无线传感网络中基于链路质量的地理路由

传统的贪婪地理路由算法通常选择离目的节点最近的邻居节点作为下一跳节点,这种单纯寻求最小跳数的路由算法可能会选择质量较差的链路传输数据,导致包的投递率较低,数据传输的可靠性变差。针对这一问题,在总结现有基于链路质量的地理路由度量方法的基础上,提出了一种基于EWMA链路质量评估算法的地理路由协议。协议中节点利用周期广播的探测包评估与邻居节点之间的链路质量,并交换地理位置信息。转发节点选择离目的节点更近且链路质量更好的邻居作为下一跳节点,从而有效地减少数据分组的丢失,提高网络数据传输的可靠性。     

方向和位置泛洪的车联网区域路由协议

为提高车载自组网路由发现、数据传输效率,对区域路由协议进行改进。考虑到车载自组网（VANET）通信环境（道路布局、方向、位置等）多样性,通过判断节点间位置关系缩小泛洪区域,下一跳优先选择该区域内与源或目的节点移动方向相同的节点,进一步减少转发节点数目,以此精细化限制泛洪。为适应 VANET 拓扑频繁变化链路脆弱特性,目的节点优先选择相同移动方向节点数最多,且平均邻居节点数最多的链路,保证数据可靠传输。仿真结果显示：改进方案较好地克服了原协议全向洪泛引起的网络开销大、单一跳数路由选择导致的丢包率、重传率较高等缺点,能够较好地适应 VANET 网络通信。     

基于剩余能量的无线传感网路由算法设计

小规模、分布集中的WSNs(Wireless Sensor Networks,无线传感器网络)适宜采用平面路由协议,但在平面路由协议中,传统的洪泛路由算法以广播的方式在整个网络中传输查询请求和查询结果数据帧,消耗了较多的传感器节点能量,导致节点过早失效.论文对传统的洪泛路由算法进行改进,提出并实现了一种节能路由算法BRE-Flooding(Based on the Remaining Energy Flooding,基于剩余能量的洪泛算法).在算法中,节点依据剩余能量决定是否接收和转发数据帧;节点维护由剩余能量、距离网络中聚合节点(Aggregation Node)的跳数等信息组成的邻居路由信息表,并依据数据帧中表示该查询请求关键程度的属性,结合邻居路由信息表动态确定向哪几个(或全部)邻居节点转发数据帧.经实验仿真,表明所提算法在节省节点能量消耗及网络负载均衡方面具有较好的表现.     

蓝牙Mesh网络AODV路由改进算法

蓝牙Mesh网络使用泛洪进行多跳通信,在没有路由机制的情况下,由于消息的连续广播,原有泛洪机制会导致网络开销增大和通信延迟。本文基于能量有效的AODV改进算法E-AODV使用MATLAB进行仿真,根据跳数、节点剩余能量、链路质量来选择最优节点进行数据包的转发。仿真结果表明,E-AODV算法可减小蓝牙Mesh网络中RREQ数据包传输数量,通过与传统泛洪、AODV算法比较,该算法能够有效降低数据包传输时延,降低网络能耗,提高网络性能。     

面向能量和链路优化的水声移动传感器网络路由协议设计

针对水声移动传感器网络中存在水声通信环境恶劣、通信环境复杂多变以及节点能量受限造成的水声移 动传感器网络能量不均和路由链路断裂问题, 提出一种基于能量与链路度量路由的改进按需平面距离向量路由 (AODV)协议. 引入了以能量阈值为基准描述网络节点能量状态的能量指标以及以邻居节点间距离为基准描述链路 状态的链路指标, 并以综合考虑网络路由链路中节点的能量指标、路由链路指标以及路由链路跳数的路由度量作 为协议选择路径的优先条件, 并以此进行路由修复. 仿真实验表明, 本文所设计的改进AODV协议可提升网络整体 数据量、均衡网络节点能量、延长网络的生存周期.     

基于分簇与改进Q学习的车联网V2V复合路由算法

针对现有车联网路由算法存在路由维护开销大、动态适应性差的问题,提出一种基于改进Q学习的多跳分簇复合路由算法。在簇维护阶段,簇头根据网关效用性函数选择边缘车辆中通信性能较优且速度相对稳定的节点作为网关节点。在路由建立阶段,通过考虑链路通信质量、数据包传输方向和节点移动性三个方面,设计节点性能评估函数,用于评估所选择下一跳节点的综合性能,以避免出现“盲路”问题,在Q学习阶段,通过定量化方法表示相邻节点的链路持续时间和距离,并将其作为学习率和折扣率,以提升Q学习的学习效率。在德国科隆和国内某市移动数据集上的实验仿真结果表明,相比RSAR、GPSR和TCRA路由算法,该算法的路由生存时间、吞吐量平均提高17.71%和32.56%,通信延迟和丢包率平均降低14.3%和66.32%,能适应复杂多变的车辆自组织网络。     

