基于分簇的Ad hoc网络分布式认证方案

认证是保证Ad hoc网络通信安全的重要技术。该文针对分布式认证方案分别运用在平面Ad hoc网络和分簇结构中的优缺点进行了比较研究,提出了一种区域认证方案,该方案采用分簇结构,将Ad hoc网络分割为相互独立的认证区域,既减少了网络开销,又增强了认证服务效率,且安全性和可扩展性较好,适用于大规模Ad hoc网络。     

Ad hoc网络中的分簇算法

分簇算法是根据系统要求将节点组织成可管理的结构，它的好坏直接影响着Ad hoc网络的各种性能指标。本文阐述了Ad hoc网络的体系结构和存在的问题，介绍了与分簇算法相关的一些定义和分簇算法的目标。对Ad hoc网络中的分簇算法进行了详尽的分类和比较分析。     

一个基于层次结构的Ad hoc网络移动模式

采用连通图中极小支配集概念对平面分布的Ad hoc网络进行层次划分；提出移动节点之间的相关度概念，利用GM-BFS算法来实现Ad hoc网络的簇结构生成。结果显示提出的分簇模式能较好地适应网络的扩展、簇生成算法具有收敛快的特征。     

一种适合分级Ad hoc网络的动态信誉评估模型

该文针对分级结构Ad hoc网络的特点和安全需求,提出一种动态信誉评估模型。该模型根据节点的角色和功能划分信誉关系,结合节点之间的关联性建立信誉评价机制,利用相关节点的信誉信息更新各角色节点的信誉。该模型由簇首节点监管全簇信誉,缓解信誉计算收敛慢的问题。仿真结果表明,与传统的信誉评估模相比,该文提出的信誉评估模型能更实时地、准确地反映出分级Ad hoc网络节点的安全状况。     

一种基于区域划分的分布式分簇算法

Ad hoc网络是一种多跳、自组织网络,网络中的无线节点无规律的移动,使得网络的路由选择及QoS保障等问题面临着难题。经过查阅大量有关分簇算法的资料,本文提出一种基于区域划分的分簇算法,并经过仿真测试证明了这种方法的有效性。     

一种基于信任值的Ad hoc密钥管理方案

Ad hoc网络的自组织性是其最大的优点。这种自组织性和无中心性给密钥管理带来了很大的难度。论文在将网络划分为簇的基础上,利用基于椭圆曲线的分布式密钥产生算法,提出了一种基于信任值的密钥管理方案,能够选取出合适的簇首担任CA服务器,实现了完全自组织的分布式密钥管理。     

Ad hoc网中基于哈希的对偶密钥预分配方案

随机密钥预分配是无线Ad hoc网络中最有效的密钥管理机制。提出了一个适用于Ad hoc网络的基于哈希函数的对偶密钥预分配方案。方案利用哈希函数的单向性,由哈希链形成密钥池,节点仅需预分发数量较少的密钥,就能与邻近节点有效建立对偶密钥。方案具有较低的存储成本与计算开销,同时能达到完全连通性,并能动态管理节点与密钥。分析表明,方案具有较好的有效性和安全性,更适合Ad hoc网络。     

基于膜量子布谷鸟搜索的双通道网络频谱资源分配

无线双通道Ad Hoc网络中, 有效分配簇间码分频谱资源是提高资源利用效率的关键技术之一.综合考虑子簇码分频谱资源需求和分配公平性, 给出了簇间码分频谱资源分配数学模型, 并转换为以最大化码分频谱资源效益和分配公平性为多目标的受约束离散优化问题.结合膜结构、量子计算和布谷鸟搜索算法, 提出一种新的离散组合优化算法——膜量子布谷鸟搜索算法.该算法使用量子鸟窝表征问题潜在解, 利用布谷鸟寻窝产卵的演化方法在基础膜中寻求单目标最优解, 通过膜间信息共享和非支配解等级排序求出具有多目标最优解的表层膜Pareto前端解集.仿真结果证明, 与经典优化算法相比, 该算法不仅能够同时求解单目标和多目标最优解, 而且具有更优的收敛性能, 能更好地实现码分频谱资源效益最优化.     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

