一种按需式双信道的Ad Hoc网络路由方法

为了提高Ad Hoc网络的信道带宽和降低通信时的相互影响，在单信道的Ad Hoc网络多路径路由方法基础上，提出了按需式的采用双信道的路由策略。在物理上，整个网络存在两个独立的信道。通过一次路由发现，获得两条节点不相交路径，按照每包分配策略，把数据交替在两个信道的不同路径上进行传输。在提高带宽的同时，降低了数据传输冲突，从而改善网络性能。     

保证QoS的片上网络低能耗映射与路由方法

为解决二维mesh片上网络的服务质量和低能耗问题，提出基于最优化搜索的拓扑映射与路由方法Q-LEMR．该方法以降低芯片通信能耗为目标，在保证系统延迟与带宽的服务质量的前提下，自动将给定应用的IP核映射到片上网络结构上，并为通信踪迹定制设计确定的、非死锁的最短路径路由；同时通过加速策略使映射和路由的计算在可接受的时间范围内完成．实验结果表明，Q—LEMR较现有工作平均降低通信能耗28．8％，并满足服务质量要求．     

基于粗粒度的路由切割调度及实现方法

基于N元非合作模型的路由切割调度算法,根据路由表空间串行流量调度的情况,帮助单控制节点上从多选择域中得到渐进次优解,算法搜索局部空间,有很好的收敛特性和较低的时间复杂性.使得IP地址空间从单控制节点映射到多条链路上时能够保持这些链路上的流量均衡,利用设计的单点解空间的切割调度算法SSA,找出链路e1的有限个路由分配的可行解.对基于粗粒度的策略路由通过路由切割调度的思想变为细粒度的任务调度进行了研究并给出一种利用NS2网络仿真试验和工程实现方法.     

两层复杂网络上的动态权重路由策略研究

为了提高两层复杂网络处理数据包的网络容量,提出了一种基于队列长度的路由策略,称之为动态权重路由策略,即逻辑层链路的权重与其映射的物理层节点队列长度有关,并按照队列长度的变化,动态地更新链路权重,然后数据包按照权重最小路径路由。仿真结果表明,与传统的最短路径路由策略和静态的全局意识路由策略相比,动态权重路由策略可以进一步地增强两层复杂网络的网络容量。     

无线传感器网络中保证交付的贪心路由算法

针对传感器网络提出了一种高效的点对点的路由方法.通过对每个节点分配坐标,将网络映射到由它的若干生成树构成的度量空间,根据节点坐标使用贪婪算法路由,即总是选择离目的节点最近的邻居转发包.该方法在每个节点的路由表中只需要维护邻居的坐标,包首部开销最多为O(log2n)2比特.与很多基于位置的贪婪路由算法相比较,该方法的特点是贪婪路由算法能够保证网络中任意一对节点之间都是可达的,并且路径长度不超过这对节点在生成树上的距离.仿真表明该方法同时能够在路径拉伸度和负载平衡上取得较好的性能.     

一种智能多路径路由及子流分配协同算法

传统单一路径的传输机制难以满足当前以智慧城市为代表的新一代应用对时延、丢包率等网络性能的要求,而现有多路径传输机制在路由算法及子流分配等方面不能根据网络实时状态调整且互相缺乏协同。引入强化学习理论并结合软件定义网络,提出多路径路由及子流分配协同算法。基于Q-learning设计多路径路由算法,并从策略协同角度对其进行改进,实现路由与子流分配的相互协同。在此基础上,通过Q-value的回环消除方法保证路由准确性并提高算法收敛速度。实验结果表明,该算法在网络负载动态变化过程中能实时调整最佳的多路径路由及子流分配协同策略,提高了传输成功率。     

面向应用的NoC带宽感知路由技术

片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但存在严重的资源限制。标准拓扑结构难以满足应用的流量需求,同时还导致大量功耗和面积的开销。适用于通用系统的NoC设计难以满足面向服务质量可预测的互连。给出一种面向应用的带宽感知路由技术,针对具体的应用,首先使用基于遗传算法的映射技术获得IP核到网络节点的最佳映射,然后通过带宽感知的路由算法为网络中的每条数据传输生成最短路由,并通过虚信道静态分配保证该路由是无死锁的。为了减少路由表的硬件开销,还结合使用了路由表压缩的方法。仿真结果表明,所提出的路由技术与现有的路由算法相比,具有更好的时延性能。     

