一种基于链路质量的移动Ad-hoc网络地理路由算法

如何实现简单的路由机制,使节点能够快速、高效地完成分组传递,是移动Ad-hoc网络研究的一个基本问题.针对无线链路在高误码率和抗干扰技术方面的不足,提出了将链路质量作为路由选择的度量,设计并实现了基于链路质量的地理路由算法LQPR,解决了在非理想无线链路上采用传统贪婪算法引起数据分组传送率下降的问题.该算法综合了链路质量选择模式和边界选择模式,并利用目标定位技术获取的地理位置信息指导分组的转发,以减少控制开销,优化路径选择,实现数据分组快速有效的传输.在NS-2中完整实现了LQPR协议的仿真,并通过对网络节点发送数据包的端到端时延、吞吐量以及包传送率进行比较、评估和检测,验证了LQPR路由协议的有效性.     

基于链路状态认知的无线Mesh网路由协议

在分析无线Mesh网路由协议所面临挑战的基础上,结合无线Mesh网络的性能要求,以优化链路状态路由(OLSR)协议为原型,采用跨层设计理论,提出了一种基于链路状态良好程度的路由协议LR-OLSR。该协议引入了认知无线网络中的环境感知推理思想,通过对节点负载、链路投递率和链路可用性等信息进行感知,并以此为依据对链路质量进行推理,获得网络中源节点和目的节点对之间各路径状态良好程度的评价,将其作为路由选择的依据,实现对路由的优化选择,提高网络的吞吐量,达到负载均衡。通过与OLSR及其典型改进协议P-OLSR、SC-OLSR的对比仿真结果表明,LR-OLSR能够提高网络中分组的递交率,降低平均端到端时延,在一定程度上达到负载均衡。     

移动边缘计算环境下基于改进GPSR的VANET路由算法

针对车辆自组织网络(VANET,vehicular ad-hoc network)中现有路由协议存在的路由选择错误、丢包率较高、服务质量低等问题,提出了移动边缘计算环境下,结合改进贪婪周边无状态路由(GPSR,greedy perimeter stateless routing)和自适应链路质量评估的VANET路由算法;首先,结合边缘计算构建了VANET通信模型,对其车辆位置和速度进行系统的理论分析;将边缘计算架构应用于VANET能够有效缓解计算量大、与车辆有限且不均的资源分布之间的矛盾;然后,提出了基于节点移动速度和节点间距离的改进GPSR协议,通过自适应链路稳定性和链路传递速率评估来选择合适的中继节点,动态更新链路;通过SUMO仿真平台对路由算法的性能进行评估,实验结果表明,相对于其他算法,所提算法受车辆密度、交通流以及车辆相对速度的影响较小,且提高了分组传送率(车辆数为300时传送率达到92%),减少端到端延迟(交通流为5时延迟降低到1.5 s),从而降低了通信开销。     

基于链路状态感知的无线Mesh网优化路由协议

在分析无线Mesh网路由协议所面临的挑战的基础上,结合无线Mesh网络的性能要求,以OLSR协议为原 型,采用跨层设计理论,提出了一种基于链路状态良好程度的路由协议工R-)工SR。该协议引入了认知无线网络中的 环境感知推理思想,通过对节点负载、链路投递率和链路可用性等信息进行感知,并以此为依据对链路质量进行推理, 将其作为路由选择的依据,实现对路由的优化选择,提高网络的吞吐量,达到负载均衡。仿真结果表明,工R-OI_SR能 够在很大程度上提高网络中分组的递交率,降低平均端到端时延,在一定程度上达到负载均衡。     

城市环境下跨层VANET路由协议研究

车载自组织网络(VANET)单一分层结构路由协议考虑因素较少,导致分组投递率低、端到端时延较高。为此,考虑车辆位置、速度、路口密度、无线链路质量、MAC层误帧率等影响因素,提出一种应用于城市环境的基于位置信息的VANET跨层路由协议(MCLPR)。设计路口车辆节点选择算法提取无线链路质量和MAC层误帧率的跨层信息,采用层次分析法计算各影响因素的权重值,确定最佳转发路径。仿真结果表明,与AODV,DSDV等路由协议相比,MCLPR路由协议具有较高的分组投递率及较低的端到端时延,保证了数据传输的可靠性与高效性,适用于网络密度与负载较大、车辆移动速度较快的城市环境。     

使用新判据的改进型DSR协议

传统的无线Mesh网络路由协议都集中于寻找具有最小跳数的路径,但是,这样的路径可能会包含高损耗的链路,从而导致网络吞吐量的大幅度降低。因此,新的路由算法通过进一步考虑链路质量来选择更好的路由。首先,为方便新的路由判据的使用,局部优化了传统的DSR协议为改进的DSR协议。然后,为实现路径链路质量最优与最小跳数之间的均衡,提出一种新的路由判据O-WCETT,将其与WCETT（累计期望传输时间）、HOP（最小跳数）分别应用于改进后的DSR（动态源路由）协议中,采用NS2仿真软件对其性能进行评估。仿真结果表明,在相同的无线传输和网络规模条件下,使用新路由判据O-WCETT的改进型DSR协议使得网络的分组投递率性能更高,端到端平均时延和路由开销都明显减小,并且随着节点移动速度的加快,使用新判据的DSR协议带来的网络性能改善更为显著。     

基于改进萤火虫群优化的无线自组网路由算法

针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能.     

