ASON中考虑双链路失效的共享链路保护方法

针对ASON中双链路失效问题,基于相关链路失效概率(Correlated Link Failure Probability,CLFP)的方法分析传统共享链路保护的可靠性,并提出一种新的支持用户区分可靠性(Diferentiated Reliability,DiR)的共享链路保护算法:SLPDLF-DiR(Shared-Liuk Protection for Dual Link Failures with DiR).通过实验仿真,与传统的共享链路保护算法(Shared-Link Protection)进行性能比较,结果表明SLPDLF-DiR算法在满足用户区分可靠性要求的前提下,不仅能有效地提供双链路失效保护,而且能充分地利用网络资源.     

自组网基于AODV协议路径失效预测的修复算法

利用接收信号强度来预测路径的稳定性,对欠稳定的路径在它完全断裂前,通过找到一条新的稳定路径来替代,从而能得到有效的修复,通过仿真,本文提出的该算法在数据发送成功率和减少数据传输延迟等方面比AODV有明显的改善。     

一种新的主动链路修复AODV路由协议

利用移动自组网中节点的局部冗余性进行链路修复,提出一种新的基于监听的AODV路由协议.节点通过监听邻居节点数据包的发送,获得本地的局部拓扑信息,并在满足备份链路条件的情况下,通知源节点成为其备份链路.当发生链路断开时,直接用路由表中的备份链路进行修复,而不需要广播RREQ分组.NS2仿真结果表明,在不同的动态场景中,算法均表现出良好的性能.     

Ad hoc网络中的抢先式路由算法

在无线Ad Hoc网络中，由于节点的频繁移动导致的路由失效引起了网络性能的严重下降。文中提出了一种针对无线Ad Hoc网络按需路由协议的抢先式路由算法。该算法以链路状态分析为基础，在路由发现时尽量保证新发现路由的可靠性；若节点接收信号强度小于危险阈值，则启动链路状态分析模块预测链路失效时间，如果预测结果小于反应时间，就提前进行路由维护。仿真结果表明，该算法能以可接受的开销有效地减少路由失效数、降低分组投递延迟，提高了网络性能。     

AODV协议链路修复关键技术的研究与实现

简要介绍了无线自组网的概念及其特点,对自组网协议中备受关注的研究重点与热点之一AODV路由协议算法进行了概述.AODV路由协议在今天得到了越来越多的实用,国内讨论该协议具体实现的研究却不多,讨论了协议实现中最为困难和关键的链路修复技术,在给出技术思想的同时对该技术实现中的Precursor表和链路断开处理进行了详细讨论,并给出其中主要的数据结构和算法处理里流程。     

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。     

移动自组网按需机制路由协议路径失效预测和局部修复算法

提出利用信号强度对将要断开的链路进行检测,并在局部利用路径请求—路径回答过程,找到替代路径,对原来的路径进行局部修复的算法。在尽量少增加路由开销的同时,达到提高路径修复的效果。同时对缓存器中路径设置失效时限,以免长时间未用路径时误用失效路径。在DSR协议上应用改进算法,在ns-2仿真环境中对6组不同场景进行仿真,验证算法正确,明显提高了移动自组网的性能。     

基于AODV协议的路由预测及预修复

针对移动Ad Hoc网络中节点链路断裂、路由需要不断进行维护的问题,在按需距离矢量路由(AODV)协议基础上结合链路质量指示器,添加对节点电池电量的监测功能,根据节点剩余能量进行路由预测及预修复,在对链路状况提前做出判断的基础上及时进行路由切换,避免路由频繁中断.仿真表明,改进协议提高了数据包投递率,降低了端到端延迟时间,使网络更加稳定高效.     

基于AODV的能量优化路由协议

对AODV路由协议进行改进,提出了基于AODV的能量优化路由协议(EO-AODV).进行了节点的剩余能量的考虑,根据节点的剩余能量对RREQ延迟进行了调节,并采用了避免路由失效算法,利用节点最近一次传递过数据分组的时间作为约束条件对RREQ的洪泛广播进行了优化.仿真结果表明,和AODV路由协议相比,降低了网络的能量消耗并减少了耗尽能量的节点数,延长了网络的生存时间.     

基于链路生存时间的AOMDV协议的研究

针对AOMDV路由协议中,以跳数作为路径选择标准不能提供足够稳定的链路,使得路由的整体开销较大的问题,提出基于链路生存时间的AOMDV协议(LET-AOMDV)。该协议中每个节点通过GPS获取移动的速度和方向,计算链路持续时间,同时根据牛顿插值公式估算出节点剩余能量所能使用的时间,选择路由有效时间最长的路径,从而提高链路的稳定性。NS2仿真结果表明,与AOMDV协议及MP-AOMDV协议相比,采用LET-AOMDV协议能够减少路由请求次数,降低路由开销,减少时延,同时增加网络的吞吐率。     

