基于定位的超宽带传感器网络路由算法研究

超宽带定位技术应用于移动传感器网络路由算法是目前研究热点,该文提出一种基于超宽带定位的源动态路由算法,通过超宽带定位建立网络拓扑,并根据节点移动速度来反映节点的移动效应;通过受限泛洪和移动预测两种路由机制来提高路由性能.仿真结果表明,该算法能提高移动节点的路由成功率,降低路由平均延时.     

一种可部署在重路由光网络中实现有效连接管理的策略——基于分布式代理与蚁群算法

在大型骨干光网络中, 建立一条从源节点到宿节点的路由至关重要。在集中式网络管理系统体系下, 网络中动态路由信息以及故障状态信息, 通过路由的“泛洪”机制, 被传送到其他节点上实现资源信息共享,这对于连接的迅速建立, 恢复路由的快速启动将是不利的。尝试采用一种启发式算法-蚁群策略, 快速提高光网络中故障恢复的速度。该路由算法平台采用了分布式蚁群算法自动修复故障点, 解决了重路由的快速收敛问题; 依靠分布式代理机制构建管理平面和数据平面相互通信的机制, 完成诸如链路信息素的更新等功能。设计了一个网络故障的场景, 通过实验数据表明, 采用蚁群的分布式路由策略, 可以更快地实现路由信息的汇聚, 找到最佳的恢复路由。     

一种改进的候选邻居节点的VANET路由协议

车载自组网的大多路由协议都使用泛洪算法来传递路由更新包,而基本的泛洪算法会有很高的重传率,高重传率直接会导致数据包的碰撞以及网络的阻塞,这些都极大影响了网络的性能。为此,提出一种高效泛洪算法,在发送的RREQ中包含4个最稳定候选邻居节点的地址,只有这4个节点对收到的RREQ进行转发,其余节点则丢弃。仿真结果表明该算法降低了丢包率,提高了网络的吞吐量。     

低开销的MANET网络按需路由协议

针对简单泛洪效率低的问题,提出了一个限制洪泛的高效的路由广播算法,通过Euclidean距离来限制路由发现过程中请求分组被转发的次数;研究了减少路由维护开销,并降低路由发现的频率的方法,提出了一个基于节点高度的路由修复与优化算法,该算法使用节点监听来对链路断裂的路由进行修复与优化.基于限制泛洪的高效的路由广播算法和路由修复优化算法,提出了一种新的低开销的MANET网络按需路由协议LOOR(low overhead on-demand routing).仿真结果表明,新协议增强了路由的顽健性,减少了路由跳数,降低了路由发现的频率,提高了数据分组递送率,并显著地降低了路由控制开销.     

MANET实时传输的可靠性研究

以IDA算法的可逆"扩散-恢复"运算为基础,本中提出一个多径路由分布式网络环境的MANET信息扩散方案.该方案因MANET实时传输网络环境中无线信道质量和路由拓扑的持续变化,动态地调整IDA算法的两个主要参数,以实现自适应的冗余机制,在节约网络资源的同时保证实时传输的可靠性.该方案的实现只需在网络层和应用层做少量的修改,使得它在实际应用中更为方便、有效.     

基于泛洪约束的MANET按需组播路由协议

降低路由控制开销是MANET网络组播路由协议节省节点能量,提高带宽利用率的关键因素之一。本文研究了组播路径近邻节点对路由维护的作用以及链路的连通性,分别提出了一个新的泛k-洪约束算法和一个混合泛洪模式。基于泛k-洪约束算法和混合泛洪模式,提出一个新的按需组播路由协议ODMRP-CF,ODMRP-CF协议通过选择k-路由近邻节点转发泛洪分组来提高泛洪效率。ODMRP-CF协议不仅保持了ODMRP协议所具有的简单,对节点移动鲁棒性好的优点,而且有效地降低了ODMRP-CF协议的控制开销。     

一种面向移动Ad Hoc网络DSR协议的改进泛洪算法

在移动自组织网络中,基于移动节点地理位置辅助信息,提出了一种新的泛洪算法——位置辅助泛洪改进算法（ILFA）,ILFA通过节点位置信息重传广播分组并有效控制网络流量。此外,将ILFA应用于经典MANET源路由（dynamic source routing,DSR）协议中,通过限定请求区域和期望区域等限制路由发现的有效范围,进而通过设置提名广播重传邻居列表限定路由请求分组重传范围,有效减小DSR路由寻路分组的传播次数。仿真结果证明,和传统泛洪方案相比,ILFA能够有效减小DSR路由协议的路由开销并提升MANET吞吐量。     

无线传感器网络中一种高能效低延时的泛洪算法研究

提出了一种新的应用于无线传感器网络的泛洪传播算法——覆盖优先泛洪算法。算法采用覆盖优先策略为相邻节点分配不同的转发优先权，实现泛洪包快速覆盖整个网络；采用节点转发抑制策略和动态延时转发机制，尽可能抑制冗余包和减少冲突重传。仿真结果表明，该算法与同类算法相比，具有更高的能源有效性，更低的延时。     

