Ad hoc网络安全模型的研究

Adhoc网络作为一种无线移动网络正成为网络研究的一个热点。而且由于它的若干特点，使得Adhoc网络在军事领域受到广泛的重视，并正在逐步应用于商业领域。但安全问题却是Adhoc网络的一个弱点。根据RSA密码体制和门限数字签名方案，提出了一种门限RSA数字签名方案，并在此基础上提出了一种基于信任分散的Adhoc网络安全模型。该安全模型对建立一个安全的Adhoc网络有着一定的意义。     

基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法

该文研讨了具有QoS多播路由问题．文中描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型．该文在网络环境及不确定参数下，提出了一种在网络规模、可行性方面为Internet、移动网络和其他高性能网络基于Tabu搜索的QoS多播路由优化算法(TQMRA)．TQMRA在网络环境及不确定参数下能够优化网络资源．仿真实验结果表明．TQMRA为QoS多播路由提供了一种新的有效途径．     

一种基于最小费用最大流理论的Ad hoc路由协议

针对Ad hoc网络QoS路由问题,提出了一种基于最小费用最大流理论的Ad hoc路由协议(MCMFP)。将Ad hoc的移动终端作为网络节点,通信链路作为相邻节点之间的边,建立了Ad hoc网络的网络流模型,使Ad hoc网络的路由计算问题转化为图论中的最小费用最大流问题,从而计算出满足多QoS约束的路由路径,优化了网络带宽的使用,提高了通信信道的利用率,实现了网络流量的负载均衡。仿真结果表明,MCMFP协议具有更高的包转发率和更小的平均时延,有效提高了Adhoc网络的QoS性能。     

求解线性等式与不等式组的神经网络模型

提出了一种求解线性等式与不等式组的神经网络模型，该模型避免了惩罚函数模型的缺点，当模型达到稳态时，网络输出将给出问题的精确解。作为一个应用，从本文提出的模型可以导出解一类线性规划问题的神经网络模型     

基于RBF神经网络的Web服务QoS短期预测

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函数建立QoS预测网络模型,通过计算机仿真验证了RBF神经网络在Web服务QoS预测中是可行且有效的。     

基于双层递归神经网络模型求解最优组播路由

基于覆盖网络的组播作为一种新的IP网络组播解决方案已得到广泛关注.提出了一种利用改进的双层递归神经网络模型求解VPON网络环境下的QoS(服务质量)最优组播路由的方案.该方案在选择路由时综合考虑链路的可用带宽及节点的剩余处理能力,并运用一种基于改进的双层递归神经网络模型--MTLRNN进行求解,与其它启发式组播路由算法相比,该方案在满足应用的QoS要求的前提下,使全网的负载分配更加均衡,同时在解的有效性及接纳的组播应用会话数方面都有比较大的改善.     

Adhoc网络及其路由性能研究

Adhoc是一组无线移动主机组成的一个无需基础设施或集中管理设备的临时网络。网络拓扑易变、带宽、能源有限是其主要特点。主要介绍Adhoc网络及其组网关键技术——路由协议，并对现在的具有代表性的协议性能进行了比较分析，有助于从事Adhoc网络的工作者综合各种路由的优点解决Adhoc网络中存在的问题。     

Ad Hoc网络的移动性管理模型分析

Adhoc网络组网的特殊性给移动性管理提出了与传统网络不同的要求。通过分析adhoc网络应用中存在的问题，讨论了两种网络移动性管理模型并分析他们存在问题，以及解决这些问题的一种方案。     

一种求解背包问题的新的神经网络模型

背包问题是一类经典的组合优化问题,在网络资源分配中有着广泛的运用。人工神经网络已成为求解大规模优化问题的一种有效方法,已经证明了合适的神经网络能实时地得到问题的精确解。研究了背包问题的神经网络解法,给出了一种求解背包问题的新的神经网络模型,并证明了该网络模型收敛到背包问题的最优解。算例说明了模型有效性和准确性。     

分布式边对边的QoS测量

目的 提出一种分布式的边对边QoS测量方法，以获取QoS参数信息。方法 提出边对边DS流模型，在DS域中构造DS流，通过Ds流中的网络中间节点获取QoS参数信息，并对其进行聚合得出DS流的QoS参数特性。结果 通过ns-2网络模拟器模拟的结果证明该方法测量结果良好，并且使用较少的网络资源。结论 是一种有效的QoS信息获取的方法，同时对QoS管理也具有重要的意义。     

