一种基于网络拥塞程度阀值的退避算法

对IEEE802.11无线网络MAC层的技术所使用的DCF协议的退避算法进行了分析,针对二进制指数退避算法BEB存在的不足,提出了改进的退避算法。通过OPNET仿真,仿真结果表明,改进的退避算法能提高网络吞吐量,改善网络性能。     

基于Ad hoc网络的退避算法研究

在移动Ad hoc网络中,无线信道由多个节点共享,合理协调多个节点访问共享信道的媒体接入控制(MAC,Medium Access Control)协议是移动Ad hoc网络的关键技术之一。退避算法在MAC协议中起着至关重要的作用。针对目前退避算法存在的问题,本文提出了一种改进算法,根据网络节点发送数据包成功与否,预测网络信道空闲或繁忙的趋势,应用趋势合理地调节退避算法中节点发送数据时退避值的大小,并通过Omnet++软件对算法进行了仿真分析对比。     

VANET自适应门限MAC层退避算法研究

车辆自组织网络(VANET)为车辆提供公平、高效的数据传输。针对密集高速移动场景,提出一种自适应门限的指数增加线性减小MAC层退避算法(A-EInLD)改善其数据冲突问题,提高系统性能。通过动态记录并更新每次成功发送时窗口的平均值并与获取的邻居节点窗口值进行比较得出竞争窗口的门限值,成功发送时基于该门限值通过连接数目对数值线性减小窗口大小从而避免冲突。最后,应用二维马尔科夫链模型分析算法并通过仿真评价性能结果。     

无线网络预约退避算法的实现和分析

针对无线局域网IEEE 802.11MAC层二进制退避算法的不足,当前已经提出多种典型退避算法。主要针对预约发送类退避算法进行研究分析,并提出与EBA不同的实现措施,对NS2网络仿真软件的Mac802.11模块进行了修改和扩展,实现了NS2对改进的预约退避算法的实现。结果表明,与标准DCF相比,改进的预约退避算法也能对IEEE802.11无线局域网的吞吐量、时延等方面性能有所改善。为今后基于NS2对预约退避算法的进一步开发研究奠定基础。     

适于无线多媒体传感器网络的MAC层退避算法

提出了服务区分动态退避算法--SDDB算法,通过对优先级不同的业务采用不同的退避方式,能在不显著降低网络吞吐量的同时,实现合理退避及业务优先级区分服务,有效避免二次冲突,支持突发业务流传输,保障优先级高的业务的实时传输要求,更适合多种业务并存的无线多媒体传感器网络.     

MAC协议冲突概率自适应退避算法的研究与实现

针对退避策略在无线传感器网络介质访问控制(MAC)协议中的作用与要求,分析了典型的无线传感器网络MAC((S-MAC)协议的退避机制,提出网络冲突概率自适应退避算法.并用NS2对其进行了性能仿真测试,仿真结果表明,在网络节点分布较为密集、突发数据流量变化较大的网络环境中,改进后的方案在能量效率和吞吐量方面都有较大的改善.     

自组织网络基于主动意识的退避算法研究

目前基于802.11 MAC层的工作主要集中在如何改善网络的吞吐量和延迟性能上,尤其是在分布式协调功能(DCF)机制下,实现比较简单,因此得到目前大多数厂商的支持。研究表明,应用于DCF中避免冲突的传统的回避算法在实际应用中,链路吞吐率、延迟性均明显恶化。文章对传统的退避算法进行了改进,提出了一种基于主动意识的退避算法,并通过NS网络仿真来证明新算法的可行性。     

认知退避算法的研究

无线通信技术已经越来越广泛的应用于人们的日常生活中,然而你有限的频谱资源与较低的频谱利用率导致频谱资源日益匮乏。本文提出了一种具有认知功能的退避算法(CR-BOA)。该算法通过认知用户根据信道的拥塞程度,自适应的调整退避窗口的大小。该算法大大提高了用户的性能,减少了二进制指数退避算法的等待和碰撞问题。最后OPNET仿真结果表明,减少了端到端的延迟,减少了丢包率。     

基于多门限估计节点个数的自适应退避算法

针对现有接入协议的性能随着WLAN中节点个数增加而显著下降的问题,本文提出一种新的基于多门限估计激活节点个数的自适应退避算法.该算法优化了时延模型,针对最优退避竞争窗口,分析给出了竞争窗口是激活节点数目的线性函数以及准确的窗系数计算方法;通过更公平地计算空闲时隙间隔,使用三个门限来识别节点个数变化的四种情况,实现了节点个数的估计.理论分析表明,该退避算法使得碰撞概率较小并能获得较高的总吞吐量,同时节点个数的变化对性能影响较小.仿真验证了分析的正确性和算法较好的可扩展性,在公平性方面也优于其它算法.     