水声传感器网络中一种基于多种群萤火虫的路由协议

针对水声传感器网络的特殊性,提出一种基于多种群萤火虫的路由协议,以确保数据包在水声传感器网络各节点之间正确、高效地转发。首先构造水声传感器网络的网络模型;然后,设计3种类型的萤火虫,通过各种萤火虫之间的协同工作提高路由路径构建的自适应性并实现路由路径的选择和优化。仿真实验结果表明,与传统的水声传感器网络路由协议相比,在节点数量相同情的况下,该路由协议的数据包传送率更高,平均端到端延时更低,并且在平均数据传送率相同情况下,网络吞吐量更大。     

移动Ad hoc网络基于链路质量的地理位置路由协议

基于地理位置的路由算法要周期性发送信标报文,以维护邻居节点的位置信息。但是频繁广播信标控制包会占用大量的网络带宽,于是近几年提出了基于竞争机制的无信标路由算法来减少控制开销。然而,大部分路由协议没有考虑到实际无线信道的不可靠性,使其在实际应用中表现不理想。提出了一种基于链路质量的地理位置跨层路由协议(LQBGR)。它利用跨层技术,在竞争机制中充分考虑链路质量因素,通过选择通信质量较好的链路来减少重传,提高整体网络性能。最终仿真结果表明,该协议能够达到较高的数据包投递率、较短的端到端延迟及较低的通信总量。     

无线移动自组织网路由协议性能研究

路由是无线移动自组织网的关键技术之一。目前已经提出的MANET路由协议有很多种，因此如何针对一定应用场景选择一个最佳的路由协议，是人们十分关心的一个问题。该文对已经通过IETF认可的三种MANET路由协议：DSR、AODV和OLSR进行了仿真对比分析。设计了大量的场景，通过对路由协议的分组传送率、端到端时延和所选路径长度等指标的比较，得出了在不同的网络环境下MANET最佳路由协议选择方案。仿真中发现同是采用按需的路由发现策略的DSR和AODV在高移动、高负荷的网络环境下的性能存在较大差异，对此原因进行了深入分析，并根据分析对DSR提出了改进方案。     

能量捕获无线传感器网络中速率自适应路由算法

能量捕获无线传感器网络是无源感知技术中非常重要的一类,它能够有效解决节点能量受限的问题,保持网络运行的持续性.现有的路由方法并未充分利用节点的能量捕获特性,也没有考虑到链路的成功收包率和节点的传输速率.为进一步提高网络的性能,提出了一种结合链路成功收包率的速率自适应路由算法.通过对节点的剩余能量和链路的成功收包率进行建模,给出了一个节点可作为路由中继节点所需要满足的两个条件;基于优化方程,为传输路径上的每一跳节点自适应配置时延最小化的传输速率;提出路由发现步骤来找出端到端传输时延最小的传输路径.实验结果表明,相比于固定传输速率的路由算法,所提算法所得到的传输路径具有较低的端到端传输时延和较高的吞吐率.     

一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法

在认知Mesh系统进行数据传输的过程中,为了提高数据包投递成功率及网络的吞吐量,减少网络延迟时间,提出一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法(JCWN)。针对信道的干扰问题,建立了认知Mesh系统的干扰无向图,分析节点链路的网络干扰电平。在节点的路由请求阶段通过提出基于信道干扰电平的路由指标函数,并通过权重阈值来为节点链路分配干扰较小的信道。在路由选择上,联合多路由算法计算每条路由路径的信道干扰程度,为了保障节点传输数据的成功率而选择干扰程度更小的路由。实验仿真结果表明,在数据包投递成功率上,该算法相比POC算法以及基于RL的算法提高了20%以上,在提高网络吞吐量,减少延迟时间上也表现出了更好地效果。     

LABILE: link quAlity-based lexIcaL routing mEtric for reactive routing protocols in IEEE 802.15.4 networks

