一种面向2D-Mesh拓扑结构的片上网络容错路由算法设计与分析

介绍了片上网络的拓扑结构和路由算法和故障模型,提出了一种适用于NoC 2D-Mesh结构的容错性路由算法,可以根据邻居节点的状态动态的选择路由。通过仿真证明了在均匀随机流量模式下,相对于XY路由算法,使用该算法吞吐量更高,平均端到端时延更小。     

片上网络路由算法的性能研究

在Turn Model模型的基础上,分析基于2DMesh结构的路由算法的性能.通过片上网络（NoC）模拟仿真实验平台NIRGAM,仿真路由算法在片上网络的延时性能.通过对路由算法影响功耗的综合分析,提出XY-YX路由算法是延时和低功耗性能表现都良好的NoC路由算法.     

一种片上网络容错路由算法

为解决片上网络的可靠性问题,以2D-Mesh拓扑结构为基础,将片上网络中的节点划分为边缘节点和内部节点两大类,并分别针对这两大类节点的各自特征有针对性地提出相对快捷的路径决策模型和转弯模型,从而帮助路由节点更为快捷地确定符合自身特征的当前任务最佳传送路径,算法大幅缩减了重复运算时间,并减少了数据计算量。通过容错偏转路由算法进行仿真实验,应用本文算法和XY路由算法、Flooding路由算法进行比较分析,实验结果证明算法可以有效的避免产生死锁和拥塞,具有很好的传输效率。     

基于可重构容错路由的片上网络负载均衡

基于内建自测技术,通过判断故障节点信息,提出了一种片上网络可重构容错路由优化算法。算法根据故障节点的位置在网络中设立判断点和有效转向点,以减少在重构环路上的负载,在完成路由容错优化的同时实现了负载均衡。在OPNET仿真平台上,采用均匀流量模式,对比了该算法与RRA算法在两种2D-mesh网络中的性能,实验结果表明,提出算法在平均时延和吞吐率方面具有显著优势,并且与5×5网络相比,7×7规模的NoC中随着网络注入率的增加延时优化愈加明显。     

基于复制的DTN网络路由算法研究

DTN是一种适用于挑战环境的新型网络,对长延迟、频中断等恶劣条件具有良好的适应性。目前,人们对于DTN网络的研究热点主要集中在传输协议、路由算法、安全防护等方面。本文针对基于复制的DTN路由算法展开研究,首先介绍了DTN的概念、结构、特点及应用,然后分析了四种典型路由算法的原理,最后利用仿真工具实现了对路由算法的仿真,并对不同条件下的算法性能进行了对比。实验结果表明,节点密度、节点缓存和数据包生存时间等网络因素对于算法的性能都有着显著影响,不同路由算法均有其特定的适用场景。     

基于位置辅助的自适应广播AODV路由协议

由于AODV路由协议采用洪泛的方式广播RREQ,这使得一些本不适合作为此次传输中继的节点也参与了进来.针对这一缺点,提出一种基于位置辅助的自适应广播AODV路由协议——AbAODV(Adaptive broadcast AODV based on location assistance).节点通过定期交互的HELLO报文获取网络内其它节点的位置信息,考虑到传输时延,提出 目的节点位置最大误差值以应对在拓扑快速变化的网络中出现的最恶劣情况.最后在路由发现过程中,节点根据自己与 目的节点的地理位置信息和其通信范围内的节点密度,自适应的调整广播角度、缩小RREQ消息的广播范围.有效地减少了过多冗余的路由消息和中继节点的数量,降低了由于节点的移动性出现路径断裂的概率和节点互相通信的能量开销.通过仿真实验表明,相比于传统的AODV路由协议、同类型的GeoAODV、LAODV路由协议,AbAODV都有更好的性能表现.     

NoC路由单元的系统级设计

针对设计片上网络仿真平台的需要,提出了1种应用于2D-Mesh拓扑结构的片上网络路由单元的系统级模型,该模型提供东西南北与本地5组输入输出通道,采用了无死锁的XY维序路由算法.模型对数据包采用存储转发的方式,输入端获得数据包后提取包头中的目标地址信息,根据路由算法确定转发方向,并优先保证GS包的发送.建模平台选用SystemC,并在该平台下进行了验证.结果表明,所设计的片上网络路由单元模型能够实现数据包的并行发送,并支持GS服务.     

基于加权优化树的WSN分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)是由大量具有感知和传输数据能力的传感器节点组成的自组织网络,被用来部署监测物理环境.针对无线传感器节点存储空间小、能量有限、路由不稳定、能耗不均衡等问题,提出一种改进的基于加权优化树的路由算法,将树型结构应用于分簇路由算法中.根据节点的剩余能量、可用内存、相邻节点的距离、信道质量设定数据传输代价,并以此为基础对树型拓扑结构进行加权优化,分布式地在簇内创建树型网络拓扑结构.改进的算法降低了网络中数据传输的总代价.仿真实验结果表明:与传统的树结构和分簇路由算法相比较,结合了树型拓扑结构的分簇路由算法,在延长网络生存时间和平衡网络能耗方面更具有优势.     

基于DSR的多路径路由协议的分析和改进

首先分析了DSR路由协议，然后提出了一种简单易实现的独立多径路由算法.该算法中只有目的节点应答路由请求，中间节点只转发一次路由请求，这样不仅减少了路由分组的数量，而且能为目的节点尽可能提供多条独立路径，减少了目的节点路由计算的复杂度.在NS 2环境下与DSR路由协议在路由开销、丢包率和端到端的平均延时方面进行了对比实验，实验结果表明SIMR算法的性能优于DSR路由协议.     

