移动CCN中三模划分缓存算法

针对移动CCN中网络拓扑结构不断变化、缓存内容不断更替的特性,为了实现节点频繁移动时数据有效、可靠、较长时间缓存的目的,提出一套三模划分缓存算法。该算法基于节点位置信息,通过限定节点间通信距离阀值上限,将整个网络区域划分成无公用节点的三模网络,且取得一个最优划分结果,在每个三模分组内进行实时缓存内容同步。实验结果表明在节点密度较大、缓存空间较小时,三模划分缓存算法具有较好的缓存性能。     

基于分布式深度学习的边缘服务放置策略

针对移动边缘计算网络中不合理的服务放置和资源分配所导致的服务质量下降问题, 提出了一种基于分布式深度学习的边缘服务放置策略。首先, 以最小化所有用户服务请求时延与加权服务放置成本总和为优化目标, 将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次, 在给定服务放置策略情况下, 利用凸优化理论求解出边云最优的计算资源分配方案。最后, 利用分布式深度学习解决了服务放置问题。理论证明及仿真结果表明, 所提策略能够有效降低用户服务请求时延和应用服务提供商的服务放置成本, 并且逐渐逼近全局最优的服务放置策略。     

一种基于节点间距离提高Ad hoc路由稳定性的方法

移动自组织网络的一个典型特征是网络拓扑的频繁变化,网络拓扑的频繁变化会导致路由不稳定性增加,路由不稳定是导致移动自组织网络性能下降的重要因素之一,因而寻找稳定路由是减小节点移动影响的重要手段。通过测量接收报文的信号功率值来得到节点间距离,并根据得到的节点间距离我们提出了一种可以用来衡量路由稳定性的指标。仿真结果表明采用这种路由稳定性指标跟采用跳数相比可以减少20%左右的路由中断,从而显著的提高网络性能。     

移动自组织网中基于贪婪蚁群算法的广播策略

广播是移动自组织网络(mobile ad hoc network, MANET)传递信息和建立路由的重要操作。为解决广播过程中的链路冗余和广播风暴问题,提出一种基于贪婪蚁群算法(greedy ant colony algorithm, GACA)的广播策略。首先,结合路由节点的数据包总传输距离、链路数目和链路质量建立目标函数。然后,通过GACA达到目标函数的最小值并规划出最优信息广播路由。最后,转发节点根据路径要求转发信息。仿真实验表明,该策略能够合理地利用网络资源、减少信息冗余以及避免广播风暴的发生。     

移动Ad Hoc网络的仿真框架

利用OPNET，提出一个通用的仿真框架用来测试不同的MAC层、网络层和节点移动性的移动AdHoc网络路由效率。在该层次整体框架下，可以设计不同的节点移动模式、媒体接入方法和路由方案，比较端到端统计量（端到端时延、吞吐量和效率），以筛选最有效、最合适的解决方案。     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。     

基于拓扑维护的自适应多信道OLSR路由协议

OLSR是一种应用于无线移动Ad hoc网络的基于链路状态机制的先应式路由协议。在OLSR中,网络拓扑的动态变化会使节点掌握的拓扑信息失效,从而导致路由表项不全,影响路由性能。针对上述问题,提出了一种基于拓扑维护的自适应多信道路由协议MOLSR-TM,该协议把拓扑维护状况感知和自适应算法引入OLSR,以调整HELLO控制消息的发送频率和邻居记录表、拓扑记录表的刷新频率。性能分析和仿真结果表明,MOLSR-TM能改善节点的拓扑维护状况,增强动态拓扑适应能力,提高数据成功率、端到端时延和网络吞吐率等性能。     