自组织网中的动态路由算法性能仿真研究

以仿真为主要手段研究了自组织网中基于AODV的路由算法的性能 ,比较了采用全网泛洪方式和限制泛洪半径方式下的网络性能。改进了现有调度策略 ,并仿真了其对端到端时延的影响。仿真结果表明 ,采用限制泛洪半径方式的网络性能明显好于全网泛洪方式 ,而改进型调度策略也能够进一步有效提高网络性能     

基于OPNET的改进式泛洪路由仿真

本文概要介绍了改进式泛洪路由和网络仿真工具OPNET。详细讨论了如何利用OPNET工具建立改进式泛洪路由仿真模型的过程,并构建了一个基于WCDMA网络的改进式泛洪路由仿真平台。在此基础上,对改进式泛洪路由的功能和性能进行了分析和验证。     

基于电力光纤到户的网络切片资源管理方案

为解决电力光纤到户项目中网络管控不灵活、业务种类繁多且QoS复杂等问题,提出了基于电力光纤到户的网络切片资源管理方案和基于网络切片感知的多业务融合动态资源分配算法。仿真结果表明,所提方案能够有效实现不同切片的QoS保障,并显著提升网络资源利用率。     

基于改进型蚁群算法的P2P网络资源搜索的研究

目前P2P网络中的资源搜索算法以泛洪法为核心,产生的巨大网络流量加重了网络负载,只适合小型网络。蚁群优化算法具有较好的鲁棒性、并行性等优点,已有不少学者将其应用于P2P资源搜索。本文在分析蚁群算法应用于P2P网络中资源搜索面临的问题的基础上,给出一个适合蚁群算法的新型的P2P文件共享构架,以解决P2P路由的不一致性等问题。在P2P网络中应用能见度会带来3个缺点:容易导致局部极小解、容易导致流量集中、实际网络中的实现有较大难度,由此本文提出了去能见度蚁群算法。构建了开放式的网络仿真拓扑结构,通过一系列的实验结果验证了去能见度蚁群算法的全局能力更强。     

SKIP:an efficient search mechanism in unstructured P2P networks

Search efficiency and accuracy of resource are important considerations for search algorithm in peer-to-peer(P2P)network.Most search algorithms use flooding among neighbor nodes to search relevant resource.However,this usually causes great amount of redundant messages,which results in high search costs and low search precision.In this paper,we use vector space model(VSM)and relevance ranking algorithms to construct overlay network,and a novel search mechanism search with K-iteration preference(SKIP)based on semantic group for P2P networks is proposed to efficiently solve these problems.The key idea of SKIP is to reorder the semantic neighbors of nodes according to relevant scores and to utilize preference selection during the process of query.We analysis and implement the scheme and reveal that the SKIP provides a low overhead on topology maintenance,which can be effectively used in P2P searching and verify it outperformanee in higher precision and lower search cost by comparing with current semantic-based searching mechanism gnutella-like efficient searching system(GES).     

一种改进的基于新一代Gnutella网络的动态搜索算法

新一代的Gnutella网络采用了一种双层拓扑结构,使得P2P节点之间的连接更为稠密。使用早期的洪泛搜索算法在查找频繁资源时会造成网络中查询消息包的不必要的泛滥。动态搜索算法是一种新提出的改进的算法,但搜索所花费的时间较长。针对动态搜索算法的高延时性提出了一种改进的基于贪心策略和分数制TTL的动态搜索算法。实验表明,该算法具有较好的搜索效率。     

基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。     

基于固件虚拟的承载网络资源重构模型研究

结合三网融合的异构网络环境,提出了一种基于固件虚拟的承载网络资源重构模型,并对异构环境下动态可重构网络的关键技术——资源分配算法进行研究,提出了一种基于动态重构的资源分配算法.该模型基于平台化支撑、构件化处理的思想,设计基于底层承载网络中核心节点虚拟化的可重构网络,支持异构网络环境下的动态重构,从而构建更为灵活的高速率、可定制、多服务提供网络.     

面向安全协议的虚拟化可编程数据平面

随着网络安全技术的发展,越来越多网络安全协议出现,因此需要网络转发设备对网络安全协议提供支持。可编程数据平面由于其协议的无关性,能够实现安全协议的快速部署。但当前可编程数据平面存在包头多次解析、独占数据平面和密码算法实现难的问题。针对上述问题,该文提出一种面向安全协议的虚拟化可编程数据平面(VCP4),其通过引入描述头降低包头解析次数,提高包头解析效率。使用控制流队列生成器和动态映射表实现可编程数据平面的虚拟化,实现多租户下数据平面的隔离,解决独占数据平面问题。在VCP4的语言编译器中添加密码算法原语,实现密码算法可重用。最后针对VCP4资源利用率,虚拟化性能和安全协议性能进行实验评估,结果显示在实现功能的基础上带来较小的性能损失,且能降低50%的代码量。     

H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度策略

针对异构云无线接入网络(H-CRAN)网络下基于网络切片的在线无线资源动态优化问题,该文通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、资源分配和复用,建立一个以最大化网络平均和吞吐量为目标,受限于基站(BS)发射功率、系统稳定性、不同切片的服务质量(QoS)需求和资源分配等约束的随机优化模型,并进而提出了一种联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度算法。该算法会在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的网络切片中的用户分配资源。仿真结果表明,该文算法能在满足各切片用户QoS需求和维持网络稳定的基础上,提升网络整体吞吐量,并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。