网络负载均衡性和资源利用率.     

星座网络关键链路代价增量路由算法

全球通信业务量大且分布不均衡的客观因素,使得卫星网络资源利用率较低的问题日趋严重。为了解决这个问题,提出了一种面向星座网络的关键链路路由算法。该算法在业务统计模型下,以传播时延和当前链路负载状态为链路代价选出候选路径。在此基础上引入关键链路的概念并建立关键链路代价增量预测模型,最终从候选路径中选择代价增量最小的为最优路由。算法还采用拥塞控制策略发现拥塞,减轻拥塞链路的负载,选择重新设计部分业务的路由。实验结果表明,算法在平均路径阻塞概率、吞吐率、路径时延以及负载均衡方面均有较好的提升;在满足时延要求的前提下,能够有效地分配网络资源,提高网络利用率,是一种较好的卫星网络路由算法。     

利用链路预测实现的抢先式路由算法

提出了一种将反应式路由协议和先应式路由协议结合在一起的抢先式Ad Hoc网络的路由算法.如果接收分组的能量小于危险阈值，则计算该链路的有效时间.如果估算的链路有效时间小于反应时间，则在链路失效前寻找局部替换路由，并用发现的局部路由替代当前即将失效的链路，保证节点的数据传送不受影响.将该算法应用于AODV协议，通过ns-2仿真，并将仿真结果和AODV协议比较，本算法在网络中负载较重的情况下明显降低了报文的传输时延，减少了路由失效数，提高了Ad Hoc网络的性能.     

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.     

一种新型的半固定地理路由

针对地理位置路由协议中逐跳决策造成的时延以及路由局部化问题,提出了一种基于期望传输时间的半固定路由方法。该方法以虚拟邻居节点集的方式扩展节点传输半径,以映射的方式选择转发节点与虚拟邻居节点的路由,减少了路由选择时间,并以边界节点集的方式解决网络中的局部化问题。半固定路由表形成时,以期望传输时间作为衡量参数,有效的对链路进行了优选,为数据传输提供了更优的链路条件。该算法省略了中间节点的路由选择时间,减少了协议转换和尝试寻路造成的时间开销,使得网络的延迟状况得到了很大程度的改善。仿真结果表明,该算法可以有效应对路由局部化问题,降低时延,提升网络性能。     

基于链路可用时间的认知无线网络路由算法

文章针对认知无线网络路由性能易受认知节点移动、主用户干扰、节点剩余能量影响的问题,提出一种基于链路可用时间的路由算法。该算法对节点间的链路可用时间进行预测,自适应地选取重路由操作少、可用时间长的路径进行通信。仿真实验表明,该算法能简化网络的拓扑,提高认知无线网络的吞吐量,降低网络的传输时延。     

基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法

对业务提供服务质量(QoS)保证,是提高网络效率的重要方法。现有网络常用的路由算法(比如链路状态路由算法)都不具有拥塞响应机制,当一条链路即将或者已经发生拥塞时,只有简单的丢弃数据包。提出了一种基于蚂蚁算法的拥塞规避路由算法。该算法加速了蚂蚁路由算法探索最优路径的过程,并且能够对链路的拥塞状态做出快速反应,分散流量,以避免链路的拥塞。通过仿真,结果表明:该算法在数据包传输时延和网络丢包率性能上,比现有的链路状态路由算法具有明显的优越性。     

一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略

针对传统多路径路由方法在复杂网络中的负载不均衡、吞吐量低、网络时延等问题,提出一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略(SDN based adaptive multipath load balancing,SDN-AMLB).利用SDN获取全局网络视图的能力,在控制层结合Adaboost算法进行自适应路由计算实现重路由,计算过程中根据网络节点负载、链路负载和数据包大小进行自适应评估并更新路径表,将评估结果引入模型更新分类器参数,通过Mininet工具进行模拟.结果表明SDNAMLB可提高全网数据传输效率和吞吐量,实现网络负载均衡,满足复杂网络环境中用户对网络传输、时延的要求.     

复杂星间链路网络规划评估方法

为确保以导航星座星间链路为代表的复杂星间链路的运行服务效果,在使用网络建链拓扑、路由规划参数前,应对其正确性和有效性进行评估确认.本文提出了对复杂星间链路网络规划进行参数正确性快速评估和业务服务性能评估的分级评估方法.第一级评估实现网络规划结果正确性的快速判断,涵盖了场景要素符合性、节点特性符合性、测量业务约束满足性、数传性能满足性等多维度综合化快速验证评估.第二级实现网络规划结果有效性的进一步确认,构建由星间网络行为模型和数据接入模型组成的星间链路网络仿真系统,基于星间数据传输和处理的加速仿真,统计建链数量和数据包传输性能并与业务服务指标比对,完成业务服务性能仿真评估.经对导航星座星间链路典型业务场景的两级评估结果的比对,验证了分级评估方法的有效性.     