适应QoS路由机制的网络模型研究

目前的网络模型,大都对网络的边（链路）加权,如两点间的距离、链路带宽以及延迟等。作为ＩＥＴＦ提出的网络集成服务框架下资源管理的一个重要组件,ＱｏＳ路由问题越来受到人们的重视,为了保证网络服务质量,路由选择不再仅仅以“可达”和“最短路径”为衡量标准,而是希望根据多个ＱｏＳ约束的尺度（ｍｅｔｒｉｃｓ）来选择可行的路由以满足应用所需的延迟、延迟抖动、带宽和丢失率等要求,为此,作者提出了新的网络模型,更加     

DiffServ/MPLS网络中最小化抢占的路由算法

在支持具有不同优先级和不同QoS需求的多业务网络中,抢占是带宽分配和管理的有效策略,但同时也对网络造成了振荡。在路径选择策略中引入抢占信息可最小化重路由,提高网络的稳定性。论文给出了最小化抢占的路由问题的数学规划模型。在此基础上提出了简单的启发式算法以运用于大型实际网络。策略是将路径选择和连接建立过程有效地结合起来,对现有的MPLS信令协议仅做了少许扩展。仿真证明该算法能达到抢占最小化的优化目标,有效地提高网络性能。     

无线网状网络的多路径路由与调度算法

提出了一种保障服务质量的多路径路由算法,数据分组可通过多条不同的路径进行传输,以提升网络总吞吐量性能.进一步提出了一种多路径调度策略.通过使用调度策略,基于当前可用带宽信息和路径所引入的时延信息,数据分组在传输前可被分成多段并通过不同的路径发送,根据路径时延调整优化调度策略,从而使得数据可通过在不同的路径上进行更高效地传输.仿真实验进一步验证了本文提出的路由机制和调度策略在不同网络负载下的优越性.     

Loss-aware routing algorithm for photonic networks on chip

Photonic network on chip was introduced as an efficient communication platform to overcome the existing challenges in traditional networks on chip. Optical networks provide high bandwidth and low power dissipation infrastructure. Insertion loss is one of the important parameters in photonic networks on chip. In this study, we propose a solution in routing algorithm level in order to reduce insertion loss in photonic network on chip, by passing packets through paths with lower number of optical elements. Simulation results reveal that a novel approach in the routing level decreases insertion loss as much as possible, energy consumption and optical power budget. Our proposed routing has 29.05% less insertion loss under all2all traffic pattern for blocking torus topology, and it has about 12.37% less insertion loss for TorusNX topology in comparison with primary dimension-ordered routing. Proposed routing algorithm increases both the network bandwidth and scalability.     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

基于能耗优化的AODV路由协议

在无线传感器网络中,为了优化和平衡各节点的能量消耗从而达到延长了网络寿命的目的,提出了一种基于能耗优化的AODV(E-AODV)路由协议。E-AODV优先选择剩余能量较高的节点参与路由同时选择能耗相对较小的路径作为路由,引进了被动更新路由和动态调整发射功率两种机制。NS-2仿真结果表明:与传统AODV相比,E-AODV降低了网络的整体能耗,有效均衡使用各节点的能量,延长了网络寿命。     

有效能量空洞避免的无线传感器网络混合多跳路由算法

针对在无线传感器网络(WSN)的分簇路由算法中,节点之间能量消耗不均衡容易引发"能量空洞"现象的问题,在研究平面和层次路由协议的基础上,提出了一种有效能量空洞避免的混合多跳路由算法。首先,引入热点区域划分的概念对监测区域进行划分;然后,在分簇阶段,对热点区域外的节点采用非均匀分簇结构,融合簇内数据以减少流入热点区域的数据量;其次,对热点区域内的节点不采取分簇以降低区域内节点的分簇能耗;最后,在簇间通信阶段,通过粒子群优化(PSO)算法寻找同时满足相邻两跳间最大通信距离的最小化和最大通信跳数的最小化的最优传输路径,实现整个网络的能量消耗最低。理论分析和实验结果均表明,所提算法在能量有效性和能耗均衡分配方面都要优于基于增强学习的生命期优化路由协议(RLLO)和基于模糊理论的多层分簇式路由协议(MLFC),网络生存周期分别提高了20.1%和40.5%,可以有效避免"能量空洞"。     