基于链路状态的AODV路由协议改进

针对AODV协议运行时路由相对稳定的特点,提出一种AODV协议运行时优化方法。该方法通过Hello消息和邻居节点进行信息交换,根据路由跳数、节点电池电量和射频信号强度3个链路状态值动态选择最优路由,实现AODV协议的运行时优化。仿真实验结果证明,改进的路由协议能够有效增加数据包投递率,减少平均端到端延时。     

基于模糊神经网络的稳定AODV协议改进方案

车载自组网的重要特征之一是节点的高移动性。针对节点的自由移动导致链路频繁断裂这一问题,在路由协议中选择稳定链路进行数据传输尤为重要。提出了一种具有链路稳定性的按需距离矢量路由协议（AODV）改进方案,即GF-AODV（AODV with GASA FNN）。该方案在路由发起和选择阶段,使用模糊神经网络对节点信息进行计算,得到节点稳定度以评估链路质量,并均衡考虑链路稳定性与跳数,选出稳定且跳数较小的路径。在路由维护阶段,针对实际环境使用遗传模拟退火算法对模糊神经网络的参数进行实时优化,以确保计算出的节点稳定度符合实际情况。实验表明,GF-AODV相对于AODV在平均时延、包投递率、路由开销等方面均有所改善。     

避免路由断裂的优化AODV路由协议

移动自组网(MANET)中,节点的移动容易引起链路失效,传统的按需距离矢量(AODV)路由算法的本地修复机制局限于在链路断裂后进行,如果修复失败或者过慢,可能导致缓存的数据包丢失。针对这一问题,提出一种避免路由断裂的优化AODV路由算法ARB-AODV,该算法首先对即将断裂的链路进行预测,然后计算有关节点的相对稳定度,将稳定性较高的节点插入即将断裂的链路中,以消除节点的边缘效应来避免路由断裂。在NS-2平台下采用随机路点移动模型(RWM)和恒定比特率(CBR)数据源进行实验,在节点的移动速度大于10m/s时,ARB-AODV算法的分组投递率保持在80%以上,其平均端到端时延比AODV算法降低了40%,归一化路由开销比AODV算法降低了15%。仿真结果表明,ARB-AODV优于AODV,能有效提高网络性能。     

MANET中一种新的路由发现机制

为了避免无线广播风暴,DSR和AODV的洪泛路由发现机制中引入了一种方法RRD（Random Rebroadcast Delay）。然而RRD方法产生了下一跳路由竞争（Next-hopracing）现象,提出了一种基于下一跳节点的位置属性来确定延迟时间（Positional Attribute based Next hop Determination Delay）的方法来解决问题。PANDD方法将根据位置的属性例如相对距离,计算出链路生存期（link lifetime）,传输能量消耗,然后一个中间节点将会计算出自己是否适合作为下一跳节点,然后决定相应的重播延迟。相比较RRD方法,采用PANDD方法,使得路由协议在路由优化,端到端传输延迟,能量消耗方面都有显著的提高。     

基于邻居表的ZigBee网络树路由改进算法

针对ZigBee网络树路由算法路由跳数多、数据传输延时长等问题,提出一种基于邻居表的ZigBee网络树路由改进算法。借助一跳邻居节点地址信息,建立邻居节点选择策略,在节点的一跳邻居节点中,选择到达目的节点树路由跳数最少的邻居节点作为下一跳转发节点。在树路由跳数相同时,选取LQI值大的节点为下一跳转发节点。理论分析结果表明,该算法路由路径优于树路由算法和ITRA算法路由路径;实验结果表明,该算法能很好地减少转发节点个数,提高了网络数据传输的可靠性,达到网络性能提高的目的。     

自组网中一种基于能量均衡的选择性洪泛路由算法

自组网中常用的洪泛路由协议采用全网节点转发方式,可能导致广播风暴,另一方面,无能量控制的广播会使某些剩余能量较少的节点快速失效。提出一种基于能量均衡的选择性洪泛路由算法EBSBA(Energy-Balance for Selective Broadcast Algorithm),根据邻居节点剩余能量多少动态调整传输范围,选择具有额外覆盖周长的邻居节点进行转发。仿真结果表明EBSBA算法可以有效地降低转发节点数,同时均衡节点的能量消耗。     

基于信任感知的无线传感器网络安全路由协议

为提高无线传感器网络的安全性和节能性,提出一种基于信任的安全路由协议TSRP。根据新的直接信任值、间接信任值、挥发因子和剩余能量来计算邻居节点的综合信任值,以评估节点的安全指标,并快速地识别和排除发起黑洞攻击、选择性转发攻击、Hello洪泛攻击和槽洞攻击的恶意节点。sink针对难以发现的虫洞攻击,根据多条链路的链路质量、传输距离和跳数计算出最优路径以保证所选路由的安全性和节能性。仿真结果表明,与AODV和TBSRP相比,TSRP选择的最优路由有效地减少了每个节点的负载,降低了网络的延迟和丢包率。     

