基于社交效用向量的机会网络路由算法

针对传统机会网络路由协议未考虑到节点社会性的问题,根据机会社会网络中节点呈现出周期稳定性和规律性,利用节点累计的历史信息组成"社交效用向量"来预测网络拓扑结构的变化,提出了基于社交效用向量的机会网络路由算法.该算法中每个节点都携带各自的社交效用向量,根据节点与目标节点是否属于同一社区及节点的社交延迟度控制消息的转发次数,同时将连通时长、社交有效性用于决策消息转发,避免消息的碎片化.在真实数据集PMTR上进行仿真实验,从转发消息数、数据包平均延迟及投递成功率三方面将该算法与Epidemic、Prophet经典算法对比,分析了消息生存时间和节点缓存空间对路由性能的影响.仿真实验表明,该算法与Epidemic、Prophet算法相比,减小了延迟率和误码率,提高了投递成功率,同时在转发消息数方面略优于两种经典算法.     

容迟网络中基于信任蚁群的自组织路由算法

由于移动节点间的相遇机会的不确定性,容迟网络采用机会转发机制完成分组的转发.这一机制要求节点以自愿合作的方式来完成消息转发.然而,在现实中,绝大多数的节点表现出自私行为.针对节点的自私行为,提出了基于信任蚁群的自组织路由算法TrACO（Trust Ant Clone Optimization）.该算法利用蚁群算法基于群空间的搜索能力和快速的自适应学习特性,能够适应容迟网络动态复杂多变的网络环境.最后对TrACO进行性能仿真分析,仿真结果表明TrACO能够在较低的消息冗余度和丢弃数下获得较高的分组转发率和较低的消息传输时延,表现出较强的挫败节点自私行为的能力.     

基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法。构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传感器网络最优节点密度分布,融合模糊度参数,构建模糊信息调度优化设计模型,定位最优自适应特征信息,实现无线传感网络路由优化设计。仿真结果表明,无线传感网络路由设计的输出稳定性较好,节点定位精度较高,传输时延较小,提高了教务数据采集系统中的无线传感器网络传输和数据分析能力。     

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.     

基于历史信息预测转发概率的DTN路由算法

为了尽量减少网络先验知识的使用,提高消息转发成功率,提出了一种基于历史链接信息预测转发概率的算法,综合运用了冗余复制和相遇预测的转发策略,将消息逐步向到达目标节点传输预测概率较高的节点转发,通过二分法复制策略来增加消息转发成功的可能性,并采用了主动冗余消息删除机制.仿真实验表明,随着缓冲区的增大和节点规模的增大,该路由算法的性能明显优于Epidemic,PRoPHET和BSW算法,并且具有很好的网络适应性能.     

容迟容断网络中基于拓扑的双时隙路由算法

在公交车载网络等类型的容迟容断网络中,可以依靠全部或者部分网络拓扑信息进行路由计算.提出一种基于拓扑信息的双时隙路由算法.该算法将网络周期离散为时隙,计算路由时,采用当前时隙和下一时隙(即双时隙)内均有效的路径作为候选路径,从而保证多数业务在链路失效前完成转发.以传输延时和延时抖动率为依据,从当前和下一时隙内均有效的路径中优选路径,以容忍可预测的链路中断;通过提供备用路径,以容忍不可预测的链路中断,保证传输的可靠性和稳定性.对上述算法进行了仿真实现和性能分析,结果表明,该算法能容忍链路中断,报文递交率较高,平均传输延时较低.     

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。     

基于邻居表查询的ZigBee多播路由算法

由于ZigBee网络需要将信息以多播的方式进行传递,部分节点多次传输消耗大量能量,导致节点死亡,为缓解这个问题,提出了基于邻居表查询的ZigBee多播路由算法.该算法结合邻居表查询和ZigBee分布式地址分配特性,对ZigBee网络多播转发节点选择进行优化,使一个节点能给多个目的节点转发信息.仿真结果证明该算法减少了路由开销,节约了网络的能量,提高了网络的可靠性.     