基于DSR的多路径路由协议的分析和改进

首先分析了DSR路由协议,然后提出了一种简单易实现的独立多径路由算法.该算法中只有目的节点应答路由请求,中间节点只转发一次路由请求,这样不仅减少了路由分组的数量,而且能为目的节点尽可能提供多条独立路径,减少了目的节点路由计算的复杂度.在NS-2环境下与DSR路由协议在路由开销、丢包率和端到端的平均延时方面进行了对比实验,实验结果表明SIMR算法的性能优于DSR路由协议.     

基于Linux系统的LEO卫星动态路由协议研究与实现

基于虚拟拓扑算法思想,提出了一种基于网络状态的低轨（LEO）卫星动态路由协议.通过预测卫星周期运动来划分快照,按照每个快照内的拓扑预计算路由.根据卫星节点的实时状态动态调整网络拓扑并重计算路由,以提高卫星网络的应急能力,增强网络的抗毁性.除在NS3仿真平台验证协议正确性之外,主要在Linux系统实现了该路由协议,针对划分的4个模块在实现功能时的难点提出了解决方案.在Linux系统中对实现的协议进行功能测试和性能测试,验证了协议的路由功能.与传统的基于虚拟拓扑算法相比,该协议在时延、丢包率和吞吐量性能上有所提升.     

基于时延和能耗的Ad hoc网络路由选择算法

为了减少网络能量消耗,优化网络性能,在网络节点MAC层发射功率可控条件下,提出了一种基于平均分组时延与分组能量消耗乘积最小的路由路径选择算法.该算法根据链路平均分组时延和分组能量消耗情况来进行路由路径选择.仿真表明,该算法可以动态调整网络路由路径,使所选路径的平均分组时延与分组能量消耗乘积达到最小,从而达到减少网络能量消耗及降低网络分组时延目的.     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

基于时间序列预测的延迟容忍网络路由算法

本文提出了一种基于时间序列预测的延迟容忍网络路由算法。该算法通过改进的加权移动平均时间序列预测方法,利用节点中不断积累的历史连接信息,预测链路的未来连接状态,并以保证消息最早到达目标节点为路由选择依据,构建节点内部的路由表信息。本文算法不要求节点有任何网络连接的先验知识,并且能够随着网络拓扑的变化调整消息的传输路径,克服了同类算法需要大量网络连接先验知识而导致路由算法实用性差的问题,提高了算法的适用性。仿真结果表明,本文算法与MED、MEED算法相比,在不同的网络带宽和节点缓存条件下具有更高的传输成功率和更低的平均传输延迟。     

基于鱼群优化的车载自组织网络路由算法

该文提出了一种基于鱼群优化且适用于城市道路环境的车载自组织网络路由算法。针对车载自组织网络中车辆的高速移动导致网络状态和拓扑频繁变化的特点,利用鱼群优化模型辅助搜索,及时为车辆找到新的最优中继节点,以保障网络中消息传输的性能。该文提出的鱼群路由优化算法(fish?swarm?routing, FSR) ,具有收敛速度快、效率高等优点。实验结果表明,相较于已有的车载自组织网络路由算法,该算法具有更低的传输时延和更高的传输成功率。     

Ad Hoc网络Q学习稳定蚁群路由算法

针对Ad Hoc网络路由协议存在的对动态拓扑适应性差和链路不稳定问题,提出了一种Q学习稳定蚁群路由算法(SACRQ),该算法综合了蚁群优化和Q学习算法的思想,将信息素映射为Q学习算法的Q值,增强节点对动态环境的学习能力．在路由选择方面,使用自适应伪随机比率选择下一跳节点,避免算法陷入局部最优或是停滞;提出了新的链路稳定度来衡量链路的鲁棒性,结合鲁棒性和信息素强度两种因素选择下一跳链路．该算法增加了链路的鲁棒性,对Ad Hoc网络动态拓扑适应性强．仿真结果表明,SACRQ的路由发现数量、平均端对端延迟、冲突数量和每次路由发现吞吐量4种指标均优于ARA和AODV．     

2D-Mesh结构片上网络无虚通道容错路由算法

为了解决单故障节点情况下片上网络的无虚通道容错通信问题,提出一种新的片上网络容错路由算法．该算法在已有算法绕行思想的基础上,首先利用内建自测试机制获取故障节点的位置信息,再通过辅助节点来优化数据的绕行策略,达到了均衡故障节点周围链路负载并减少部分数据的绕行距离的目的．针对8×8 2D-Mesh网络的仿真结果表明,与Zhang's算法和Chen's算法相比,采用本文算法后网络的饱和注入率分别提高了3.13%和21.77%,在注入率为0.09时网络的通信功耗分别降低了3.40%和5.57%．     

5G蜂窝网辅助的车载自组网数据传输机制与路由算法

针对车联网中不同种类数据的传输需求,该文提出一种V2V和5G蜂窝网络结合的混合消息传输机制及路由算法。将车联网中的数据包分为时延敏感型和非敏感型两种类型,利用5G蜂窝网低时延、高可靠性、网络覆盖范围广的优势,高效传输时延敏感型的数据消息。由于自组网比高性能的5G蜂窝网具有更低的成本,因此针对时延非敏感型数据包设计了一种基于公交车辅助的路由算法。为降低通信链路断开机率,提出邻居表的更新时间预测机制,通过大量的仿真实验验证了该方案的有效性。实验结果表明,该方案可以提高数据包的传输成功率,降低端到端传输时延,减小端到端的传输跳数。