基于蚁群优化代理的移动Adhoc网络资源搜索研究

由于移动网络的动态拓扑结构,网络资源搜索过程又需要大量的信令分组和通信链路的支持,移动网络中 的资源搜索变得异常困难.通过分析移动网络中资源搜索的关键问题,提出了一种基于代理的网络架构,并在这种 架构上运用改进蚁群算法解决这些问题.该方法首先在移动网络中引入代理节点以确定网络拓扑,然后在这种引 入代理节点的网络架构中使用改进蚁群算法,同时利用全局和本地信息素来寻找资源.仿真比较了传统蚁群算法 和改进蚁群算法的资源搜索性能,仿真结果显示相对于传统蚁群算法,这种新算法在基于代理的移动网络中可以 大大提高移动网络资源搜索的效率.     

基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型

为了提高多媒体图像个性化推荐能力,提出基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型.构建多媒体图像的边缘像素特征解析模型,采用特征空间重组实现对多媒体图像的像素结构重组,采用多级语义特征分析方法进行多媒体图像个性化信息融合和特征图融合处理,采用浅层特征图组合控制方法实现对多媒体图像个性化特征提取,对提取的多媒体图像个性化...     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

无线传感器网络能量模型

随机抛洒的无线传感器节点形成何种逻辑拓扑结构将直接影响高层通信协议和网络运行能耗,而合理使用有限能量资源是无线传感器网络研究的核心问题.基于传感器节点工作能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立传感器节点能量模型和网络传输模式模型,对单跳传输和多跳传输两种方式下的网络总能耗和单节点能耗进行理论计算,并分析不同网络拓扑结构对网络能耗和网络运行的影响.通过理论计算推导出不同网络拓扑结构和传输模式下无线传感器网络总能量消耗公式和网络能耗分布规律,为设计能量有效的无线传感器网络拓扑结构提供指导,为实现无线传感器服务质量体系下的高层通信协议提供理论基础.     

一种新型片上网络拓扑结构及其自适应路由算法

由于片上网络的拓扑结构和路由算法直接影响片上网络的传输延迟和传输效率,提出了一种新的片上网络拓扑结构——半环形网格结构(H-annular Mesh).它以2D-Mesh拓扑结构为基础,由顶角节点向中心节点引入连线构成半环形的网格结构,充分结合了2D-Torus拓扑结构的优点.并针对H-annular Mesh拓扑结构,提出了HAA-XY自适应路由算法.仿真结果表明,基于H-annular Mesh拓扑结构和HAAXY路由算法的片上网络,能够有效地减少网络传输延迟,并可实现多方向及多节点的数据并行通信.     

网络多向多sink节点WSN路由算法

目的研究并提出多向多sink无线传感器网络路由算法,实现多sink节点数据传输。方法在对多向多sink网络拓扑结构分析的基础上,根据数据多向传输的要求,研究基于相遇蚁群算法和精英策略的多向多sink WSN路由算法。结果提出了一种采用相遇蚁群算法和精英策略相结合的WSN路由算法,并对算法进行了分析和仿真。结论仿真结果表明,该算法可以实现同一个传感器节点数据传送到不同的sink节点,其效率和收敛时间明显优于GEM和GBR算法。     

基于端到端测量的网络拓扑推断算法研究

提出的网络拓扑推断算法不需要网络内部节点的协作,通过端到端测量推断网络内部的性能特征和拓扑结构.本算法利用叶节点的丢包情况及其跳数信息,在跳数相同的节点集中识别兄弟节点,进而推断网络拓扑.理论分析和NS2仿真结果均表明该算法具有较高的推测准确度和较小的时间复杂度.     

面向MANETs按需路由协议的黑洞攻击解析改进模型

传统移动Ad Hoc网络(mobile Ad Hoc network,MANETs)黑洞攻击解析模型存在网络拓扑结构固定、网络传输性能预测精确度低的问题.针对使用按需路由协议的MANETs网络,提出一种基于随机拓扑近似技术的黑洞攻击解析改进模型(improved black hole attack analytical model,IBAAM).IBAAM协议使用随机模型代替传统解析模型使用的n元2立方体模型,并将网络结构扩展至随机拓扑结构,使用最短跳距离概率描述表示网络拓扑结构的随机拓扑信息,再使用K均值聚类法实现跳距离文件配置以求解任意拓扑结构下的攻击概率问题,从而在不利用任何实际拓扑先验信息条件下有效预测MANETs网络平均丢包数目.IBAAM实验结果表明,在多种不同固定Ad Hoc拓扑结构下,IBAAM的网络丢包预测精确度在仿真结果的95%置信区间内,能够有效预测网络传输性能.     

基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测

为提高网络入侵检测的检测效果,提出一种基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测方法.该方法采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络入侵的特征集进行快速选取,为后续特征提取打下基础;对传统蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的节点选择策略和信息素更新策略进行改进,提出一种改进的蚁群算法,提高对最优特征的选择效果,采用改进的蚁群算法对特征进一步选择;采用支持向量机(support vector machine,SVM)统计机器学习方法建立各类网络入侵的检测分类器.仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法综合GA和改进蚁群算法的优势,能够获得更好的入侵特征,从检测正确率、误报率和漏报率3个方面综合比较,新的网络入侵检测方法具有更好的网络入侵检测效果,且提高了检测速率.     

