移动Ad Hoc网络中的负载均衡路由算法

移动Ad Hoe网络(MANET)中的路由算法应尽量使网络负载均衡，不均衡不仅导致正在通信的路由由于过度拥塞而引起数据包延时过大、吞吐量下降，而且会使拥塞节点的能量提前耗尽，从而加剧网络拓扑结构的变化及节点之间的不公平性。本文对目前提出的一些负载均衡路由算法进行了简要比较和分析，在此基础上，指出了目前负载均衡路由算法中存在的一些问题，并提出了一个实现负载均衡路由算法的一般模型。基于该模型，文中提出了一种简单的负载均衡路由算法。仿真结果表明，负载均衡路由算法比未考虑负载均衡的路由算法具有更高的数据包投递率和更低的数据包传输延时。     

WMN多路径路由算法安全性分析与仿真

高效、安全的路由机制是保证无线网状网络(WMN)正常工作的一个重要因素。对WMN中的多径路由(MPR)算法进行了研究。由于MPR算法存在路由分离性约束,提出了一种基于转移概率的随机路由(SR)算法,并对这两种算法进行了仿真。仿真结果表明:在节点转发次数的标准方差和最高截获率两个性能指标方面,SR算法均优于MPR算法,这说明与MPR算法相比,所提算法进一步增强了WMN网络的路由安全性。     

Ad Hoc 网络中的路由技术

作为下一代网络的重要组成部分，Ad Hoc网是目前的一个重要研究热点。根据Ad Hoc网络的特点，总结了Ad Hoc网中的路由技术。从路由查找和维护的角度分析和归纳了网络中关于单播路由、组播路由和QoS路由等的技术特点，指出了不同协议及算法的设计思路和解决策略，为寻求和设计更为高效的适合自组网特点的新型路由技术奠定基础。     

一种最小误码率约束的动态地理协作路由算法

为了提高无线多跳通信的可靠性，提出一种联合物理层和网络层设计的动态地理协作路由(DGCR)算法，推导计算了单个协作单元协作中继节点的选择区域，在该区域内选择的协作中继节点可以满足误码率要求。最佳中继节点的位置会根据实际协作中继节点的位置和目的节点的位置动态选取。仿真计算表明，该算法相比非协作路由算法和传统地理协作路由算法具有更好的误码率性能，更适用于多径条件下的应用。     

一种新的自组网区域路由多径算法

能量消耗是移动自组网（MANET）路由协议研究中的一介热点所在。区域路由协议作为混合式寻路机制，为移动自组网提供了一种灵活的路由选择方式。在其路由发现的过程中，存在着多径问题，合理地利用这些路径进行路由转发，可以降低节点间功耗的偏差，使得整介网络能量消耗比较均匀。仿真表明，区域内路由部分中，该算法可较大地延长网络生存周期，而区域间路由部分所受影响则较小。     

一种基于能耗均衡的ZigBee网络高效混合路由算法

针对目前ZigBee网络混合路由算法寻找开销偏大、能耗不均的问题,提出一种高效混合路由算法（EHCA）。通过采用跨层泛听与优先使用深度大、剩余能量多的节点进行路由的方式,减少部分泛洪寻路分组的转发,均衡节点能耗。仿真结果表明,EHCA的节点能耗均衡、路由开销和网络寿命等性能均优于混合路由算法和树路由算法。     

基于GloMoSim的移动自组网路由仿真

全球移动信息系统仿真平台（CloMoSim）在移动自组织网络仿真中得到了广泛的应用，尤其是对网络路由以及MAC协议的建模支持。在对自组网路由方式特点及协议设计思路进行分析的基础上．结合典型的自组网路由算法策略，重点介绍了GloMoSim仿真环境的特点及其目前所支持的路由层协议。通过多次仿真验证，分析比较了这些路由协议的相关性能并得出结论。     

动态路由算法的性能研究

本文在分析静态和动态路由算法的基础上,重点研究了动态路由算法中的链路状态路由,提出了链路状态路由中路由选择的一种更简洁方法。Dijkstra路由选择算法适合于计算一个路由器到其他各个路由器的最短路径。但在计算机网络中更多的是点对点的连接,Floyd路由选择算法更适合计算两个路由器之间的最短距离,在计算机网络中更实用。     

动态路由算法的性能研究

本文在分析静态和动态路由算法的基础上,重点研究了动态路由算法中的链路状态路由,提出了链路状态路由中路由选择的一种更简洁方法。Dijkstra路由选择算法适合于计算一个路由器到其他各个路由器的最短路径。但在计算机网络中更多的是点对点的连接,Floyd路由选择算法更适合计算两个路由器之间的最短距离,在计算机网络中更实用。     

