基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法

针对当前应用层组播节点具有异构性和存在传输延迟等问题,提出一种基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法。根据拓扑感知的方法对网络进行分层分簇,在构建组播树时考虑节点的异构性,使高性能的节点接近源节点,低性能的节点接近叶子节点。实验结果表明,该算法能提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销,在大规模节点环境中有效改善组播树的性能。     

一种拓扑感知的应用层组播方案

提出了一种具有拓扑感知能力的拓扑簇模型TCM(topology-aware clustering model),并在此基础上提出了一种有效的应用层组播方案TCMM(TCM-based multicast).TCMM能够将一些相近的节点组织在一个拓扑簇中,从而在一定程度上实现了数据包的本地传输,并能缓解不同加入顺序对转发树的不利影响.分析和实验结果表明,TCMM能够实现有效的聚簇,能够在不同的加入顺序下构造性能大体一致的转发树,并能在不同程度上改善其他一些组播性能指标.     

基于动态分簇的移动目标追踪方法

针对无线传感器网络（WSN）中目标追踪的准确性低、网络能耗过高和网络生命周期短等问题,提出基于动态分簇的移动目标追踪技术。首先,构建了双层环状动态分簇的拓扑模型（TRDC）,并提出了动态分簇的更新算法;其次,在质心定位算法基础上,考虑到节点的能量,提出了基于功率级别的质心定位（CLPL）算法;最后,为了进一步减小网络的能耗,改进CLPL算法,提出了随机性定位算法。在仿真实验中,与静态簇相比,网络周期延长了22.73%;与非环状簇相比,丢失率降低了40.79%;而追踪准确性与基于接受信号强度值（RSSI）算法相差不大。所提的追踪技术能够有效保证追踪准确度,同时降低网络能耗,减小目标丢失率。     

非均匀分布异构传感器网络动态多簇头成簇算法

延长网络寿命、提高监控质量是无线传感器网络成簇算法的重要设计目标,在对现有主要成簇算法进行研究的基础上,提出一种适应于节点非均匀分布环境下多级能量异构传感器网络的动态多簇头成簇算法.算法中,节点根据网络最优簇头数确定节点邻居感知半径.通过节点间的广播,每个节点获得感知半径内的邻居节点密度,节点根据邻居节点密度和节点当前能量确定节点成为主簇头的概率.根据主簇头的能耗,各簇独立判断是否选举辅助簇头以分摊主簇头的能耗.仿真结果表明,与现有主要成簇算法相比,新的成簇算法拥有更长的生存时间和更优的网络监测质量.     

WSN中一种负载均衡的动态非均匀分簇方案

无线传感器网络(WSN)是由资源受限的传感器节点构成,节点能耗对网络的性能有着重要影响,对网络进行分簇可以有效地控制节点整体能耗。针对网络实际运行时节点状态和事件位置动态变化等特点,提出了一种负载均衡的动态非均匀分簇方案。方案主体思路是:首先网络利用O-LEACH算法自组织地进行非均匀分簇,接着动态地从簇头中选举出一定数量的决策节点用于网络的数据汇聚,并根据事件发生位置和节点状态变换而动态更改决策节点角色。仿真结果表明,与CAPNet方案相比,该方案均衡了网络能耗,提高了传输效率,延长了网络生命周期。     

无线传感器网络中低速移动的单目标数据融合研究

为了提高数据融合效率,减少无线传感器网络节点能量消耗,提出一种静、动态分簇技术相结合的网络策略。它克服了传统单独静态分簇、动态分簇的不足,通过对簇头选举及检测目标坏境等参数进行分析比较,可以减小网络跳数、减少数据传输量,同时也实现了能量均衡利用,延长网络生命周期。在单目标低速移动状态下,其网络数据融合性能达到最佳。     

多接口车载自组织网络频谱分配算法研究

如何提升链路的并行传输能力是车载自组网面临的重要问题.如果在车辆上装配多个无线接口,并且分别调制到不同的正交信道可以有效增强链路的并行传输能力,从而提升网络吞吐率.针对拓扑变化对多接口车载自组网动态频谱分配带来的影响,提出了一种多接口车载自组网动态频谱分配算法.算法根据车辆的运动速度进行分簇,然后在簇头间通信中采用离线频谱分配策略,从而避免了网络的拓扑变化对频谱分配造成的影响.而簇内车辆具有相同的运动速度,所以具有稳定的簇内拓扑结构,有利于频谱分配算法的应用.仿真分析表明,提出的算法适用于多接口车载自组网,在动态拓扑环境下表现出了良好的性能.     