一种基于地理位置预测的高性能路由算法

提出了基于ARIMA预测模型的高效路由算法.该算法中节点通过前向与反向成功转发率、数据传输速率等计算链路的丢包率和期望传输次数来获取干扰感知期望传输时间(i ETT),代替DSR路由算法中的最短跳数判据.并引入ARIMA模型来预测节点下一时刻的运动位置,防止链路频繁断裂造成的网络丢包,并在链路失效之前预先选择最稳定的路径进行数据传输.仿真结果表明,所提路由算法相比DSR判据吞吐量提高6%~9%,平均端到端时延降低2%~6%,提高了网络整体性能.     

基于移动agent的机坪机会传输控制方法

针对民航机坪设备监控网络中存在过量数据分组而造成的数据拥塞和网络时延等问题,提出基于机会转发的路由算法.结合机坪与特种车辆的工况运行特点,建立了基于机会网络的机坪设备监控系统和节点移动模型;详述了基于移动agent的机坪机会网络路由算法机制,即依据消息权重计算消息副本的产生数量,将节点移动方向和自由度考虑进消息副本的产生与二叉发送中,再根据消息分组的优先级和缓存时长确定数据的缓存与释放顺序;在ONE环境下进行了试验验证.仿真结果表明:优化后的算法能有效减缓消息副本数量过多造成的数据冗余,降低路由开销和通信时延,将消息投递率提升27.78%;在路由资源有限的情况下,保障机坪设备工况数据在传输时具有稳定性和时效性.     

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.     

基于业务量工程带宽和时延约束的QoS路由算法

研究IP网络中带宽约束和时延约束条件下的路径选择问题,提出基于业务量工程的带宽约束和时延约束的服务质量路由算法．通过计算机仿真,比较SPF,SDPF和SEDPF三种算法在相同的物理网络拓扑结构、不同的链路带宽资源下的性能．结果表明,在链路带宽不均衡情况下SEDPF算法具有优势。     

一种基于链路质量的蚁群优化VANET路由算法

针对城市环境下车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)中车辆信息传输性能不稳定的问题,提出了一种基于链路质量的蚁群路由算法实现信息可靠稳定的传输。通过道路中的车辆密度,通信半径,数据包大小分析当前道路的连通概率、传输时延以及分组投递率,并建立数学模型,评价当前传输道路的链路质量;引入局部链路质量(local link quality, LQ)和全局链路质量(global link quality, GQ)改进蚁群算法的路段选择公式,得到最优的信息传输路径。仿真结果表明,该算法在收敛速度、数据包传输时延和分组投递率方面优于其他算法。该算法的提出能够实现城市场景下车辆信息可靠、稳定、高效地传输。     

基于链路质量估计的灾害监测传感网分簇路由

针对灾害监测传感网呈现出典型的间歇性连通和区域性连通特征,导致数据传输不稳定甚至传输失败的问题,提出一种基于链路质量估计的分簇路由算法.构建基于梯度增强决策树(GBDT)的链路质量估计模型,通过接收信号强度指示(RSSI)、链路质量指示器(LQI)和信噪比(SNR)估计链路的数据包接收速率(PRR)值,根据所获得的PRR估计值对网络分簇,实现簇内数据的高效传输.在此基础上,设计综合链路质量、节点剩余能量等指标的自适应功率分簇路由算法,包括单跳算法LQE-PA和多跳算法LQE-PAMH,通过自适应功率传输的方式将低质量链路提升为高质量链路.仿真结果表明该算法在包传输成功率、网络生存周期和网络吞吐量等方面具有明显优势.     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

ns2中的基于移动Agent卫星网路由算法仿真

为了解决基于移动Agent的卫星网路由算法的仿真,提出了一种新型的基于ns2的单层卫星网路由算法仿真平台构建方案.详细阐述了ns2中卫星网络星座定义、切换管理、路由模块、通信模块、星间链路、星地链路和移动Agent的设计方案,最后用新的仿真平台实现了基于移动Agent的卫星网路由算法SNRA-MA在Iridium网络模型下的仿真.仿真结果表明:新的仿真平台完全可以满足SNRA-MA算法的仿真,且SNRA-MA算法丢包率低、端到端传输时延满足ITU-T的通信指标.     

基于VRNET的卫星路由算法研究与仿真

分析了目前已有卫星路由算法,讨论了其中具有代表性的多层卫星网络路由算法MLSR,在此基础上提出并设计了一种适合LEO&MEO&GE0多层卫星网络的路由算法DTMLSR,该算法充分利用了卫星通信网络的规律性和可预知性,利用地面网关来传输部分链路信息,有效地减少了路由计算开销,缩短建路时间.另外通过增加卫星网络流量监测及接入卫星的选取机制,平衡了网络流量分布,降低了网络的丢包率,并在一定程度上减少了通信业务的端到端时延.     

基于SDN的QoS测量与路由规划系统设计与实现

采用OpenFlow技术,设计并实现了一套基于软件定义网络的QoS测量与路由规划系统.利用控制器与OpenFlow交换机之间的消息交互,实现SDN中链路时延、负载和丢包率的测量功能.针对QoS路由中存在的"多指标约束限制"问题,根据本文考虑的QoS指标(链路时延、负载和丢包率),改进并实现了一种自适应多指标限制路由算法.实验结果表明:该系统在准确测量链路QoS指标的同时,可以根据测量结果切换符合条件的路由路径,满足系统设计需求.