In this paper, we propose a lexical routing metric to enable path-wise link quality-aware routing in Wireless Sensor Networks (WSNs). The realization of this routing metric is achieved by applying the indexing techniques of formal language processing in multi-metric route classification and cost evaluation for WSNs. In particular, the metric is motivated from the fact that IEEE 802.15.4 networks are formed on links with highly variable quality, and selection of poor quality links degrades the data delivery considerably. Although IEEE 802.15.4 supports link-level awareness through LQI, (a)?it remains unbeknownst at the path level, and therefore, (b)?its processing is link-local in scope. We propose LABILE, a composite routing metric, that is implemented through modifying RREQ and RREP structures of AODV to capture and convey two-state link information to destination which in turn is processed through an easy to compute routing lexicon and a corresponding lexical algorithm for path selection in case of availability of multiple paths. Multiple paths are represented in a path space through a proposed cost model that encompasses hop-count, weak links and a quantity weakness factor of each link, depending upon a thresholding mechanism which in turn declares a link to be either healthy (aka usable) or weak (aka unusable). Using the weakness factor, the success probability of data delivery over weak link turns out to be a fraction of success probability at healthy link. The mathematical model along with the experiments done for LABILE show that proposed composite metric and its parsing scheme together achieve link robustness consistently by evading the link failures, as the number of weak links is fairly reduced in lexical path as compared to the hop-count-based metric. Increased data delivery is obtained through preventing retransmissions as on failure-prone links.     

基于模糊神经网络的稳定AODV协议改进方案

车载自组网的重要特征之一是节点的高移动性。针对节点的自由移动导致链路频繁断裂这一问题,在路由协议中选择稳定链路进行数据传输尤为重要。提出了一种具有链路稳定性的按需距离矢量路由协议（AODV）改进方案,即GF-AODV（AODV with GASA FNN）。该方案在路由发起和选择阶段,使用模糊神经网络对节点信息进行计算,得到节点稳定度以评估链路质量,并均衡考虑链路稳定性与跳数,选出稳定且跳数较小的路径。在路由维护阶段,针对实际环境使用遗传模拟退火算法对模糊神经网络的参数进行实时优化,以确保计算出的节点稳定度符合实际情况。实验表明,GF-AODV相对于AODV在平均时延、包投递率、路由开销等方面均有所改善。     

一种适合Underlay认知无线传感网络的跨层路由算法

在Underlay认知无线传感网络（Underlay Cognitive Radio Sensor Network,Underlay CRSN）中,由于每个信道被主用户所使用的状态随机变化,设计路由算法不仅需要考虑网络中节点的能量消耗以及延长网络寿命的需求,还要考虑路由路径上各链路的信道选择策略对路径数据传输可靠性的影响。该文研究了Underlay认知无线电模型下的CRSN路由问题,提出了一种适合该路由问题的链路Utility函数,并将这类问题建模为以最小化Utility为目标的最优化问题。在讨论了几种传统的无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）路由算法之后,提出了一种适合Underlay CRSN的跨层路由算法,并给出了该算法的分布式实现方案。计算机仿真表明所提出的路由算法能很好地适应UnderlayCRSN中信道可用状态的随机变化。     

一种城市场景下基于地理位置的跨层路由协议*

针对城市场景下车辆多、移动速度快、道路拓扑结构固定导致VANETs路由协议通信性能很大下降的问题,提出一种适用于城市场景的基于地理位置的跨层多跳路由协议（City Cross-layer Multi-hop Geography Routing,CCMGR）。该协议综合考虑车辆的移动信息和物理层、数据链路层的跨层信息作为数据转发的权值,提出节点选取算法和权重决策方法动态选择权值小的节点进行数据的转发。基于NS-3网络仿真表明,CCMGR路由协议在数据传输成功率和端到端平均延迟性能方面优于GPSR,DSDV,OLSR和DSR协议,适合城市VANETs。     

基于最短时延的认知无线电网络安全路由算法

针对认知无线电网络可用频谱动态变化和路由过程中出现的安全问题,提出将最短数据传输时延和高安全等级路由作为选路标准,设计了一种跨层路由选择算法。算法通过优化转发节点个数和各转发节点接收、发送数据信道来减少数据传输时延。通过选择具有高安全级别的转发节点来保证路由的安全性。理论分析表明算法是高效和可行的。它的时间复杂度是O(N2),其中N是拓扑图中节点的个数。     

高效的MPR选择算法

OLSR(optimized link state routing)协议中最重要的功能之一是多点中继(multi point relays, MPR)节点的选择,该协议中路由的计算就要依靠MPR选择相关表项。传统的MPR算法只是减少了同一区域内相同消息的泛洪,并没有考虑网络中新加入节点获取全网拓扑信息的时间问题。针对该问题进行了研究并提出一种高效的MPR选择算法,该算法有三个步骤:首先减少了部分拓扑控制(topology control, TC)消息冗余问题;然后选择MPR时考虑有效覆盖面积让新加入的节点获取全网拓扑信息所需的时间缩短;最后考虑到移动性对网络拓扑的影响,基于历史信息预估下一时刻节点的位置,增强了链路的稳定性。通过仿真,将改进的MPR算法与传统算法比较,端到端时延降低,数据包的传递成功率也有所提升。