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。     

基于拓扑维护的自适应多信道Ad Hoc路由协议

提出了无线移动Ad hoc网中一种基于拓扑维护的自适应多信道路由协议：MOLSR-TM，谊协议把拓扑维护状况感知和自适应控制算法引入OLSR以调整HELLO消息的发送频率和邻居记录表、拓扑记录表的刷新频率，从而增强节点掌握网络拓扑的能力，改善路由表项不全导致的分组寻路失败问题。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。     

一种优化链路状态预测的路由协议

针对无人机自组织网络中节点运动快速且拓扑变化频繁的特点,提出一种优化链路状态预测的路由协议——OLSFR。OLSFR通过对无人机节点运动链路状态进行预测,并定义计算MPR集合的约束性参数以达到路由选路优化和提高性能的目的。仿真实验证明,相比OLSR、DSDV等相关协议,OLSFR能有效改善无人机自组织网络的数据包传递成功率和端到端延时。     

基于双转发机制的车载自组织网络路由算法

在车载自组织网络(VANET)中,节点高速移动性与动态拓扑快速变化会引起控制开销大、链路不稳定等问题.利用节点的位置、运动速度等信息,提出一种基于双转发机制的VANET路由算法.在路由寻路阶段,运用方向转发、动态概率转发限制路由请求(RREQ)包的洪泛广播.在路由回溯阶段,运用链路预测机制,选择路径失效时间最大的路径作为传输路径.在路由维护阶段,设置定时器,在路径断裂前触发新的路由寻路,寻找新路径替换即将断裂的旧路径.实验结果表明,与链路时间预测-按需路由算法以及无线自组织网络按需距离向量路由算法相比,该算法在转发的RREQ包数量、平均端到端延迟、传输吞吐率及报文投递率方面的性能较好.     

基于节点稳定性与跨层优化的MANET路由设计

针对移动自组织网络(MANET)中优化链路状态路由(OLSR)协议路由稳定性差和端到端延时高的问题,提出一种改进的OLSR路由协议。考虑MANET拓扑的移动性,通过优先选择平均相遇率较小、稳定性较高的中继节点构建移动拓扑,避免路由震荡。基于跨层技术,利用链路层共享的链路速率优化路由权值,从而提高路由性能。实验结果表明,与OLSR协议相比,改进协议在MANET网络中具有更好的网络稳定性及更低的端到端延时。     

基于MCPK的移动网络安全路由方案

针对移动Ad Hoc网络易受虫洞攻击的问题,提出一种基于最佳链路路由协议的MSRP安全路由协议,其中包括邻居检测、身份认证与通信密钥协商过程,探讨在平衡安全和性能的情况下解决OLSR协议中存在的安全问题。采用基于MCPK的安全路由协议,通过在OLSR邻居探测阶段引入安全验证机制来预防虫洞攻击。实验结果表明,随着加密通道长度的增加,虫洞攻击检测率明显上升,该协议能较好地预防和检测虫洞攻击。     

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。     

基于OLSR协议的无人机自组网多径路由策略

针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议（optimized link state routing protocol based on multi-indicator and multi-path,MIMP-OLSR）。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了三个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的多点中继选择节点（multi-point relay selector,MPR_S）邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。     

基于综合判据的无线Mesh网路由协议

为用户提供高质量、高性能的通信链路是无线Mesh网路由协议所面临的重要挑战,而当前从Ad Hoc网络沿袭下来的路由协议并不能够满足无线Mesh网的性能要求.文中以OLSR协议为原型,结合跨层优化理论,为基础设施架构的无线Mesh网提出了一种新颖的、基于综合判据的路由协议.该协议通过跨层操作机制综合考虑无线链接的长度及通信效率对链接性能的影响,从而达到优化路由选择的效果.仿真结果表明,所提出的路由协议能够有效地提高网络中分组的递交率,降低端到端的延时,并且能够在一定程度上达到负载均衡的路由效果.     

移动自组网的单向链路优化路由算法AODVUD

移动自组织网络路由协议多是基于双向链路提出,而单向链路在实用环境下普遍存在,严重影响着网络性能.本文在路由发现、双向链路感知和路由维护等方面对AODV路由算法进行改进,提出了一种基于单向链路的优化路由算法AOD-VUD.仿真实验表明该算法显著改善了报文端到端传榆率,相对于现有按需路由算法AODV和AODVUU有较显著的优势.     