无线传感器网络在农田数据监测中的应用研究——基于蚁群路由算法

采用一种优化信息素的蚁群路由算法,解决了无线传感器网络在农田数据监测中的数据传输路径问题。改进的蚁群路由算法综合考虑了传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响以及传感器网络在农田中的应用特点等问题,在时间复杂度不变的情况下,延长了无线传感器网络的生命周期。通过matlab仿真证明:与基本蚁群路由算法相比较,采用改进的蚁群路由算法所找到的路径,具有"热路径"长度更短,无线传感器网络能耗更加均衡的优点。     

HFDSR:一种新的短波分层网拓扑的路由算法

本文提出了一种短波分层网络路由算法HFDSR(High Frequency Dynamic SourceRouting),该算法是按需路由算法,由于短波信道具有带宽低、信道质量差的缺点,这势必要求其路由协议消耗尽可能低的网络开销并以链路质量为选径标准.分析和仿真结果表明,这种算法具有数据包发送成功率高,吞吐量大等特点.     

加权多路径路由在LEO卫星星座组网中的仿真应用

给出一种加权多路径路由算法.采用多路径路由技术, 避免了数据路由与转发对单个路径的依赖,提高了星座网络系统的吞吐率、网络抗毁能力,同时使网络负载得到均衡.借助OPNET仿真平台,对算法在星座组网中的性能进行了仿真,并对仿真结果进行了分析与评定.仿真结果表明,该算法使星座组网的抗毁性能、信道利用率等方面得到了显著提高.     

移动Ad hoc网络中两种构造最小连通支配集算法分析

移动自组网中节点移动是网络快速变化的主要原因。快速变化的网络拓扑给移动自组网,尤其是路由设计带来了巨大挑战。基于最小连通支配集算法是一种有效的分层路由算法,它将路由搜索集中在连通支配集内。详细分析了两种具有代表性的连通支配集算法,分别指出它们的不足之处,并进行了初步验证。     

基于灰狼算法的无线网络组播路由优化

针对无线网络中资源受限的组播路由问题,考虑网络节点的节点度限制和网络链路的带宽约束,以最小化组播路由开销为目标,提出了一种二进制编码方式的基于灰狼优化算法的组播路由策略。在给定的网络拓扑下,基于灰狼优化算法的组播路由策略可以迅速找到一棵包含源和目的节点的最小开销组播树。仿真结果表明,相比于遗传算法,所提出的基于灰狼优化算法的组播路由策略可以得到一棵开销更小的组播树,并且在相同的时间复杂下具有更强的算法稳定性。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

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。     

一种基于无线电环境地图的路由优化机制

设计认知无线网络路由算法时,需要兼顾主用户保护与路由性能两个方面。为了提高认知无线网络中次用户之间路由的端到端性能,提出了基于无线电环境地图的路由优化机制,该机制中无线电环境地图能够为次用户提供主用户保护有关的无线电环境数据。首先,无线电环境地图根据次用户的数据请求将各授权频段的可用概率与功率控制相关信息反馈到该次用户;其次,次用户可以计算出与上一跳次用户之间的链路稳定性以及传输时延;最后,目的次用户通过计算每条路由的端到端吞吐量的期望值,然后选取期望值最大的一条路由。仿真结果表明,该路由机制在平均分组投递率、平均端到端吞吐量、平均端到端时延方面均优于对比路由算法。     

基于粒子滤波步行长度预测的移动ad hoc网络路由算法

针对移动ad hoc网络拓扑结构变化大、路由复杂度高、数据传输性能低等问题,提出了一种新的移动通信系统自适应路由算法。为了使得网络拓扑结构更接近移动网络间歇性连接的特点,该算法在网络结构上采用了一种改进的Levy Walk移动模型。采用一种粒子滤波步行长度预测的方法,通过蒙特卡罗抽样得到递归贝叶斯滤波器,并在粒子滤波后进行步行长度预测,确定消息的副本数量,从而减少由于节点转发过多消息副本带来的能量消耗量,提高消息的传递效率。实验仿真结果表明:与基于改进蚁群优化和利润优化模型的路由算法相比,该算法的消息传递成功率分别提高了0.08和0.04,节点平均能量效率提高了17.9%和13.4%,在提升数据传输成功率和节能上具有较好效果。     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题，提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量，使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率，采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明，与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比，所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%，并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题。为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径。将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数。采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高。