基于网络负载的adhoc路由协议性能分析

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1、基于网络负载的AdHoc路由协议性能分析摘要:移动自组网路由协议一直是AdHoc网络研究的热点,网络负载是影响AdHoc网络性能的重耍因素之一。通过NS2网络仿真软件在两种不同的网络负载环境下,对AdHoc3种经典路山协议的性能仿真比较,并根据仿真结果对各协议的适用性及性能做进一步的分析和总结。关键词:移动自组网;路由协议;网络负载;性能分析中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1672-7800(2012)010-0145-03作者简介:王莎莎(1987-),女,西安邮电大学通信与信息系统学院硕士研究生,研究方向为移动互联网;朱国晖(19

2、69-),男,西安邮电大学通信与信息系统学院副教授、硕丄牛导师,研究方向为通信网架构、通信网路由算法;王鑫(1986-),男,西安邮电大学通信与信息系统学院硕士研究生,研究方向为移动互联网。0引言移动AdHoc网络能够在没有基础设施且需要临时通信的环境下快速组网,可以满足人们“无论何时无论何地”的通信需要,被广泛应用于紧急搜索、临时会议等环境,具有广阔的应用前景。山于AdHoc网络组网的特殊性、通信设备的限制、无线资源的有限性等原因,网络负载问题一直是Adlloc网络面临的一个挑战,而负载过重导致的拥塞是制约移动AdHoc网络性能的一个重要的因素之

3、一,它可能导致整个网络性能的恶化。文献[1]通过仿真分析了重负载对AdHoc网络的影响,文献中设置重负载网络场景并给出了这种场景在网络吞吐量和时延方面的仿真结果。结果表明,重负载下网络的丢包率、时延、网络开销都会增加,网络性能明显降低。近儿年来,研究人员提出了多种AdHoc网络的经典路山协议,考虑到网络负载对AdHoc网络的影响,本文通过设置网络场景仿真分析3种代表性的路由协议在不同的网络负载下的性能及适用性,并通过仿真结果得出结论。lAdHoc路由协议Adhoc网络有很多经典路由协议,常见的分类方法是按照驱动模式的不同分为表驱动路山协议和按需驱动

4、路山协议及混合路山协议。表驱动路由协议与传统的路由协议类似,需要网络的每个节点维护一个或多个路由表来储存路由信息,并周期性更新路由表。按需路由协议仅当有源节点需要向目的节点通信时才建立路由,路由信息不会一直保存。1.1表驱动路由协议经典的表驱动路山I办议是DSDV(DestinationSequencedDistanceVector)路由协议,该协议以BellmanFord算法为基础,加入H的序列号机制避免路由环路,协议中的每个节点都维护一张路由表,路由表屮含冇到网络屮各节点的路由信息,并定期更新路由表。所以,该协议不适用于人型网络及拓扑结构频繁变

5、换的网络。1・2按需驱动路由协议经典的按需驱动路由协议有DSR和AODVoDSR是动态源路由协议,以源路由算法为基础,每个数据分组的头部携带有到达目的节点所要经过的节点的列表,协议采用缓存技术。AODV引入DSDV的目的序列号机制,与DSR一样也是按需路由协议,路由发现和路由维护均按需进行。不同的是AODV采用逐跳路由机制,在路由发现过程中,每个节点建立相应的路由表项,数据传输时按路山表进行传输。按需路山协议一般包括路由建立、路由维护和路由删除三大部分。2基于网络负载的仿真分析本文采用NS2网络仿真软件进行仿真分析,NS2基于事件驱动模型,支持无线

6、移动网络仿真。2.1网络场景设置网络场景利用TCL脚本语言设置如下:设定网络拓扑范围为1000X1000,共有50个移动节点在网络中随机移动,各节点的最大移动速度为30m/s,网络屮冇20个连接数,业务类型采用CBR数据流,数据包分组大小为512bytes,MAC层釆用TEEE802.11DCF协议,接口队列最大长度为50,网络带宽为2Mbps,仿真时间为400s,每个节点停留预设的停滞时间后,在规定的移动区域内随机选择一个目的位置,并向目的位置移动。本文设置两种不同网络负载下的网络场景,两种不同网络负载的网络场景发包速率分别为lpacket/s、

7、5packets/s,分别表示轻负载业务流网络场景和重负载业务流网络场景,并分别在两种不同的网络负载场景下对DSDV,DSR,A0DV3种AdHoc网络路山I办议进行仿真,其中两种业务流模型通过NS2工具Cbrgen生成,例如,nscbrgen・tcl-typecbr-nn50-seed0-mc20-ratel・0(5.0)〉cbr-50n,节点运动场景则通过场景发生器Setdest生成。2.2仿真结果分析移动AdHoc网络屮常用的性能指标包括平均端到端时延、分组投递率、路由负荷。仿真过程中选择以上3项进行分析比较,各性能指标值从仿真后的Trace

8、文件中获得,并通过改变节点的停留时间表示节点的移动性,停留时间越短说明节点运动越激烈,拓扑变化越频繁。2.2.1端到端平均

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