Ad hoc网络的QoS路由综述

Ad hoc网络与传统的有线网络和无线局域网不同,具有其独特的特点,传统的路由选择不适合Ad hoc网络。为了适应Ad hoc网络的特殊性,研究人员结合服务质量提出了基于Ad hoc网络的多种QoS路由。本文介绍了不同的QoS路由算法以及QoS路由算法的优化。     

Ad Hoc网络跨层仿真技术研究

Ad Hoc网络是一种特殊、新型且应用前景广阔的移动无线网络,其发展非常迅速,这也为其网络验证和分析带来了挑战。网络仿真是目前研究Ad Hoc网络协议和算法的一种非常有效的手段。介绍了Ad Hoc网络的体系结构,并对网络仿真建模技术进行了探讨,在此基础上,提出了Ad Hoc网络的跨层仿真方案,以及网络仿真过程及如何进行仿真性能分析。     

面向自组网的通感融合技术及软硬件设计

现有自组网通信和导航技术缺乏深度融合的框架和方法,在未来场景下难以保障未来“智慧城市”、“智能出行”等场景对通信感知的综合性需求,因此研究面向物联网、车联网等自组织网络的通感融合(ISAC)技术成为亟待解决的问题。本文针对自组网通感需求,提出了通信感知信号融合方法和技术方案,可在保障通信性能的同时提高测距感知估计精确度。针对自组网设备间、通感任务间资源需求冲突等问题,依据自组网集群业务需求,构建了保障通信需求的定位感知网络时频资源优化框架,设计了联合资源分配方案及相应迭代优化算法,实现有限资源情况下的高可靠、强稳定自组网协同感知能力。针对当前自组网通信模组存在时延高、网络覆盖范围小、感知能力缺失等问题,设计并搭建了通感一体化模块原型样机I型,可在卫导数据缺失下提供全网高精确度时钟同步,保障集群协同感知能力,并在长距离下提供自组网通信协同传输支撑,从硬件设备上为通感融合提供支撑。最终形成了一套包含通感信号融合设计、时频资源联合优化方案的自组网通信感知系统框架,并研制搭建了一套通感融合软硬件平台(含通感一体化原型样机4台)。在外场测试中,2 km内通信速率≥320 kbps,丢包率≤0.0...     

用于大规模MIMO系统的改进自适应SOR检测算法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统由于具备较多的天线数,会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的复杂度过高。针对以上问题,提出了F修正的自适应超松弛迭代(F-corrected Adaptive Successive over Relaxation, FA-SOR)检测算法。该算法首先利用超松弛迭代(Successive over Relaxation, SOR)算法避免高阶矩阵求逆运算,降低复杂度;其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数,同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明,不论在理想独立信道还是相关信道下,相比于现有的自适应SOR算法,FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率,同时逼近MMSE算法的性能。     

基于IEEE802.11 DCF的链路预先修复AODV路由协议

基于无线自组织网络中普遍使用的底层通信协议IEEE802.11 DCF,针对广泛应用于无线自组织网络中的路由协议(AODV),提出了一种链路预先修复算法。该算法首先推算了DCF协议中的不稳定传输范围,然后通过MAC层与路由层的跨层协作,在下一跳节点移动在不稳定传输范围时就事先采取相应的路由修复措施。相对于AODV中采用节点周期性地发送HELLO消息来监测邻居节点变化的方法,该算法更为高效及时。仿真结果表明,该算法能够有效的减小端到端时延,保障了投递率。     

移动Ad Hoc网络中TCP性能的分析和改进

分别采用静态链状拓扑和动态网络拓扑,通过仿真分析和比较了不同TCP版本在移动AdHoc网络中的性能。文中还提出了一种改进的选择性应答算法(SSACK),以解决移动AdHoc网络中由于高丢包率和路由重建引起的TCP接收窗的"缺口(gap)"问题。仿真结果显示,改进的SSACK算法在一定程度上改善了移动AdHoc网络中的TCP性能。     

认知Ad Hoc网络中的路由综述

认知AdHoc网络是一种特殊的无线网络,与传统的无线AdHoc网络不同,它需要考虑主用户与认知用户的接入优先级问题,因此传统的路由技术不适用于认知AdHoc网络。简单介绍了认知AdHoc网络的架构,列举了传统AdHoc无线网络的路由算法并分析它们的缺点。为了适应认知AdHoc网络的特点,基于不同的参数指标,研究人员提出了一系列高效的算法,将重点分析这些路由算法。     

