基于方向预测的移动自组网概率转发算法

移动自组网中传统的路由算法大多采用拉网式的盲搜索,导致路由开销较大,针对这一问题,提出一种基于方向预测的概率转发算法。该算法通过监听网络中传输的各种数据包,从中提取节点ID和时间信息,这些信息反映了到目的节点的距离;在此基础上,计算节点的转发概率,并根据网络的变化自适应地调整,使得路由过程始终沿着目的节点所在方向进行,限定了搜索区域。仿真结果表明,该算法的路由开销比洪泛降低了70%,比经典概率转发算法降低了20%,提高了网络性能。     

移动自组网多路径QoS路由协议

多路径路由能有效地增加网络的吞吐量以及平衡网络负载,结合移动自组网特点,提出了一种适合移动自组网的多路径QoS路由协议,该协议使用“软状态”方式进行资源预留,并在路由维护过程中使用了局部重构技术,有效地降低了协议的路由开销。模拟结果进一步表明,在动态的网络环境下,该多路径QoS协议能够有效地实现网络负载均衡,提高网络资源利用率,为移动自组网提供可靠而高效的传输性能。     

基于遗传算法的移动自组网路由优化

对移动自组网的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型．将遗传算法的基本原理和移动自组 网的路由模型结合起来,提出了一种求解无线网络最优路径的算法．该方法采用可变长度染色体编码,利用 遗传算法优化路由,可以在满足系统开销最小的约束条件下寻找到最优路径．     

一种无人机自组网DSR协议优化方法

针对DSR协议的路由优化问题,结合无人机网络的特点,提出一种基于萤火虫算法的无人机自组网DSR协议优化方法。该方法综合利用节点的能量消耗、缓冲拥塞、移动速率和传输损耗构建萤火虫的适应度函数,根据适应度函数来衡量萤火虫的荧光亮度,通过萤火虫初始化、萤火虫移动和更新荧光值等阶段的路由搜索过程,对DSR协议的路由算法进行综合优化,解决无人机自组网传输链路稳定性不佳的问题。使用OPNET仿真工具评估了优化前后DSR协议的各项指标,仿真结果表明,相比传统方法,优化方法在无人机场景下,业务接收速率提高了33.8%,平均端到端时延降低了73.91%,路由负荷发送速率减少了44.99%,路由负荷接收速率减少了37.55%,丢包率减少了68.01%。所提方法均衡优化了无人机自组网的网络性能和路由开销,可以为无人机自组网提供稳定高效的路由服务。     

LAMR:移动Ad hoc网络位置匿名的多路径路由协议

为有效减少移动Ad hoc网络路由协议开销并且实现网络路由的鲁棒性,引入位置匿名性和LAR局部定向洪泛机制。对Ad hoc网络中的ARMR协议(anonymous routing protocol with multiple routes)进行改进,提出一种新的基于匿名位置的多路径路由协议LAMR(location-based anonymous route protocol),LAMR与ARMR的不同之处有两点:a)融入匿名性的位置可减少路由分组在网络的全局洪泛;b)定向洪泛思想可避免路由回路产生。仿真实验结果表明,LAMR能比ARMR有效地提高路径请求成功率和降低路由请求时延。     

基于链路中断预测的AODV路由算法研究

在移动自组网中,节点的移动导致拓扑动态变化,已经建立的路由时刻存在中断的可能,而传统的AODV路由协议中的路由修复方法开销大、时延长。针对这一问题,提出了一种基于链路中断预测的改进路由算法。该算法在链路中断之前启用备用节点,尽量避免路由修复;在链路中断后,首先在本地进行链路修复,不成功再逐层由上游节点发起路由搜索。仿真实验结果表明,与传统AODV相比控制开销降低了40%,端到端时延减少了25%,提高了网络性能。     

基于邻居缓存的AODV路由协议

在移动自组网（MANET）中,传统的洪泛和扩展环路由发现方法路由开销较大。针对这一问题,提出一种基于邻居缓存的路由发现算法。该算法从网络中的各种数据分组中提取单跳邻居信息,建立邻居信息缓存表。在此基础上,将路由搜索分解为两个步骤：1）寻找刚刚和目标节点接触过的节点;2）找到后以它为中心展开新的扩展环搜索。使搜索限定在目标节点最可能出现的区域,减少了路由发现的盲目性,从而降低路由开销。仿真结果表明,与洪泛和传统扩展环算法相比,该方法节省了路由开销,提高了网络性能。     

组网中基于AODV协议的QoS延伸及优化*

为了提高自组网的性能并满足多媒体数据传输等应用的需要,提出了一种基于AODV协议的QoS延伸及优化算法。该算法以AODV为基础,采用限制路由请求分组转发的机制并获取稳定的路由,并满足QoS约束条件。仿真实验结果表明,该算法降低了网络负载,减少了开销和提高了数据包传输成功率。     

改进蚁群算法在移动自组网中的研究

为了解决移动自主网移动节点快速移动导致封包遗失率高的问题,提出一种改进的跨层蚁群算法CAARM。该算法通过MAC跨层计算和预测节点距离,利用前向蚂蚁携带的封包信息进行路由查询,动态地探测移动网络中下一Qo S可靠的节点并进行节点切换,同时采用按需路由机制周期性地进行维护路由。实验结果表明,该算法通过增加一定的传输延时,有效地减少了封包遗失,并且能维持较小的节点切换开销,适合于数据可靠性要求较高的移动自组网络。     

基于范围代理的MAODV协议改进

高效的组播路由是移动自组网网络组播路由的研究热点之一。在分析MAODV协议的基础上,提出基于范围代理扩展的MAODV组播路由协议。通过使用区域范围代理管理和单播与广播结合的组播数据包,扩展范围代理MAODV协议。模拟仿真结果显示,改进后的协议减少网络开销和树重构次数、降低端到端平均时廷、提高数据包投递率。     

基于ZigBee的AODVjr算法研究

ZigBee网络的AODVjr算法在路由发现过程中存在大量路由请求包(RREQ)分组洪泛的问题.为此,结合节点能最和Cluster-Tree 算法,提出一种改进的AODVjr算法.在路由选择时尽量避免能量较低的节点,并对RREQ分组的大致方向和传输距离进行控制.仿真结果表明,该算法能有效降低网络总体能耗,合理分担网络负...     

