一种基于拥塞避免的自适应退避算法的研究

本文在二进制指数退避算法基础上提出一种基于拥塞避免的自适应退避算法.该算法引入了拒绝帧NTS,使接收节点具有拒绝发送节点发送请求的能力;另外通过将接收节点的拥塞状况反馈到发送节点,使发送节点可以根据自身待发送数据流的QoS属性和接收节点的拥塞状况自适应地调整退避参数,最终实现对高优先级数据流的保护.仿真结果表明,该算法能有效地保护高优先级数据流的端到端吞吐量、减小其分组重传次数以及分组时延,从而达到提高系统性能的目的.     

一种基于转发优先及流量分级的无线传感器网络退避算法

基于无线传感器网络的特点,提出了一种新的基于转发优先和流量分级的退避算法,该算法根据节点自身可获取的网络信息将网络流量判定为不同的级别,并依此改变退避窗口的大小;该算法还赋予转发节点一定的信道竞争优势,使得当前的通信业务可以优先地进行下去。通过理论分析和仿真实验,证实该算法能够有效地降低节点冲突率和额外的能量开销,减少传输延时,提高系统吞吐量,从而提高无线传感器网络的性能。     

基于物联网的机场桥载设备监控网络优化设计

针对民航桥载设备监控管理系统BLEMAS在机场停机坪现场测试中暴露的网络延迟问题,对该系统物联网架构中M AC层的碰撞退避算法进行优化。采用改进截断二指数退避算法ITBEB ,根据网络环境的多方面因素,对CSM A／CA的退避指数BE进行动态调节,使网络节点合理设置随机退避时间,减少退避饱和,充分利用空闲信道,达到数据快速传输的目的。利用OPNET软件对BLEMAS建模仿真,仿真结果表明,相比系统原有MAC层退避方法BEB ,ITBEB算法在网络时延和吞吐量等网络性能上均具有优越性。     

无线多跳网络中基于区分策略的退避算法

针对无线多跳网络环境,改进了IEEE 802.11 DCF的二进制指数退避算法,提出一种基于源节点和转发节点区分机制的退避算法。该算法能根据网络冲突状况,自适应地调节退避窗口,更适合多跳网络中流量分布不均的特点。仿真结果表明,该种区分退避机制能同时适应于低速和高速的网络环境,与BEB和AASC两种退避算法相比,在提高网络的吞吐量的同时,也提高了流间的公平性,表现出了更好的网络性能。     

多速率最优竞争窗口的WLAN退避算法

在对原有的IEEE 802.11 DCF多速率退避算法研究的基础上,提出了基于多速率的最优竞争窗口退避算法（Multi-rate Optimized Contention Window algorithm,MOCW）。该算法的核心思想是在多速率时间公平性的基础上,利用理论上的最优窗口值作为节点的初始窗口值,以此来减小多节点同时发送数据时的碰撞概率。仿真实验表明,该算法在饱和状态下,无论在时间公平性还是系统吞吐量的性能上都有所提高。     

一种密度预测与服务分级的MAC退避算法

为了提高重负载的中高速无线传感器网络性能,深入研究竞争型MAC协议的退避算法,基于PT TL退避算法提出一种密度预测及服务分级的MAC退避算法.该算法对网络邻近节点数目进行加权递推平滑预测,实现竞争窗口自适应节点密度的目的;引入服务分级意识,赋予服务级别高或数据积压或跳数多的节点优先发送权,满足关键数据多跳传输实时性要求.NS2仿真结果表明:本DPSC退避算法在节点高密度与高负载环境下网络性能优于其他三种算法,其平均时延比PTTL算法降低10％,吞吐量提高15％,平均能耗下降5％.     

