无线多媒体传感器网络能量均衡的QoS路由算法

为保障能量受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)多服务质量(QoS)需求,提出了一种能量均衡的QoS路由(EBQR)算法。该算法通过蚁群优化将网络带宽、时延、丢包率和能量等因素作为目标函数,并根据函数值大小动态调整蚁群信息素的挥发系数和浓度增量,提供网络业务中满足不同QoS需求的最优路径。仿真结果表明:与AntWMSNs算法和ASAR算法相比,EBQR算法平均端到端时延降低了16%,丢包率减少22%,生命周期延长了近50%,有效实现了网络中节点能耗的均衡性。     

基于熵权系数法的无线传感器网络自适应QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量（QoS）指标的不同要求,以及QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点,提出一种基于熵权系数法的自适应QoS路由（EAQR）算法。算法将路由建立过程抽象成多指标加权评分的问题,选取节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS评价指标,采用熵权系数法自适应地确定指标的权重,选择最优节点转发数据。仿真实验显示,与有序分配路由(SAR)、能量感知QoS路由(EQR)算法相比,EAQR算法可以有效降低网络平均端到端延迟,减少丢包率,延长网络寿命。     

无线Mesh网络中VOIP的QoS性能分析

针对VoIP(Voice over IP)业务在无线Mesh网上进行传输时存在服务质量(QoS)需求难以保证、带宽利用率低的问题,介绍了VoIP的QoS影响因素,分析了端到端时延、时延抖动和丢包率等几个重要参数,并对VoIP在无线Mesh网中的传输性能进行了论述。提出了基于无线Mesh网络的QoS保证机制,可以为端到端的数据传输公平的分配带宽,并能在保证QoS下实现大规模的实时任务的多跳转发。仿真试验表明能有效降低端到端时延,有着更好的QoS性能。     

基于多目标遗传算法的多播服务质量路由优化

互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束，并导致提出了一些基于服务质量的体系结构．目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证．首先将满足不同约束的多播路由选择过程转化为一个多目标优化问题，然后使用一种基于多目标遗传算法的新型多播树计算方法，同时优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数．实验结果表明，该方法能在有限进化代数内产生一组有效的非劣多播路由解，结合多目标优化的遗传算法克服了单目标路由优化的缺陷．     

基于业务安全策略需求的路由模型研究

首先对业务进行分类,不同的业务对网络不同的要求使其具有不同的QoS参数约束.然后研究并提出了基于智能业务识别的QoS路由模型和路由结构,根据动态配置的安全/QoS策略,在业务识别的基础上,标志数据包,根据DiffServ代码点DSCP值选择合适的路由算法.并针对带宽-时延-时延抖动-丢包率限制路由提出了一种改进的启发式路由算法,将丢包率转化为可加性条件,并把带宽限制作为剪枝条件,最后通过实验证明了其可行性.     

基于北斗系统的QoS保障地理位置路由算法

基于北斗定位/导航系统,研究无线多媒体传感器网络(WMSNs)定位技术在地理位置信息路由算法中的应用,根据贪婪策略和地理位置信息设计一个无线多媒体传感器网络QoS支持路由算法。该算法与SPEED算法一样,提供软时延保障。同时,优化的代价函数平衡了能耗、网络生存期和无线带宽等参数。在理论上分析该算法的软、硬时延保障及其他QoS性能,结果表明,该算法能为WMSNs的多媒体通信提供较多的QoS控制保障。     

基于蚁群优化的ZigBee传感器网络QoS路由算法

针对ZigBee无线多媒体传感器网络(WMSNs)资源受限的特点,提出一种改进的基于蚁群优化的QoS路由算法AZ-WMSN-QR.其核心思想是通过加权法将通信时延、时延抖动及能量均衡性等QoS指标组合成一个主目标,进而评估链路的QoS主目标值,寻找符合QoS需求的目标值最大的路径,实现服务质量最优.仿真显示,AZ-WMSN-QR算法在多约束QoS路由问题上能实现网络资源优化组合,与基本蚁群路由算法相比,不仅能够减少网络总能耗,还能有效延长网络寿命,更适用于基于ZigBee的WMSNs.     

无线Mesh网络中的多约束QoS路由算法

无线Mesh网络中多媒体数据的实时传输应用日益广泛,这些应用对网络的带宽、时延和抖动有着较高要求,需要无线Mesh网络提供一定的QoS保障机制.QoS路由是实现QoS保障的关键环节.在路由协议AODV的基础上,提出了一种具有多个QoS参数约束的路由算法(MQ-AODV),通过改进路由选择函数及扩展路由维护机制,为多媒体传输应用业务提供QoS保障.在路由发现的过程中,MQ-AODV引入了一个归一化的路由选择函数,简化了多约束路由算法中的NP-complete问题.在路由维护方面,提出了一种路由预先修复机制,在数据流传输过程中保障路径质量.仿真结果表明,MQ-AODV算法比AODV更好地减少了数据流传输的延迟和丢包,有效提高了网络的吞吐量.     

基于混合遗传算法的多播路由多目标优化

互联网不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足这些应用的服务质量(QoS)约束.目前网络中多主机之间的多播通信一般需要严格的多个QoS保证,文中描述了一种适应于研究多播QoS路由多目标优化的网络模型,在此基础上提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的,具有多目标的多播路由QoS优化方法,以克服遗传算法的爬山能力差以及不成熟收敛等问题.此外还采用了改进的多播树编码方法及高效的遗传操作,同时还优化时延、丢包率和带宽利用率等不同的参数.实验结果表明,该算法为多播路由QoS多目标优化问题的求解提供了一种有效的新途径.     

