基于两跳邻居的AODV路由本地修复改进

基于两跳邻居的AODV路由本地修复改进

论文摘要

移动Ad Hoc网络是没有任何中心实体、自组织、自愈的网络。各个网络节点相互协作,通过无线链路进行通信、交换信息以实现信息和服务的共享。网络节点能够动态地、随意地、频繁地进入和离开网络,而不需要事先的通知,同时也不会破坏其他节点的通信。Ad Hoc网络的两个本质特征是移动性和无线通信。由于移动Ad Hoc网络自身的移动性和链路不稳定性,因此如何减少链路中断导致的数据报文丢失、如何让链路失效而中断的通信节点快速恢复,一直是Ad Hoc网络研究的重点问题。本文首先介绍了现有的邻居探测机制,详细分析了其中的HELLO机制的滞后作用所造成的过期或错误邻居消息。为了控制过期的邻居信息,本文设计了邻居信任度的方案。通过邻居信任度选择较可靠的邻居信息,设计实现了基于信任度的两跳邻居拓扑结构,每个节点通过邻居信任度评估两跳范围内的链路质量和邻居信息可靠性。本文详细的介绍了Ad Hoc网络中典型的路由协议本地修复机制,深入分析了各种路由协议的优劣,并重点分析了AODV协议的路由本地修复的缺点。文章分析了AODV协议路由修复后链路不稳定和数据难以抢救等问题。本文针对分析的AODV协议在本地修复过程中存在的问题,设计了新的AODV协议的路由本地修复算法——AODV-NDA(Neighbor Detection and Assessment)算法。针对路由修复的不稳定性,按照上游节点的数据缓存,下游链路质量评估,数据的快速抢救和回退一跳修复的思路,算法实现了寻找稳定链路进行修复和减少了数据报文的丢失,并利用基于信任度的两跳邻居结构给出了具体的实现方案。该算法的优点在于:通过回退一跳修复的方案,避免了在不稳定区域内进行路由修复;通过数据的快速抢救方案,实现了无交互的数据快速抢救;通过下游链路质量评估和上游节点的数据缓存方案,减少了断链后需要抢救的数据分组数量。本文在NS2系统仿真平台上实现了路由本地修复算法AODV-NDA的仿真。在多种网络场景下,通过AODV-NDA算法和传统AODV的路由本地修复算法的仿真性能比较,验证了该算法的可行性。最后通过数据分析,得出了该算法适合重负载无线网络的结论。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 移动 Ad Hoc 网络概述
  • 1.2 移动 Ad hoc 网络的路由协议
  • 1.2.1 移动Ad Hoc 网络路由协议的分类
  • 1.2.2 几种典型的路由协议
  • 1.3 本课题的来源以及研究的意义
  • 1.4 章节安排和本文的贡献
  • 第二章 AD HOC 网络中链路探测和两跳邻居的研究
  • 2.1 HELLO 机制的链路探测
  • 2.1.1 OLSR 中的HELLO 机制
  • 2.1.2 AODV 中的HELLO 机制
  • 2.2 链路层通知的邻居探测机制
  • 2.3 邻居探测机制的滞后作用分析
  • 2.4 两跳邻居的设计
  • 2.5 利用信任度改进的HELLO 机制
  • 2.5.1 邻居节点信任度
  • 2.5.2 基于信任度的两跳邻居
  • 2.6 小结
  • 第三章 AD HOC 路由本地修复的研究现状
  • 3.1 AODV 协议的路由本地修复
  • 3.1.1 AODV 路由的本地修复和现有改进
  • 3.1.2 AODV 路由本地修复的缺点分析
  • 3.2 使用备用路由的本地修复
  • 3.3 链路状态预测的本地修复
  • 3.4 小结
  • 第四章 基于两跳邻居的路由本地修复算法设计
  • 4.1 AODV 路由本地修复问题分析
  • 4.1.1 链路的不稳定性
  • 4.1.2 数据抢救的时延
  • 4.2 AODV-NDA 算法设计原理
  • 4.3 链路质量的预判断和处理
  • 4.3.1 下游链路质量评估
  • 4.3.2 上一跳节点的数据缓存
  • 4.3.3 链路探测报文
  • 4.4 数据的抢救
  • 4.4.1 数据抢救节点
  • 4.4.2 数据报文的处理
  • 4.5 AODV-NDA 算法的路由发现和报文格式
  • 4.5.1 算法的路由发现设计和实现
  • 4.5.2 算法的通知报文格式
  • 4.6 小结
  • 第五章 AODV-NDA 算法仿真与结果分析
  • 5.1 NS2 的原理和仿真过程
  • 5.2 NS2 的场景建立和模拟测试
  • 5.2.1 仿真节点的软件结构
  • 5.2.2 网络仿真的场景设置
  • 5.3 实验数据和分析
  • 5.3.1 轻负载场景下两种路由协议的性能分析
  • 5.3.2 中负载场景下两种路由协议的性能分析
  • 5.3.3 重负载场景下两种路由协议的性能分析
  • 5.4 小结
  • 第六章 结束语
  • 6.1 工作总结
  • 6.2 未来工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间的研究成果
  • 相关论文文献

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