Ad Hoc网络中的QoS-Aware多目标优化路由协议

对Ad hoc网络中的QoS保证进行研究,针对现有的QoS路由协议没有考虑节点负荷、节点碰撞等本地信息,提出了一个在Ad hoc网络中提供QoS的路由协议——QoS-Aware多目标优化路由协议(QMOR).该协议把QoS请求———带宽作为接入控制的参数,路由发现和路由维护算法是DSR协议的扩展,在目的节点利用多目标优化算法进行选路,算法的优化参数包括路径时延、缓冲区中已存包的长度和重传数目.通过仿真,结果显示了QMOR协议无论在静态网络和动态网络,都有比DSR协议更好的性能.     

Ad Hoc网络中一种基于权值的分簇算法

Ad Hoc网络是一种多跳的自组织网络,网络是由移动的节点组成。Ad Hoc网络的许多应用都依赖层次结构的支持,簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次结构的形成和维护依赖于某种分簇算法。提出了一种新的基于权值的分簇算法(NWBCA),该算法考虑了移动节点的最佳连接度和电池能量两个因素,通过对算法进行分析和仿真测试,证明了该算法的有效性。     

一种增强Ad hoc网络路由协议安全性的方案

移动AdHoc网络是一种新型的无线移动网络 ,由于它具有开放媒质、动态拓扑、分布式合作及受限的网络能力等特点 ,所以特别容易受到攻击 .在Adhoc网络中 ,一个节点不仅是一个主机 ,而且是一个路由器 ,它可以在网络中寻找和保持到其他节点的路由 .如果路由被误导 ,整个网络可能陷于瘫痪 .所以 ,路由安全是整个Adhoc网络的安全中最重要的一环 .论述了Adhoc网络几种路由协议 ,并针对Adhoc网络中AODV协议的黑洞攻击 ,提出了一种增强性的安全解决方案 ,该方案能在一定程度上解决黑洞问题并可防止假冒攻击     

Ad hoc网络中基于组播路由协议ODMRP的改进

将ODMRP作为研究对象 ,利用软件仿真的方式实现了基于Adhoc网络的ODMRP的路由协议的改进 .改进后的协议IODMRP通过新的路由选择算法使路由在最长时间内有效并使用主动探测的方式感知路径的状态 ,以达到充分利用Adhoc网络资源、提高节点通信质量的目的 .仿真实验验证了其性能     

自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法

针对AdHoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法（APs0）,将微粒在解空间中的飞行搜索过程映射为多播树的树形变换过程．构建了AdHoc网络中QoS多播网络模型,采用罚函数处理约束条件来设计适应度函数．描述了APSO算法求解AdHoe网络多播路由问题的实现过程,将QoS多播路由优化问题转化为整数计算问题．仿真结果表明：该算法能快速地找到针对AdHoc网络中满足qos要求的最优多播树,尤其在大规模网络下更能显示该算法的有效性和可靠性．     

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.     

线性与非线性输出单元相结合的神经网络

从神经网络的连接方式着手，扩展从隐含层到输出层的连接，提出了一种新的神经网络连接结构，在此基础上推导出了相应的学习算法．并通过对奇偶问题、非线性函数逼近问题、模式分类问题等的仿真，验证了所提出方法的有效性．实验结果表明，通过适当地调整线性输出与非线性输出的比例，所提出的算法具有训练速度快和正确识别率高的双重优点．     

Ad hoc网络路由问题的研究

随着无线网络的广泛应用,设计一种有效安全的路由协议是目前亟待研究的重要课题。Ad hoc的应用产生了传统网络所未遇到过的安全问题。研究了目前常见的标准路由算法,分析了发生在路由层的攻击手段,阐述了几种路由安全机制。     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

Ad hoc网络PI队列管理算法稳定性分析

主动队列管理PI算法的稳定性是拥塞控制研究的重要内容。目前PI-AQM设计大多基于经验,缺乏稳定性的理论分析。针对Ad hoc网络的时滞特点,利用泰勒级数展开,将时滞系统线性化,分析了PI算法在时延无线网络中的稳定性,推导了时滞对象的稳定条件,以便进一步优化设计PI控制器。通过Matlab和NS2仿真,结果表明,选择kp=0.01,ki=0.04,的PI控制器能较好地稳定TCP/AQM时滞系统;与传统的去尾算法相比,PI控制器取得了较好的控制效果,队列长度维持在理想值附近。