传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法

对传感器网络下的机动目标跟踪问题提出一种分布式传感器节点动态分簇、协同跟踪算法. 通过在线优化目标跟踪的性能函数和通讯代价, 自适应地选择节点并动态分簇, 通过多传感器节点的协同感知以及信息融合提高了跟踪精度. 由于问题的非线性和传感器节点的随机性, 本文基于粒子滤波器在线预测和估计目标状态的概率分布, 使用混合高斯粒子滤波器以及选择最短路径用于传感器节点之间的信息交换节约了通讯能量, 通过一种有效的粒子方法逼近目标状态的预测方差以实现传感器节点的最优选择. 仿真结果表明, 与 IDSQ 算法相比较, 本文提出的动态分簇算法实现了对机动目标的高精度跟踪.     

基于剩余能量等级的MANET分簇算法

移动自组织网络具有自组织、动态拓扑、多跳通信和分布式控制等特点,可应用于小型区域战场和灾后现场的通信。然而通常由于节点能源受限,网络生存时间短暂,最大化利用现有资源是研究自组织网络的重要方向。自适应分簇算法是根据监测区域和节点位置划分网格,通过比较不同簇数下LBF值,得到最合理的分簇结构,进而以剩余能量等级最高的节点作为簇头。通过对100个节点时指定簇头、轮换簇头和自适应分簇三种算法下的网络节点生存时间和每轮节点的能量方差进行仿真,得出自适应分簇算法将网络生存时间明显延长,并平衡了簇头的负载。     

低概率事件场景的无线传感器网络构建

低概率事件场景,静态部署的小规模监测网络是较为常见的一类无线传感器应用网络.针对这一类无线传感器网络的特点,从拓扑控制角度出发,基于分层分簇思想,提出了一种固定分簇层次型网络构建方法.该方法采用固定分簇有效节省了一般周期性动态分簇聚类大量能耗,簇内成员节点基于事件概率预测的休眠调度更进一步降低了网络能耗;簇头在簇内的轮换实现了网络能耗均衡;功率控制建立了可靠的多跳路由.仿真性能分析表明:该方法节能效果明显,实施简单,易于应用推广.     

移动Ad Hoc网络中基于分簇结构的多播路由协议

随着移动计算设备的普及和面向组计算的需求上升,移动Ad Hoc网络的多播路由问题成为研究热点.但网络中节点可任意移动、加入或离开多播组,使得多播组的管理以及链路的维护变得十分困难,对此提出了一种基于分簇结构的多播路由协议.该协议首先根据节点ID号和标识对网络进行分簇,然后按需建立多播树,在维护过程中控制报文只在与多播分支相关的局部簇内进行转发.仿真实验表明,该协议能保持较高的分组递交率以及稳定的控制报文开销,为大规模网络中的多播通信提供了一种有效的途径.     

基于斐波那契序列的应用层组播协议

提出一种基于tree覆盖网络拓扑的可扩展高效应用层组播协议-HFTM ( Hierarchical Fibonacci Tree Multicast ).HFTM通过分层和分群的思想将所有组播组成员构造成一个特殊的层次化结构,在进行群划分时,充分考虑了底层网络拓扑特征,尽量避免数据包在代价昂贵的链路上进行传输,从而减少组播延迟.另外,采用一种新颖的基于斐波那契序列的组播算法将群内成员构造成一棵高效的斐波那契组播树,利用此树进行群内组播.实验结果表明底层网络拓扑特点的考虑以及斐波那契组播树的构造使HFTM协议获得更好的组播延迟性能.     

内容发布订阅系统路由算法和自配置策略研究

路由算法和动态自配置特性是实现大规模基于内容的发布订阅系统的两个关键问题.尽管已经有多种路由算法被提了出来,但是它们没有充分利用组播技术提高系统性能和节省网络带宽;此外,已有系统的网络都是静态的,不能够进行网络的自动配置.首先,提出了具有组播集群的层次性系统模型,设计了混合式路由算法,充分利用物理网络组播的特性,节省网络带宽.然后,提出了组播集群复制协议和基于内容的组播树协议CMTP,分别处理节点或者链路失效导致的网络分割以及路由的重建.实验结果表明,这些算法和协议的引入节省了网络带宽,显著提高了系统的性能,保证了系统的自配置特性.     

Subcarrier and power allocation for OFDMA-based multicast cellular networks using a coalitional game

The subcarrier and power allocation problem for orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA)-based multicast cellular networks is investigated in this paper. Due to the intrinsic heterogeneity of the channel gains experienced by different multicast users, the conventional multicast schemes are highly conservative and spectrally inefficient. To address this issue, a novel multicast formulation is proposed where multiuser diversity inherent in OFDMA can be adaptively exploited by clustering users within a multicast group into smaller subgroups based on their channel gains. Subcarriers and power are then dynamically allocated to these subgroups to maximize the total multicast rate of the system. Coalitional game theory is adopted to model the group formation in which users can autonomously form coalitions with other users to compete for network resources. A low-complexity algorithm is proposed for the multicast coalitional game to reach multicoalitional equilibrium in which a sub-optimal performance can be obtained. Simulation results demonstrate that the proposed scheme outperforms the conventional unicast and multicast schemes while achieving a sub-optimal performance comparable to the exhaustive search scheme.     

