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时间:2019-01-31
《基于粒子群优化ad+hoc网络多播路由的的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、⑧硕士学位论文MASTER’STHESIS中文摘要AdHoc网络是一种多跳、自组织、分布式的无线网络。整个网络没有固定的基础设施,每个节点都是移动和动态变化的,可以随时随地快速进行部署。然而,无线信道固有的特点及节点移动造成网络拓扑的频繁变化,使得传统用于Intcrnet网络的路由技术无法直接在AdHoc网络中使用,需要根据其网络特点设计新的路由协议。多播通信方式可以减少从单个源节点或多个源节点发送相同的信息到多个目的节点的通信代价,并且能够节省网络的传输带宽、路由的处理时间和传输时延,对于AdHoe网络这种带
2、宽资源紧张、系统资源有限的网络环境具有重要的应用价值。本文将AdHoe网络的多播路由协议作为主要研究内容。首先总结、比较和分析了现有各种主要的多播路由协议及其运行机制,并详细分析了MAODV协议。其次,本文论述了粒子群优化算法的基本原理,并针对基本粒子群算法的易陷入局部极值、搜索精度不高等缺点介绍了标准粒子群算法和几种改进粒子群算法的策略。接着,针对MAODV协议不支持QoS的缺点,提出了~种对MAODV协议进行QoS延伸的基础上,运用改进的粒子群优化算法对路由选择过程进行优化的新的路由方案(MDPSO·MAO
3、DV)。在提出的路由方案中,路由选择决簧过程基于粒子群优化算法,实现可选路径种群更新及优化的路由选择,降低了路由破裂与重构次数,提高了数据传送率。本文通过仿真实验验证了MDPSO.MAODV算法在NS仿真平台中实现的可行性和有效性。实验结果表明,与MAODV路由协议相比,MDPSo.MAODV算法可明显提高数据包的投递率,降低端到端的传输时延,使网络具有更好的性能。最后,对本论文的工作进行了总结,并提出了本课题领域有待于进一步研究的问题。关键词:AdHoc网络;多播路由协议;MAODV;粒子群优化;网络仿真⑨硕
4、士学位论文MASTER’STlq[ESISAbstractAdHoenetworkisahIldofmobilemulti-hop,self-organizedanddistributedwirelessnetwork.Thereisnostaticinfrastructuresuchasbasestationasthatwagineellmobilecommunicationandtheycallbequicklybuilt呷inanywhereandatanytime.InAdHocnetworks,all
5、thenodesareequalandfreetomove.Butthefeaturesofwirelesschannelandthemobilityofnodesmadetheroutingstrate百eSinInternetnetworkscannotbedirectlyusedinAdHoe.AdaptiveroutingprotocolsmustbedesignedtosolvetheroutingquestioninAdHoenetworks.Insteadofsendingviamultipleu
6、nicast,multicastreducesthechannelbandwidth,timeofprocessinganddeliverydelay.Inaddition,multicastgivesrobustcommunicationwherebythereceiveraddressisunknowllormodifiablewithouttheknowledgeofthesourcewithinthewirelessenvironment.Thesecharacteristicsarevaluablef
7、orAdHocnetwork,becausethebandwidthandsystemresourcearelimitedinAdHocnetwork.MulticastroutingprotocolforAdHoenetworkismainresearchinthisthesis.Firstlywebrieflysummarize,compareandanalysistheexistingmultieastroutingprotocolsbasedontheAdHoeNetwork.andgivetheana
8、lysisofMAODVprotocolindetail.Secondly,explainsthebasicprincipleofparticleswalTnoptimization(PSO)andinordertoovercomethedisadvantagethatthebasicPSOcouldbeeasytrappedinthelocaloptimum.thesimplePSO
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