一种混合信道分配算法的研究与仿真

为了提高无线网状网络的链路容量,提出一种在网络中配置节点多射频多信道的混合信道分配算法.通过配置默认信道并优化默认信道的使用,该算法基于启发式信道分配策略来减小链路干扰提升链路容量.基于网络物理拓扑,该算法生成简化的网络逻辑拓扑,使得信道分配方案能够结合路由优化网络性能.对信道分配的动态调整,确保了网络容量的实时优化.仿真结果显示,本信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

无线Mesh网络中混合信道分配算法研究

根据多射频多信道无线Mesh网络的特点,提出一种基于节点干扰的混合信道分配算法。将节点间的链路分为正向链路和反向链路,通过概率模型分析链路干扰,计算节点间链路的权重,建立带权重的有向网络连接图。根据链路权重为节点固定接口分配信道,减小可切换接口在信道改变过程中引起的网络干扰。扩展的NS2仿真结果表明,该算法能有效降低链路干扰,提高网络吞吐量。     

基于链路负载分级的无线Mesh网信道分配算法

由于无线Mesh网络信道分配算法的性能增益与网络的流量负载特点密切相关,在对多射频多信道无线Mesh网络的流量特点进行分析的基础上,提出一种静态信道分配的启发式算法LPFCA。该算法根据无线链路在网络拓扑中的位置信息来估计无线链路的预期负载情况,并对网络中无线链路的预期负载进行量化分级,利用整数线性规划方法对信道分配进行描述并应用目标函数对信道分配进行优化,使网络总的干扰权重最小化。仿真结果表明,相比于现有的算法,该算法在吞吐量上平均提升了18.9%。     

多信道无线Mesh网络的多播信道分配算法

无线Mesh网络可用信道和节点接口的缺乏限制了多播树链路的可用带宽,致使网络吞吐量下降。针对该问题,提出支持多播的多信道多接口信道分配算法——LAMCA。该算法能最小化无线Mesh网络的干扰程度,并最大化网络吞吐量。仿真结果表明,与层次信道分配算法LCA相比,该算法在吞吐量性能方面较优。     

一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法

在认知Mesh系统进行数据传输的过程中,为了提高数据包投递成功率及网络的吞吐量,减少网络延迟时间,提出一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法(JCWN)。针对信道的干扰问题,建立了认知Mesh系统的干扰无向图,分析节点链路的网络干扰电平。在节点的路由请求阶段通过提出基于信道干扰电平的路由指标函数,并通过权重阈值来为节点链路分配干扰较小的信道。在路由选择上,联合多路由算法计算每条路由路径的信道干扰程度,为了保障节点传输数据的成功率而选择干扰程度更小的路由。实验仿真结果表明,在数据包投递成功率上,该算法相比POC算法以及基于RL的算法提高了20%以上,在提高网络吞吐量,减少延迟时间上也表现出了更好地效果。     

一种最小化干扰数目的多无线电信道分配算法

无线Ad hoc网络中要求链路可以随机处于任何位置进行通信.由于链路位置的随机性,可能会造成某些链路都聚集在某个小范围内,同时通信可能会造成链路间相互干扰.因此需要一种机制来保证链路间实际干扰最小.针对此问题,在信道分配中运用了博弈的思想,利用位势博弈特性构建效用函数,对存在潜在干扰的链路分配信道,使实际干扰最小.算法通过不断循环改变链路无线电的信道,最小化实际干扰数目达到纳什均衡.仿真结果表明,算法能够使信道分配策略达到纳什均衡,使链路间通信拥有更高的吞吐量和更好的鲁棒性.     

应急通信网络中基于粒子群优化的信道分配算法

当前应急通信亟需解决的问题,在于如何快速有效地满足突发性增长的网络需求,以保证网络传输质量。无线mesh网络以其部署快速、结构灵活、鲁棒性等优点,成为了新一代灾后应急通信网络架构的优秀解决方案。文中提出了一种基于粒子群算法的信道分配优化算法PWCA,在降低全局网络干扰的前提下,考虑了不同链路对整体网络表现的影响,通过其邻接链路的数量来决定信道分配的优先级。在迭代优化的过程中,该算法利用信道分离度细分了不同信道之间的干扰程度以作为优化的评判标准。实验结果表明,该算法可以显著降低网络干扰,保障网络性能,相比传统的粒子群信道分配算法,其在优化速度以及多节点网络环境下的表现均有明显提升。     

MR-OLSR:多天线多信道无线Mesh网络中一种链路状态路由算法

对Ad Hoc网络下的OLSR算法进行改进,提出多天线多信道无线网状网下一种优化的链路状态路由算法MR-OLSR,使得数据流可以在多路径上并行传输,实现拥塞避免和提高信道利用率的目的。利用改进的IWCETT测量尺度算法对多路径链路质量予以测量,同时根据路径质量提出的信道分配策略和多路径策略选择算法使得整体网络具有负载均衡的特性。在OPNET模拟器上实现了算法,结果表明该算法在保持原算法鲁棒性和可扩展性的同时,进一步增强了单链路失效时的稳定性和可靠性,提高了网络的吞吐率。     