分级网络中基于链路可靠性的簇间路由算法

为减少分级Ad Hoc网络路由控制开销,降低洪泛信息冲撞概率和链路中断概率,提出一种基于链路可靠性的簇间路由选择算法,并给出实现步骤。在研究Ad Hoc分级结构网络特点和簇间路由特性的基础上,对影响簇间链路可靠性的多项因素进行分析,并定义相应的权值参数。将权值参数映射到蚁群算法的正反馈和启发信息的可变参数中,进而将蚁群算法应用于簇间路由发现机制。仿真结果证明,该算法可有效减少簇间路由的洪泛开销,提高路径寻优概率,从而增强簇间路由的可靠性。     

蚁群优化的无线传感器网络分簇方法研究

分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在分簇产生的簇头节点之间找到最优路径,进而达到均衡网络负载、延长整个网络寿命的目的。模拟仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

G3标准电力线通信路由算法分析与改进

针对G3标准电力线通信（G3-PLC）中6loWPAN Ad hoc距离矢量路由协议（LOAD）的路由发现的缺点,提出了基于邻居覆盖的概率重播路由发现算法。为了有效利用节点的邻居覆盖信息,提出了一种新的重播时延来决定重播RREQ的顺序,定义了路由代价用以指示链路质量。通过结合邻居覆盖信息与路由代价获得重播概率来决定是否重播RREQ消息。理论分析与仿真表明,该算法有效地减少了路由发现频率,提高了路由性能。     

MBQR:Ad Hoc网络中基于多点中继的QoS路由

基于泛洪方式的QoS路由存在浪费网络资源和不能有效地指导路由搜索两个主要问题,文章基于多点中继(MPR)的思想,提出了一种改进的路由协议-MBQR协议.MBQR节点提前收集局部拓扑信息,并通过某种策略选择节点的多点中继节点集.当应用有数据要发送时,利用这些中继节点引导路由搜索,从而快速地找到符合需求的较优路径,并且降低网络开销.仿真结果表明MBQR协议在网络规模较大、网络动态性适中的环境中,减少了路由建立时延和泛洪消息数目并且提高了路由协议的适应性.     

基于MSR局部多径的QoS路由算法

无线多媒体传感网络（WMSN）QoS路由研究的普遍思路是通过增加网络控制负载以保障服务质量（QoS）。针对该思路中网络效率低的缺陷,提出一种应用于Mesh结构WMSN中的,基于局部多径策略的QoS路由算法（PQMSR）。该算法在保障QoS的前提下,参考多径源路由（Multipath Source Routing,MSR）算法,通过局部多径策略和携带QoS信息的IP包头来降低网络控制负载。NS-3网络模拟实验结果表明,该算法能够在保证较高传输成功率的同时,降低网络负载和网络延时。     

带数据融合的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络以数据为中心的特点以及不同业务对QoS的不同要求,提出了一种结合数据融合的QoS路由算法(DAIQoS算法).该算法借鉴TopDisc协议的分簇路由过程对数据进行融合处理.在此基础上借鉴定向扩散(DD)协议中梯度路由的思想,通过维护簇内和簇间两个梯度场建立到sink节点的多条最短路径.选择既能满足数据的QoS要求,又能尽量时其进行融合处理的路径转发数据.仿真实验结果表明,DAIQoS算法能够在满足数据QoS要求的同时有效减少冗余数据,节约能源.     

双向搜索蚁群算法在QoS单播路由中的应用

近几年来,网络的QoS路由问题已经成为一个研究热点。考虑到现有解决方法的一些不足,引入了一种改进的蚁群算法并应用于QoS单播路由问题。该算法针对网络路由问题,对原算法的信息素更新策略进行了修改,同时结合了网络化简策略和双向搜索策略。与现有QoS路由算法比较的仿真结果表明,该算法能够满足QoS单播路由的要求,并且具有较好的最优解求解能力、较快的收敛速度和较强的鲁棒性。     

车辆自组织网络中基于稳定路径的路由协议

车辆自组织网络中网络拓扑的高动态性及节点的高速移动会导致路径频繁断裂。针对该问题,提出一种基于稳定路径的路由协议。利用节点的移动信息预测链路的使用寿命连结失效时间（LET）,通过同方向行驶的节点组建链路,并选用最大LET的链路构建路径,使路径趋于稳定,同时减少控制开销。仿真结果表明,与DSR算法相比,该路由协议能增强路由稳定性,提高网络吞吐量。     

不确定信息下QoS多播路由问题研究

QoS(Quality of Service)多播路由是保证网络服务质量的重要组件。但是网络状态信息具有固有的不确定性,因此有必要研究不确定信息对QoS多播路由的影响。假设网络带宽和延时为符合某种分布的随机变量,建立了问题的机会约束规划模型,并采用并行遗传算法对模型进行了求解,仿真结果证明该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求。