多跳无线 Ad hoc网络的分布式公平调度算法

为兼顾无线Ad hoc网络信道资源的公平利用及网络吞吐量,提出针对多跳无线Ad hoc网络的分布式公平调度算法。该算法采用链路竞争图说明网络中各子流的竞争关系,通过着色算法得到最大无竞争流的集合,通过邻居节点之间的信息交换得到局部(本地)流的信息,而无需全局流的信息交换。实验模拟结果表明,该算法可以在保证Ad hoc网络中各流公平性的同时,有效提高网络资源的利用率。     

基于联合退避-功率感知机制的物联网节点信息防碰撞算法

物联网(IoT)节点防碰撞算法难以解决IoT节点数据冲突,造成严重的信号干涉。为此,提出一种新的物联网节点信息防碰撞算法。通过构建射频识别信号的离散正交调制与解调机制,降低节点间信号因互相干涉而导致的信道碰撞,建立联合退避-功率感知机制,定义节点数据退避防冲撞规则,以改善节点信号发射功率的波动幅度。实验结果表明,与ColorWava算法和信息决策控制算法相比,该算法具有更长的节点信号识别距离与更低的信道碰撞概率。     

一种能量捕获无线传感网络机会路由算法

在无线传感网络中,采用能量捕获技术理论上可以无限延长节点的使用寿命。基于该技术,提出了一种新的机会路由算法——能量潜能机会路由(Energy Potential Opportunistic Routing,EPOR)算法。该算法首先用到目的节点的期望传输次数衡量各节点到目的节点的距离,然后用节点的剩余能量与节点所捕获的能量之和表示节点的能量潜能,最后用期望传输次数和节点能量潜能决定节点的退避时间,退避时间最短的节点即为转发节点。理论分析和仿真实验表明,该算法不但可以延长网络生命期,而且可以明显改善网络中节点能量的均衡性。     

一种P2P流媒体分发调度算法在嵌入式系统中的实现

基于Coolstreaming系统设计思想,针对嵌入式系统计算能力弱存储小的特点,为减少控制信息和调度传输时间,对其交换机制以及启发式算法进行改进,提出一种适用于IPTV环境的调度算法使其适合嵌入式IPTV机顶盒应用.通过局域网对应用此算法的嵌入式系统进行测试,结果表明使用该算法节点处理开销小,能为大量IPTV用户提供高质量的直播服务.     

无线传感器网络S-MAC协议的分析与算法改进

无线传感器网络（WSN）使用灵活,移动性强,架设便捷,应用范围非常广泛。媒体访问控制（MAC）协议是保证无线传感器网络高效通信的关键网络协议之一。重点分析了WSN中基于竞争的典型MAC协议——S-MAC协议。针对S-MAC协议中采用的退避算法不能良好地解决节点通信公平性等问题,提出了BDQR退避算法。实验结果表明,该算法有效地提高了节点通信公平性,降低了信道的碰撞,延长了网络的生命周期。     

复杂网络局部社区挖掘的节点接近度算法

为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区,提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点,利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点,将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区;同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析,实验结果表明,该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络,该算法的时间复杂度为O（nlog（n））,n为网络节点数。     

WSN中基于树型标号系统的分布式路由算法

针对无线传感器网络中数据中心存储的路由问题,提出一种基于树型标号系统的分布式路由算法。将网络中的节点组织成以参考节点为根的树型结构,通过比较目的节点标号与邻居节点标号,选择转发节点,实现数据路由。分析与仿真结果表明,该路由算法的空间开销较低、路由效率较高,并且生成的路径接近最短路径。     

周期性采样的两步指数退避算法研究

针对二进制指数退避算法（BEB）中退避窗口调整机制的不足以及在各个节点传输数据时公平性差的问题,提出了周期性采样的两步指数退避算法（PTEB）。PTEB算法首先引入了采样周期的概念,在此基础上又引入了信道竞争能力参数[Qc]和网络拥挤参数[Qb]。在采样周期内计算[Qc]与[Qb]的值,并根据这两个参数的值定义了调整竞争窗口的公式。窗口的调整需要经过两个阶段来完成,不同的阶段分别对应不同的公式。仿真结果表明PTEB算法能够有效地减少节点的碰撞次数,增加网络的吞吐率和节点的公平性。     

