基于CDMA-over-TDMA的多路带宽预留算法

讨论了在进行有QoS保证的路由选择的研究中所遇到的一些问题,并提出了一种新的带宽预留的路由选择算法MBR。MBR算法把路由选择分为两个阶段：路由发现和带宽预留。在路由发现阶段,算法首先寻找多条到达目的节点的路径,然后在带宽预留阶段,对寻找到的路径进行带宽预留,最后由目的节点决定使用哪些路径进行传输。由于MBR算法是采用同时寻找多条路径来进行带宽预留,因此它与其它带宽预留算法相比,具有更高的成功率。     

一种紧链路定位和可用带宽测量的方法

可用带宽与紧链路是两个重要的QoS指标,在拥塞控制、流媒体应用、QoS验证、服务器选择等领域具有重要意义。文章详细描述了Pathtrait,一种可以准确测量可用带宽和定位紧链路的方法。Pathtrait基于一种全新的探针结构,以捕获探针队列在路径某跳的输入速率和输出速率,由此定位紧链路、估算紧链路处的链路可用带宽。该文在NS2仿真环境中验证了Pathtrait的准确性。     

一种具有负载感知的WMN多路径路由协议

为了使得WMN获得更好的负载均衡以防止网络拥塞,提出了一种适用于WMN的多路径路由协议.首先定义了一种综合考虑链路质量和节点负载的负载感知路由判据和可用带宽的计算方法,然后对路由更新机制进行了优化,并在路由请求阶段进行带宽预留,最后根据每条路径所分配的权值概率进行数据转发,进行节点间的负载均衡.仿真结果表明,与HWMP和AOMDV相比,改进后的路由协议有效避免了网络拥塞,增加了网络吞吐量,降低了平均端到端的延迟,提高了网络性能     

一种基于无线Mesh网络的QoS路由协议

QoS是无线Mesh网络中的一个重要问题,而QoS路由技术是解决这一问题的关键技术之一。本课题就是针对微软提出的无线Mesh网络的路由算法（MR—LQSR）进行分析和改进,使其能够对OoS提供较好的支持。首先,对Mesh节点加入链路带宽估算和延迟这两个功能,这样就可以利用QoS约束机制,来选择满足QoS需求的路径。其次,为了保证实时带宽,我们采用了资源预留方案。最后,考虑到该路由的核心算法是DSR算法,该算法一般可以找到多条路径,因此,改进后的路由协议可以支持多路径负载均衡。     

MPLS快速重路由多故障恢复算法的研究

传统的MPLS快速重路由技术在面对网络多故障的情况时有许多不足之处,为了更好的解决问题,提出一种新的MPLS快速重路由多故障恢复算法.算法采用Detour路径保护方式,对有不同备份路径经过的链路上的预留带宽资源进行共享管理,并为工作路径建立主、从备份路径.仿真实验结果显示,该算法能够有效减少备份路径上预留带宽资源消耗,对出现多故障的网络进行快速恢复.     

Ad Hoc网络中QoS保障的按需路由算法

针对Ad Hoc网络中的服务质量(QoS)保障问题,提出按需QoS路由算法DQR。该算法通过有限洪泛的方式进行寻路,并在路径的每个中间节点实行准入控制、动态可调节性的资源预留/资源释放,采用路由序列号的方式避免回环产生。仿真结果验证,提出的QoS路由算法在流量接受率、端到端到达率、平均端到端时延等指标上均能获得较好的性能。     

基于Agent的QoS组播路由算法及仿真

针对网络质量控制问题,提出一种基于Agent的QoS组播路由算法.方法采用一组协同工作的Agent搜索网络,寻找满足QoS请求的路径,并对选定路径进行资源预留.优点在于Agent选路由具有一定的灵活性与适应性,路由器本身不需要具有QoS路由功能,不需要维持专门的QoS路由表,只需要提供Agent的运行环境和相关数据结构并进行仿真.仿真实验结果表明算法不仅具有较好的性能,并且不需要专门的资源预留协议,不必对现有模块进行大的改动就可以同时支持数据实时投递.     

基于粒子群算法和拥塞控制的移动路由选择方案

基于不同的业务类型对QoS性能有不同的要求的特点,设计了一种基于粒子群算法和拥塞控制的移动路由选择方案。仿真实验表明,该方案可以实现移动路由最优路径选择,同时降低网络中的拥塞概率,保证业务QoS。     

一种覆盖网多QoS约束均衡的路由算法

覆盖网服务质量（QoS）路由是覆盖网研究的关键问题,在多QoS约束均衡和网络资源优化的基础上,提出一种多QoS约束均衡的路由算法。该算法考虑包括节点和链路在内的多种QoS约束因素,使用层次分析、参数归一等方法解决多个QoS参数权值分配问题。同时根据覆盖网络特点采用资源均衡的方法,对链路带宽及节点计算能力2种QoS参数资源进行均衡。利用随机拓扑实验对时间、代价、资源利用率等性能指标进行验证,并与同类算法进行比较,结果表明,该算法所选择的路径在各项QoS指标都满足的情况下,能较好地均衡网络资源。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。