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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
用于Ad Hoc网络的自适应多速率多播拥塞控制策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
多播提高了链路的传输效率,但易于造成网络拥塞.因此,在网络中实施多播拥塞控制至关重要.然而,由于AdHoc网络的两个本质特点,为Internet设计的多播拥塞控制不适合AdHoc网络:(1)无线多跳连接引起了信息流之间在时间域和空间域的竞争;(2)节点频繁移动导致了网络状态不断变化.首先提出了链路干扰集的概念来描述信息流竞争的特点,将网络状态不变的小时间段内的多速率多播拥塞控制问题表达成一个非线性优化问题,联合运用罚函数法和次梯度法获得此问题的优化解,相应地提出了一种有效的分布式迭代算法.在此算法基础上,针对网络状态的时变性,设计了一种基于状态检测和滚动优化的自适应多速率多播拥塞控制策略——AC2M2.仿真结果表明,分布式算法能够快速收敛到最优解;AC2M2(adaptive congestion control strategy for multirate multicast sessions)策略对网络状态的变化具有较好的自适应能力,所获得的网络性能比TCP-Reno要优越得多.  相似文献   

2.
一种安全的Ad Hoc网络路由协议SGSR   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
Ad Hoc网络作为一种无线移动网络,其安全问题,特别是路由协议的安全备受关注。针对现有适合移动Ad Hoc网络的链路状态路由协议GSR无法防范恶意节点伪造、篡改、DoS攻击的现状,本文提出了一种在移动Ad Hoc网络中抵抗单个节点恶意攻击的安全路由协议SGSR,给出了认证协议的形式化证明,并对路由协议进行仿真和性能分析。  相似文献   

3.
基于网络协议层框架充分分析了TCP应用到Ad Hoc网络导致性能下降的原因,包括:物理层中易损耗的无线信道, MAC层中的过度竞争和不公平接入,网络层中节点移动引起的频繁路由失效,传输层中TCP采用的不合适机制,包括基于窗口的传输、基于数据包丢失的拥塞指示,拥塞窗口的慢启动和AIMD、对ACK自定时的依赖;提出了全新的适合Ad Hoc网络特性的跨层优化拥塞控制协议CCOC(cross-layer optimal congestion control).CCOC运用了跨层设计框架来改进MAC层的接入信道公平性、检测虚假链路失效、减少路由失效次数、加快路由切换后的重启动、运用SACK实现可靠传输和实施非线性优化论指导设计的自适应优化策略;描述了CCOC的协议体系结构;实施了详细的NS仿真实验,仿真结果表明,在几乎所有的仿真场景和移动环境下,CCOC比TCP和ATCP在许多重要性能指标,如吞吐量和公平性方面都有了明显的改进.  相似文献   

4.
移动Ad Hoc网络的跨层优化拥塞控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于网络协议层框架充分分析了TCP应用到Ad Hoc网络导致性能下降的原因,包括:物理层中易损耗的无线信道, MAC层中的过度竞争和不公平接入,网络层中节点移动引起的频繁路由失效,传输层中TCP采用的不合适机制,包括基于窗口的传输、基于数据包丢失的拥塞指示,拥塞窗口的慢启动和AIMD、对ACK自定时的依赖;提出了全新的适合Ad Hoc网络特性的跨层优化拥塞控制协议CCOC(cross-layer optimal congestion control).CCOC运用了跨层设计框架来改进MAC层的接入信道公平性、检测虚假链路失效、减少路由失效次数、加快路由切换后的重启动、运用SACK实现可靠传输和实施非线性优化论指导设计的自适应优化策略;描述了CCOC的协议体系结构;实施了详细的NS仿真实验,仿真结果表明,在几乎所有的仿真场景和移动环境下,CCOC比TCP和ATCP在许多重要性能指标,如吞吐量和公平性方面都有了明显的改进.  相似文献   

5.
移动Ad Hoc是没有网络基础设施的网络,具有无线传输、网络动态拓扑和终端自由移动的特点.现有的无线路由协议不能直接运用到Ad Hoc网络中,其中Aran(Authenticated Routing for Ad Hoc Networks)是比较成熟的Ad Hoc 网络安全路由协议,但不能抵抗合谋和重放等攻击.本文对移动Ad Hoc网络各种路由协议进行比较分析,提出改进的Aran安全路由协议,通过OPNET仿真平台进行试验与分析,具备更好的性能和安全性.  相似文献   

6.
Ad Hoc网络路由协议是影响Ad Hoc网络性能的关键技术之一,最优链路状态路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)是Ad Hoc网络中常用的协议之一,但是传统的OLSR协议在高负载、节点快速移动的情况下会导致连接中断和数据的丢失。针对上述问题,本文结合卡尔曼滤波移动预测模型对OL...  相似文献   

