基于预测的Ad Hoc路由协议研究

Ad Hoe网中节点的任意运动,导致了大量的重路由操作,从而降低了网络性能。而基于预测的路由协议能够有效地减少网络拓扑结构的变化对于路由操作的影响。文章主要讨论了Ad Hoc网的特点以及目前已经提出的几种节点运动预测方案,同时对基于预测的路由协议进行研究。     

移动Ad hoc路由协议中的节点预测研究

在移动Ad hoc网络中,节点是随意移动的,为确定某一时刻的网络拓扑,必须首先探测出网络中所有节点的位置和移动特征,这样也能避免Ad hoc网络频繁出现链路故障。为此,提出一种继承自AOMDV协议的增加节点预测的新型路由协议NP-AOMDV,并与AOMDV在吞吐量、端到端时延、路由控制开销等做性能对比,通过NS2下的仿真结果分析可知,NP-AOM-DV比AOMDV性能有了一定的提高。     

基于链路可用性预测的AODV路由协议研究

传统的AODV路由协议无法适应Ad hoc网络拓扑的高度动态变化.对AODV路由算法进行链路可用性预测扩展,节点通过接收分组的能量值和链路连续可用时间选择最可靠的路径进行路由,并在链路真正失效之前启动预先修复过程.仿真结果表明,改进后的AODV协议提高了分组的投递率,降低了分组端到端平均传输延时,路由协议的可靠性得到改进.     

OLSR路由协议改进研究

优化链路状态路由协议（Optimized Link State Routing,OLSR）是Ad Hoc网络中的一种先验式的链路状态路由协议,在该协议基础上,通过在HELLO消息中加入二跳邻节点信息进行一跳广播,节点能获取所有的二跳邻节点及三跳邻节点,从二跳邻节点中选出中继节点（称之为多点二级中继节点MPL2R）覆盖三级邻节点,再从一跳邻节点中选出中继节点（称之为一级中继节点MPL1R,即原来的MPR）,MPL2R和MPL1R完成了对所有的二跳和三跳邻节点的覆盖。修改TC消息内容,并改进MPR节点选择算法。通过对OLSR路由协议的改进,增加了路由开销,但从全局看,最后计算出的路径更接近全局最优。     

基于卡尔曼预测粒子滤波的网球运动目标跟踪方法

为有效跟踪视频网球运动，提出了一种基于卡尔曼滤波预测的粒子滤波网球运动跟踪方法，基于多尺度小波变换在时域和空域均具有优异的局部化特征，将相邻帧视频图像进行差分，提取反映前景运动的目标特征信息，克服光照变化以及网球运动尺度随时不断变化的不利因素影响。同时，基于网球场地结构化特性，排除场地外不利干扰因素影响，在此基础上，采用卡尔曼滤波对粒子进行预测和修正，将当前观测信息融入到粒子滤波过程中，估计预测粒子状态的均值和协方差，使动态粒子更加接近其后验概率分布，从而提高网球运动目标的跟踪精度。通过与同类方法在不同网球公开赛的定量对比，实验结果表明，所提方法能有效跟踪视频网球运动目标。     

4G时代一种市场评估选择的方法研究--基于扩展卡尔曼的用户市场份额实时预测算法

日益复杂的移动市场竞争环境对市场份额预测提出了微区域、实时性的要求,掌握了微区域的市场份额,就能对微区域市场有一个比较全面的认识。基于此,结合扩展卡尔曼滤波算法在预测实时性方面的优点,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波市场份额的实时预测算法,该算法可以通过对基站业务量的实时监测,实现对移动网市场份额的实时预测。实验结果表明,该算法具有良好的实时性和预测精确性。     

基于空间位置和场景的Ad Hoc路由协议

在移动Ad Hoc网络中,基于拓扑的路由易发生链路断开,基于地理位置的路由易产生拓扑洞,这都会大大降质路由算法的性能,甚至会出现路由失败的问题.为此文中提出了基于空间位置和场景的Ad Hoc路由协议.该协议算法采用构建空间模型,将场景知识引入路由过程的方法,通过在路由前规避拓扑洞来改善和提高路由性能.仿真结果表明在网络连通度适当的条件下,新的路由协议算法可行和有效的.     

4G时代一种市场评估选择的方法研究——基于扩展卡尔曼的用户市场份额实时预测算法

日益复杂的移动市场竞争环境对市场份额预测提出了微区域、实时性的要求,掌握了微区域的市场份额,就能对微区域市场有一个比较全面的认识。基于此,结合扩展卡尔曼滤波算法在预测实时性方面的优点,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波市场份额的实时预测算法,该算法可以通过对基站业务量的实时监测,实现对移动网市场份额的实时预测。实验结果表明,该算法具有良好的实时性和预测精确性。     

基于AODV路由协议和EPI路由协议的TCP性能分析

0引言 传统无线网络中的代表性路由协议是AODV（ad hoc on—demand distance vector routing）路由协议,在延迟容忍网络中的代表性路由协议是EPI路由协议。传统的AODV路由协议网络主要是首先建立一条完整的链路,然后进行可靠的传输;EPI路由协议主要是通过传染把建立TCP连接的3次握手消息发送到目的节点,然后进行可靠的传输。在通常端到端延迟较大的延迟容忍网络中,     

移动通信网络中基于集成学习的用户体验质量预测方法

用户体验质量预测是移动通信网络维护与优化中的关键问题之一。鉴于深度学习在数据挖掘和数据分析上的强大能力,本文设计了一种用于用户体验质量预测的深度神经网络,以挖掘各种关键绩效指标与用户体验质量间的关联性。同时,在此基础上,利用堆叠集成学习与快照集成学习进一步提高了深度神经网络的预测性能。实验结果表明,本文提出的基于深度神经网络与集成学习的用户体验质量预测方法的性能超过了传统机器学习与集成学习算法的性能。     

