一种MANET中的路由可靠性评估方法

从可靠性的角度,分析对比了移动AdHoe网络中热门的两个动态寻址路由协议：DART与ATR。提出了一种有效的路由可靠性分析方法,并通过仿真验证了方法的有效性,理论分析结果与基于数据包传输率等传统测量结果相一致。表明ATR多路径方法适用于可行路由,并且在大规模网络中性能明显优于DART最短路径方法。     

基于人工免疫的MANET不端行为检测模型

针对层次ad hoc网络的结构特点和安全需求,提出了一种基于人工免疫的不端行为检测系统模型。该模型将不端行为检测数据集分为簇内节点数据集和簇首节点数据集,对其分别进行二进制编码和数值编码。使用分层的抗原(不端行为)动态检测算法,通过簇内节点检测器行为匹配和簇首节点协作验证判断节点的不端行为。仿真实验表明,当网络中不端节点比率在0～40%范围内动态变化时,该模型检测率高于87.6%,误报率低于1.01%,说明模型的整体性能优于DSR-Probe算法。     

基于SIR模型的蠕虫传播流量模型

为了更好地研究在蠕虫传播过程中的流量特征，通过对传统SIR蠕虫模型的不足之处进行分析，提出一个改进的蠕虫传播流量模型，用分层次划分网络拓扑和增加一个“临界”状态模拟网络延迟造成的影响，并在NS2环境中进行了模拟．模拟结果显示，改进的模型能较好地符合实际网络中的蠕虫传播趋势和流量特征．     

链路可用性的MANET网络分簇算法

针对MANET网络中分簇拓扑管理开展研究。为了提高网络逻辑拓扑的稳定性,对经典的Lin-Gerla分簇算法进行改进。改进算法充分考虑了通信系统中节点的移动性,引入了相对运动的概念,选取运动较为稳定的节点成为簇头,使得在随机方向模型下的移动网络的稳定性有所加强。针对可能出现分簇集中度过高的问题,提出了一种应用于簇维护阶段快速的簇分裂方法。最后对改进算法进行了仿真和性能分析。     

基于复杂网络理论的组织学习知识传播模型研究

利用复杂网络理论,针对一般组织学习群体,在考虑统一知识吸收率的基础上.引入知识遗忘率因素,采用小世界网络模型来构建组织学习的知识传播模型,通过分析网络的平均知识水平、网络知识扩散的方差和变差系数,研究了组织内知识传播网络模型的传播效率,分析了网络的知识传播速率及网络的敏感性.最后.通过仿真模拟可以得出,基于小世界网络传播机制的具有遗忘因子的知识传播模型能较好地模拟组织学习网络的知识演化机制.     

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。     

星间链路自由空间传播衰减的分析

星间链路中,由于卫星相对位置的变化,信号传播的距离是时变的,所以自由空间传播衰减也是时变的.从星间链路空间参数出发研究星间链路的链路长度,并分析了其周期性的特性,得出了星间链路自由空间传播衰减的变化规律.从链路距离、接收功率、载噪比、误码率四个方面对星间链路进行仿真分析,仿真的结果与理论分析相一致.     

基于跨层协同的MANET网络拥塞控制算法仿真研究

移动自组织网络MANET因大量数据包发送、节点信道同步适应和动态无线拓扑变化等原因,易发生传输拥塞.传统拥塞控制的主动式队列管理算法,如拥塞随机早期检测算法(Random Early Detection,RED),根据缓存占用情况监测和判断拥塞,无法适应MANET网络MAC层信道监控发送的特点.针对这一问题,基于链路层MAC802.11的RTS/CTS重传机制,结合网络层缓存占用情况检测网络拥塞,提出IRED(ImprovedRED)算法,该算法通过跨层协同的机制实现拥塞控制.最后,通过NS2网络仿真工具验证IRED算法的性能.实验结果表明,IRED较传统算法在吞吐率、延时和传输抖动等性能上都有显著提高.     

MANET的IDS中移动代理部署算法的研究

MANET(移动自组织网络)由于采用无线信道、分布式控制等原因,比有线网络更易受到安全威胁。MANET对带宽和计算量的敏感性使得移动代理成为MANET安全架构的首选。文中介绍了一种基于移动代理的MANET的入侵检测系统(IDS)模型。重点分析了该模型中的网络监测代理的部署算法,并基于已有的算法提出了一种改进算法———IDANMA(Improved D isposal A lgorithm forNetwork Mon itoring Agent)。IDANMA通过两轮投票选举在规定通信半径内可达节点最多的节点为网络监测代理节点。用NS软件对IDANMA进行仿真的结果表明,IDANMA有效地克服了已有算法的缺陷,通信开销更小,网络监测代理分布更均匀,算法收敛性好。     

基于改进动态源路由协议的MANET灰洞攻击检测和缓解研究

针对移动自组网络易遭受灰洞攻击的问题,提出一种改进动态源路由协议来检测和缓解灰洞攻击。首先,建立一种入侵检测系统(IDS),IDS节点仅当检测到灰洞节点时才设置为混杂模式;然后,通过检测节点转发数据包数目的异常差来检测恶意节点,当检测到异常时,附近的IDS节点广播阻塞消息,通知网络上的节点共同隔离恶意节点;最后,利用Glomosim工具进行的仿真实验验证了所提方法的有效性,该方法的平均丢包率仅为12.5%,端到端传输延时仅为0.116 s,比较表明,所提方法优于其他几种现有灰洞攻击检测方法。     