基于邻近原则的应用层组播实验研究*

提出了一个基于邻近原则的应用层组播系统,其覆盖网络由参与节点求得自身网络坐标之后,根据网络坐标基于邻近原则聚类形成。通过基于网络测量数据的仿真和PlanetLab真实网络环境中的实际测试,证明了基于该覆盖网络结构的应用层组播系统在性能指标上优于当前普遍应用的基于其他结构的覆盖网络的系统。在构建覆盖网络过程中考虑节点在网络中的位置分布等因素将能够提高基于该覆盖网络的应用层组播性能。     

An application layer multicast approach based on topology-aware clustering

Application layer multicast accelerates ubiquitous deployment of the multicast communication, as well as brings unavoidable performance penalties because the group members are dynamic and lack direct knowledge about the underlying topology. A promising approach to improve the multicasting performance is to cluster the nearby nodes in groups. However, it confronts some practical challenges. A challenge is that it is difficult to assign a proximity bound to determine whether some nodes should be clustered or not. Another practical problem is how to organize the corresponding multicast structure. In this paper, we propose a new topology-aware hierarchical clustering model, which implements clustering in different grain sizes. Based on the model, we propose an application layer multicast solution named HCcast, especially for large-scale group applications. HCcast employs a topology-aware approach to choose candidate parents at different levels, and uses distributed depth first searching (DFS) approach to position a host at the same level. The clusters of HCcast are topology-based, therefore cluster split and merge operations are unnecessary, which reduces the maintenance overhead. The results of our simulation experiments show that HCcast can build multicast trees with desirable delivery performance, and the performance keep stable in different join sequences.     

基于分簇结构的无线移动网络多播路由协议

移动自组网（MANET,Mobile Ad hoc Networks）是一种特殊的、应用前景广阔的新型移动无线网络。特有的网络特性使它在诸如灾难救助、战场、传感器网络、分布式计算等领域有着广泛的应用前景。结合在移动自组网络中应用最为广泛的分层结构——簇结构的特点,提出了一种基于簇结构的移动自组网多播波路由协议。协议通过对移动自组网进行簇划分,形成由簇头、簇间节点和簇内节点构成的分簇网络结构,并且在由簇头和簇间节点形成的虚拟骨干网基础上,对其进行回路检测和冗余剪枝算法处理,最终得到一个能满足多播要求的多播树,从而实现在移动自组网中的多播路由。通过对仿真实验结果的分析,该协议具有稳定的数据包发送率和较低的路由建立时间。     

基于密度树的应用层多播算法

在IP多播的路由器上转发数据，存在一些弊端并不适应当前网络的需要，在终端主机上选择路由进行多播已经成为目前的趋势。为此，本文在IHC算法上进行优化改进，提出一种新的DHCM（density-based hierarchical clustering multicast）应用层多播模型，DHCM对Cluster的密度进行层次划分，使Cluster满足单调性和同构性，组建一个密度树，实现最短路由，并把Peer-to-Peer技术用在数据传输上，最终把视频服务器的内容分发到密度树上的各个主机，实现应用层多播。实验证明DHCM可以在视频流传输上具有高效性和健壮性。     

应用层组播优化方法

应用层组播在不同业务领域的性能要求不完全相同,而应用层组播的网络环境也更加复杂,如：组播节点多元化、通信信道复杂化、节点规模庞大化、数据通信量扩大化等,因此需要结合已有应用层组播技术,针对特定业务的优化目标,对组播方案进行优化改进。通过分析应用层组播评价指标,将应用层组播优化方法分为编码特性优化、分层分簇优化、节点性能优化、选择最优父节点优化、路由信息维护优化,比较了不同类型优化方法的性能指标,给出了各自的适用环境,最后讨论了进一步的研究方向。     

聚类的组播组分配策略在DDM中的实现

DDM(DataDistributionManagement)服务是高层体系结构HLA(HighLevelArchitecture)中定义的六大服务之一,它主要目的是通过减少网络间不相关数据的分发,提高网络的利用效率。一种常用的DDM优化方法是使用组播,组播是一种非常适合一对多的通信方式,它能够将更新数据发送到一个指定的定购者子集里。传统的DDM组播使用固定网格分配算法,在资源使用和数据发送方面存在一定的问题,不适合超大规模的仿真。本文在固定网格算法基础上提出了一种基于聚类的组播组分配算法,通过聚类,将固定网格的组播组进行合并,减少组播组的使用数量,提高网络资源的利用率,最后从实验结果上分析了聚类组播算法的优缺点。