基于位置信息的MANET按需QoS路由算法

针对移动自组织网络QoS路由开销大的问题,研究了一个基于位置信息的路由消息转发方法,该方法可降低路由开销并提高路由成功率.在此基础上提出了一种路径优化的基于位置信息的QoS路由算法ODLAQR.不同于利用位置信息的路由算法,ODLAQR算法将路由消息转发域进一步分为Green区和Yellow区两个不同的区域,处在不同区域的节点采用不同的路由消息转发策略,最终根据费用选择最优路径传输数据分组.ns2仿真结果表明,和一些QoS路由算法相比,ODLAQR算法能够以较小的路由开销取得较高的路由成功率.     

QoS度量帕雷托并行路由快速预计算方法

针对多重链QoS路由问题,在给出Q0s度量的串行寻优算法的基础上,给出一种QoS度量帕雷托并行路由快速预计算方法,此方法为q个Qos度量分配q个处理器,并行计算出满足路由请求约束可行路径的帕雷托子集,在帕雷托子集中综合选择合适的转发路由.实验结果显示该方法能够较好地进行路径寻优,并且算法的复杂度较低,可用于解决有限节点网络的复杂QOS路由问题.     

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。     

无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

基于组合优化理论的能量感知路由算法

针对传统OLSR算法的传输功率消耗和节点剩余能量之间的矛盾,提出了一种基于组合优化理论的能量感知路由算法(EW OLSR).首先根据传输功率消耗和节点剩余能量构建节点能量消耗数学模型,并将其作为路由选择目标函数,然后在节点剩余能量计算中引入ARIMA LSSVM组合预测模型,最后根据能量消耗最小路径选择数据传输路由.实验结果表明,EW OLSR算法不仅减少了网络能量消耗和传输时延,而且提高了分组到达率,在无线网络中具有广阔的应用前景.     

多约束路由的分层计算方法

针对多约束参数限制下服务质量路由的寻找问题,提出一种分层式计算思想.设想把路由计算方式分为两层,第一层工作是计算源与目的节点间的可达路径集,第二层则是在路径集中寻找满足条件的路由.研究出一种可达路径集计算方法,在此基础上推出了具体的分层式路由计算方法,采用由少到多逐一增加串联链路和节点数量递进方式进行,一旦寻找到满足条件的路由,则给出结果,退出计算.通过算例详细介绍了路径集与路由寻找的计算方法,并论证了路径集算法的正确性,阐明了路由新算法的时间复杂性及诸多优点,提出了适应多约束参数传输的状态信息交换协议改进建议.通过仿真实验验证了路由新算法的正确性,同时也说明新算法完全能够满足实际需要.     

基于梯度和模糊神经网络的容迟网络路由算法

高效的路由算法是保证容迟网络性能的关键技术.为提高适用于容迟网络的路由算法的性能,提出了一种基于梯度和模糊神经网络决策的容迟网络路由算法.该算法具有如下特点:改进了网络描述向量,采用节点自身信息及节点间链路状态信息来描述网络,实现对网络的全面描述;将有限历史信息的动态平均与精确预测相结合,自适应维护网络描述向量的各分量,进而为路由决策提供准确的量度;采用模糊径向基神经网络进行路由决策,实现路由决策过程的智能化;依据多跳传输成功概率引导分组沿梯度方向转发,提高分组转发效率.仿真结果表明,在同等网络条件下,该算法表现出比传染路由算法和下文感知路由算法更优异的网络性能.     

无线传感器网络的能量平衡路由

针对现有无线传感器网络中路由协议产生“热点区域”问题，提出了一种能量平衡的路径选择算法．该算法通过平衡最小化传输能量路由和最大化最小节点剩余能量路由，以达到网络能耗均匀分布．在定向扩散协议（DD）的基础上，设计了能量平衡的路由协议（EBDD），该协议在路径探测消息中通过增加新字段来记录途经节点的剩余能量信息，并利用标签交换方法建立通往数据源的路径．sink节点采用所提算法选择路径，并通过标签交换把路径增强消息路由到数据源，其目的是对随后将要传送数据的路径进行确认．仿真实验表明，EBDD在能量均衡方面明显优于DD，当相关参数设定为2时，采用EBDD的网络寿命比采用DD的延长5％．     

移动AdHoc网络基于蚁群需求的分群路由算法研究

针对移动AdHoc网络因受带宽和电量等因素影响而造成封包遗失机率较高的现象,提出了一种移动AdHoc网络基于蚂蚁算法的需求式群集路由算法.该路由算法利用弱连接支配集群概念,从每个群集广播给其它群集节点,算法中网络上的状态信息通过前行的蚂蚁获得,回退的蚂蚁采用伪随机比例选择策略并根据节点剩余电量、网络平均剩余电量以及路径平均剩余电量来评估从源节点到目的地节点的最佳路径.仿真结果表明:随着网络信息流量的增加,AOCR路由算法在封包抵达率、延迟时间均比AODV和AntSence算法有较大改善,因此,基于蚁群需求的群集路由算法在网络效能上比基于距离矢量路由AODV算法及传统的蚁群路由算法效率更高.     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于梯度信息的ZigBee网络PAN间混合路由算法

针对现有ZigBee网络多PAN路由算法在路由构建过程中通信开销和传输时延较大,以及不相邻PAN的节点间无法建路的问题,提出一种基于梯度信息的低开销混合路由(GLHR)算法.通过网关的梯度定向扩散操作,构建PAN内节点至网关的梯度层次,并借助梯度信息限制路由发现中控制分组的路径,缩减控制分组转发次数.利用先验式和按需式的混合路由策略传输数据分组,降低通信开销、减少分组时延.仿真结果表明:与现有的典型算法IP-AODV相比,GLHR算法在数据分组平均端到端的时延、网络开销、分组传送成功率等方面的性能得到整体提升.     

