基于OFDM认知无线电网络的最优路径算法

针对基于正交频分复用的分布式认知无线电网络,在考虑频谱移动特性的同时,为保证认知用户数据传输的可靠性,提出一种最优路径的基于OFDM认知无线电网络路由算法.该算法首先通过建立认知无线电网络的模型计算信道的期望传输时间和信道干扰,结合类似于按需路由的基本流程得到所有可能的路径.最后,根据最小累积期望传输时间和路径平均吞吐量的指标来选择最优路径.仿真的结果表明,OROCR算法可以明显地减少平均端到端时延,大大地提高平均端到端吞吐量.     

一种集中调控的分布式服务路径选择算法

在可重构网络多态路由模型中,通常存在多条满足业务需求的服务路径。针对最优服务路径选择问题,该文设计了一种集中调控的分布式服务路径选择算法,各节点根据服务请求中的第1个元能力和目的节点生成路由表,控制器实时监控网络,调控代价过高路径并平衡网络的带宽和负载。性能分析和仿真结果表明,分布式路由表能够生成有效的服务路径,表项规模、收敛时间与元能力个数成正比,在30%的集中调控比例下,路径代价和负载均衡度性能良好,与其他算法相比,对服务请求的响应时延降低约50%。     

安全保障：无线Mesh网络中支持QoS的DSR路由协议的改进与实现

随着无线Mesh网络传输多媒体业务需求的增加,要求网络支持服务质量（QoS）,本文基于DSR协议设计了一个支持QoS的路由协议算法QDSR（QoS-DSR）。该算法保证了数据流的带宽、时延的QoS需求,根据路径跳数和节点拥塞情况定义路由代价函数,选择最优路径。仿真结果表明,与DSR相比,QDSR提高了网络吞吐量,降低了平均端到端延时,提高了网络利用率,更好地满足业务的QoS需求,并且具有更强的适用性和可扩展性。     

一种基于分时的LEO卫星网络无环路由算法

在分析传统卫星网络路由算法的基础上，提出一种基于分时的LEO卫星网络无环路由算法(DTRA)。针对卫星在各时间片之间进行路由表切换时可能出现的路由环问题，算法采用平滑路由表切换策略消除由于切换前后网络状态信息不一致而产生环路的可能性，保证分组在任何时刻都能够沿无环最短时延路径被转发。同时，DTRA也能够通过使用无环备份路径处理可能出现的链路拥塞、节点失败等突发情况。通过复杂性分析可知，算法只需较小的星上存储开销和星上处理开销，而无需星问通信开销。仿真实验结果也表明算法能够提供数据最优传送，具有较好的端到端时延性能。     

基于蚁群优化的移动P2P网络路由选择算法

因为移动P2P网络具有动态性而且移动节点能量受限,提升移动P2P数据传输效率至关重要.利用蚁群优化算法,将蚂蚁的信息素与节点的能量和通信带宽结合起来,在蚁群选择路径时,减少其寻优路径上的信息素浓度,根据概率路由表中信息素的浓度对路由选择策略进行调整,避免网络拥塞和个别节点能量消耗过快,提出了一种移动P2P网络的多路径路由选择算法.实验结果表明,与EDSR路由协议相比,提出的算法能够降低节点的分组丢失率和端到端的平均时延,提高了网络的生存周期.     

能耗与时延权衡的分布式信息扩散方法

能量消耗与传输时延是无线传感器网络协议设计的两个重要指标。针对一维线型传感器网络，探究能耗与时延权衡的信息扩散问题。通过理论推导与分析，计算得出给定时延约束下高能效信息扩散的最优传输次数与单跳传输距离。基于理论分析结果，提出能耗与时延权衡的分布式信息扩散算法。该算法包含确定候选转发节点集合以及最优中继节点选择两部分。仿真表明所提算法能够实现信息扩散的能耗与时延权衡。     

