一种新的Ad Hoc分簇算法及其性能仿真

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。提出了移动节点的平均连接度和能量状态的计算方法,并在此基础上提出了一种新的基于权值的分簇算法(NWBCA),通过对算法进行分析和仿真测试,证明了该算法的有效性。     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

无线传感器网络的重叠分簇与边界搜索

无线传感器网络（wireless sensor networks, WSNs）由大量微小的传感器节点组成,分簇的网络架构能较好地处理大规模网络的自组织问题,因而成为WSNs提升性能和扩展性的标准方法。在拓扑发现、地理路由和目标追踪等应用中,重叠分簇能更好地满足要求,同时,辨别出WSNs的边界节点是重要的任务。与先前的基于节点的边界搜寻算法不同,提出了一种应对节点随机分布情况的自组织分簇算法。建立了重叠分簇,进而对重叠分簇进行分簇的边界融合,最后形成整个WSNs网络边界。仿真结果表明,该算法能够生成更为均衡的分簇,显著提高网络生存周期,并能有效的实现网络边界节点的搜索。     

ad hoc网络中基于离散粒子群优化的权重分簇算法

针对移动性较强的ad hoc网络,提出了一种基于离散粒子群优化的权重分簇算法.该算法通过引入节点局部密度,仅利用节点局部拓扑信息来计算权重,然后通过离散粒子群优化簇头选举.在保证网络负载平衡的情况下,最大限度确保网络稳定性.仿真试验表明,与典型的权重分簇算法WCA比较,该算法提高了移动ad hoc网络的稳定性,同时网络生命周期平均提高了88.28%.     

一种新型的Ad Hoc网络分簇算法及其性能仿真

现存的Ad Hoc网络分簇算法大都只考虑影响网络性能的某个方面的因素，因此这些分簇算法的应用场合非常受限，本文在现存分簇算法的基础上设计了一种考虑多方面因素的新型分簇算法，可以在一定程度上改善网络的性能，并且具有较强的通用性，首先介绍了分簇算法提出的背景和一些相关的定义和假设，然后说明了几种现存的分簇算法的不足，接着重点分析了一种性能较好的分簇算法一自适应按需加权分簇算法，最后通过模拟对该分簇算法与其它映几种算法进行了性能比较和评价。     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

一种新型Ad hoc网络分簇路由协议

分簇路由协议能够提高系统性能,但也存在不足之处,维护簇结构需要复杂的簇选择算法,带来簇结构维护开销。提出了一种新的Ad hoc网络分簇路由协议,该协议利用簇的层次结构,并采用基于异常度的簇结构调整方案提高簇结构稳定性,减小路由协议开销。分析和仿真表明该协议具有控制开销小、网络性能高的特点。

Abstract：

The clustering hierarchical routing protocol have been developed to increase the system performance.Hierarchical structure has inevitably brought some drawbacks,maintaining the hierarchical structure needs more complicated cluster heads selection algorithm,which may result in the cost of maintaining cluster structure.A novel clustering structure based routing Protocol for ad hoc network was explored.It could reduce the route cost by adopting the hierarchical structure and could improve ad hoc network stability by introducing a configuration strategy based on ＂Exception Degree＂.Analysis and simulation show that the protocol is characterized with its low maintenance costs of routing and high network performance.     

基于模块度的无线传感器网络分簇算法

提出了一个新的基于模块度的无线传感器网络分簇算法.该算法是先在传感器网络本身结构的基础上形成簇,同时应用了一个新的参数一模块度来评估所形成的簇结构是否与真实的网络结构相匹配.基于上述所得到的一个稳定的簇结构,在每个簇内依据节点的剩余能量和簇内能量分布情况来选取簇头.仿真结果表明,与LEACH等分簇算法相比,该算法能够获得一个更合理和更稳定的簇分布,并且有效的提高传感器网络的寿命.     

基于AHP的MANET路由协议重传性能分析

MANET(移动Ad hoc网络)的移动性、有限链路带宽和能量受限性特点是影响网络重传性能的主要因素。而网络重传性能又直接关系到MANET路由协议的能效特性。使用OPNET仿真平台,对AODV、DSR和TORA进行仿真,在仿真结果的基础上,以网络重传次数为切入点,采用层次分析法(AHP)对三种路由方案进行了多准则决策,通过计算分析得出了DSR具有最优的重传性能。最后从协议工作机制的角度分析了决策结果的原因。     

一种无线传感器网络可靠传输协议及其仿真分析

在无线传感器网络应用中,不稳定的通信链路会导致较低的传输可靠性.提出一种基于"动态簇"的无线传感器网络可靠传输协议.此协议利用网络节点部署稠密的特点和无线信道的广播特性,使报文以簇为单位进行转发;各个簇的成员构成多路径以保证传输的可靠性,并通过限定转发簇成员个数来降低冗余传输能耗;簇是动态的,在数据每跳转发前通过"回退竞争"机制选出,完成转发任务后自动撤销.建立了网络仿真模型,用NS2网络仿真系统对此协议的传输性能,如传输可靠性、传输时延及传榆能耗,进行了仿真分析.仿真结果表明,此协议的综合性能优于同类协议.     

