无线Mesh网络跨层设计研究

首先简要介绍无线Mesh网络（WMN）出现的背景、WMN的典型结构等;随后,讨论WMN的跨层设计问题,包括跨层设计的必要性和主要技术障碍;讨论了目前WMN跨层设计中一些关键技术问题。期望文章使读者对WMN的关键技术,特别是跨层设计有一个概括性的了解,为进一步研发WMN奠定基础。     

多跳认知无线Mesh网络中频谱决策与路由的跨层设计

灵活高效的频谱共享技术能够实现频谱资源的最大化利用,有效地缓解了无线频谱紧缺的现状。在一个与TDMA/FDMA蜂窝网络共存的多跳认知无线Mesh网络环境下,基于覆盖式（Underlay）与机会式（Overlay）相结合的频谱共享机制,提出了一种有效的链路层频谱决策与网络层路由的跨层设计方案。仿真结果表明,该方案比基于最小跳数的随机信道选择算法在网络端到端传输性能上有显著的优势。     

无线Mesh网络跨层路由技术研究

无线Mesh网络(WMN:wireless mesh networks)作为一种新型的无线网络,成为近几年研究的热点。由于无线信道不稳定等特性,如何设计WMN的路由协议成为决定其性能的关键因素之一。近几年来的研究表明,通过跨层设计的方式综合其他层的重要参数来实现路由选择,能够很好地解决这一难题。介绍了几种先进的跨层路由设计方案,总结了现有的跨层路由协议的优缺点,并对如何设计并实现跨层路由协议进行了分析和总结。     

无线认知网络的跨层设计

本文概要介绍了认知网络及实现认知能力的跨层设计。认知是未来网络设计需要考虑的重要方面,将大大提高网络设备的利用率和数据传送能力。如今无线传输所占比重已逐渐超过有线传输,成为应用最广泛的传输方式,而跨层设计就是一种非常适合无线环境下实现网络认知功能的设计模式。本文整合了跨层设计的几个不同概念和思想,并对不同的跨层设计进行了分类,最后总结了跨层设计的实施方案。     

自适应的认知无线Mesh网络QoS约束的路由与频谱分配算法

提出了一种自适应的满足QoS约束的路由与频谱分配(SA2JR)算法,SA2JR的目标是:在满足无线业务QoS约束的情况下,最大化无线业务接受率,让尽可能多的无线业务需求能够被满足.SA2JR包括2个部分,按需的κ-路径路由(κ-Routing)算法,以及QoS驱动的频谱分配(QDSA)算法.κ-Routing负责为每一个需求产生κ条潜在路由路径,QDSA算法自适应地进行频谱分配,目标是从κ-Routing产生的κ条潜在路由路径中找出一条满足QoS约束的可行路由路径.仿真结果表明SA2JR能达到预定目标,获得了较高的无线业务接受率.     

无线Mesh网络中跨层协作的路由策略

网络编码可以提高无线Mesh网络的吞吐量,但是网络编码在无线Mesh网络中实际应用获得最大网络利用率是需要解决的问题。提出一种多路径策略,能够通过将网络编码和TCP进行最大化融合提高网络的利用率。网络编码被加入到现有的网络系统,通过解决速率控制问题和分组调度问题,调整源节点的数据编码分块,降低数据包重传的次数,提高网络的吞吐量。     

无线Mesh网QoS研究

无线Mesh网由于无线链路自身的不稳定性以及多跳传输带来的隐藏/暴露终端等问题,使得提供QoS保障带来更大挑战.对Mesh网各协议层为支持QoS所做的研究进行归纳,总结分析了已有的支持Mesh网QoS的跨层设计方案.指出了无线Mesh网络提供QoS保障的进一步研究方向.     

基于无线Mesh网络跨层协议研究

介绍无线Mesh网络的基本概念和特点,基于Mesh网络的相关MAC协议和路由协议,从物理层、MAC层、路由协议层等层面介绍WMN跨层设计的一般原则和方法,对WMN的跨层设计方法和方案进行了阐述,对目前Mesh网络中的传统OSI分层结构参考模型存在的问题进行了分析,提出需要进一步研究的问题。     

基于模糊推理的认知无线Mesh网络路由算法

认知无线Mesh网络中的节点能动态接入空闲频谱,然而,频谱空穴的频繁变化将导致网络路径的破坏,使得网络性能下降.提出了基于模糊推理的认知无线Mesh网络路由算法,该算法利用模糊Petri网的推理机制计算可行路径的可靠度,最终选择可靠度最高的路径和信道.仿真结果表明,认知无线Mesh网络使用推理机制的路由算法能够增加所选路由的可靠度,减少网络路径破坏数,提高网络吞吐量.     