7.
链路持续时间是衡量Ad Hoc网络动态性的重要参数,对网络的路由协议性能和网络性能有直接影响。链路持续时间的计算为设计Ad Hoc网络路由协议、评价网络性能及描述网络动态性提供了理论依据,是计算路径持续时间的基础,目前尚无链路持续时间的准确计算方法。基于统计原理,该文提出适用多种Ad Hoc网络移动模型的链路持续时间计算模型,推导出链路持续时间概率分布的精确公式,得到链路持续时间和移动模型参数的关系和相关的动态性参数(平均链路持续时间、链路变化率)的计算公式。通过ns-2仿真实验验证了公式的正确性。  相似文献   

8.
在综合考虑博弈理论和无线Ad Hoc网络特点的基础上,提出非完全合作博弈理论,将其应用于无线Ad Hoc网络MAC协议的性能优化。在非完全合作博弈理论中,各节点监测信道以获得当前系统博弈状态(利用虚拟DCF算法估算系统内竞争节点个数),以此为基础调整其竞争策略(根据竞争节点个数调整最小竞争窗口大小),经过有限次博弈,系统能够获得最佳网络性能。仿真结果表明,非完全合作博弈理论能够提高无线Ad Hoc网络的性能,优化后的系统饱和吞吐量提高10%~25%,饱和时延降低20%~30%。  相似文献   

9.
无线Ad Hoc网络技术在高校教学的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
魏滢 《福建电脑》2009,25(10):149-149,178
现代高等学校利用计算机网络进行辅助教学活动中,主要是以有线网络和固定基础设施支持的无线网络为主的组网方式,其大大限制了节点的数量和节点自由移动性。根据无线Ad Hoc网络特点,尝试将无线Ad Hoc网络技术运用在高校教学活动中,不仅可以解决上述制约性问题,而且仿真实验证明Ad Hoc网络具有较好的通信性能。  相似文献   

10.
基于OMNeT++的Ad Hoc网络跨层协议栈仿真   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对OMNeT++的MFW组件中物理层和MAC层模块的错误进行修正和功能改进,实现基于RBAB的IEEE 802.11b协议速率自适应数据传输,建立移动Ad Hoc网络跨层协议栈模型的网络仿真框架,实现将Ad Hoc网络MAC层的速率自适应机制与其路由协议联合优化设计的仿真。结果表明,在移动环境下,采用跨层设计的网络协议栈能大幅提高Ad Hoc网络系统的性能。  相似文献   

11.
以无线Mesh网的联合拥塞控制与功率控制为优化目标,针对网络中的不可控数据流与无线传播环境的时变随机性两类随机性因素,结合随机网络效用最大化理论,建立了无线Mesh网的跨层联合优化模型。将无线Mesh网络中的不可控数据流和时变无线传播的干扰建模为随机变量,采用机会约束规划方法进行分析,最后利用遗传算法求解该随机优化问题,并进行了仿真验证。仿真结果反映了网络速率、节点发射功率与链路置信水平三者之间的定量制约关系。  相似文献   

12.
针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。  相似文献   

13.
由于认知无线电网络中可用频谱存在时变特性,以往频谱切换中静态式的信道预留方式显然不能满足实际要求。为解决这一问题,在讨论认知无线电交互模型与博弈论的基础上,提出了基于严格位势博弈的动态预留信道选择方法,该方法将认知网络作为一种干扰减小网络,利用博弈交互原理实现动态参数的调整。在802.11h平台下给出了性能仿真分析。结果表明,该方法能够在增加少量网络总干扰的情况下实现动态预留信道选择,并且所预留的信道不受环境影响,从而适用于所有网络覆盖范围。  相似文献   

14.
以无人机网络的资源分配为研究对象,研究了基于强化学习的多无人机网络动态时隙分配方案,在无人机网络中,合理地分配时隙资源对改善无人机资源利用率具有重要意义;针对动态时隙分配问题,根据调度问题的限制条件,建立了多无人机网络时隙分配模型,提出了一种基于近端策略优化(PPO)强化学习算法的时隙分配方案,并进行强化学习算法的环境映射,建立马尔可夫决策过程(MDP)模型与强化学习算法接口相匹配;在gym仿真环境下进行模型训练,对提出的时隙分配方案进行验证,仿真结果验证了基于近端策略优化强化学习算法的时隙分配方案在多无人机网络环境下可以高效进行时隙分配,提高网络信道利用率,提出的方案可以根据实际需求适当缩短训练时间得到较优分配结果。  相似文献   