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。     

DTN中基于转发概率的散发和等待路由

针对DTN中散发和等待路由中继节点的选择存在盲目性的问题,提出了一种基于转发概率的散发和等待路由协议R-SW.该协议采用"基于转发概率散发+控制拷贝数量"的原则,选择中继节点时进行转发概率的比较,只将报文转发给转发概率较大的中继节点;其次,转发报文数目根据转发概率动态确定,即转发概率高的节点获得较多的转发;另外,加入拥塞控制机制.使用NS2网络模拟软件对算法进行测试,结果表明:所提出的算法可以减少开销和时延,提高报文的投递率,适合在DTN中应用.     

基于能量约束和历史信息的容迟网络路由算法

基于已有容迟网络(DTN)路由算法对能量考虑不足的问题,提出了基于能量约束和历史信息的DTN路由算法(ERHR),并在The One(the opportunistic networking environment)平台上,用Java语言进行仿真比较.仿真结果表明,ERHR在能量消耗、传递成功率和平均缓冲时间等性能上优于其他DTN路由算法,适应DTN网络的需求,是一种有效的DTN网络路由解决方案.     

基于动态路由的SPIN路由协议改进

基于信息协商的传感器网络路由协议(SPIN)数据转发过于复杂、重复转发相同数据包的问题影响了SPIN协议转发时的网络吞吐量,增加了丢包率,缩短了网络的生命周期。针对以上问题,提出了一种动态路由信息协商传感器协议D-SPIN协议,其在SPIN协议基础上加入了动态路由表建立算法和验证下一跳id选择性转发策略,该方法可有效提高网络吞吐量,减少了丢包率,延长了网络时延。利用NS2仿真软件进行仿真,仿真结果表明,D-SPIN协议比SPIN协议在网络吞吐量、丢包率和网络时延等性能参数上有较大的提高。     

一种DTN路由算法

针对DTN长延时、高动态拓扑、节点分布稀疏、频繁断路等网络特性,提出一种基于存储-携带-转发机制的DTN路由算法.该算法的源节点不以建立到目的节点的路由为发送数据的前提,而是在通信范围内选择与目的节点之间传输概率最大的节点,作为数据中继节点,中继节点存储数据,遇到目的节点或更优中继节点进行数据转发,经过逐跳携带转发,最终到达目的节点.在存储-携带-转发过程中,充分利用网络频繁变化的特点,针对到目的节点或更优中继节点的短时局部连通路径,采用Ad Hoc网络路由策略,提高效率.通过NS2仿真表明:所提出的算法具有较好的性能,适合在DTN中应用.     

基于概率延迟的DTN路由算法的设计

为了提高容迟(DTN)的传输效率,同时减小网络延迟和网络开销,借鉴链路状态算法,使用Dijkstra计算路由,并充分考虑了传输延迟、节点之间的连接性和历史因素,提出了一种基于概率延迟的DTN路由算法PD.模拟实验结果表明,PD在传输延迟较大的网络环境下,性能优于其它同类算法.     

基于机会转发原理改进的GPSR算法

针对现有GPSR协议中边界节点消耗大、丢包严重以及在遇到路由空洞时路由效率低下的问题,提出一种基于机会转发的改进路由:O-GPSR。它使用距离、方向和邻居节点密度三个参数来计算转发决策节点传输范围内各邻居节点的判决度量值,依据度量值选择下一跳转发节点。仿真结果表明,O-GPSR能够降低端到端时延、减少路由负载、增加投包率,有效地提高了路由效率。     

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。     

基于运动状态感知的容迟网络路由算法

根据车载自组织网络的特点,提出了一种对喷射等待路由进行优化设计得到的容迟网络路由算法:运动感知的喷射搜索（motion-aware spray and seek,MASS）路由,对其优化和改进的原理以及算法的实现步骤进行了阐释.对MASS以及多种经典DTN路由算法在ONE平台上进行模拟仿真,通过参数绘图对比分析多种路由算法的性能及其差异,得到VANET环境下各个路由算法的性能对比结果,进而证明了本文所提出的MASS算法在DTN网络环境中的有效性以及可靠性.