DSRC中一种考虑剩余时间的信道访问退避算法

IEEE 802.11p协议是DSRC技术的下层标准,而该协议采用的仍然是传统的二进制指数退避算法（BEB）。BEB算法虽已广泛使用,但并不能很好地适应DSRC中车载节点的高速移动及其拓扑结构快速变化的特点,易出现信道访问不公平,网络丢包率增加等问题。针对这些问题,提出一种考虑剩余时间的退避算法,由车辆节点的当前速度计算其剩余时间,优化退避机制。实验表明,提出的机制在改善信道访问公平性,提高网络吞吐量等方面均有较好的改善。     

VANET中基于公平性的多信道MAC协议

随着车载无线通信需求的增加,车载自组织网络（VANET）将成为现代智能交通系统的一个重要组成部分。对VANET中多信道MAC层协议进行了研究,提出了一种提升网络公平性的退避算法。车辆通过比较自身已成功发送的业务量与平均业务量的大小,确定不同的退避方案,一定程度上实现网络中车辆的接入公平。考虑到该退避算法在提升公平性的同时,牺牲了一定的网络吞吐量,服务信道不饱和,进一步提出根据车辆密度调整服务预约时期长度的算法,提高服务信道的利用率,增大网络的吞吐量。仿真结果表明,提出的退避算法公平性指数相比于二进制退避算法,提升了约2.3倍,而相比于倍数增线性减退避算法,提升了约2.05倍,网络的吞吐量提高了约16%。     

基于信道占用及优先级的MAC协议退避算法

针对Ad Hoc网络MAC协议（SPMA协议）的退避时间问题,为降低包与包之间的冲突并提高信道利用率,提出了一种基于信道占用及优先级的自适应退避算法（A-COP算法）。分析了退避时间对系统性能的影响以及现有退避算法的不足;根据SPMA协议的特点以及初等函数模型建立退避算法模型;基于OPNET对该模型进行系统仿真,并与原算法协议模型进行比较。仿真结果表明,基于该算法的SPMA协议通过对低优先级业务的接入控制,可使系统吞吐量更加稳定,并且可满足高优先级业务高通信质量的要求。     

基于链接率的AdHoc自适应按需加权分簇算法

AdHoc网络通过分簇算法来实现网络分层,以支持高效的资源管理和路由策略。稳定的分簇算法可以减少网络的计算和通信开销。为了提高分簇算法的稳定性,文中提出了一种基于链接率的自适应按需加权分簇算法（AOWLR）。该算法将节点的运动轨迹抽象为直线形和圆弧形两种,并引入邻居节点的平均链接率预测值作为衡量簇稳定性的一个重要标准。NS2仿真结果证明,同AOW相比,AOWLR算法的负载平衡因子较高,连通统治集（CDS）更新频率和节点充当簇头的公平性指数（HFI）较低。     

Linux内核完全公平调度器改进的研究

针对现有Linux内核使用的完全公平调度器无法有效解决贪婪线程问题,提出一种改进的调度算法和该算法的高效实现,该算法通过惩罚贪婪线程的方法提升调度器的公平性。实验结果证实,贪婪线程问题存在;改进后的调度算法有效减少了存在贪婪线程问题的程序对降低系统整体性能的影响。     

一种改进的主动队列管理算法

从是否维护数据流状态信息的角度出发,提出一种改进的主动队列管理算法——SF-AQM。SF-AQM算法只维护发送速率大的数据流状态信息以降低路由器的开销,通过比较不同数据流的包到达时间间隔衡量流到达速率,识别出非适应性数据流,提高算法公平性,并使队列长度控制在目标值附近,保证算法稳定性。仿真结果表明,SF-AQM算法具有较好的公平性和稳定性,且对抑制网络拥塞有明显效果。