能量有效的无线传感器网络可信路由协议

如何更有效地利用节点有限的资源是无线传感器网络研究的热点之一。提出的能量有效的可信路由协议(energy efficient reliable routing protocol, EERRP),采用了一种能量均衡策略,使网络中的能量均衡消耗,将网络生命周期最大化。同时,EERRP引入了信誉评价机制,通过节点在数据传输过程中对其他节点行为的监测以及信誉传播,使数据在通信过程中能够尽可能地避开问题节点到达目的节点,达到可信数据传输的目的。通过在NS仿真平台对EERRP进行测试与验证,并将其与传统路由协议进行比较,证明EERRP在网络能量有效性和数据可信传输方面具有明显优势。     

基于战术互联网环境的自组织网络路由协议性能仿真与评估

战术互联网条件下的网络应用环境与民用网络相比，具有其特定的拓扑连接关系、移动方式和流量特征，而上述特点对于路由协议性能评估结果影响较大，针对应用背景结合路由协议评估体系，对自组织网络路由协议性能进行了仿真与评估，并得到如下结论：战术互联网环境下，移动性对路由协议的影响小于网络负载对协议性能的影响；同时，先应式路由协议比反应式路由协议更适合在网络负载较大的战术互联网环境中使用。     

6LoWPAN中基于Mesh-under的备用缓存机制

在基于Mesh-under的IPv6低功耗无线个域网(IPv6 over low-power wireless personal area networks, 6LoWPAN)中,针对传输路径上中间节点重传缓存溢出导致重传数据分片丢失,造成网络性能下降等问题,提出一种基于Mesh-under的备用缓存机制。本文所提机制根据传输路径上各节点重传缓存使用情况及数据分片剩余跳数等信息,设置动态重传缓存门限,并为超过该门限的节点从其邻居节点中挑选合适的备用缓存节点,从而完成数据分片的缓存与重传过程,达到均衡使用各节点重传缓存的目的。结果表明,所提机制能够有效避免重传缓存溢出,减小网络能耗,同时进一步提高目的端重组成功率。     

基于位置估计的井下无线传感器网络路由算法

井下无线传感器网络中的信标节点无法及时获得能源补充,能量水平总体偏低,结合井下网络的特点研究能降低信标节点能耗、延长信标节点服务时间的路由算法对井下无线传感器网络十分必要.通过对井下传感器网络的能量补充方式和节点移动特点的分析,提出了一种基于位置估计的多跳路由(position estimatebased multi-hop route,PEBHR)协议,该协议通过位置估计的方法帮助节点选择恰当的移动节点作为数据中继快速建立路由路径,从而由能量水平较高的移动节点承担主要的数据转发任务,减少能量水平相对较低的信标节点的负载,从而延长信标节点的生存时间.仿真结果表明PEBHR协议能够降低信标节点的能量消耗,有效延长信标节点的生存时间,有效解决井下节点能量不平衡的问题.     

基于区域不相交的无线传感网任播路由算法

在无线传感器网络(wireless sensor networks, WSN)中采用任播技术可以均衡数据流及能耗。传统算法常采用节点不相交路由策略,但隐终端问题仍会造成任播路径间的传递碰撞。针对该问题,提出基于区域不相交策略的WSN任播路由算法。该算法采用扇形通道技术和基于不同时隙的区域不相交发送策略以减少任播路径传递碰撞问题。仿真实验数据表明,相比较节点不相交路由策略和最短路径优先区域不相交路由策略,本文算法在分组投递成功率和节点平均能耗上具有较好的性能优势,从而提高网络生存期。     

基于网络分配矢量的Ad Hoc可用带宽测量方法

定义了Ad Hoc网络中能够反映碰撞和节点竞争的无线可用带宽。被考察节点通过CSMA/CA协议将测量时间内邻居节点数据分组中的网络分配矢量以表的形式记录在自己的路由缓存中,对测量时间内同一节点的网络分配矢量叠加,并减去被考察节点退避的时间,最终计算出测量时间内当前节点的可接入信道时间。使用可接入信道时间占测量时间的比例来计算可用带宽。仿真在竞争节点发送速率变化的情况下测量了被考察节点的可用带宽,随后被考察节点也改变发送速率来验证测量所得的可用带宽。数值结果表明,所使用的可用带宽测量策略较为准确,并能充分反映节点之间的碰撞。     