基于LD预测的车载自组网下一跳选择算法

在高速移动环境中,车载自组网的下一跳节点选择算法存在高丢包率的问题。为此,在贪婪算法的基础上,通过预测车辆节点的链路持续时间(LD)和数据发送时延,提出一种改进的下一跳节点选择算法。其中,转发节点根据邻居节点和自身的相对速度,预测该节点和当前节点间的链路持续时间,选择其值不小于待发数据的发送时延的邻居节点作为下一跳节点。仿真实验结果表明,改进算法可以明显降低贪婪算法的丢包率。     

基于改进的洪泛广播和粒子滤波的无线传感器网络节点定位

针对目前移动无线传感器网络定位问题存在的不足,提出了一种基于改进的洪泛广播机制和粒子滤波的节点定位算法。对于一个给定的未知节点,首先采用改进的洪泛广播机制,从离它最近的锚节点得到的有效平均跳距来计算出它到它的所有邻居节点的距离。然后采用一种差分误差校正算法,以减小平均跳距中由于多跳累积造成的测量误差;其次,采用粒子滤波和虚拟锚节点来减小预测区域,得到更有效的粒子预测区域,从而进一步减小对未知节点位置的估计误差。仿真结果表明,所提算法与定位算法DV-Hop、蒙特卡罗Baggio（MCB）和基于测试的蒙特卡罗定位（MCL）相比,能够有效地抑制冗余广播和减小与节点定位相关的消息开销,以较低的通信成本实现较高精度的定位性能。     

高速移动网络中AODV路由协议的改进

在节点高速移动的网络环境中,网络拓扑结构变化频繁,易导致路由中断。传统的AODV路由协议选择跳数最少的路径作为路由,而不考虑链路的稳定情况,并且只在路由中断后才开始路由修复,因此,无法适应节点高速移动的网络环境。针对上面存在的问题,提出一种对AODV进行改进的协议。该协议在选择路由时,考虑节点接收信号功率、路由跳数和节点剩余能量等因素,在路由维护阶段引入链路状态预测机制,使路由在失效前启动局部路由修复。仿真结果表明,相对于传统AODV协议,该改进协议提高了数据包的投递率,缩短了端到端的传输时延,能更好地适应节点高速移动的网络环境。     

一种基于AODV改进的城市车载自组网路由协议研究

针对城市环境下车载自组网的特点及AODV协议广播式路由探测的不足,采用贪婪转发的单播式路由探测和经典AODV协议的广播式路由探测相结合的路由探测方式,并且单播路由探测在选择下一跳转发节点时同时考虑贪婪转发和链路稳定两个因素,减少了广播帧的发送,提高了路由的稳定性。仿真实验表明,改进后AODV协议比经典AODV协议更加适合城市车载自组网。     

基于三维胞元空间的自适应多跳能量高效路由

针对无线传感器网络中三维路由算法的能耗问题,提出了基于三维胞元空间的自适应多跳能量高效路由(3D-SMEER)。该路由算法根据自适应多跳机制确定跳数,利用协同节点转发消息包到邻居最优胞父,从而减轻当前胞父的传输负担。同时,对协同节点的选择区域进行了研究,并且考虑节点的剩余能量和相关位置信息选择协同节点,以平衡网络的能耗。仿真结果表明,与其他算法相比3D-SMEER算法节省了网络的平均能耗,有效地提高了网络的能耗平衡度。     

基于能量和链路状态的AODV路由请求转发机制研究

按需距离矢量路由算法(AODV)为移动无线自组织网络(Manet)提供了高效的、扩展性能良好的路由解决方案.然而AODV在选择路径时仅以最短路径和最快响应作为度量准则,并未考虑节点能量、负栽以及链路状态等因素,导致得到的路径并非为最优且节点能量消耗不均衡,降低了网络生存时间.在传统AODV算法基础上,提出了一个改进的路由算法,该算法在路由选择时充分考虑了节点的能量、负载以及节点间的链路状态,可以有效提高网络性能并延长网络生存时间.在NS2平台上的仿真实验结果也显示,所提算法在路由负荷、时延、分组传递率以及节能方面均优于传统AODV算法.     

一种基于节点位置信息的Ad Hoc网络路由算法

由于传统的DSR路由协议在路由选择时采取向邻居节点全部转发路由信息的策略,在路由请求过多时,容易引起转发次数过多而导致一些节点能量不足,进而导致网络瘫痪,而且在进行最终路由选择时没有充分考虑整个链路的移动性,所以不一定是最佳路由。文中利用移动Ad Hoc网络节点的位置信息提出了一种对DSR路由协议进行改进的路由算法PBDSR。该算法利用通信节点的位置信息构建路由选择区域,取代了传统DSR协议贪婪转发机制,引用链路总体距离和移动性参数作为路由选择的权,可以选择出一种节能路由。仿真表明可以使网络的生存周期和稳定性得到较大改善。