基于邻节点残存率的AODV路由优化算法*

摘要：针对AODV路由发现缺少路径稳定性考虑以及本地修复没有避开不稳定区域的缺陷,提出了基于邻节点残存率的AODV-NSR优化算法。借助于邻节点残存率AODV-NSR对路由发现算法进行优化,使路径稳定性得以提高;借助于断链责任检测和数据抢救机制,AODV-NSR对本地修复算法进行优化,使本地修复尽可能避开不稳定区域,从而降低二次断链的几率。仿真实验表明,AODV-NSR对Ad hoc网络的性能有较为明显的提高。     

差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析

链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分类模型对社交、生物、交通等不同领域的八个真实复杂网络数据集进行实验,并采用Precision和ROC曲线对实验结果进行分析与评价。实验表明,引入基于差分化节点的贡献特征能够在深入挖掘网络结构信息的基础上比其余特征有更优的预测精确度,同时差异化的分类模型和特征选择对链接预测性能有相异的影响。     

基于神经网络的链路预测算法

针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题,研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法,主要通过神经网络对不同链路预测相似性指标进行融合。该算法使用神经网络对不同相似性指标的数值特征进行学习,同时采用标准粒子群算法对神经网络进行了优化,并通过优化学习后的神经网络模型计算出融合指标。多个真实网络数据集上实验表明,该算法的预测精度明显高于融合之前的各项指标,并且优于现有融合方法的精度。     

AODV协议路由维护改进方案

在AODV路由协议的路由维护阶段,当节点检测到链路中断时,会采取一种链路修复机制,然而该机制的实施难以避免数据包的丢失和传输时延的增加,针对这个问题本文提出一种对AODV协议的改进方案。该方案通过计算节点间的链路生存期,在AODV协议的路由发现阶段引入优先节点机制,在路由维护阶段引入链路中断避免机制。仿真实验结果表明,改进的AODV路由协议减少了RREQ消息的数量,降低了丢包率,并且缩短了传输时延,特别适用于节点密度较大的车载网络。     

高能量高信号强度节点优先的AODV路由协议

针对AODV协议只选择具有最少跳数路由,而不考虑节点能量即将耗尽或节点即将离开邻节点传送范围,造成路由频繁中断的问题,提出新的改进方案,在路由发现阶段,选择能量较高和信号强度较强的节点作为路由节点,在路由维护阶段,对能量即将耗尽或即将离开邻节点有效传送范围的节点进行路由备份。仿真实验结果表明改进后的协议能够有效增加数据包投递率和减少平均端到端延时,并能有效减缓能耗速度,提高整个网络的生存期。     

基于链接预测思想的问句检索方法研究

问答服务系统的一个重要功能是问题检索,即根据用户的提问,在已有的问答对数据中查找与用户提问相似的其他问题,将这些问题的答案直接返回给用户。问题检索任务所面临的主要困难是如何计算两个问句之间的语义相似度,提出利用链接预测模型计算问句之间的关联程度,将链接预测模型与语言模型相结合,设计出一种新的问句检索方法。通过在真实问答对数据上进行实验,表明该方法可以有效计算问句之间的语义相似度,其性能优于传统的计算方法。     

非对称信息在链接预测中的应用

针对基于节点相似性的链接关系预测中因未考虑非对称信息导致预测准确度降低的问题,提出一种新的增加非对称信息的节点相似性度量方法。首先,分析了基于共同邻居（CN）的相似性度量算法的缺陷在于仅考虑CN的数量而未考虑各自节点的所有邻居的数量;然后,将节点之间的相似性度量定义为共同节点与所有邻居节点的比值,融合节点间对称相似信息和非对称相似信息,对节点间的相似程度进行深入细致的刻画;最后,将该方法应用到复杂网络中进行链接关系的预测。在真实数据集上的实验结果表明,与目前多种基于共邻的相似性度量方法——CN、AA、资源分配（RA）相比,所提方法提升了节点相似性度量的准确性,并且可以提高复杂网络中链接关系预测的准确度。     

链路预测下能源供应链网络合作演化机制研究

应用供应链网络结构或节点的属性信息预测未产生链接的节点企业合作的可能性是链路预测应用供应链网络合作演化分析的关键,利用链路预测的理论框架和评价方法,借助5种相似性指标对能源供应链网络合作连边演化进行预测。研究结果表明:当使用供应链网络结构属性作为单一相似性指标时,RWR指标的预测效果最好;耦合指标预测精确度要比单独考虑单一指标时有显著提高;RWR指标和Katz指标耦合效果要优于和CN指标、PA指标、LP指标耦合效果,且RWR指标在耦合算法中起到主导性作用;与直接建立网络演化模型相比,链路预测在分析供应链网络合作演化机制上更为有效。     

防御链接预测攻击的隐私保护方法

为解决现有的防御链接预测攻击的隐私保护方法的不足,提出一种基于积分梯度的局部扰动算法LDIG (local disturbance algorithm based on integral gradient)。利用敏感链接的闭合子图确定扰动范围,根据扰动范围内链接的积分梯度迭代扰动链接,同时将链接预测对扰动图中敏感链接的预测结果作为扰动结束的判断依据。实验结果表明,LDIG算法的计算复杂度较低,适用于大规模社交网络的隐私保护,扰动链接的数量较少,提高了数据的效用性。