15.
朱翠涛  汪汉新 《计算机工程》2009,35(15):103-105
提出一种联合拥塞和信道接入控制的跨层优化方法,以降低多播流的分发时延,建立网络效用最大化模型,采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日对偶分解获得基于价格的分布式算法,并以该算法为核心进行链路的信道接入竞争控制和拥塞控制。仿真实验结果表明,该算法是可行的。  相似文献   

16.
We describe a system concept for therevenue-producing disposition of surplus capacity atoff-peak times in real trunking networks. The idea is toapproximate a competitive market for distribution of the networks' time-varying excess capacity with apricing strategy controlled by the network. The schemeis intended to allow network operators to stimulatebackground traffic loads to gain new revenues from otherwise idle time on existing installedresources. The concept is suitable for low prioritydelay-tolerant or opportunistic applications such asremote backups, software distribution, dispatchingbatched faxes, disseminating newsgroup updates,updating web page caches or routing tables. Backgroundservice subscribers are notified of price reductions atoff-peak times to elicit additional traffic for the network. Traffic aggregators act on behalf ofsubscribing organizations or groups of users. Thebackground service is completely subordinate to theconventional tariff-priced on-demand calling services and the variable background pricing merges withthe foreground under suitable total load. This paperfocuses on the network problem of price setting tocontinually maximize the price-volume product in a time-varying price-sensitive trafficenvironment such as this concept implies. Aprice-stimulated offered traffic environment issimulated in which time of day, price, and hidden demandlatency and demand curve characteristics all affect the offeredtraffic. An analytically optimum strategy is availablefor the particular traffic model used and theperformance of a fuzzy logic price controller is tested against the revenue-optimal strategy. Dependingon econometric assumptions for latent traffic demand andprice-volume curves, increases in revenue from 4%-20%are obtained in simulation of a 30-trunk group having a typical daily load pattern.  相似文献   

17.
黄国宏  邵惠鹤 《控制与决策》2005,20(12):1411-1414
依据RBF神经元模型的几何解释,提出一种新的构造型神经网络分类算法.首先从样本数据本身入手,通过引入一个密度估计函数来对样本数据进行聚类分析;然后在特征空间里构造超球面,以逼近样本点分布的几何轮廓,从而将神经网络训练问题转化为点集"包含"问题.该算法有效克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的缺陷,同时也考虑了神经网络规模的优化问题.实验证明了该算法的有效性.  相似文献   

18.
Due to mobility of wireless hosts, routing in mobile ad-hoc networks (MANETs) is a challenging task. Multipath routing is employed to provide reliable communication, load balancing, and improving quality of service of MANETs. Multiple paths are selected to be node-disjoint or link-disjoint to improve transmission reliability. However, selecting an optimal disjoint multipath set is an NP-complete problem. Neural networks are powerful tools for a wide variety of combinatorial optimization problems. In this study, a transient chaotic neural network (TCNN) is presented as multipath routing algorithm in MANETs. Each node in the network can be equipped with a neural network, and all the network nodes can be trained and used to obtain optimal or sub-optimal high reliable disjoint paths. This algorithm can find both node-disjoint and link-disjoint paths with no extra overhead. The simulation results show that the proposed method can find the high reliable disjoint path set in MANETs. In this paper, the performance of the proposed algorithm is compared to the shortest path algorithm, disjoint path set selection protocol algorithm, and Hopfield neural network (HNN)-based model. Experimental results show that the disjoint path set reliability of the proposed algorithm is up to 4.5 times more than the shortest path reliability. Also, the proposed algorithm has better performance in both reliability and the number of paths and shows up to 56% improvement in path set reliability and up to 20% improvement in the number of paths in the path set. The proposed TCNN-based algorithm also selects more reliable paths as compared to HNN-based algorithm in less number of iterations.  相似文献   

19.
为提高分布式在线优化算法的收敛速度,对底层网络拓扑依次添边,提出一种快速的一阶分布式在线对偶平均优化(FODD)算法。首先,对于分布式在线优化问题,运用添边方法使所选的边与网络模型快速混合,进而建立数学模型并设计FODD算法对其进行优化求解。其次,揭示了网络拓扑和在线分布式对偶平均收敛速度之间的关系,通过提高底层拓扑网络的代数连通度改进了Regret界,将在线分布式对偶平均(ODDA)算法从静态网络拓展到时变网络拓扑上,并证明了FODD算法的收敛性,同时解析地给出了收敛速度。最后的数值仿真表明:和ODDA算法相比,所提出的FODD算法具有更快的收敛速度。  相似文献   

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