WMN中的干扰避免部分重叠信道分配算法

针对无线mesh网络(wireless mesh networks,WMN)中存在的信道干扰问题,提出一种基于部分重叠信道(partially overlapping channels,POC)的负载平衡且干扰避免的信道分配算法。通过基于Huffman树的通信接口分配方法连接邻居节点的接口;根据网络干扰情况,对链路进行迭代信道分配,使用静态链路调度保证网络连接;利用启发式算法优先为重要程度较高的链路分配无干扰时隙,对链路调度进行优化。仿真结果表明,在具有混合流量的WMN中,所提算法可以显著提升网络吞吐量,降低网络干扰与平均丢包率,改善网络性能。     

一种异构多接口多信道无线网络的信道分配算法

多接口多信道技术是无线网络环境中减少链路干扰、提高网络吞吐量的有效途径,但如何合理有效地进行信道分配已成为多接口多信道无线网络所面临的主要问题之一.针对自私的网络节点,本文使用非合作博弈对异构条件下多接口节点的信道分配问题进行建模分析,其纳什均衡解为解决该问题所需的稳定的信道分配方案.本文首先讨论纳什均衡的存在条件并提出实现纳什均衡的分布式算法.此外,考虑到实际网络中节点仅能感知局部信道信息以及接口工作信道受限等因素,本文进一步改进算法并通过仿真实验对其收敛性进行证明.     

基于最短路径的异类传感器网络分布式拓扑控制

针对异类传感器网络提出了一种基于最短路径的分布式拓扑控制（SPD/TC）算法。该算法利用网络中所有节点的局部信息保持网络的连通性,同时,利用最短路径算法计算链接权值的大小来进行拓扑结构的调整。将该算法与DRNG算法的节点度和平均链接长度进行仿真分析,仿真结果表明：该算法能更有效降低干扰,节省网络能量,提高了网络的性能。     

多信道无线Mesh网络信道分配算法

针对无线Mesh网络的带宽容量问题,文章通过使用无线网络干扰协议模型对无线链路的干扰进行量化,利用整数线性规划公式对信道分配问题进行描述,在信道分配的时候,应用目标函数对无线链路的信道分配进行优化,使网络总的干扰权重最小化,在此基础上提出一个信道分配的启发式算法。仿真结果表明,文章提出的算法能提高网络的吞吐量。     

基于任务调度的无线网贪婪信道分配算法

针对无线网络链路干扰问题,综合借鉴多处理器任务调度算法提出了一种贪婪信道分配算法,为所访问的无线网链路甄选出干扰最小的信道,并且证明了本算法的近似比率为2-1/k,其中为k为可用的正交信道数,算法复杂度为O（|E|2）。为了验证本文算法的可行性和有效性,将本文所提出的贪婪算法与随机信道分配算法和按序信道分配算法进行了实验对比。仿真结果表明：本文所提出的贪婪算法的整体性能优于其他两种算法,并且贪婪算法得到的最大干扰和平均干扰归一化值随着可用正交信道数的变化趋势较其他两种算法稳定。从而验证了本文算法能有效的降低链路干扰,一定程度上可以提升网络吞吐量。     

异构无线网状网分布式接口和信道联合分配的研究*

研究了无线网状网络中分布式分配信道时,接口异构对网络容量的影响。提出了一种新颖的以射频链路为信道分配对象的接口和信道联合分配ILP模型,给出了一种自适应于网络流量变化的分布式贪婪算法。该算法以射频链路为信道分配对象,基于2-hop干扰模型,以队列长度为权的射频链路吞吐量之和最大为目标,寻找自适应流量变化的分布式分配方案。分析发现,该算法与目前已有的非接口异构的Dist. Greedy算法的时间复杂度相当,仿真结果表明本算法下的网络性能有明显提升。     

多链路负载均衡技术在气象业务网络中的应用

文章针对当前气象业务网络中多Internet链路接入的现状和存在问题,提出了利用多链路负载均衡技术的网络改造解决方案。链路负载均衡技术可以根据链路的状况在多条链路之间动态而透明地分配流量和负载,有效地实现了多链路的负载均衡和冗余备份。最后结合气象业务网络配置实例,分析了链路负载均衡技术的实现过程和实际应用效果。     

一种低拒绝率最小干扰路由算法

介绍经典的最小干扰路由算法MIRA及WSC,针对其在进行链路权重定位时仅考虑单个网络最大流的缺点,提出一种用以实现最小干扰路由的算法MWSC。MWSC能够考虑多个网络最大流的情况,从而准确定位关键路径。仿真实验结果表明,MWSC具有比MIRA和WSC更低的用户请求拒绝率。     

基于压缩感知的异构网络数据动态重构算法

针对异构网络数据资源存在节点及链路均衡度过低且数据重构资源分配路径误差较大的问题,设计一种基于节点拓扑感知的异构网络数据动态重构算法。利用模糊核聚类算法将数据样本集映射至高维空间内,聚类目标数据,根据节点在网络中对应的坐标构建异构网络拓扑模型及数据权矩阵模型;设置路由器物理链路通信图,根据链路带宽约束优化数据重构资源的分配路径,将节点核心区数据重构,并分配至聚类节点来感知数据的动态变化,为每一个核心聚类节点拓扑感知一个路由器数据的动态变化,来实现全局的数据动态重构,至此完成基于节点拓扑感知的异构网络数据动态重构算法的设计。设计仿真实验,测试算法的节点均衡度与链路均衡度。实验结果表明,设计的算法的节点均衡度为0.93,链路均衡度为0.90,均高于对比方法,因此可以得出,该算法的资源均衡度更好。