一种最大吞吐量的深空通信网络路由算法

针对深空通信网络中链路的高时延和间断连通性特征,提出了一种以路径吞吐量最大为准则的路由算法．该算法利用存储转发机制,构建端到端的多条路径; 以最大化利用链路的连通时段为目标,依据路径中各链路的连通时序图及链路连通时段的吞吐量,确定链路的最大有效传输时间段,构建端到端多跳最大吞吐量路径．理论分析与仿真结果表明,与传统的路由算法相比,该算法支持非实时连通链路的端到端通信,并得到最大吞吐量的端到端路由．     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.     

运用HTC解决延迟容忍网络路由问题

针对传统最短路径算法不适用于延迟容忍网络(DTN)路由选择以及DTN路由选择的特性,提出了一种基于跳数、权值随时间变化(HTC)的最短路径算法. 该算法的设计不仅考虑到节点间空间因素,还考虑了无线链路的时间因素和该算法的复杂度与正确性. 仿真结果表明,与现有的最早接触(FC)路由算法以及最小预期时延（MED）路由算法相比,此算法可更有效地得到DTN中时延最短的路径.     

一种智能步兵雷通讯系统的路由优化算法

针对智能步兵雷通讯节点组成的Ad Hoc网络中,AODV路由协议按需路由连接链路不稳定的缺点。引入GPS模块对连接链路进行筛选,将筛选出来的稳定连接链路的路由表项写入AODV协议的路由表中,以保证连接链路的稳定,改善网络性能。布网测试证明:改进后的路由方案能够提高智能步兵雷通讯系统的吞吐量,降低端到端时延,提高分组投递率。路由优化算法最终实现了智能步兵雷之间高效而可靠的数据传输。     

自组网中基于定位信息的多径路由算法

针对移动自组网中,网络节点的移动性和拓扑结构的易变性,提出了一种基于位置信息的节点不相交多路径路由算法(GNDMR).该算法利用网格中节点的地理信息,选择稳定的节点不相交多路径路由,有效减少了路由发现泛洪的频率和网络开销,并对该算法基于相似性因子进行了优化(GNDMR-OP),同时通过选择与最短路径相似的不相交路径的优化方法,在增加路径可靠性的同时也减少了分组传输的端到端时延.仿真结果表明,该算法采用的节点不相交路由有着良好的可靠性,GNDMR和GNDIVIR-OP的性能超过了单路径路由协议(AODV)和节点不相交多路径路由协议(NDMR).     

支持网络编码的无线Mesh网络路由协议

无线Mesh网络的吞吐量受路由策略、无线干扰等因素影响,基于最短路径的传统路由协议并不能获得良好的性能．为此,提出了1个在单播通信中基于网络编码的无线Mesh网络路由协议．该协议引入条件链路消耗,采用马尔可夫链模型来设计路由判据,下一跳的路由消耗以上一跳为条件．网络中的节点对数据编码组合后,选择条件消耗值最小的路径传输编码后的分组．实验结果表明,优化后的路由判据能更好地支持网络编码,节省网络资源,使得网络吞吐量提高了大约20%．     

低占空比无线传感网络能量高效的路由协议

低占空比无线传感网络中链路质量的不可靠性使数据在同一链路上需要多次传输才能成功,从而大大增加了能量消耗和等待时延。为了提高低占空比无线传感网络的生存周期,提出一种能量高效的路由协议。对链路质量和传输时延设定阈值,从邻居节点中筛选出链路质量可靠且满足时延约束的候选节点集合,在候选节点集合中选择能耗最低的邻居节点作为路由的下一跳节点。由于数据是沿着节点跳数减小的方向传输,从而使到达汇聚节点的路由在满足时延约束条件下取得最小的能量消耗。仿真实验结果表明,所提出的路由协议能够提高数据包的到达率,并有效降低网络的能耗。     

CRSN中一种基于频谱已知的多信道机会路由协议

为了解决在无线认知传感网络（CRSN）中,因为无线链路的不稳定性所导致的一般路由方式取得的吞吐量非常有限的问题,提出一种基于频谱已知的多信道机会路由协议（SAMOR）.该路由方式一方面可以克服无线链路的不稳定性,另一方面可以提高频谱资源的利用率.在构造节点的传输竞争集时,综合考虑了投递率、能量消耗和时延三者之间的权衡设计了一个竞争集优化算法.在数据的传输过程中,中继节点和数据信道的选择是在一种基于控制信道的跨层协商机制（MC-OMAC）中完成的.仿真结果表明:SAMOR比基于频谱已知的机会路由协议（SAOR）在平均吞吐量、平均丢包率和平均时延上表现得更加优越;链路的平均投递率越小,SAMOR表现出来的优势就越明显.     

