目前基于能量均衡的低功耗有损网络路由协议RPL(Routing Protocol for Lowpower and lossy networks)在网络拓扑构建的过程中由于未考虑备选父节点上一跳节点的期望寿命,从而导致所构建的网络不能较好地实现能量均衡的问题。对此提出一...目前基于能量均衡的低功耗有损网络路由协议RPL(Routing Protocol for Lowpower and lossy networks)在网络拓扑构建的过程中由于未考虑备选父节点上一跳节点的期望寿命,从而导致所构建的网络不能较好地实现能量均衡的问题。对此提出一种基于期望寿命的能量均衡RPL(Expected Life Time-based Energy Balance RPL,ELT-EB-RPL)。构造一种复合路由判据,包括传输跳数、期望传输次数和节点期望寿命,同时,节点在选择最优父节点时需综合考虑其备选父节点及备选父节点上一跳节点的期望寿命。在不增加额外控制开销的前提下,提出一种“节点间期望寿命信息通告”策略,以便节点作出正确的路由选择。通过仿真实验对该方案的性能进行了对比分析。结果表明,在不同发包速率下该方案能够有效实现能量均衡和延长网络寿命。展开更多
车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络...车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。展开更多
针对车载自组织网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)拓扑结构经常变化导致通信链路容易断裂而通信质量不可靠的问题,将人工蜂与K-means混合算法应用在VANETs中。在成簇阶段,该混合算法利用人工蜂算法较强的全局搜索能力确定初始聚类中...针对车载自组织网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)拓扑结构经常变化导致通信链路容易断裂而通信质量不可靠的问题,将人工蜂与K-means混合算法应用在VANETs中。在成簇阶段,该混合算法利用人工蜂算法较强的全局搜索能力确定初始聚类中心,代替传统的K-means对初始聚类中心的选择,这样就消除了K-means对随机初始聚类中心的依赖。在簇头选取阶段,类内具有最小的速度方差以及到其他节点最小平均距离的车辆节点被选择为簇头。在簇的维护阶段,当最优节点即簇头有变化时,次优节点被选为临时簇头,直至更新为最优节点的簇头信息。为测试该混合算法的性能,将其和PSO与K-means混合算法、经典Kmeans算法进行实验对比,结果表明,该混合算法能够更加稳定VANETs通信链路,具有更高成簇质量和更高通信质量。展开更多
文摘目前基于能量均衡的低功耗有损网络路由协议RPL(Routing Protocol for Lowpower and lossy networks)在网络拓扑构建的过程中由于未考虑备选父节点上一跳节点的期望寿命,从而导致所构建的网络不能较好地实现能量均衡的问题。对此提出一种基于期望寿命的能量均衡RPL(Expected Life Time-based Energy Balance RPL,ELT-EB-RPL)。构造一种复合路由判据,包括传输跳数、期望传输次数和节点期望寿命,同时,节点在选择最优父节点时需综合考虑其备选父节点及备选父节点上一跳节点的期望寿命。在不增加额外控制开销的前提下,提出一种“节点间期望寿命信息通告”策略,以便节点作出正确的路由选择。通过仿真实验对该方案的性能进行了对比分析。结果表明,在不同发包速率下该方案能够有效实现能量均衡和延长网络寿命。
文摘车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。
文摘针对车载自组织网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)拓扑结构经常变化导致通信链路容易断裂而通信质量不可靠的问题,将人工蜂与K-means混合算法应用在VANETs中。在成簇阶段,该混合算法利用人工蜂算法较强的全局搜索能力确定初始聚类中心,代替传统的K-means对初始聚类中心的选择,这样就消除了K-means对随机初始聚类中心的依赖。在簇头选取阶段,类内具有最小的速度方差以及到其他节点最小平均距离的车辆节点被选择为簇头。在簇的维护阶段,当最优节点即簇头有变化时,次优节点被选为临时簇头,直至更新为最优节点的簇头信息。为测试该混合算法的性能,将其和PSO与K-means混合算法、经典Kmeans算法进行实验对比,结果表明,该混合算法能够更加稳定VANETs通信链路,具有更高成簇质量和更高通信质量。