无线多媒体传感器网络中一种改进路由算法

随着网络负载增加,经典的TPGF( Two-Phase geographic Greedy Forwarding)算法难以找到节点分离路径,会导致网络吞吐量、投递率以及端到端时延性能下降。此外,当网络拓扑变动不大时, TPGF中每条路径所包含节点要消耗比其他节点更多的能量,会导致其过快死亡,从而影响网络性能。为此,将联合网络编码技术引入 TPGF,提出一种编码与能量感知的 TPGF 路由算法( NE-TPGF)。该算法综合考虑节点的地理位置、编码机会、剩余能量等因素,同时利用联合网络编码技术进一步扩展编码结构,充分利用网络编码优势来建立相对最优的传输路径。仿真结果表明, NE-TPGF能够增加编码机会,提高网络吞吐量和投递率,降低端到端时延,并且还有利于减少和平衡节点的能量消耗。     

面向5G雾计算中基于Q-learning的安全中继节点选择方法

提出了一种基于 Q-learning 的最优双中继节点选择方法。首先构建了基于社会意识的安全雾计算结构模型,然后在该模型下设计了基于 Q-learning 算法的最优双中继节点选择方法,实现了在动态环境下对最优双中继节点的选择,最后对密钥生成速率、双中继节点选择速度和动态环境中双中继节点的选择准确率进行了分析。实验结果表明,该方案能有效地在动态环境中选择最优双中继节点,算法迅速收敛达到稳定,最优中继节点选择速度得到有效提升。     

一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。     

基于改进PSO的铁路监测线性无线传感器网络路由算法

为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题,提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函数,通过调整惯性权重系数增强粒子群算法局部搜索能力,获得簇头最优解集;构建能耗与时延驱动的路径成本函数,基于广度优先搜索获得源节点到sink节点的最优主路径;设计基于Markov决策过程（MDP）模型的Q-learning备选路径更新与路由维护机制。仿真结果表明,所提算法能够有效均衡节点间能耗,在延长网络生命周期和降低数据传输时延方面具有较优的性能。     

基于5G无线接入和无线回程一体化的增强技术研究

随着通信业务需求日益增长,在构建5G网络时需要重点考虑网络覆盖范围、频谱效率以及运营商的部署运营成本等因素,网络中引入的中继节点可以解决这些问题。但中继节点存在收发自干扰,时分复用虽然可以避免自干扰,但将增加端到端业务时延。为了更好地解决这些问题,重点从无线接入和无线回程之间的资源复用方式、节点定时、保护频带、性能仿真验证方面进行了一体化增强技术研究。提出的一体化增强技术方案既避免了中继节点自干扰,也保证了业务时延需求和用户感知吞吐量。     

基于灰色关联的ZigBee网络混合路由算法研究

ZigBee网络混合路由算法(ZigBee Routing,ZBR)中将源目的节点之间的最小跳数作为唯一的路由度量因素。但随着节点能量消耗以及节点的频繁移动,ZBR算法的这一特性会造成网络间歇性连接,从而导致网络性能下降。本文提出一种选择最优分组转发路径的ZigBee网络混合路由算法—GRA-ZBR算法。GRA-ZBR算法在目的节点选择路径时引入灰色关联算法,综合考虑节点剩余能量、链路质量、节点剩余队列长度、以及路径长度等因素。仿真结果表明：GRA-ZBR算法可以有效提高网络分组投递率,降低平均端到端时延。     

基于Vague集的无线传感网络QoS路由算法研究

在对网络中路径的能量、时延、可靠性等参数表示为Vague集的基础上,提出了基于Vague集的多准则评价模糊决策路由选择算法.通过比较隶属度、非隶属度、Vague集距离和贴近度值选取网络最优路径.数值计算和仿真试验表明该算法能够较好解决无线传感网络在复杂环境不确定链路多准则约束最优QoS路由选择问题.     