一种基于OLSR的无人机网络适用路由算法

无人机自组网的高动态特性以及节点能量高度受限的特点,使得传统路由协议难以适用于无人机网络。针对该问题,在OLSR协议的基础上提出一种无人机网络适用路由（UAV-OLSR）算法。依据链路变化情况实现无人机集群状态感知,综合考虑节点能量、节点位置等因素进行节点质量评估。采用多径思想并通过特定的路径度量准则选择较优路径进行数据转发。仿真结果表明,与OLSR和AODV协议相比,UAV-OLSR具有更低的数据包平均传输延迟、更高的数据包投递率以及更好的能量均衡效果,可以延长无人机网络的生存时间。     

基于双层模糊逻辑信任的OLSR安全路由协议

由于移动自组网的开放性、分散性的特点, 导致传统的OLSR信任模型存在无法明确量化节点的信任指标和忽视节点的网络环境的问题. 针对上述问题, 本文提出一种基于环境自适应决策的双层模糊逻辑信任模型, 并与OLSR协议搭建了EFT-OLSR协议. 该模型划分为参数提取模块、双层模糊推理模块、决策模块. 首先选取节点剩余能量(P), 阻止隐式的自私攻击; 其次通过运用改进的双层模糊逻辑结构, 限制计算节点信任指标的复杂度; 最后根据网络环境动态调整路由协议中的信任阈值. 实验表明, EFT-OLSR协议在数据包传递率(PDR)、平均端到端延迟、丢包率方面优于现有的FT-OLSR信任模型.     

一种无人机自组网DSR协议优化方法

针对DSR协议的路由优化问题,结合无人机网络的特点,提出一种基于萤火虫算法的无人机自组网DSR协议优化方法。该方法综合利用节点的能量消耗、缓冲拥塞、移动速率和传输损耗构建萤火虫的适应度函数,根据适应度函数来衡量萤火虫的荧光亮度,通过萤火虫初始化、萤火虫移动和更新荧光值等阶段的路由搜索过程,对DSR协议的路由算法进行综合优化,解决无人机自组网传输链路稳定性不佳的问题。使用OPNET仿真工具评估了优化前后DSR协议的各项指标,仿真结果表明,相比传统方法,优化方法在无人机场景下,业务接收速率提高了33.8%,平均端到端时延降低了73.91%,路由负荷发送速率减少了44.99%,路由负荷接收速率减少了37.55%,丢包率减少了68.01%。所提方法均衡优化了无人机自组网的网络性能和路由开销,可以为无人机自组网提供稳定高效的路由服务。     

基于群组移动模型的OLSR协议性能仿真与评估

在研究移动自组网移动模型和无线路由协议的基础上,选取移动自组网中具有代表性的参考点群移动模型,基于ns2网络模拟平台,以参考点群组移动模型生成移动场景文件,应用层使用cbr数据流量,对OLSR无线路由协议在不同参数条件下的性能进行了模拟测试。通过对测试结果数据的详细分析,总结得出了OLSR无线路由协议在参考点群移动模型下端到端时延、报文交付率和路由负载三个方面的特点。为进一步研究移动自组网下基于OLSR协议的各种应用提供参考。     

无人机自组网中基于Q-learning算法的及时稳定路由策略

无人机自组网凭借其抗干扰能力强、适用于复杂地形、智能化程度高和成本较低的优点,近年来受到广泛关注,该网络中路由协议的设计与优化一直是核心研究问题。针对无人机自组网中因节点快速移动造成节点本地存储的路由未及时更新而失效的问题,提出一种基于Q-learning算法的动态感知优化链路状态路由协议(DSQ-OLSR)。该协议首先充分考虑了无人机自组网节点高速移动的特点,在选取多点中继(MPR)节点时添加了链路稳定性和链路存在时间这两个指标,使得选出的MPR节点集更稳定、合理;其次,结合Q-learning算法对TC消息的发送间隔进行自适应调整,使得在网络拓扑变动较小时增大TC发送间隔以减小控制开销,而在拓扑变动较大时减小TC发送间隔用于达到快速感知并构建网络拓扑的要求,进而实现数据的及时路由。仿真结果表明,与DT-OLSR协议相比,该协议在端到端时延、吞吐量、成功率和网络生存时间性能上分别提高了12.61%、9.28%、7.69%和5.86%,由此验证了其有效性。     

基于能量感知的WSN按需多径路由协议

在无线传感器网络(WSN)按需距离矢量(AODV)路由协议的基础上,提出一种基于能量感知的WSN按需多径路由协议——AODV-EALB。综合考虑链路质量、转发优先级系数、剩余能量和节点接收数据包的信号强度,均衡网络节点能耗。仿真实验结果表明,AODV-EALB协议能降低丢包率,延长网络生存周期。     

改进的最优链路状态路由协议算法

改进无线Mesh网中的最优链路状态路由协议的不足,设计OLSR路由协议的改进算法,仿真对比实验结果表明:随着节点速度的增加,改进后的算法在数据传输成功率、无线自组网的稳定性等方面具有明显的优势。在某工程实际应用中得出:改进后的协议在无线网带宽的稳定性、丢包率方面改善了系统的性能。