Ad hoc网络的分簇与协同路由研究

论文摘要

Ad hoc网络具有多跳性、无网络基础设施等特点,其节点的资源和带宽较为有限及拓扑的动态变化等特性给网络组网方式和路由协议带来了新的挑战。论文对分簇算法和路由协议做了研究。首先,应用Markov过程给出了基于概率度的分簇算法。该算法在当前时刻预测下一时刻任意两点间链路的连通性,然后选取链路的连通概率较高的节点作为簇头。仿真结果表明,概率度分簇算法成簇数目少于最高连通度算法,而且簇内节点无重叠,有效降低了分簇结构的维护开销。但簇成员数量并未明显增多,没因分簇数目减少给簇首增加负担。Ad hoc网络的移动性、高度动态拓扑使得实时多媒体传输存在失序和重组问题。在此分簇基础上,结合UDP协议,给出了一种基于概率度分簇的Ad hoc网络实时多媒体通信方案。其次,随着无人机智能化水平的提高,以无人机为节点、以Ad hoc网络为形式,组建无人机Ad hoc网络成为可能。Ad hoc网络需要邻居节点协作转发数据包的通信方式与节点由于电量、带宽等因素限制而趋于不转发其它节点数据包的行为之间的矛盾产生了协作问题。无人机节点间的协同通信有着重大的研究意义。根据无人机Ad hoc网络实际情况,主要选取了剩余电量、发送比、转发率、传输速率、传输质量、抗干扰能力6个指标来综合考虑,通过层次分析法计算各指标的权重,用Hopfield神经网络对节点行为指标进行综合评价,来判断节点类别及应对其采取的措施。给出了基于Hopfield神经网络的无人机Ad hoc网络协同通信策略,有效地对网络节点实施监督。训练过程简单,不需要大量样本。最后,基于神经网络的评价结果,给出了无人机Ad hoc网络协同通信路由算法。保护电量不足的节点;为避免自私节点的丢包攻击,引入路径的稳定性能评价:当存在多条路径到达同一目标节点时,优先选择不经过自私节点或经过自私节点最少的路径,增强了数据传输的可靠性。仿真实验表明,网络规模越大,协同通信路由算法不可靠传输路径比率越是优于动态源路由协议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究课题的提出
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的主要工作
• 2 Ad hoc网络及无人机 Ad hoc网络
• 2.1 Ad hoc网络的应用及协作
• 2.1.1 Ad hoc网络的应用
• 2.1.2 Ad hoc网络协作
• 2.2 Ad hoc网络组网技术
• 2.2.1 Ad hoc网络拓扑结构
• 2.2.2 经典的分簇算法
• 2.2.3 分簇算法的性能评价参数
• 2.3 Ad hoc网络路由协议
• 2.3.1 Ad hoc网络理想路由协议的特性
• 2.3.2 Ad hoc网络路由协议分类
• 2.3.3 影响路由算法性能的因素
• 2.4 无人机 Ad hoc网络
• 3 Ad hoc网络概率度分簇算法及实时多媒体通信
• 3.1 问题的提出
• 3.2 Ad hoc网络基于概率度的分簇算法
• 3.2.1 变量定义
• 3.2.2 算法描述
• 3.2.3 簇的维护
• 3.2.4 实验与仿真
• 3.3 基于 PD分簇的Ad hoc网络多媒体通信
• 3.3.1 多媒体文件的存储
• 3.3.2 报文格式
• 3.3.3 传输过程
• 3.3.4 错误处理
• 3.3.5 算例
• 3.4 算法分析
• 4 基于 Hopfield神经网络的UAV-Ad hoc网络协同通信路由算法
• 4.1 问题的提出
• 4.2 基于 Hopfield神经网络的UAV-Ad hoc网络协同通信节点类别集
• 4.2.1 节点行为指标的选取
• 4.2.2 层次分析法确定协同评价指标权重
• 4.2.3 Hopfield神经网络评价节点类型
• 4.3 协同通信路由算法
• 4.3.1 相关定义
• 4.3.2 路由算法过程
• 4.3.3 仿真过程与结果
• 4.4 算法分析
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