认知无线Mesh网络自适应多路径算法

认知无线Mesh网络随着频谱空穴的变化,路径随之改变,给数据传输带来负面影响 。提出了一种自适应多路径算法,该算法采用多agent强化学习模型,结合多路径调度策略 , 通过Q-学习算法更新Q值路由表。在路由变动的情形下,节点能够始终有较优路径传输 数据。仿真结果表明,该算法能够减少网络时延,提高网络性能。     

Cross-Layer Design Based Optimized Link State Routing Protocol for Wireless Mesh Networks

A proactive routing protocol CL-OLSR (cross-layer based optimized link state routing) by using a brand-new routing metric CLM (cross-layer metric) is proposed. CL-OLSR takes into account four link quality impact factors in route calculation through the cross-layer operation mechanism: the node available bandwidth, the node load, the link delivery rate, and the link interference, and thus the effect of route selection is optimized greatly. The simulation results show that the proposed CL-OLSR protocol can not only improve the network throughput to a large extent, but also reduce the end-to-end delay, while achieving load balance route results.     

无线网格网的跨层安全架构研究

概要介绍了无线网格网(WMN:wireless mesh networks)的发展状况、网络结构及主要优缺点,指出其是构建大规模无线宽带接入网络的一种经济、可行的理想方案;探讨了其安全服务的需求,在重点分析当前链路层和网络层安全协议的基础上,提出基于多信任域的跨层安全架构,来确保无线网格网中灵活高效的安全无线通信。     

能量受限无线Ad Hoc网络跨层设计

介绍了无线Ad Hoc网络的特点和应用,讨论了分层设计与跨层设计模式,并讨论了对有限能量的无线Ad Hoc网络跨层设计时链路层、MAC层、网络层以及应用层协议设计应考虑的因素,以及它们的交互操作。     

无线网状网路由判据研究

无线网状网(WMN)相关技术的研究非常活跃,路由判据的设计是提高其性能的关键。WMN具有同时拥有移动节点和静态节点及每个节点可能配置多信道等特点。对路由判据的设计提出了特别的要求:必须保证网络的稳定性;保证最小权重路由有最佳性能;该路由可以通过多项式复杂度算法得到;得到的路由中无转发环路。研究了几种现有的路由判据,包括HOP、ETX、ETT、WC-ETT、MIC、mETX、ENT。MIC能较好适应WMN,但需要在自由因子的设定及网络中加入移动节点后的性能方面做改进。对路由判据的跨层、多准则设计是以后的研究方向,基于此文中也对几个改进方案进行分析。     

多媒体异构Mesh网络体系设计及跨层QoS路由算法研究

 针对无线Mesh网络的异构特性和多媒体业务的QoS要求,研究了一种跨域、跨层、跨节点的无线Mesh网络QoS自适应体系架构.在此基础上,利用双层规划数学模型描述之,并利用改进的蚁群算法来求解该双层规划模型,从而提出了基于双层规划模型的蚁群优化路由算法.仿真结果表明双层规划数学模型充分地考虑并优化了路径的各QoS指标,提出的蚁群优化路由算法能够很好地收敛于双层规划模型的最优解,且具有复杂度低、收敛速度快的特点.     

基于跨层设计的无线网络QoS技术

随着多媒体业务的不断发展,如何保证无线网络上的QoS成为一个很重要的问题.基于传统的分层设计方法很难适应快速变化的无线通信环境.主要研究无线网络QoS的跨层设计技术,分析了无线网络的特点及其QoS需求,在此基础上阐述跨层设计的思想和方法,讨论了QoS跨层设计目前存在的问题,对QoS跨层设计技术进行了展望.     

基于粗糙集的认知无线网络跨层学习

 认知学习是认知无线网络(CRN)跨层设计中非常重要的一环,它要求通信网络能利用已知跨层环境参数进行知识提取学习,并根据需要重配置网络.本文提出了一种基于粗糙集的CRN跨层学习技术,构建了案例事件库、知识库与规则匹配器,该模型结合数据离散、属性约简、值约简与规则生成算法来解决CRN的跨层学习问题.通过典型测试数据集的仿真比较,选出一组适合于所提出模型的粗糙集算法集合.仿真结果表明,该算法集能有效解决CRN跨层学习中知识提取与规则生成的准确性及有效性等问题,提出的跨层学习模型能有效用于CRN中的知识学习.     

SLCRM：无线网格网络中一种基于主观逻辑的跨层信誉机制

Wireless Mesh Networks (WMNs) are vulnerable to various security threats because of their special infrastructure and communication mode, wherein insider attacks are the most challenging issue. To address this problem and protect innocent users from malicious attacks, it is important to encourage cooperation and deter malicious behaviors. Reputation systems constitute a major category of techniques used for managing trust in distributed networks, and they are effective in characterizing and quantifying a node狆s behavior for WMNs. However, conventional layered reputation mechanisms ignore several key factors of reputation in other layers; therefore, they cannot provide optimal performance and accurate malicious node identification and isolation for WMNs. In this paper, we propose a novel dynamic reputation mechanism, SLCRM, which couples reputation systems with a cross-layer design and node-security-rating classification techniques to dynamically detect and restrict insider attacks. Simulation results sho that in terms of network throughput, packet delivery ratio, malicious nodes' identification, and success rates, SL-CRM implements security protection against insider attacks in a more dynamic, effective, and efficient manner than the subjective logic and uncertainty-based reputation model and the familiarity-based reputation model.