小规模无线传感器网络中GEAR协议的改进

无线传感器网络中基于地理位置的能量感知路由协议（GEAR）在发送数据分组的过程中,由于缺乏足够的网络拓扑信息以及传感器节点能量有限等问题,会遭遇路由空洞,出现短暂路由环现象.针对特定场景下的小规模网络中GEAR路由协议进行优化,提出一种改进的路由机制（SGEAR）.机制基于节点的剩余能量进行选择,对代价函数进行调整,使被选择过的节点、空洞节点、节点能量值低于阈值这3种情况的节点不会再被选择作为下一跳节点.改进算法避免了节点修改自身代价值后,广播消息的不及时造成的短暂路由环现象,提高了时效性,达到更好的性能.仿真结果表明：改进的路由算法能够减少路由空洞个数,进一步降低网络能量消耗,延长网络的生命周期.     

一种稳定的不相交多路径蚂蚁路由算法

提出一种稳定的不相交多路径蚂蚁路由算法(SDMAR). 基于稳定性模型和能量模型,该算法主要依靠节点能量和生命周期的联合参数进行概率转发,并提供了多条到目的节点的冗余路径. 这些路径基于路径信息分成不同等级,当最优路径断开时,它们即被使用. 模拟结果表明,与动态源路由算法和Ad hoc按需多路径距离矢量路由算法相比,SDMAR的数据包投递率约高出8%,路由负载约降低25%,能量消耗节约15%.     

WSN中可容定位误差的地理位置路由算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,地理位置路由是借助节点获得的地理位置信息进行的路由发现与数据转发工作.然而在现实定位情景中,存在测量准确度和位置误差等不可避免的因素,导致数据包投递率(PDR)和能源效率降低.本文提出一种优化的可容错的地理路由的新方法,称为条件的均方误差比(CMSER)路由,当节点位置定位有误时,有效地利用现有的网络信息寻找一个新的传递路径,下一跳的选择是基于距离目的节点的最大距离和与测量相关的邻坐标的最小估计误差,从而降低了算法复杂度.仿真结果表明,CMSER在吞吐量方面高于其他类似算法,同时也减少了为了缩短路由路径而丢包时所造成的能量耗费.     

基于多环结构的P2P覆盖网络路由算法

P2P系统中采用的随机选择邻居节点的方法会降低路由效率以及增大网络开销.针对这一问题,在分析现有的路由算法的基础上,提出一种基于多环网络拓扑结构的P2P路由算法RMCT.该算法将P2P节点划分为若干簇并设立簇核节点进行管理.RMCT采用常数级别的路由表,设计了节点加入、退出算法以及簇的划分、簇核选举等算法.通过实验与经典Chord算法进行性能对比,证明了RMCT在路由性能方面有明显优势,是一种有效的路由算法.     

超立方体网络并行容错路由算法

研究了具有大量错误结点的超立方体网络中的并行容错路由算法.其步骤是首先,通过实验分析基于局部k维子立方体连通性容错模型中并行容错路由算法的容错性和效率,然后分析k=3且有多达25.0%的错误结点时并行容错路由算法的容错性和效率.研究结果表明并行路由算法所能找到的并行路径的数目最多可达到min(D(u),D(v)),至少可达到min(Dk(u),Dk(v));如果只考虑k比较小(如3,4,5等)而n比较大(如10,15,20等)的情况,则min(D(u),D(v))与min(Dk(u),Dk(v))非常接近,说明并行路由算法所能找到的尽可能多的并行路径的能力是接近最优的;并行容错路由算法容错性强,效率高.     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.     

采用邻居节点的改进ZigBee路由选择算法

在无线传感网络中,路由选择是高效使用网络、延长全网络寿命的关键之一.为了提高网络效率和节省网络整体能耗,提出了一种路由选择优化算法,该算法利用没连接到的邻居节点进行数据路由选择,以减少从源节点到目的节点的跳数,进而达到提高网络效率和节省能耗的目的.通过仿真实验对比分析了改进前后的实际效果,实验结果表明改进后的路由选择优化算法减少了ZigBee节点间路由的跳数和延迟,提高了路由效率,节省网络整体能耗.     

Ad hoc网中OLSR路由协议研究

主要描述了优化链路状态路由算法的特点,并且对其路由算法的性能进行仿真分析。在仿真模型中,物理层和媒体访问控制层按照IEEE802．11的标准来设计,主要评估的参数有：网络吞吐量、数据分组成功接收率及网络路由开销。在此基础上研究了优化链路状态路由算法在传统的链路状态路由算法上引入的优化策略——多点中继站,它采用选择一部分邻居节点来转发控制信息,同时还对于优化链路状态路由算法在节点较多的大型网络中的应用提供了一种较为有效的改进机制。     

ZigBee网络中基于节点移动性的路由选择策略

为了提高ZigBee网络的路由效率,降低节点能耗,提出一种基于节点移动性的路由选择策略.ZigBee网络同时支持基于地址分配的分层路由和基于路由请求的路由方法.该策略根据网络中节点移动性的变化,自适应选择路由方法.节点通过自身邻居参数改变识别位置变化,避免了网络中额外的数据传输流量.经仿真测试,相对于原有的单一方法路由方案,基于节点移动性的路由选择策略具有更高的路由效率,提升了ZigBee网络的路由性能.