5G蜂窝网辅助的车载自组网数据传输机制与路由算法

针对车联网中不同种类数据的传输需求,该文提出一种V2V和5G蜂窝网络结合的混合消息传输机制及路由算法。将车联网中的数据包分为时延敏感型和非敏感型两种类型,利用5G蜂窝网低时延、高可靠性、网络覆盖范围广的优势,高效传输时延敏感型的数据消息。由于自组网比高性能的5G蜂窝网具有更低的成本,因此针对时延非敏感型数据包设计了一种基于公交车辅助的路由算法。为降低通信链路断开机率,提出邻居表的更新时间预测机制,通过大量的仿真实验验证了该方案的有效性。实验结果表明,该方案可以提高数据包的传输成功率,降低端到端传输时延,减小端到端的传输跳数。     

稀疏移动网络中时延软约束的低能耗路由算法

针对稀疏移动网络中能量高效的数据传输问题,提出一种满足时延软约束的路由算法.将多个时隙的静态网络拓扑建模为虚拟的空时图模型.该空时图模型既包含网络拓扑在每一时隙的连通信息,也包含由移动性引起的链路变化信息.重新定义端到端的路由问题为寻找一条低能耗空时路径,并满足时延软约束.根据重新定义的路由问题,提出一种满足时延软约束的低能耗路由算法.仿真结果表明,该算法可以实现能量消耗与传输时延的权衡.     

用于智能电网的一种认知无线路由算法研究

为扩大通信网络的可利用带宽,智能的分配网络资源,该文围绕智能电网的通信业务服务质量要求,建立面向智能电网Ad hoc通信协议的一种认知无线电网络路由方法。该方法基于耗能和延时最小的原则,根据节点个数、传输速率的要求,对其路由策略以及相关的频谱分配方案展开研究,为构建高效而稳定的Ad hoc智能电网通信网络协议提供一种新思路和设计理念,最终通过数值模型仿真验证其性能优于传统算法,非常适合智能电网方面的应用。     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

认知无线ad hoc网的多尺度跨层路由协议

近年来,随着可用频谱资源的日益稀缺和无线业务量的剧增,认知无线自组网相关的研究得到广泛的关注,其中路由问题是应用中需要解决的重要问题之一．由于频谱机会具有动态性,认知无线网的路由问题要将功率控制、路径选择和信道分配联合起来,实现跨层优化设计．文中提出一种多尺度认知路由协议,根据用户的业务类型和服务质量需求进行尺度选择,并结合频谱机会为认知用户提供适用的解决方案．通过网络拓扑模型指出多径路由问题,并分别结合物理层、介质访问控制层和网络层的分析提出了多尺度优化模型．实验表明,该路由方法在端到端时延、吞吐量和数据投递率等参数上,都能够一定程度地改进服务质量．     

自组网中树型拓扑的认知无线电路由协议

为了解决认知无线电网络中频谱分配和路由选择相协调的问题,提出了树型拓扑的认知无线电路由协议.在分布式自组织网络中,非授权(次要)用户选择最优的空闲授权信道建立频谱树,同时在树的形成过程中,以多棵用户节点较少的频谱树代替一棵用户节点较多的频谱树,有效降低了每棵树的根节点负载.根据频谱树和基于最小时延的路由度量标准,建立了路由以完成次要用户间的通信.仿真结果表明,该协议能有效减少端到端的平均时延.     

一种面向2D-Mesh拓扑结构的片上网络容错路由算法设计与分析

介绍了片上网络的拓扑结构和路由算法和故障模型,提出了一种适用于NoC 2D-Mesh结构的容错性路由算法,可以根据邻居节点的状态动态的选择路由。通过仿真证明了在均匀随机流量模式下,相对于XY路由算法,使用该算法吞吐量更高,平均端到端时延更小。     

车载自组织网络中的最小延时链路调度算法

为降低车载自组织网络中的信息传输延时,提高信息接收的及时性,构建车载网络中信息传输延时最小化数学模型。通过比较不同传输模式(包括直接传输、协作传输和多跳传输)下链路的信息传输延时大小,提出一种梯度投影算法解决多路径路由中信息传输延时最小化问题。源节点可通过此算法选择延时最小的传输方式,将信息逐级发送至目的节点。仿真结果表明,梯度投影算法具有较好的收敛性及较强的实用性。     

人工认知BP-CT蚂蚁路由算法

基于工程复杂系统软计算中描述人的思维基本特征的蚂蚁路由算法,结合在经济复杂系统中成功应用的人工认知交叉目标算法,提出人工认知BP-CT蚂蚁路由算法,并在OMNeT 仿真平台上进行了人工实验．结果表明,网络的吞吐量、数据包的传送数和丢弃数等QoS指标高于蚂蚁网络路由算法．