无线传感器网络单汇聚节点选址策略

无线传感器网络中,所有节点收集到的数据都通过多跳的方式转发到汇聚节点,因此汇聚节点的选址策略对网络寿命有很大的影响。首先在节点随机分布的无线传感器网络中简单分析了汇聚节点的面向能量选址策略,然后进一步探讨了面向寿命的选址策略,最后结合基于路由代价的蚁群路由算法在无线传感器网络中对两种选址策略进行仿真,仿真结果显示面向寿命选址策略的网络总能耗稍大于面向能量的选址策略,但前者能在较低网络能耗的基础上有效地延长网络寿命。     

基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法

从无线传感器网络自身的特点出发,提出了一种基于蚁群策略的无线传感器网络能量有效路由算法(energy efficient routing algorithm based on ant colony optimization for wireless sensor network,EEAWSN).该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并给出路径最优度的概念来评价路径的最优性.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法相比,该算法找到了一条路径最优度最优的路径,在此路径上传输能量消耗最小,并且兼顾了节点的剩余能量,从而延长了整个网络的生存时间.     

基于CDMA方式的跨层AODV协议性能评估

在多跳Ad hoc网络中,CDMA方式便于向路由等上层提供物理链路信息,所以以链路质量作为参考量度,将其引入到路由建立、路由维护、本地管理等重要环节中,可以跨层设计新型AODV路由协议。分析和仿真表明,改进后的AODV协议提供了更合理的路由机制、节约了网络节点能量。     

MANET双层群节点移动模型设计与研究

在移动Ad hoc网络仿真中,节点移动模型直接决定了网络的拓扑结构,进而影响网络性能的评估."参考点群移动模型"群内部节点以一个逻辑中心为参考随机运动,而现实场景中,节点群运动时经常呈现一个群有多个逻辑中心的特点.由此提出了一种"双层群移动模型",并从物理链路和路由协议两个层面与其它移动模型进行仿真比较.仿真结果表明,该模型更能反映出具有双层性的群移动场景中网络的拓扑变化,更适合该种场景下移动Ad hoc网络仿真研究.     

无人机自组网中基于蚁群优化的多态感知路由算法

无人机自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快、数据交互频繁、应用环境复杂等特点, 采用传统的路由算法会使该网络在传输延时、丢包率、路由开销等方面性能均较差, 以至于无法为多无人机协同执行任务提供有效的通信保障。为了解决该问题, 提出一种基于蚁群优化的多态感知路由(ant colony optimization based polymorphism-aware routing, APAR)算法。该算法将蚁群算法与动态源路由算法相结合, 通过感知路径长度、路径拥塞度和路径稳定性, 计算出由路由发现过程得到路径的信息素水平, 并将其作为选路标准, 经过改进的信息素挥发机制也被引入该算法。同时, 根据无人机编队的变化做出合适的调整, 以保证其网络性能不下降。仿真结果表明, 与其他经典算法相比, APAR算法提高了数据包成功传输率, 降低了平均端到端延时, 减少了路由开销, 且在战场环境下有较高的可靠性。     

基于加权路由策略的复杂网络拥塞控制研究

复杂网络的最短路由策略易导致网络吞吐量低,流量分布不均,在关键节点处产生拥塞.本文提出一种基于加权路由策略的拥塞控制机制,用节点的介数作为节点边的权重,将网络变成加权网络,数据包按加权网络最短路径路由.介数的计算采用基于区域中心节点近似估算法,降低了介数计算的复杂度.仿真结果表明,加权路由策略能有效避开拥塞程度严重的节点,克服了介数较大节点成为网络传输瓶颈的问题,显著改善了网络的拥塞情况,提高了网络的吞吐量和传输能力.