结合网络拓扑与节点内容的统一化半监督社团检测方法

在复杂网络分析中，社团检测发挥着越来越重要的作用，而在实际应用中如何提高社团检测的性能仍是一个共同研究目标.由于网络节点中内容信息有助于社团识别，一些方法侧重于将网络拓扑和节点内容相结合，并且获得了不错效果.此外，也有些方法借用节点之间的拓扑相似度，以提升实现社团检测性能.鉴于此，我们提出了一个统一化方法，结合节点内容的半监督社团检测，简称SCDNC.在该方法中，我们不仅将链接增强应用于社团检测，而且实现了拓扑和内容有机融合.首先，我们运用随机模型来描述节点社团隶属度.其次，我们构建出一个刻画节点内容社团隶属度的随机块模型，节点社团隶属度作为节点内容的权重向量，以实现拓扑和内容结合.再次，我们利用网络中节点之间的拓扑相似度构建先验信息，即，使网络中节点与其最相似的邻居节点具有相同的隶属度分布.最后，使用非负矩阵分解的方法学习新模型的统一化参数.在带有真实标签的人工网络和真实网络上，我们对新方法与一些当前流行的社团检测方法进行了性能比较.实验结果显示，通过融合节点内容和先验信息强化的链接，新方法检测社团的性能取得了显著提升.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

动态拓扑推测的改进算法

为了在网络中有节点动态加入时推测更新的网络拓扑结构,提出了一种改进的逐步拓扑推测算法I-STIA。该算法首先计算新加入节点与网络中所有探测包接收节点之间的相关度,然后采用一个自适应的动态门限搜索加入节点在拓扑中的正确位置,并利用节点的TTL跳数信息减少搜索的步数。应用该算法可以有效地推测出更新的网络拓扑结构,并提高推测结果的准确度。仿真结果表明:I-STIA相比已有的算法更有效,在同等探测包数目情况下,推测结果的准确度更高。     

基于“伪IP”匹配的P2P Peer选择算法

当前流行的BitTorrent-like,eMule-like P2P系统,主要从系统的健壮性和网络负载均衡性考虑进行Peer的选择,而忽视系统对底层网络流量的影响.为了提高类似对等网络中的网络传输性能,提出基于“伪IP“匹配的Peer选择算法,为每一个加入对等网络的Peer根据其物理拓扑分配一个“伪IP“,通过“伪IP“匹配算法选择物理网络拓扑临近的Peer,使资源的共享优先在物理网络拓扑临近的Peer之间进行.通过构建简化的网络模型分析系统性能,证明了采用基于“伪IP“匹配的Peer选择算法之后,能够显著地降低网络流量,提高整个网络性能.     

一种用于工业无线传感器网络的动态调度方法

传输调度是提高无线网络通信性能的重要手段,针对工业无线传感器网络,文章提出一种基于距离矩阵的动态调度方法。根据网络的拓扑结构建立初始时隙分配计划以及距离矩阵,构建时隙分配表并确定节点的发送和接收时隙。该方法既考虑了网络拓扑结构的影响,又考虑了节点数据产生周期的影响。仿真结果表明,该方法能显著降低网络的平均发送时间,提高数据传输的保真度。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

一种适合校园网网内服务的拥塞控制算法

针对校园网拓扑结构和连接带宽的特点,提出了一种适合校园网内部服务器的TCP拥塞控制方法.该方法结合校园网的特点,利用已知的网络连接信息和网络拓扑信息,使拥塞控制的方法更加有效.仿真结果表明,改进的拥塞控制算法能够提高网络的传输效率.另外,该算法仅在发送端对协议进行修改,该算法的采用对整个网络几乎没有影响.     

基于物联网的无线通信网络数据完整性检测方法

为提高无线通信网络数据传输的可靠性,需要进行数据的完整性检测,提出基于物联网的无线通信网络数据完整性检测方法。构建无线通信网络数据传输的低通信道模型,采用非线性状态空间重组的方法进行无线通信网络数据传输链路结构设计,建立无线通信网络数据的动态传输的信道均衡控制模型,采用物联网优化组网设计技术进行无线通信网络数据的分布式传输组网设计,建立无线通信网络数据的完整性特征提取模型,根据特征提取结果,在物联网环境下进行无线通信网络数据的完整性检测。仿真结果表明,采用该方法进行无线通信网络数据完整性检测的准确性较高,提高无线通信网络数据传输的保真性和信道均衡性。     

一种最小化无线自组网链路冲突的拓扑控制算法

为了在无线Ad Hoc网络中,降低节点传输干扰,实现网络冲突控制,通过分析Ad Hoc网络模型、节点干扰模型和链路干扰模型,提出了一种拓扑控制算法,算法具备t-spanner性质和最小化链路干扰的特性.仿真结果表明,算法在保证网络连通的前提下,消除瓶颈链路,降低链路干扰,提高网络的性能.     

Ad Hoc网络路由协议的研究与仿真分析

无线Ad Hoc网络的路由算法是Ad Hoc网络的核心技术之一．Ad Hoc网络具有动态拓扑的特点,主要表现为网络节点数目和节点运动导致网络拓扑结构变化．为研究Ad Hoc网络规模和拓扑变化对分组投递率、时延、路由控制开销等性能的影响,采用Opnet软件进行仿真．结果表明Ad Hoc网络拓扑和规模变化时,从时延、收包率、路由控制等方面综合考虑,选择动态源路由协议算法较为理想．     

基于小世界现象的无线传感器网络拓扑优化

拓扑优化对提高无线传感器网络的性能具有重要意义,算法RLOC(Removing superfluous Linksto Optimize the Cluster)利用小世界现象对基于节点随机分布的无线传感器网络进行拓扑结构优化.RLOC算法基于对边的介数和集聚系数的分析,有选择性地删除一些多余的边.仿真表明此算法能够在保持整个网络连通的前提高下使网络拓扑结构简化,并显示出明显的簇结构,而整个网络平均跳数的变化不大.