单载波WMN中跨层拥塞反馈算法研究

在单载波无线Mesh网络(WMN)中,网络拥塞是影响系统性能的一个重要因素。为此,提出一种跨层拥塞反馈算法,通过拥塞反馈将不同协议层作为一个整体架构进行优化设计。各层利用本地信息进行分布式计算完成个体优化,即在传输层、网络层、链路层、物理层分别优化拥塞控制、路由策略、MAC调度、AMC模式,以达到整体性能优化的目的。仿真结果表明,该算法能降低拥塞率,且其吞吐量相比传统IEEE802.11 TCP提升约18%。     

基于DSDV的无线Mesh网络跨层路由设计

在DSDV协议的基础上,提出一种跨层路由设计的方法,选择一条具有合理长度和最小重传概率的路由进行测试。该链路质量机制可应用到基于IEEE802.11x的无线Mesh网络中,无须对现有的MAC层进行修改,即可作为一个单独模块加入到现有协议。在多跳网络中使用该跨层方案进行路由选择,能节省系统开销,优化系统的整体性能。     

基于无线Mesh的异构网融合跨层设计研究

Mesh网络即"无线网格网络",它是一个无线多跳网络,是由Ad Hoc网络发展而来,是解决"最后一公里"问题的关键技术之一。跨层设计思想是异构网络融合的一项关键理论创新。提出打破传统的分层设计思想,将网络的各层统一起来,整体进行设计、分析、控制和优化。     

认知无线Mesh网络中联合功率控制与信道分配的拥塞避免

受制于频谱资源有限性及链路负载差异性,网络拥塞成为认知无线Mesh网络研究中亟待解决的关键性问题.针对该问题,通过量化节点通信功率等级,并综合考虑网络干扰、链路有效容量及流量守恒等因素,建模了联合功率控制与信道分配的拥塞避免模型.进一步,提出了基于嵌套优化的拥塞避免机制,包括基于遗传算法的功率控制与信道分配、基于遗传算法的路由调度以及基于链路需求的最优路由算法.分别设计了组合编码和序列编码规则及流量守恒的约束控制机制,以保证个体进化的有效性及算法的快速收敛.一系列仿真实验表明该算法能够有效提高网络吞吐量,满足数据传输的实时性需求.     

无线Mesh认知网络仿真研究

介绍一种基于C++的认知无线电仿真平台,针对平台中广度优先路由算法相对单一的问题,根据跨层设计思想,提出一种动态频谱分配的路由算法,实现吞吐量最大化、动态频谱分配和路由传输功耗控制。仿真结果表明,该算法能有效提高认知用户接入率、节点传输功率和端到端吞吐量等方面的性能。     

基于滑模变结构的无线传感器网络跨层拥塞控制

基于滑模变结构机制,讨论了节点级和链路级同时发生拥塞情况下的无线传感器网络跨层拥塞控制问题.对于节点级拥塞和链路级拥塞分别提出了准滑模控制策略.链路级拥塞采取节点输出流量最小的数据包优先进行传输的原则,实现了拥塞控制的跨层设计,大大降低了各节点排队时间,能够有效缓解拥塞的发生.仿真结果表明,该算法实现了较高的吞吐量和较低的延迟,提高了整个网络的服务质量.     

一种无线Mesh网络跨层丢包通告机制

现有TCP机制无法有效区分网络丢包是拥塞丢包还是“失聪”丢包。针对该问题,提出一种在无线Mesh网络环境下跨层显示“失聪”丢包通告机制。该机制在系统使用定向天线条件下采用基于忙音的媒体接入控制机制区分数据丢包原因,通过IP和TCP跨层设计显示通告帧和定义的多跳转发规则向源端进行正确的通告。利用该机制对线性无线Mesh网络进行理论推导和分析,并通过数值实验证明其可行性和有效性。     

无线传感器网络中基于定向扩散协议的跨层拥塞控制方法

针对无线传感器网络的拥塞特征,利用跨层设计的思想提出了一种基于定向扩散路由协议的跨层拥塞控制方法。该方法包括局部拥塞控制和全局拥塞控制两部分,在本地节点和Sink节点上进行了基于ACK的拥塞反馈和跨层速率调节。仿真实验表明,该算法不仅能有效地缓解拥塞,降低能耗,而且能保证数据包的完整性,与CODA机制相比能量节省了32.56%,逼真度提高了6%。     

无线传感器网络中的逐跳跨层拥塞控制

给出一种逐跳跨层拥塞控制机制,依据检测缓冲区占用率和拥塞度所获得的拥塞信息,在传输层开环逐跳速率控制的基础上,自适应地调整节点MAC层信道接入优先级,使整个传感器网络中的节点根据局部的拥塞状态调整信息发送速率。NS2仿真结果表明,该算法可有效地提高网络性能和拥塞控制效率。     

无线Mesh网络中基于路由信息的拥塞控制策略研究

针对无线Mesh网络的网络特性,分析了无线Mesh网络的拥塞控制策略,对无线Mesh网络的拥塞程度进行分级,并提出了一种无线Mesh网络的拥塞控制算法——RICC算法.该算法主要通过移动节点不同的拥塞程度发送不同的拥塞通告消息,收到拥塞通告消息的移动节点动态地调整发送数据的速率以达到拥塞控制的目的,并通过仿真验证了该算法可提高无线Mesh网络性能.     