New clustering algorithm for interconnection of MANET and internet

1 .INTRODUCTIONRecentyearshavewitnessedtherapiddevelopmentsinmobilecommunicationandmultimedianetworktechniques.Thesetrendsaremotivatingagreatdealofinterestsinmakingsurethatmobilenetworkscanaccessinfrastructurenetworks (especiallyInternet)forthepurposeofex…     

移动Ad Hoc网络中的命名服务与目录服务

命名服务与目录服务属于移动Ad Hoc网络（MANET）中的基础服务。目前MANET中实现命名服务的一种主要方式是通过设备的硬件地址自动生成，这种方式由于与硬件地址绑定带来了用户不友好、不便记忆、更换设备需要更换名字等缺点。提出了一种分布式的名字自动分配机制，名为NetNeighbor，可以为MANET中的移动主机提供命名服务与目录服务。仿真结果表明，系统运行稳定后NetNeighbor协议命名冲突的概率为0，有效地避免了移动主机名字冲突对数据通讯造成的影响：每个节点中保存的全局信息量达到98％，使局部存储的信息精确地反映了网络全局视图，提高了目录服务的准确率。     

Link reliability based hybrid routing for tactical mobile ad hoc network

Tactical mobile ad hoc network （MANET） is a collection of mobile nodes forming a temporary network, without the aid of pre-established network infrastructure. The routing protocol has a crucial impact on the network performance in battlefields. Link reliability based hybrid routing （LRHR） is proposed, which is a novel hybrid routing protocol, for tactical MANET. Contrary to the traditional single path routing strategy, multiple paths are established between a pair of source-destination nodes. In the hybrid routing strategy, the rate of topological change provides a natural mechanism for switching dynamically between table-driven and on-demand routing. The simulation results indicate that the performances of the protocol in packet delivery ratio, routing overhead, and average end-to-end delay are better than the conventional routing protocol.     

变聚类系数加权网络的建模及其级联抗毁性分析

针对ＢＢＶ 等传统加权网络模型生成的网络聚类系数较小、簇度幂律特征偏弱等不足,提出了一个变 聚类系数加权网络模型,其中新节点的加入根据节点强度和初始吸引度共同驱动的优先连接机制或三角连接机 制与网络中的旧节点建立连接。仿真表明,当初始吸引度和三角连接概率取不同值时,生成网络的度、强度和边 权都服从幂律分布,并且聚类系数可调,特别是随着三角连接概率的变大,簇度之间的幂律特征更加明显。最后 构建了基于加权网络的级联故障模型,分析了权重因素、聚类系数等对网络级联抗毁性的影响。     

基于引力的入侵检测方法

将万有引力的思想引入聚类分析，提出一种基于引力的聚类方法和度量聚类异常程度的引力因子概念，同时给出了一种计算聚类闽值的简单而有效的方法，在此基础上提出一种新的入侵检测方法GBID，GBID关于数据库的大小、属性个数具有近似线性时间复杂度，这使得GBID具有好的扩展性。在KDDCUP99数据集上的测试结果表明，GBID在准确性方面优于文献中已有无指导入侵检测方法，且对新的入侵有一定的检测能力。     

Modeling for parallel scheduling and performance evaluation of MANET using stochastic Petri nets

In this paper, Petri nets technique is introduced into mobile ad hoc networks (MANET) and a packet-flow parallel scheduling scheme is presented using Stochastic Petri Nets (SPN). The flowing of tokens is used in graphics mode to characterize dynamical features of sharing a single wireless channel. Through SPN reachability analysis and isomorphic continuous time Markov process equations, some network parameters, such as channel efficiency and, one-hop transmission delay, can be obtained. Compared with Those of The conventional performance evaluation methods, the above parameters are mathematical expressions instead of test results from simulator.     

复杂样本分类的GA-RBFNN方法

本文以提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力为出发点,结合遗传算法(GA)群体并行搜索能力,提出了一种有效的GA-RBFNN学习算法.该算法在传统衰减聚类算法确定网络初始结构的基础上,加入控制向量,设计了包含整个网络隐节点结构和径基宽度的矩阵式混合编码方式,以及相应的遗传操作算子.网络权值由伪逆法求解确定.经Iris、WINES和Glass数据集的仿真实验验证,该算法快速有效,具有较强的复杂样本分类能力.     

Self-organizing fuzzy clustering neural network and application to electronic countermeasures effectiveness evaluation

A self-organizing fuzzy clustering neural network by combining the self-organizing Kohonen clustering network with the fuzzy theory is proposed. This network model is designed for the effectiveness evaluation of electronic countermeasures, which not only exerts the advantages of the fuzzy theory, but also has a good ability in machine learning and data analysis. The subjective value of sample versus class is computed by the fuzzy computing theory, and the classified results obtained by self-organizing learning of Kohonen neural network are represented on output layer. Meanwhile, the fuzzy competition learning algorithm keeps the similar information between samples and overcomes the disadvantages of neural network which has fewer samples. The simulation result indicates that the proposed algorithm is feasible and effective.