基于反馈机制的自愈算法

提出了一种网络自愈算法,当网络中的节点发生故障或链路出现拥塞时,该算法利用Q学习的反馈机制、多QoS约束的评价函数和基于Boltzmann-Gibbs分布的路径选择策略,自适应地选择恢复路径,降低了选择发生故障和拥塞路径的概率,从而实现了自愈。仿真结果表明,该算法在恢复率、区分业务能力和网络资源优化等方面,表现出了良好的性能。     

WiNoC中无线通信拥塞与故障感知的容错路由算法

在无线片上网络中,无线通信拥塞和故障对整个片上网络的通信效率具有严重影响.为此本文提出了一种针对无线通信拥塞和故障的容错路由算法,首先设计了无线通信拥塞和故障感知模型,该模型能够感知无线节点通信对的拥塞和故障信息,并对其编码发送给子网中的路由器;然后子网中的路由器根据接收到的无线节点通信对状态信息,判断数据包是否使用无线传输.实验表明,本文方案相较于对比对象能够在较小的额外面积、功耗开销下,保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率,并对无线节点通信对的永久性故障具有良好的容错能力.     

基于覆盖网络的灾后通信网络恢复策略

为解决灾后通信网络损毁故障恢复问题,基于覆盖网络提出了通信网络恢复新策略,应用覆盖网络与源路由实现了通信网络路径的多样性,系统恢复中选取最佳landmark,为网络流量重新确定传输路径,保证节点传输中可有效绕过灾后故障区域.同时考虑到灾后区域通信故障中极容易出现的信息爆炸情况,加入了拥塞感知恢复系统,构建了一种灾后通信网络恢复急救系统(Post-disas-ter Communication Network Recovery Emergency System,PES).该系统可借助较少的网络探测开销及时绕过通信损毁故障区域与信息爆炸拥堵节点位置,提高网络流量的传输效率,在短时间内实现通信网络的恢复重连.     

物联网感知层多路径传输策略研究

多路径数据传输是无线传感器网络亟需解决的一个关键问题.本文针对节点故障、链路失效和外界干扰影响网络稳定性和可靠性,提出一种基于混合蛙跳算法的无线传感器网络多路径传输策略.首先我们详细介绍了蛙跳算法及其原理,之后我们将其应用到无线传感器网络多路径传输策略之中,接着运用混合蛙跳算法对传感网络节点其进行更新、划分、重组以便选择出最优节点建立传输最优路径,提高网络的稳定性和可靠性.通过算法仿真与结果对比提出的算法与AODV、粒子群PSO算法相比,在网络能耗、传输时延、丢包率、连通率和可靠度等方面都具有较好的性能.其中网络能耗比AODV、PSO算法降低了62.5％和35.8％.     

基于功率分配的无线传感器网络拥塞控制协议

由于无线传感器网络的资源受限,相比传统网络其传输过程更容易导致丢包和拥塞。为了避免和控制拥塞,本文提出了一种利用功率分配重新选择路径的拥塞控制算法,首先参考路径传输的多种QoS相关参数度量网络的路径代价和节点可用资源的信息,基于测量得到的网络拥塞水平通过传输功率递增和递减选择不同的路径控制网络拥塞。仿真结果表明所提出的协议减少了网络时延,提高了系统吞吐量和网络生命周期。      

基于限制广播域和节点剩余能量的按需路由算法研究

按需路由协议AODV的路由发现使用洪泛方式的扩散法,导致网络超负荷运行和拥塞,而且在选择转发路由时,总是选择最少跳数的路由,造成无线传感网络中节点能量不均,减少网络寿命.本文提出了AODV-DE算法,该算法引入广播域的概念,限制RREQ分组的转发范围,同时避免使用剩余能量低的节点转发数据分组,选择路由路径时选择总剩余能量最多的路径进行信息的传送.仿真结果表明,AODV-DE协议在路由开销、网络寿命和端到端的延迟这三个方面表现出了优势.     

一种负载均衡且能量高效的水下传感网络分簇协议

针对水下无线传感网络能量效率低、生命周期短的问题,提出了一种负载均衡且能量高效的水下分簇（load balanced and energy efficient underwater clustering,LBEEUC）协议。该算法在分簇过程中首先根据节点的经验负载来确定节点所在区域簇头的比例,使经验负载大的区域分布较多的簇头,分担数据转发的任务,均衡网络的能耗;其次在节点入簇时,在簇内设置中继节点,用于均衡远离簇头节点的传输能耗,并提前进行数据融合,减少数据冗余;最后在建立簇间路由时,利用Q 学习算法根据路径消耗的总能量最小的原则选择最优传输路径。仿真结果表明,本算法有效地均衡了网络的能耗,提高了能量利用效率,进而提高了网络的生存时间。     

WiNoC中无线节点和无线链路级拥塞避免的高效路由器设计

无线片上网络中,无线网络拥塞可以分为无线节点级的拥塞和无线链路级的拥塞,这两种拥塞都会造成网络性能下降.针对无线节点和无线链路级拥塞,本文设计了一种拥塞避免的高效无线路由器,首先提出了节点级的拥塞避免机制,无线节点通过广播本地拥塞信息相互感知拥塞程度,避免向拥塞程度较高的无线节点发送数据包;其次提出了链路级拥塞避免机制,在无线接口中设计了并行FIFO,允许无线接口以流水的方式,在单个时钟周期内传输一个拥塞信息数据包和三个数据微片,数学建模证明使用并行FIFO至少降低50%无线信道竞争频率,从而避免了无线链路级拥塞,提高了无线资源利用率.实验表明本文方案相较普通无线路由器增加了少量的面积,但是在网络整体性能、无线路由器性能以及功耗方面都取得了不错的优势.     

能量约束贝叶斯压缩感知检测算法

为了解决无线传感器网络在监测区域内遇到处理能力不足和能量受限问题,提出了一种能量约束贝叶斯压缩感知检测算法。算法在选择观测向量时不仅考虑了重构效果,同时还考虑了节点的能量,并利用改进的分簇算法选择最佳传输路径,以均衡整个网络的能量,防止某些节点由于能量消耗过快导致整个网络失效。实验表明,与传统的贝叶斯压缩感知直接检测相比,能量约束贝叶斯压缩感知检测算法在网络生存时间上有了很大的提高。     

针对路径故障与局部拥塞的NoC容错路由算法

片上网络作为一种新型片上互连架构,克服了片上系统在发展中遭遇的瓶颈问题。然而,片上网络中的路由器故障以及路由器之间的链路故障都会造成网络性能损失。对此,文章提出一种针对路径故障与局部拥塞的NoC容错路由算法。首先,设计了一种相隔节点间路径故障模型,该模型下的路由器以较小的开销为代价,动态感知两跳以内的路径故障状态。其次,提出了一种新颖的更能准确反映局部网络拥塞状态的拥塞模型来均衡网络流量。最后,当网络无故障时,算法保证走最优路径;有故障时,算法不仅可以实现容错还能保证网络具有良好的性能。实验表明,在无故障的情况下,本文方案相较于对比对象延迟降低了10％～20％,吞吐率提高了25％左右。在有故障的情况下,本文方案较对比对象的优势更加明显。