基于机会约束规划的无线Mesh网跨层优化算法

以无线Mesh网的联合拥塞控制与功率控制为优化目标,针对网络中的不可控数据流与无线传播环境的时变随机性两类随机性因素,结合随机网络效用最大化理论,建立了无线Mesh网的跨层联合优化模型。将无线Mesh网络中的不可控数据流和时变无线传播的干扰建模为随机变量,采用机会约束规划方法进行分析,最后利用遗传算法求解该随机优化问题,并进行了仿真验证。仿真结果反映了网络速率、节点发射功率与链路置信水平三者之间的定量制约关系。     

认知无线Mesh网络中基于干扰模型的信道分配策略*

从信道干扰的角度为认知无线Mesh网络提出一种新的信道分配策略。首先对网络进行分层并按层对节点设置不同的层数权值,以此来选择最佳路径,再利用信道干扰模型来选择最佳信道。新策略有效整合了路由和信道分配过程,通过路由的实现来协助节点的信道分配以获得整个网络的最优化性能。仿真结果表明,新算法相比于无线多信道网络中基于链接的信道分配算法,在时延、吞吐量上有明显的优势。     

基于视频业务质量优化的认知无线电传输信道选择

认知无线电网络中,次级用户选择信道的传统技术基于信道特性对传输信道进行随机选择,忽略了应用层视频业务对信道质量的要求。针对该问题提出了一种基于视频业务质量优化的信道选择技术,优化视频业务端到端的传输质量。通过最小化端到端视频失真,跨层优化综合选择物理层传输信道、自适应调制与编码模式以及应用层的编码量化参数。该方法在多信道认知无线电网络下进行了大量的视频传输仿真模拟实验。实验结果表明该方法能够比不含信道选择的跨层优化方法提高认知无线电网络下次级用户的视频传输业务客观质量1.5 dB以上。     

认知无线Mesh网络信道接入与路由协议研究*

针对认知用户可用频谱动态变化,数据链路由于无可用的授权信道而无法建立,导致路径中断的问题,引入了具有拥塞感知能力的多径路由协议。认知用户可通过在多条路径中选择具有SOP交集的下一跳节点进行通信,降低主用户在授权信道上出现对认知用户数据传输带来的干扰;并在路由协议中采用了拥塞控制技术,通过对节点的拥塞情况进行感知,可有效避免瓶颈节点的出现。仿真结果表明,该协议在认知无线Mesh网络中,能较好地减小端到端延迟,提高数据包的成功投递率,增加网络的整体吞吐量。     

基于跳数受限的无线Mesh网络QoS跨层优化机制

针对IEEE 802.11e无线Mesh网络中EDCA机制对低优先级数据包传输性能不高、且多适应于单跳传输的局限性问题进行了研究,设计了基于跨层优化的EDCA机制——CL-EDCA。该机制通过在上层应用设置相关阈值（如包时延、最大转发次数等）,在网络层实时监控数据链路层的相关历史信息（如每类业务数据的时延及其AC队列的平均长度等）来自适应地调整数据包的优先等级,以动态调整AC队列的利用率,从而有效地提高了原有EDCA机制的性能。仿真结果表明,CL-EDCA比纯EDCA机制具有更好的传输公平性。     

认知无线电在矿井无线传感器网络系统中的应用

为了有效地实现矿井环境监测,将认知无线电（CR）技术和无线传感器网络（WSNs）技术相结合,提出了CR-WSNs新概念。分析了煤矿井下特殊的工作环境,介绍了适用于矿井的CR-WSNs监测系统结构、节点的硬件组成和CR-WSNs模块间的通信,给出了简单的性能测试方案。实际测试结果表明：CR-WSNs比普通WSNs具有更强的抗干扰性能。     

无线传感器网络拥塞控制研究*

介绍了无线传感器网络拥塞控制的内容和特点,仔细分析了在无线传感器网络中实施拥塞控制算法所涉及的技术难点及不足,并对现有工作进行了归纳和总结.最后,探讨了发展初期该研究领域的未来发展方向.     

基于反馈的区分服务网络拥塞管理方案研究

为了有效解决RED算法拥塞响应滞后以及在聚集类之间公平性不足的问题,提出建立一种基于早期拥塞指示反馈的区分服务网络模型,并在该模型上采用优先级早期随机检测算法。在网络入口节点对分组进行分类、聚集与监测,各队列按优先级设置不同队列长度阈值,当平均队列长度或各队列长度达到相应阈值范围时,立即触发不同程度拥塞指示包向源端反馈。使用改进的NS进行了仿真实验,实验结果表明该算法使得拥塞指示能尽可能快地到达TCP源,有效地降低路由器中的丢包率。提高网络利用率,并且为不同的聚集类提供不同优先级服务,保障了聚集类的公平性。     

无线自组网络中公平带宽分配机制的研究

对已有的三种无线自组网络的带宽分配算法进行比较研究,并提出了一种新的基于代价的最大最小带宽分配机制。此机制不仅能保证最大最小公平性,而且可以适应无线网络的移动性引起的路由变化。仿真结果表明,该方法能够满足无线网络的约束,并且在移动的环境中也能够对无线网络数据流进行最大最小公平带宽分配。     

无线Mesh网络中一种分布式路由方案

在多射频多信道无线Mesh网络中,链路负载和节点位置的变化将导致网络性能的下降。针对此问题,在混合无线网状路由协议反应式路由基础上,设计了一种新的混合信道分配的分布式路由算法。该算法在路由建立的同时可实现以数据流为单位的最优信道分配,且能避免因单节点失效导致整个网络崩溃的危险。仿真结果表明,提出的RHCA算法较传统算法在网络吞吐量和端到端平均时延方面均有显著优势。另外,在节点移动场景下,所提出的分布式路由算法较其他方法能获得更高的吞吐量和更好的稳健性。