改进分区蚁群算法在Ad Hoc网络路由中的应用

本文针对当前AdHoc网络路由的特点,在AdHoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法。该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现＂分而治之＂的思想。实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势。     

稳定路径的Ad hoc网络QoS路由算法

移动Ad hoc网络中节点移动或能量耗尽会使得建立的QoS路径断裂而需重构路由,造成通信中断,对实时业务造成严重影响,提出了一种基于路径稳定性的QoS路由算法.该算法采用网络探测技术,综合考虑链路和节点稳定性,选择一条最稳定的路径进行通信,并实时监测路径状态变化,有效降低通信中断的概率.仿真表明,该算法有效改善了分组传送成功率、时延抖动等网络性能.     

一种基于负载均衡机制的Ad Hoc网络路由协议技术

AdHoc网络是一种无线基础设施支持的移动网络,网络中的节点均由移动主机构成。而路由协议则是移动AdHoc网络中最关键的技术之一,它对网络的性能起决定性作用。首先阐述了AdHoc网络路由协议AODV,分析了其不足之处,给出了一种基于反向路由查找机制、单路径负载均衡和跨层节点拥塞的协议优化方案。     

路径质量感知的MANET自适应Internet接入策略

提出了一种跨层设计及路径质量感知的移动自组网(MANET)自适应Internet接入策略. 综合考虑网络剩余带宽、投递率以及节点负载等因素,设计一种综合多目标性能参数的路由判据,均衡网络负载,满足互联时多媒体业务的服务质量需求. 同时,根据网关负载和网络拓扑情况自适应调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关的最佳覆盖. 仿真结果表明,该算法能有效提高网络的互联性能,并保持合理的控制开销.     

无人机战术组网的网络体系结构研究

无人机的运用是网络中心战中至关重要的一个环节,其组网是增强无人机之间通信能力的重要手段,移动Ad Hoc网络是实现无人机战术网络最合适的网络体系结构.根据无人机网络的特殊应用环境及其战术通信的特点,提出了基于无人机战术网的移动Ad Hoc网络分布式的网络体系结构.鉴于跨层设计是实现未来移动通信系统高速率和高服务质量的必然趋势,提出了无人机战术网络的跨层设计与优化思想,为无人机组网研究提供理论指导、实现方法和技术手段.     

Ad hoc网络时钟同步研究*

为解决时钟同步方案存在依赖特殊节点以及算法精度不高等问题,在组网过程与自组网互同步相结合的基础上,完成网络节点的时钟同步,并通过测量网络延迟以提高同步精度.方案在一跳场景下验证,可将误差维持在15μs左右,提高了同步精度,并且本方案不需要特殊节点,各个节点只需要收到一个同步帧就可以自发地调整时钟,同步帧的开销小、实现简单,适用于多跳和灵活易变的Ad hoc网络.     

基于K-最近邻基站的移动手机自组网路由协议

通过分析AODV算法及其存在的问题,结合节点的移动速度和方向等信息, 提出了一种基于K-最近邻基站的移动手机自组网混合路由协议。在新协议中, 当网络的本地基础设施发生故障时,每个本地节点首先生成并维护一个K-最近邻基站信息表,然后基于该K-最近邻基站信息表,利用改进的AODV协议来进行按需路由。理论分析与仿真结果表明, 新算法的性能要优于传统的按需路由协议AODV,因此,更适合移动手机自组网中的路由。     

车载自组织网络分布式入侵检测算法研究

随着汽车产业的发展,汽车给我们带来便利的同时也给我们带来一系列的问题,例如交通拥堵、交通安全等。为了解决这些问题车载自组织网络应运而生。但是车载自组织网络中信息安全问题一直存在,采用分布式入侵检测模型和基于此模型下的改进随机森林分类算法可以很好地解决这个问题。     

基于VDES的船联网移动自组织路由协议研究

基于甚高频数据交换系统(VHF Data Exchange System,VDES),通过分析海上真实船舶运动特征,提出一种符合船舶移动特征的移动模型——船舶平滑转向的高斯马尔可夫移动模型。针对性地研究了不同船舶节点密度环境中的自组织网络路由协议,仿真分析了不同自组织网络路由协议应用于VDES时的数据传输性能。结果表明,按需距离矢量(Ad Hoc on-demand Distance Vector,AODV)路由协议明显优于其他路由协议,可将其作为VDES下船联网系统最优路由选择方案。     

一种基于情景感知的Ad Hoc网络功率控制算法

针对战场复杂恶劣环境下 Ad Hoc网络节点易受自然或人为因素影响发生故障,从而造成网络分割并导致通信中断,提出了一种基于情景感知的分布式功率控制算法(DPCAC)。DPCAC 采用 DS证据理论对影响节点失效的多“情景证据”进行融合,推理得到节点的生存状态,依据情景数据库中的信息构建拓扑矩阵,找出故障集并通过调节邻居节点的功率改变网络结构,进而达到恢复通信的目的。仿真实验表明,DPCAC可有效修复网络通信中断的链路,并可在网络恢复连通后通过调节功率降低不必要的能量消耗。