软件定义车辆网络中自适应负载均衡路由算法

城市交通车辆密度高,为解决车辆通信过程中,数据包转发时中继节点负载分配不均衡、限制车联网中吞吐量等性能问题,本文提出在基于软件定义的移动自组网络架构中引入强化路由,来自适应学习负载分配决策,根据邻居节点的带宽状态学习负载分配收益;通过强化学习构建状态-策略表,使节点在不同状态下进行带宽分配决策,最终实现SDN数据层内的车辆相互协调,寻找最优路径。仿真结果表明,该算法可实现网络负载的均衡分配。与传统的路由算法相比,当车辆数为300辆时,该算法的丢包率可低至20%以下,端到端时延低于4 s,网络能量消耗更加均衡。     

协同认知无线网络中自适应中继节点选择算法

最优停止规则算法的优点是避免主用户考察所有次用户,使主用户能在较短观测时间内挑选出满足通信服务质量的中继节点。但存在些许不足之处,如仅考虑了单次协同通信情况,没有充分利用历史中继节点选择信息。为了克服上述缺点,需要优化该算法的性能,通过引入反馈机制,提出了自适应中继节点选择算法,在每次中继节点选择结束后更新信息库中次用户中继概率,主用户从中继概率高的次用户开始观测。研究结果表明:自适应中继节点选择算法的效率要比最优停止规则算法高;该算法可进一步减少观测次数,降低系统的传输时延和观测能耗,提高主用户的平均吞吐率。     

基于城市道路实时信息的VANET动态路由协议

文章提出动态路由算法DRDC(基于城市道路实时信息的VANET动态路由算法),该路由算法利用实时车流信息来动态创建基于道路的路径,并采用动态路由更新策略和基于下一跳速度矢量选择最优路径来降低端到端时延。仿真结果表明,与现有的VANET路由算法相比,该算法能有效改善分组的传输效率,降低端到端的传输时延。     

基于灰色关联的ZigBee网络混合路由算法

ZigBee网络混合路由算法(ZigBee Routing,ZBR)中将源节点和目的节点之间的最小跳数作为唯一的路由度量因素.但随着节点能量消耗以及节点的频繁移动,ZBR算法的这一特性会造成网络间歇性连接,从而导致网络性能下降.提出一种选择最优分组转发路径的ZigBee网络混合路由算法(Grey Relational Algorithm based ZBR,GRA-ZBR).GRA-ZBR算法在目的节点选择路径时引入灰色关联算法,综合考虑节点剩余能量、链路质量、节点剩余队列长度以及路径长度等因素.仿真结果表明,GRA-ZBR算法可以有效提高网络分组投递率,降低平均端到端时延.     

一种交互式中继选择策略

提出了一种协作中继网络的交互式中继节点选择(IRS)策略。用户首先分布式构造基于信道状况及中继节点负载情况的中继选择函数,选择最优的中继节点;中继节点再根据资源分配情况、业务优先级以及加权信道调度算法进行反向用户选择。仿真结果表明,相比于已研究的算法,所提出的IRS算法结合了信道状况、MAC层资源与用户业务状况等因素,利用用户和中继之间的两步式交互中继选择来调节小区内的用户负载分布,获得了小区吞吐量与用户公平性之间的折衷。     

一种节能和时延保证的无线传感器QoS路由算法

无线传感器网络中实时数据（如视频、语音、图像）的传输对时延和抖动比较敏感,文章在充分考虑无线传感器节点能量受限的基础上,针对实时业务对时延的要求提出一种路由算法,该算法在路径创建和维护的过程中考虑时延和节点剩余能量来选择下一跳节点,在路由更新阶段对失效的节点进行标记,能够简化重新建立有效路由的步骤,从而减少路由建立时间,保证了传输的可靠性。仿真结果表明该路由算法既延长了无线传感器网络的生命周期,又能更好地满足实时数据的传输。     

面向蜂窝网络的D2D多播通信的分簇和中继选择方法

传统蜂窝网络中,信道衰减的随机性和不确定性导致小区边缘用户的接收性能很差,尤其是面向视频传输等速率要求较高时其弊端更加凸显。D2D通信因其配置灵活性可作为传统蜂窝网络架构的有利补充,能有效改善边缘用户的性能。该文针对D2D通信的多播传输,分析了系统最小时延成本下的中继数量和分簇算法,提出一种基于分簇和中继选择的低时延D2D多播方案。该方案可以自适应选择多播重传中的中继的数量和中继节点到基站的距离,同时给出最优的带宽资源分配机制。仿真结果表明,与其他方案相比,所提方法能有效减少系统时延,提高边缘用户体验和系统性能。