基于節(jié)點(diǎn)流量預(yù)測(cè)機(jī)制的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究.pdf

1、Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)是由一組帶有無(wú)線收發(fā)裝置的移動(dòng)終端組成的一個(gè)多跳的臨時(shí)性自治系統(tǒng)，由于其移動(dòng)終端能夠以任意速度和移動(dòng)模式在網(wǎng)中移動(dòng)，這就要求Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議必須能適應(yīng)因節(jié)點(diǎn)移動(dòng)而帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)變化。但是傳統(tǒng)的按需路由協(xié)議AODV是以最短路徑作為選取路由的標(biāo)準(zhǔn)，在高負(fù)載網(wǎng)絡(luò)情況下，將會(huì)導(dǎo)致大量的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載僅僅通過(guò)了少量的節(jié)點(diǎn)來(lái)傳輸，并造成了網(wǎng)絡(luò)的丟包現(xiàn)象。因此，AdHoc網(wǎng)路的負(fù)載均衡問(wèn)題的研究顯得尤為重要。
　　

2、本文的主要工作及研究成果包括以下幾點(diǎn):
　　(1)提出了一種基于負(fù)載均衡的路由協(xié)議LBR-AODV(Load Balancing Reversed AODV)。在R-AODV協(xié)議的基礎(chǔ)上加入了單路徑負(fù)載均衡機(jī)制和一種跨層的節(jié)點(diǎn)擁塞算法，不再將跳數(shù)作為唯一的路由判據(jù)，并盡量避開(kāi)路由中的擁塞節(jié)點(diǎn)，從而對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載進(jìn)行了均衡，達(dá)到了提升網(wǎng)絡(luò)性能的目的。
　　(2)提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)流量的路由協(xié)議WNNP-LBR

3、P(Load Balancing Routing Protocol Based On Wavelet Neural Network Prediction)。首先從網(wǎng)絡(luò)流量的特性進(jìn)行分析，在眾多預(yù)測(cè)模型中找出與之最為匹配、預(yù)測(cè)精度較高的預(yù)測(cè)模型，經(jīng)分析選取在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的隱含層引入小波函數(shù)作為其傳遞函數(shù)，建立了一個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了相關(guān)的算法，最后把該預(yù)測(cè)算法嵌到AODV路由協(xié)議中，協(xié)議中的流量值是以MAC層接口

4、隊(duì)列長(zhǎng)度來(lái)衡量的，該預(yù)測(cè)模型能夠更加實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的流量負(fù)載，其路由發(fā)現(xiàn)階段通過(guò)負(fù)載與動(dòng)態(tài)閾值比較，避免了重負(fù)載節(jié)點(diǎn)作為中間節(jié)點(diǎn)，而在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁塞之前，提前實(shí)施路由更新機(jī)制，以此提高網(wǎng)絡(luò)性能。
　　(3)在NS-2仿真平臺(tái)下，從不同角度分別對(duì)WNNP-LBRP、LBR-AODV、AODV三種路由協(xié)議進(jìn)行了仿真對(duì)比分析。仿真結(jié)果表明，WNNP-LBRP與LBR-AODV兩種新協(xié)議的性能從分組投遞率、端到端時(shí)延、路由開(kāi)銷(xiāo)三個(gè)方面