导读:本文包含了混合路由算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无线传感器网络,树,链,非均匀
混合路由算法论文文献综述
胡中栋,张康,王振东[1]（2019）在《树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法》一文中研究指出为了均衡无线传感器网络能耗,延长网络寿命,提出一种树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法(TUCHM)。通过引入候选簇头之间的角度控制优化簇头选取,构建树型链式非均匀簇结构以优化成簇策略,利用混合层次网络拓扑结构、并改进蚁群算法的路径选择概率模型和信息素更新模型,实现混合多跳传递数据,以消除LEACH等分簇路由算法在大面积仿真环境下簇内远距离单跳传递和簇头向Sink节点远距离单跳传递的缺点。仿真实验结果表明:与LEACH和DEEC算法相比,TUCHM算法在节点存活数量、网络的稳定周期和生命周期、节点剩余能量方差等性能方面表现优异。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年03期）
梁薇,黎军,张怡,李静玲,崔涛[2]（2019）在《光电混合网络中基于QoS分层图模型的路由算法》一文中研究指出针对在光电混合网络架构下服务质量(QoS)需求迥异的异质业务路由的问题,提出一种基于QoS分层图模型的路由算法。该算法将网络中的异构链路与异质业务建立QoS等级映射关系,并根据QoS等级建立一种QoS分层图模型,完成网络虚实资源的融合。仿真结果表明:该算法有效实现了光电异构资源的联合优化,降低了阻塞率,可为不同QoS需求的业务提供差异化服务,优先保证高QoS等级业务的阻塞率性能。(本文来源于《光通信技术》期刊2019年03期）
张舜标[3]（2018）在《软件定义网络结构下基于博弈的混合路由算法探析》一文中研究指出软件定义网络(Software Defined Network, SDN),是由Emulex公司所提出的一种新型网络创新架构,为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。但是平台所运用的流量工程算法考虑的不够全面,很难实现流量均衡,而且在端对端时延方面的改良也不多。针对这一现象,将运用一种博弈混合路由算法来解决时延优化以及流量均衡的问题。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2018年12期）
倪红彪,李卓[4]（2018）在《基于节点关联强度预测和GPSR-R的混合路由算法》一文中研究指出为提高GPSR-R路由协议建立的链路的稳定性,提出一种结合节点关联强度预测和GPSR-R的混合路由协议。在基于GPSR-R路由协议发现路由的过程中,定期采用遗传算法学习和预测节点之间的关联强度。在选择中继节点时,除要满足GPSR-R路由协议的相关准则要求外,增加节点关联准则,选择具有关联的邻居节点作为下一跳的中继节点,增强链路的稳定性。仿真结果表明,针对不同的车辆移动速度和数据传输距离条件,该混合路由协议的数据包传递率和丢包率指标优于GPSR和GPSR-R两种路由协议。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年10期）
余修武,胡沐芳,刘琴,刘永[5]（2018）在《基于蜂窝虚拟网格的WSN混合多跳分簇路由算法》一文中研究指出为了延长网络生存周期,均衡网络能耗,提出一种蜂窝网格的混合多跳路由算法。该路由机制采用正六边形进行单元格划分,在簇头选择阶段引入节点角度比、距离比和吞吐率优化阈值函数自主选择簇头。数据传输时采用簇内单跳和簇间混合跳的模式,在各簇头节点之间传输数据时对路径进行优化减少能量消耗。仿真实验表明,该协议在保证网络高覆盖率下,与传统LEACH、GAF、CRVB算法比较在平衡能耗,延长网络整体寿命上占有优势。(本文来源于《传感技术学报》期刊2018年10期）
袁学松[6]（2018）在《路侧装置修正位置预测模型在Vanet混合路由算法中的应用》一文中研究指出在Vanet应用场景中,由于车辆高速运动导致车辆节点构成的网络拓扑不断变化,多数路由协议需要及时维护自己的邻居表来选择路由。邻居选择出错会出现数据频繁重发,导致传输时延高且不可靠等现象。为此本文提出了一种基于高速公路应用场景的高效的邻居发现方法NDK(Vanet Neighbor Discovery method By Kalman filter)。该方法利用经典的地理位置路由算法GPSR思想,借助于卡尔曼滤波(Kalman filter)预测模型来预测节点的邻居表,同时周期性的使用路侧装置(RSU,Road Side Unit)修正预测值。通过NS-3的仿真实验表明,该算法较经典的GPSR算法和其他基于时间、移动预测邻居表的算法能更好判断节点的加入和离开,并有更好的邻居正确率和更轻的网络负载。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2018年08期）
朱敏,方旭,梁吉申,周俊[7]（2018）在《基于混合势能场的改进能量均衡路由算法》一文中研究指出针对无线传感器网络中能量有效性路由算法存在的缺陷,研究设计一种能量均衡消耗的路由算法。借鉴经典物理学中势能场的概念建立深度势能场、剩余能量势能场和能量密度势能场,在混合势能场的作用下选择下一跳传输节点,避免出现大部分现存路由算法出现的网络分区现象,可以有效实现网络节点负载平衡、整网能源消耗均衡、网络运行时间延长。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年08期）