基于预警优先级的ZigBee传感网络MAC层退避算法

针对无线传感器网络中有预警信息的高优先级数据包需要尽快传输,且IEEE 802.15.4协议本身不支持任何优先级传输机制的情况,提出了一种基于预警优先级的非时隙CSMA/CA自适应调整阶梯退避算法,并建立了离散时间马尔可夫分析模型,比较分析了网络中不同优先级节点的信道接入概率、网络吞吐量和传输延时,仿真结果表明,本文改进的自适应调整阶梯退避机制对提高无线传感器网络中高优先级数据包的实时传输性能具有积极的作用。     

车载自组织网络中基于邻居节点数估计的最小竞争窗口调整算法

针对基于IEEE 802.11p的车载自组织网络(VANET)中控制信道上周期性广播的可扩展性问题,提出了一种基于邻居节点估计的最小竞争窗口调整算法.首先,在IEEE 802.11广播退避的马尔可夫模型的基础上,以最小化碰撞概率为目的,推导出最小竞争窗口(CWmin)和活跃节点数n之间的关系;然后,利用周期性广播的beacon消息的特点对节点的邻居节点数进行实时估计,并根据估计的邻居节点数动态调整最小竞争窗口;最后,对提出的算法和IEEE 802.11p固定CWmin方法进行仿真比较分析.结果表明,提出的算法在广播接收率上优于原始方法.     

一种新的无线网络分布式广播算法及其OPNET实现

本文提出了一种新的DBIP算法用于优化Ad Hoc网络中终端的节能问题，并利用OPNET进行了大量的仿真，仿真结果表明DBIP算法具有同BIP算法理论曲线近乎相同的性能，同时解决了原有BIP算法无法实现的工程问题。     

基于MAC协议的Ad Hoc网络攻击技术研究

充分利用协议的信息,如控制包的大小、内容、包间间隔等制定干扰策略,有可能实现对网络的智能干扰。IEEE802.11MAC协议是基于竞争模式的链路层协议,广泛应用于Ad Hoc等无线网络。利用该协议的信息进行干扰,可以使得攻击能够更精细,提高了干扰效率并降低被检测概率。讨论了根据MAC协议的信息对Ad Hoc网络进行智能阻塞攻击和欺骗干扰的单节点工作方式和多节点协同工作方式,比较了不同方式能够达到的干扰效果。     

无线传感器网络中基于双阈值的分布式监测算法

基于单阈值的监测算法降低了警报的准确率,因此研究基于双阈值的监测方法,即带有概率保证的约束违反的监测具有重要意义.首先,基于监测结果的概率阈值语义,研究了节点的双阈值监测问题.其次,给出了感知数据大于监测阈值的概率的紧上界,提出了基于双阈值的分布式监测算法.第三,给出了根据精度要求确定优化样本容量的数学方法,提出了基于抽样的近似簇监测算法.理论分析和实验结果验证了提出的监测算法的高效性.     

用OPNET研究无线Ad Hoc的语音传输性能

探讨了用仿真工具OPNET来研究语音分组在无线Ad Hoc网络传输特性。通过用OPNET网络仿真工具分析了三种不同场景下,语音分组在无线Ad Hoc网络中传输质量的变化,及对三个不同场景下语音分组传输质量进行了分析比较,得到一些有用的结论,如：验证了用OPNET仿真工具研究无线Ad Hoc网络语音传输特性的有效性和可行性;在无线Ad Hoc网络中,随着跳数的增加,语音传送质量会随着跳数的增加而变差等有用结论。     

基于Q学习算法的Ad Hoc网络自适应DSR协议研究

提出了一种用于Ad Hoc网络改进的基于Q学习算法的自适应动态源路由(DSR)协议。该协议能在网络状态较好的情况下减小开销,在网络状况较差的情况下改善端到端时延和吞吐量性能。仿真结果表明,自适应Q-DSR协议能够提升传统DSR协议的性能,是简单高效的路由协议。     

一种用于移动自组织网的多址接入动态时延退避策略

在移动Ad Hoc网络中，信道接入公平性和吞吐率是MAC协议需解决的重要问题，而IEEE802．11等协议采用的二进制指数退避算法BEB难以满足公平性要求。本文提出了一种基于对节点竞争失败次数（无效RTS）进行计数的方法估计信道争用情况，动态地分配退避计数器初值，从而实现移动Ad Hoc网络的公平多址接入。研究表明，该接入方法能够有效地反映源节点特性，接入公平性好，同时在高负荷和低负荷的情况下，都能提高网络吞吐量，提供良好的QoS保障。