基于角度和与卡尔曼自适应的APIT室内定位算法

提出一种在近似三角形内点测试(APIT)算法中,利用未知节点与顶点连线夹角之和来判断未知节点与三角形的位置关系的改进算法。通过Matlab仿真证明,在定位环境稳定的情况下,算法速度有所提升,并且位置关系判断误差降低,定位精度上升,对APIT算法的性能有所提升。     

基于卡尔曼滤波的航空器飞行航迹预测

航空器的轨迹预测是空中管理技术的基础,由于空中交通环境存在不确定性因素,航空器飞行轨迹的准确预测一直是业内关注的焦点。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种能够过滤线性噪声并对当前状态进行预测的状态方程,具有占用内存小、速度快的优点,可应用于含有不确定信息的动态系统中。基于此,提出一种基于卡尔曼滤波的飞行航迹预测,不仅能够预测航空器的当前轨迹,解决不确定因素带来的影响,还能节省预测成本。     

基于PNNI的ASON路由协议

通用多协议标签交换(GMPLS )是将多协议标签交换 /流量工程(MPLS-TE )进行光网络扩展,并被广泛接受作为自动交换光网络(ASON )控制面协议的理想选择,然而标准化组织正讨论研究将专用网网间接口( PNNI )协议用于 ASON 控制面的潜力。文中主要通过对 PNNI 的路由分层概念、 PNNI 的路由信息分发机制和 PNNI 的路径选择机制的介绍,给出 PNNI 路由的几个扩展,以适合 ASON 的路由需求。     

一种基于路径稳定性的MAODV路由协议改进算法

0引言 移动Ad Hoc网络是指由一组带有无线通信收发装置的移动节点组成的一个多跳、自组织、无中心的网络。由于移动Ad Hoc网络具有节点移动和拓扑动态变化等特点,路由问题一直是其研究的重点和热点。在实际应用中,常常会因为节点的移动使得正在通信的路径断裂,从而需要重构路由,造成通信中断等影响。     

基于卡尔曼滤波的目标飞行体预测

在卡尔曼滤波出现以前,已经建立了采用最小二乘法处理观测数据和采用维纳滤波方法处理平稳随机过程的滤波理论。卡尔曼滤波以其物理意义直观的时间域语言和有限时间内的数据观测及简单的递推方法对高速飞行体进行实时的预测和跟踪。本文提出了匀速和匀加速运动目标的运动模型,通过卡尔曼滤波算法进行预测跟踪并对其进行仿真。     

基于卡尔曼滤波和小波的网络流量预测算法研究

流量预测是流量工程,拥塞控制和网络管理的核心问题。该文针对网络流量的特点,将卡尔曼滤波和小波分析混合的预测算法引入到网络流量预测领域中,对其进行了理论证明。仿真结果表明,该算法与传统的算法相比,具有较高的预测精度和较好的实时性与广谱性。     

基于卡尔曼算法的网络安全态势预测方法分析

近几年,网络信息技术发展迅速,并逐渐进入社会各行各业的发展中,不仅改变着人们的生产方式,同时也改变了人们的生活方式,给人们衣食住行带来了很大的方便。但是应该看到网络在给人们带来极大便利的同时也存在较大的安全隐患,威胁人们的隐私和网络安全。所以必须要对网络安全态势进行分析和预测,找到一种合理的算法进行态势分析,建立科学的网络安全态势模型,为网络管理者做出安全防护的决策提供有效信息,提高网络安全度。这里主要利用卡尔曼算法进行网络安全态势预测方法的分析,并分析该算法的优越性。     

基于CMRA路由协议改进算法

为了延长无线传感网络的生存时间,需要设计满足高效率、低功耗的路由算法。一种CMRA（intercluster head multi-hop routing algorithm）算法被提出来,这种算法通过节点通信能量消耗模型建立最小能量路径树,但CMRA对于簇头选择的能量分配不均衡,造成簇头结点负载过重。提出一种新的路由算法CMRA-EE（CMRA-energy efficient）,在簇头选举阶段引入节点能量参数,同时将簇头节点能量与距离作为代价参数,从而平衡了网络节点能耗。通过仿真对CMRA-EE算法进行性能分析与评价,结果显示,CMRA-EE算法在延长无线传感网有效生存时间方面比CMRA算法有了明显的改善。     

高速预警信息传输下的VANET路由协议研究

针对当前高速公路信息预警的需求及传统信息传输路由协议存在的传输时延大、网络性能差等问题,提出一种基于实时丢包率估计与最短时延优先的车联网(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)路由协议。提出实时丢包率估计算法,从而提高网络传输的准确率;在方向性广播转发路由技术的基础上,从后方行驶的车辆中选择传输时延为最小的节点作为网络信息传输的转播节点,从而协议在保证危险区域内都能够接收到预警信息的前提下减少节点转播的数量。通过NS-3仿真结果表明,该算法可降低传输时延,并提高信息传输的准确率。     

基于卡尔曼滤波器的网络异常检测

通过分析网络异常所引起的网络设备参数变化的特点,对传统的卡尔曼滤波器进行了相应的改进,以时间序列预测方法中的指数平滑的方式对卡尔曼滤波器的噪声系数进行了自适应的调整与改进。并且基于改进后的卡尔曼滤波器,提出了一种自适应的单节点异常检测模型与多节点异常监控模型,这两种模型能够对网络中的单个节点或者多个节点的关键参数进行检测,且具有较低的复杂度以及良好的实时性。