A power efficiency routing and maintenance protocol in wireless multi-hop networks

In wireless multi-hop networks, selecting a path that has a high transmission bandwidth or a high delivery rate of packets can reduce power consumption and shorten transmission delay during data transmission. There are two factors that influence the transmission bandwidth: the signal strength of the received packets and contentions in the contention-based MAC layer. These two factors may cause more power to be consumed during data transmission. We analyze these two factors and propose a power-aware routing protocol called MTPCR. MTPCR discovers the desired routing path that has reduced power consumption during data transmission. In addition to finding a desired path to reduce power consumption, MTPCR also takes into account the situations in which the transmission bandwidth of the routing path may decrease, resulting in much power consumption during data transmission because of the mobility of nodes in a network. MTPCR is thus useful in a network: it analyzes power consumption during data transmission with the help of neighboring nodes, and it uses a path maintenance mechanism to maintain good path bandwidth. The density of nodes in a network is used to determine when to activate the path maintenance mechanism in order to reduce the overhead of this mechanism. With the proposed path maintenance mechanism, power consumption during data transmission can be efficiently reduced, as well as the number of path breakages. In our simulation, we compared our proposed routing protocol, MTPCR, with the following protocols: two classical routing protocols, AODV and DSR; two power-aware routing protocols, MMBCR and xMBCR; and one multiple path routing protocol, PAMP. The comparisons are made in terms of throughput of the routing path, power consumption in path discovery, power consumption in data transmission, and network lifetime.     

支持移动自组网的柔性链路状态路由协议

在移动自组网(MANET)中,服务质量(QoS)路由的目标是要确定一种具有足够可用移动节点的有效路由路径来满足源点的需求,而且被选择的多点中继(MPR)节点是处在通过路由协议计算产生的最优路由路径上。为了能在较短时间内稳定地寻找到从源点到终点带有最大带宽和最小时延的最优QoS路由路径,提出一种新的柔性链路状态QoS路由协议FLSQR。该协议使用了一种新的链路状态方法——每个节点缓存中存储一张效用决策表(EDT)用作路由计算。FLSQR根据EDT中的效用距离(ED)使用MPR1和MPR2选项来选择最优和次优路由路径,进而通过提出的度量模型选择最优带宽和时延的路径。实验结果显示,FLSQR协议在MANET中的最优路由路径发现方面比OLSR和QOLSR-MPR协议性能更好。     

一种改进的无线传感器网络最小跳数路由协议

针对无线传感器网络最小跳数路由协议数据包多路径冗余传输,能量消耗不均衡等问题,提出了一种改进的无线传感器网络最小跳数路由协议。该协议通过引入侦听机制在网络中建立传输路径,同时采用一种新的能量均衡策略解决关键节点能耗过快的问题,以有效延长网络寿命。通过自主研发的无线传感器网络仿真平台进行仿真,比较最小跳数路由协议和改进协议的性能。实验结果表明:改进协议能够很好的均衡网络能量消耗,提高网络能量有效性,延长了网络寿命。     

基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法

在研究经典低能量自适应分簇路由算法的基础上,提出基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法。该算法将蚁群算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最佳路径,使得离基站较远的簇头节点沿着最佳路径传输信息,有效地减少了簇头节点的能量开销。同时,在簇头选举时,该算法不仅考虑簇头节点的剩余能量,而且兼顾簇头与簇头之间的距离,使得簇头分布更加均匀。仿真结果表明,该算法和LEACH及DADC算法相比,有效地均衡了网络能量消耗,并延长了网络生命周期。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。