基于速率调整和区分服务的WSN QoS机制

基于排队论对多跳线性拓扑结构的无线传感器网络QoS进行了建模和分析,提出了非端到端的集体数据丢包率CDL和时延CDD的QoS指标的具体公式.进而提出了从Sink节点开始逐级减少的速率调整算法来保证网络QoS.又引入 "区分服务"到本文模型,提出了基于抢先优先制的PPS调度算法以实现不同的业务有不同的QoS参数.仿真表明,速率调整算法能明显提高网络的QoS性能,CDL下降达23.0%～100%,CDD最多减小89.6%,而PPS算法在重要数据的时延CDD和网络抖动等QoS参数上明显优于SATS算法,从而更好地实现了"区分服务"的QoS机制.     

一种业务驱动的多媒体传感器网络路由算法

针对多媒体传感器网络承载业务（视频图像业务、音频业务以及数据业务）的差异性和不同业务对QoS的差异性,基于蚁群算法和混沌理论,抽象业务驱动的QoS路由模型,提出了一种业务驱动的路由算法SDR（Service-Driver Routing）。依据各类业务对QoS的差异性选择相应路由策略,达到充分利用网络资源、提高网络承载业务性能的目标。采用NS2对该算法进行实验仿真,实验结果表明,与其他路由算法相比,该算法可提供区分业务的QoS保障。     

中高速传感器网络QoS路由算法

通过对中高速传感器网络的QoS路由算法问题进行建模和分析,提出一种改进的基于蚁群优化算法的QoS路由算法,以满足网络中多种混合服务对QoS质量的不同要求。利用反向抑制机制优先保证高优先级别服务的QoS要求。仿真结果表明,该路由协议可以满足中高速传感器网络对不同业务的QoS需求。     

Ant-based routing for wireless multimedia sensor networks using multiple QoS metrics

In wireless sensor networks, most routing protocols consider energy savings as the main objective and assume data traffic with unconstrained delivery requirements to be a given. However, the introduction of video and imaging sensors unveils additional challenges. The transmission of video and imaging data requires both energy efficiency and QoS assurance (end-to-end delay and packet loss requirements), in order to ensure the efficient use of sensor resources as well as the integrity of the information collected. This paper presents a QoS routing model for Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSN). Moreover, based on the traditional ant-based algorithm, an ant-based multi-QoS routing metric (AntSensNet) is proposed. The AntSensNet protocol builds a hierarchical structure on the network before choosing suitable paths to meet various QoS requirements from different kinds of traffic, thus maximizing network utilization, while improving its performance. In addition, AntSensNet is able to use a efficient multi-path video packet scheduling in order to get minimum video distortion transmission. Finally, extensive simulations are conducted to assess the effectiveness of this novel solution and a detailed discussion regarding the effects of different system parameters is provided. Compared to typical routing algorithms in sensor networks and the traditional ant-based algorithm, this new algorithm has better convergence and provides significantly better QoS for multiple types of services in wireless multimedia sensor networks.     

异步粒子群优化算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已证明了该问题是NP完全问题。为适应下一代IP网络对实时信息传输的要求,在异步模式粒子群优化算法基础上,给出包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费5个约束条件在内的QoS组播路由算法。该算法首先给出数学模型,设计适应度函数,再给出受限的网络模型,通过粒子群优化(PSO)算法最大化适应度函数来求解最优Steiner树。算法仿真实验结果表明:与遗传算法和同步模式的粒子群优化算法相比,该算法有较好的收敛速度和寻优效果。     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

基于QPSO的QoS组播路由算法

对带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题进行了研究，提出一种基于量子行为微粒群优化（QPSO）算法来设计路由优化算法。该算法采用一种节点序列编码方案，将路由优化问题转化成一种准连续优化问题，并采用罚函数处理约束条件。应用QPSO算法求解QoS组播路由问题的算例，并与遗传算法和改进后的遗传算法进行比较。计算机仿真实验证明，该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解，可靠性较高。     

基于链路可靠性的两跳QoS路由

针对工业无线传感器网络对路由协议的QoS要求，研究了一种基于链路可靠性的两跳QoS路由（Link-Reliability Based Two-Hop Routing for QoS Guarantee in Industrial Wireless Sensor Networks， LRTHQR）.采用两跳速度策略和数据优先级调度策略提高实时性，采用改进的信任评估模型以选择可信路径进行路由，采用基于接收功率的链接概率和数据包重传次数作为衡量链路可靠性的指标，同时采用能够综合考虑节点剩余能量和转发能耗的转发策略，以改善网络寿命.仿真结果显示：与未考虑链路可靠性的NCSRT （NodeCredible Security Routing for IWSN Based on THTR）算法相比， LRTHQR算法在丢包率、时延以及包平均能耗方面有着明显优势；与同样侧重QoS要求的LRTHR （Link-Reliability based Two-Hop Routing）算法相比， LRTHQR算法在截止期错失率、路由开销以及包平均能耗方面有着显著提升.     

基于区分服务的无线多媒体传感器网络QoS路由协议*

针对无线多媒体传感器网络数据量大且不同业务传输的QoS约束不同的特点,提出了一种数据融合的区分服务的QoS路由算法（DF-DSQR）。该算法在兴趣泛洪期间建立实时（RT）和尽力而为（BE）业务两类梯度,采用优先级排队模型对两类业务的传输进行分级处理,并采用数据融合转发机制,为RT业务和BE业务提供了保证QoS的路由路径。仿真结果表明,该算法既能保证实时业务低时延的要求,又能保证尽力而为业务的QoS要求,均衡了网络能耗,延长了网络生存期。     

一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量(QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径．将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题，根据多目标遗传算法的智能优化原理，提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由．理论分析和实验结果表明，使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径，能对提高网络性能起到重要作用．