李雨江[8]（2018）在《基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法》一文中研究指出针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2018年01期）
苏敏[9]（2017）在《基于马尔可夫决策的空天混合DTN路由算法》一文中研究指出随着信息技术的不断进步以及人类对信息需求的不断提升,单一网络已难以满足当今的通信需求。空天混合网络能够实现天基、空基中各负载平台的优势互补,从而能够实现信息的高效传输。考虑到空天混合网络中高速运动的节点之间频繁间歇连接,本文采用基于延时/中断容忍网络(Delay/Disrupt-Tolerant Network,DTN)的通信架构,其中端到端数据传输具有良好的托管转移机制,可以容忍长时间的延迟和突然的中断。现有的DTN路由策略大多数是基于网络拓扑的先验知识,其中具有代表性的是连接图路由(Contact Graph Routing,CGR)算法。然而,在空天混合网络中,存在具有随机性的网络节点,这些节点的连接信息不是预先已知的。另外,CGR算法本身没有最优路径决策方法,而是借用Dijkstra算法来寻找最佳路径。传统的Dijkstra算法是一种具有全局最优的静态决策方法,在空天混合网络中,节点之间的连接是在不断变化的,很难存在端到端的完整路径,此时Dijkstra算法不能发挥全局最优的特性。所以,本文针对上述问题提出了一种最佳路径选择策略。根据空天混合网络模型,本文分析了网络中各种连接特性,并引入连接概率,设计了空天混合DTN连接图,指出CGR算法在空天混合DTN的局限性,提出改进策略。根据无人机运动特性,本文提出了基于半马尔科夫模型的两节点间相对运动轨迹模型,从而进一步推导出了两无人机之间的连接概率模型,得到混合网络中不确定连接的连接概率。在Matlab中对相对运动模型进行了仿真,通过改变参数分析了连接概率变化情况。基于空天混合网络连接图,在传统CGR的基础上,本文设计了一种基于马尔可夫决策过程的最佳路由选择算法,同时简化了bundle传输时延模型的推导,并考虑了连接等待时间,得到最早到达时间模型。针对空天混合DTN路由问题定义了的马尔可夫决策过程,包括行为空间、状态空间、状态转移概率以及目标函数等。本文针对网络特性,分两部分设计了路由算法,并利用Matlab、卫星仿真工具(Satellite Tool Kit,STK)以及星际互联网仿真平台(Interplanetary Overlay Network,ION),验证了基于马尔可夫决策路由算法比传统Dijkstra算法更适合在空天DTN中进行最佳路径选择。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-12-01）
陶志勇,王和章,刘影[10]（2017）在《大规模无线传感网基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法》一文中研究指出针对无线传感网随规模的扩大其节点能量利用率较低的问题,提出了一种适用于大规模无线传感网的基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法(CRCPMM)。其核心思想是:在基站利用改进的CFSFDP算法自动估计簇的数目K值并选取聚类中心,然后运用泊松混合模型将节点合理聚类,以保证聚类效果最优;簇间采用多跳传输方式,综合考虑簇首等效剩余能量、簇首之间的距离以及多跳路径与理想最优路径之间的角度。仿真结果表明:与低功耗自适应集簇(LEACH)协议、分布式能量有效非均匀成簇(DEBUC)协议相比,CRCPMM协议在大规模网络中具有明显的优势,能够有效均衡节点能耗,延长网络生命周期。(本文来源于《传感技术学报》期刊2017年11期）
混合路由算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对在光电混合网络架构下服务质量(QoS)需求迥异的异质业务路由的问题,提出一种基于QoS分层图模型的路由算法。该算法将网络中的异构链路与异质业务建立QoS等级映射关系,并根据QoS等级建立一种QoS分层图模型,完成网络虚实资源的融合。仿真结果表明:该算法有效实现了光电异构资源的联合优化,降低了阻塞率,可为不同QoS需求的业务提供差异化服务,优先保证高QoS等级业务的阻塞率性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合路由算法论文参考文献
[1].胡中栋,张康,王振东.树型链式非均匀分簇混合多跳路由算法[J].传感器与微系统.2019
[2].梁薇,黎军,张怡,李静玲,崔涛.光电混合网络中基于QoS分层图模型的路由算法[J].光通信技术.2019
[3].张舜标.软件定义网络结构下基于博弈的混合路由算法探析[J].电脑编程技巧与维护.2018
[4].倪红彪,李卓.基于节点关联强度预测和GPSR-R的混合路由算法[J].计算机工程与设计.2018
[5].余修武,胡沐芳,刘琴,刘永.基于蜂窝虚拟网格的WSN混合多跳分簇路由算法[J].传感技术学报.2018
[6].袁学松.路侧装置修正位置预测模型在Vanet混合路由算法中的应用[J].重庆大学学报.2018
[7].朱敏,方旭,梁吉申,周俊.基于混合势能场的改进能量均衡路由算法[J].电脑知识与技术.2018
[8].李雨江.基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法[J].高师理科学刊.2018
[9].苏敏.基于马尔可夫决策的空天混合DTN路由算法[D].哈尔滨工业大学.2017
[10].陶志勇,王和章,刘影.大规模无线传感网基于CFSFDP和泊松混合模型的分簇路由算法[J].传感技术学报.2017