自组织Ad Hoc网络的信任路径研究

信任机制是Ad Hoc网络安全通信的前提。针对AdHoc网络自组织信任模型,给出信任和推荐信任的定义,设计由最大入度算法和基于证据理论度量信任的评估算法共同构成的一种最优信任路径选择算法．模拟结果和性能分析表明在小规模的Ad Hoc网络中,该算法具有良好的复杂度O（n）,信任路径经过恶意节点的比率下降3％．5％,丢包率也降低4％～10％。事实证明该算法在小规模Ad Hoc网络中具有良好性能。     

Interference management in dense inband D2D network using spectral clustering & dynamic resource allocation

Device-to-device (D2D) communication has emerged as a promising concept to improve resource utilization in fifth generation cellular networks. D2D network’s architectural capability to offload traffic from the backhaul network to direct links enables it to be used for internet of things (IoT) services. In a densely deployed setting of IoT devices, D2D network may experience critical interferences due to a limited number of spectral resources. To increase the overall signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of the network while reducing the computational load on a macro base station, a novel decentralized interference management methodology is proposed for dense in-band D2D underlay LTE-A network. The proposed interference management scheme can decouple interference in a network into cross-cluster and intra-cluster interference and tackle with them separately. To mitigate the cross-cluster interference in a dense D2D network we propose dividing the densely deployed D2D user equipments (UEs) network into well-separated clusters using spectral clustering with modified kernel weights. The proposed spectral clustering scheme obtains well-separated clusters with regards to cross-cluster interference, that is, the UEs that offer maximum interference to each other are grouped into the same cluster. Thereafter, a dynamic resource allocation algorithm is proposed within each cluster to reduce the intra-cluster interference. The proposed dynamic resource allocation algorithm uses graph coloring to allocate resources in such a manner that after each spectrum allocation, a small cell base station updates the interference graph and assigns the next largest interference affected UE a spectrum resource that minimizes the overall intra-cluster interference the most. In conventional graph coloring, the adjacent UEs are allocated different spectrum resources without taking into consideration if the allocated spectrum resource might result in increased interference in the cluster. The simulation results show that the proposed clustering strategy considerably reduces the average cross-cluster interference as compared to other benchmark clustering algorithms such as K-means and KPCA. Moreover, the proposed resource allocation algorithm decreases the intra-cluster interference in the network resulting in the overall SINR maximization of the network.

     

高动态无线自组网路由协议设计

针对节点快速移动过程中网络建立时间较长,数据端到端传输时延无法得到可靠保 障,并且由于维护动态网络连接性造成网络开销较大等方面的问题,提出了一种无线自组网 路由协议,通过分簇算法快速将网络分为多个簇,每个簇包括簇首节点、成员节点和簇间网 关节点。该协议能够应用于快速移动节点构成的高动态无线自组织网络中,实现了先应式和 反应式路由算法进行了有机结合,能够在快速变化的拓扑结构中为未知路由提供优化的路由 结果,利用较小的网络开销实现网络快速构建和数据端到端的实时传输。     

Resource Allocation Schemes for the Heterogeneous OFDMA System with Multiple Ad Hoc Relays

In this paper, we present a heterogeneous network framework involved an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) network with an out-of-band Ad Hoc network, which maybe a promising architectural upgrade and has not been studied so far. In the heterogeneous system, the mobile stations (MSs) are dual-mode with both cellular OFDMA and Ad Hoc radios. And MSs communicate with the base station by cellular OFDMA mode, while they communicate with each other by Ad Hoc mode. An active MS can choose multiple inactive MSs as its relay stations (RSs). And each RS operates in a full duplex mode, that is, it can receive data through Ad Hoc network in the first hop and transmit data through the OFDMA network in the second hop, simultaneously. Based on this heterogeneous system, the problem of joint relay selection, subcarrier and power allocation with the objective of maximizing the system capacity under individual rate and transmit power constraints is addressed. We propose a dual-based resource allocation scheme to solve the problem fairly and efficiently, and then we propose a fully distributed resource allocation scheme to decrease the computational complexity. Simulation results show that the performance of the proposed dual-based resource allocation scheme, in terms of the system capacity and the outage probability, is better than that of the fully distributed resource allocation scheme. However, the performance improvement is at the expense of a high computational complexity.