AdHoc网络中基于能量的QoS路由协议的研究

在AdHoc网络中,QoS路由是提供QoS保证的一种重要手段。大多数QoS路由都是建立在单径的基础上,没有充分利用AdHoc网络资源。此外,网络中节点的能量也是影响网络性能的关键因素。然而,现有的QoS路由协议却很少考虑网络中节点．能量有限这一问题。对此,文中在DSR路由协议的基础上提出一种基于能量约束的多径QoS路由协议（MPQE）。该协议主要考虑带宽和剩余能量来选择多条QoS路由。仿真结果表明,MPQE协议提高了吞吐率,降低了时延并延长了网络的生命周期。     

基于Dijkstra策略的QoS路由多目标算法

对网络拓扑结构和QoS路由指标进行了形式化分析，提出了一种QoS路由数学模型．通过建立QoS路由综合评价指标，基于Dijkstra策略，给出了一种QoS路由多目标算法(Multi—object QOS Routing Algorithm Based on Dijk—stra Strategy：MOQRAD)．仿真研究表明该算法在满足业务连接QoS需求的同时，网络负载分布均衡，提高了网络的吞吐量，较好地改善了网络的性能．     

一种新的QoS感知的Ad Hoc网络多径DYMO路由协议

DYMO是Ad Hoc网络中一种动态的按需路由协议,本质上属于单径路由协议,而多径路由能更好地支持QoS。首先分析了DYMO协议的优点及存在的问题,在此基础上将DYMO和服务质量QoS及多径路由结合起来,提出一种新的QoS感知的多径DYMO路由协议QA-DYMO,利用多条链路不相交路径来发送数据,并提出一种QoS感知的路由算法。该协议能够适应网络的动态变化和较好地支持QoS。仿真结果表明,该协议要优于其他相关的协议。     

无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

由于廉价的CMOS摄像头、麦克风的出现,以及对含有丰富信息的图像,视频和音频信息需求导致了无线多媒体传感器网络-(WMSN)的出现.WMSN具有资源有限、可变的信道容量、数据高度冗余等特点,使得WMSN的QoS路由具有极大的挑战性.提出了一种基于Mesh结构的WMSN,并在该结构体系下,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由算法.实验研究表明,蚁群算法具有不依赖全局信息的优点,具有应用于WMSN的前景.实验同时表明,决定蚁群算法收敛速度以及会影响传感器网络性能的一些关键参数较难确定,需要进一步研究.     

多目标进化遗传算法在QoS路由中的研究

基于多目标规划问题,给出了QoS路由指标的形式化描述及数学模型。提出了用NSGA-II算法来实现QoS路由,并采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,使得算法在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用了网络资源,降低了网络的拥塞,提高了网络的吞吐量。通过仿真实验表明该算法是可行的、有效的。     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的QoS路由选择优化

提出了一种基于改进遗传算法的QoS路由选择优化算法,采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,凫目标函数包含了带宽、跳数、费用、时延等QoS参数。该算法在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用了网络资源,降低了网络的拥塞,提高了网络的吞吐量。仿真计算的结果表明,该算法在解决多目标规划问题上是一个有效、可行的方法。     

多优先级业务流局部化多路径QoS路由算法

全局QoS路由需要获知精确的全局网络QoS状态。由于不可忽略的传播延时和处理开销，节点所获得的QoS信息总是不精确的。研究了节点只了解部分的网络状态信息的情况下，当网络中存在具有优先级差异的多类别业务流时可行的局部QoS路由策略。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的QoS路由优化

针对多约束QoS路由问题,将其转化为一个多约束赋杈图最优路径问题,选择费用、带宽、时延和丢包率为参数,采用基于遗传算法的QoS路由选择算法,算法采用网络消耗和负载分布平衡为目标函数,目的在使用最小网络资源的基础上,使网络达到负载平衡,降低网络拥塞,降低丢包车,提高服务质量,仿真试验结果表明,该算法具有较好的性能,     

基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究

多路径多约束服务质量（Quality of Service,QoS）路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

一种业务驱动的多媒体传感器网络路由算法

针对多媒体传感器网络承载业务（视频图像业务、音频业务以及数据业务）的差异性和不同业务对QoS的差异性,基于蚁群算法和混沌理论,抽象业务驱动的QoS路由模型,提出了一种业务驱动的路由算法SDR（Service-Driver Routing）。依据各类业务对QoS的差异性选择相应路由策略,达到充分利用网络资源、提高网络承载业务性能的目标。采用NS2对该算法进行实验仿真,实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可提供区分业务的QoS保障。     