移动自组网AOMDV路由协议分析与性能仿真

移动自组网中多径路由方式具有提供容错、负载平衡、降低延迟等优点,多径路由协议成为研究的热点。本文通过分析AOMDV协议的工作机制,使用NS2仿真工具将AOMDV协议与AODV协议、AODVM协议进行不同场景的仿真比较,实验结果显示,AOMDV协议在高速动态网络环境下具有较大优势。     

基于网络行为学的Mobile Ad hoc安全问题初探

首先对MobileAdhoc网络以及网络行为学进行了简述 ,然后阐述了MobileAdhoc网络所面临的主要安全问题 ,最后从网络行为学角度对MobileAdhoc安全问题进行了研究和探讨 ,并提出了一些构想     

Ad hoc网络消息传播过程的高阶描述模型

为避免采用随机抽样模型对Ad hoc网络消息传播过程进行定量分析时存在的高估消息覆盖节点数的问题,对现有模型进行修正,提出了一种高阶描述模型.该模型在转发消息时考虑了会对下一次消息转发到达新节点的概率产生影响的2个参数:节点被访问次数和节点度.节点被访问的次数越多,模型的阶数越高.在包含2 000个节点的随机图网络拓扑上的仿真试验结果表明,当消息覆盖的节点数超过1 800时,无论拓扑是否连通,一阶模型和二阶模型对Ad hoc网络消息传播过程的拟合度均优于随机抽样模型.当网络拓扑不连通时,一阶模型和二阶模型仍会高估消息覆盖的节点数;相反,当网络拓扑连通时,两者对仿真结果的拟合度较好,最终误差分别为-7%和-1%.     

基于偏差传递的多工位装配过程质量评估模型

针对多工位装配系统中尺寸偏差传递的特点,建立了一种新的装配过程质量评估模型.首先分析了多工位装配系统的偏差源,研究了多工位装配尺寸偏差传递关系,构建了偏差流传递的状态方程.然后从过程系统本身寻找影响偏差传递和累积的特征参数来评价系统的装配质量特性,通过对尺寸偏差传递模型推导引出工位系数矩阵,经过合并变换求出各工位的系数矩阵的最大特征值,再乘以偏差精度权因子来建立装配质量评估模型,进而提出用装配偏差指数来衡量装配工艺过程的优劣.最后通过实际零件的装配过程说明该模型和装配偏差指数的应用方法.     

Ad hoc网络中基于概率方案的广播协议预测模型

通过简化一些外在条件,将实际的网络协议模型化,期望可以替代仿真工具.提出一种数学建模思路,通过基于逼近的方法,以ad hoc网络中泛洪和概率模型为基础,逐步推导出基于计数的广播协议模型,检验基于计数的广播协议的转发概率.模型在节点密度较低时预测转播结果低于仿真,在节点密度较高时则高于仿真结果.当只考虑网络层功能时,该模型检验协议性能与仿真结果相比误差率小于5%.     

基于马尔科夫模型的移动设备链接预测研究

受移动设备内存空间和处理器性能的限制,传统的链接预测方法(如传统马尔科夫方法)不再适于移动设备浏览导航。本文以马尔科夫模型为基础,提出基于马尔科夫链和频繁项挖掘相结合的移动设备链接预测模型。将扇形交互界面的思路引入链接预测领域,有效缩小了用户的视觉搜索时间,提高了模型交互效率。移动设备上的实验结果表明,本文提出的预测模型在保证高覆盖率和低复杂度的同时,可以达到较高的预测准确率和预测效率。     

无线自组网应用及模拟

通过对无线自组网的定义,列出无线自组网的特点及适用条件.以具体应用场景为例,使用两种不同类型的三个常用的路由协议对无线自组网的性能指标进行仿真分析,结果证明反应式路由对节点移动性具有更好的综合性能.     

SUMO平台下多种车辆跟驰模型的仿真对比分析

车载网是一种以车辆为通信节点的无线自组织网络,旨在实现车与车、车与基础设施之间的数据通信.车辆的高速移动性易引起网络拓扑结构的变化,进而降低数据包的传递率和路由协议的工作效率,甚至导致信道中断.目前,对于车载网通信协议和应用的研究主要借助仿真平台模拟实现,平台内嵌的车辆移动模型性能对协议的分析和研究至关重要.首先,对Simulation of Urban Mobility(SUMO)平台下常用的6种车辆跟驰模型进行了详细的描述;其次,分析并引入影响移动模型性能最明显的3种因素;最终,依托城市道路交通环境,通过设置不同的模拟场景对比分析了在不同跟驰模型作用下的车辆密度、车辆平均速度和道路占用率3个指标.详实的实验结果表明,Krauss模型具有最优异的性能.此外,通过仔细观察单个车辆的跟驰行为从微观上揭示了各模型的工作原理.