一种覆盖网多QoS约束均衡的路由算法

覆盖网服务质量（QoS）路由是覆盖网研究的关键问题,在多QoS约束均衡和网络资源优化的基础上,提出一种多QoS约束均衡的路由算法。该算法考虑包括节点和链路在内的多种QoS约束因素,使用层次分析、参数归一等方法解决多个QoS参数权值分配问题。同时根据覆盖网络特点采用资源均衡的方法,对链路带宽及节点计算能力2种QoS参数资源进行均衡。利用随机拓扑实验对时间、代价、资源利用率等性能指标进行验证,并与同类算法进行比较,结果表明,该算法所选择的路径在各项QoS指标都满足的情况下,能较好地均衡网络资源。     

基于改进蚁群算法的拥塞规避QoS路由算法

服务质量(QoS)路由算法缺少拥塞规避机制,会影响业务QoS。为此,提出一种基于Ant-Pub&Enco的信息素模型,根据蚂蚁行进方向,利用相反的信息素引导模式以及不同的信息素更新策略进行路由搜索。基于改进蚁群算法设计一种规避拥塞算法求解QoS单播路 由问题。仿真结果表明,该算法能够有效规避网络中的拥塞链路,均衡网络负载。     

一种WMSNs能量感知QoS路由机制设计

随着对监测数据的要求越来越高,多媒体传感器网络具有广泛的应用前景。由于多媒体信息对QoS的要求比较高和网络对能量的依赖较大,使得无线多媒体网络中QoS问题的研究极具挑战性。从网络层角度提出一种基于能量感知的可靠路由机制,通过充分考虑节点的剩余能量和路径的可靠性,选择相应的路由,从而提高了对网络资源的利用和网络的可靠性。仿真实验显示该机制能有效提高传输的可靠性,降低网络通信开销。     

自组网中基于熵的定向洪泛QoS路由算法研究

为了减少移动自组网中路由频繁失效和重构,提高网络性能和资源利用率,提出了基于熵的定向洪泛QoS路由算法。该算法利用定向洪泛的机制控制路由请求转发范围,降低网络的控制开销;并采用一种度量方法——熵来选择稳定的路由,减少重路由,提高数据成功传输率。利用OPNET对算法进行仿真,结果表明该算法能以较小控制开销获得较好的数据传输,降低了路由重构的概率,适合移动自组网的高度动态的特点。     

基于最优连通功率控制的WSNs跨层路由优化算法

针对非连通区域节点空洞效应和热点区域节点间通信干扰导致的路由服务质量（QoS）下降问题,提出了一种基于最优连通功率控制的无线传感器网络（WSNs）跨层路由优化算法。算法采用自适应最优连通功率控制策略,在避免路由空洞产生和保证网络连通性条件下,降低热点区域节点数据转发竞争干扰;通过位置信息、剩余能量和干扰等级的跨层信息交互,动态选取最优转发节点,提高网络整体性能。仿真实验表明：算法能够提高路由（QoS）、优化网络生命周期和降低热点区域通信干扰。     

分级网络中基于链路可靠性的簇间路由算法

为减少分级Ad Hoc网络路由控制开销,降低洪泛信息冲撞概率和链路中断概率,提出一种基于链路可靠性的簇间路由选择算法,并给出实现步骤。在研究Ad Hoc分级结构网络特点和簇间路由特性的基础上,对影响簇间链路可靠性的多项因素进行分析,并定义相应的权值参数。将权值参数映射到蚁群算法的正反馈和启发信息的可变参数中,进而将蚁群算法应用于簇间路由发现机制。仿真结果证明,该算法可有效减少簇间路由的洪泛开销,提高路径寻优概率,从而增强簇间路由的可靠性。     

基于最大流的车辆容迟网络路由算法

为提高车辆容迟网络的吞吐率,将一对节点之间的数据传输过程视为最大流问题,提出基于最大流的车辆容迟网络路由算法。容迟网络中的最大流问题被转化为静态网络中的问题,从而可用最大流方案进行求解。实验结果证明,该算法的预测准确率高于传统算法,附带的额外开销较小。     

基于PMIPv6协议的QoS上下文转移方案

在IETF的NetLMM（Network-based Localized Mobility Management）工作组中,Proxy Mobile IPv6（PMIPv6）由于不需要移动节点对IP移动性的支持而引起人们的关注。基于PMIPv6框架,提出一种新的QoS上下文转移解决方案。它的优点是在移动节点执行切换的同时为实时应用提供服务质量保证。采用这种方法可以减少移动节点切换后重新发起信令建立QoS转发处理所带来的延时,减少了移动节点会话的QoS服务中断。理论分析和仿真实验表明,本方案可以显著降低实时业务切换时的延迟和开销,并且有较低的丢包率,实现了移动节点的平滑切换。