无人机自组网低时延改进OLSR协议

无人机自组网路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)在一些网络拓扑变化频繁的场景下,链路容易中断导致通信失败,数据包丢失,进而致使通信时延较高,影响网络性能。针对此问题,研究通过优化TC消息的数据包格式维护链路稳定性,以及将最短路径的路由算法进行改进,以提高数据传输成功率,进而降低总时延。仿真结果表明,相较于OLSR协议,改进协议提高了发包成功率,降低了端到端时延。

基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议

近年来,随着多无人机系统在抗灾救险、环境勘测、军事作战等场景中的广泛应用,高效、灵活的无人机群组网研究已成为当下热点之一。现阶段无人机自组网存在拓扑变化频繁,网络开销增大和能量有限等特点,对OLSR(Optimized Link State Rout⁃ing)路由协议进行了分析研究。分析发现现阶段OLSR协议存在HELLO和TC消息包冗余或不能及时更新路由信息等问题,为此提出了一种基于SL-MPR选择算法的M-OLSR路由协议。首先综合考虑节点移动性、链路的变化情况等因素反映网络的拓扑变化情况,通过拓扑的变化控制节点HELLO消息的广播周期;其次提出一种新的MPR选择算法,考虑链路稳定问题和节点剩余能量(生存时间)因素,根据MPR集的更新频繁程度控制TC消息的洪泛周期。通过NS2仿真实验表明,相比传统的OLSR协议,M-OLSR在数据传输率方面提高了1%以上,能量消耗和网络开销均降低了10%左右。

EBBA-OLSR:一种基于能量均衡的自适应FANET路由算法

OLSR作为MANET主动路由协议的一种,适合大型的密集的网络,但直接应用MANET中的OLSR协议于FANET中则会导致网络开销大,网络性能降低等问题。为了解决该问题,本文基于能量均衡的思想,结合人工蜂群算法中的自组织性和鲁棒性提出了一种自适应的OLSR路由算法,该算法考虑距离、能量及拥塞程度3个参数优化了传统OLSR仅考虑跳数这一度量所带来的不足。实验结果表明,经优化后,该算法在平均端到端时延、数据包投递率及路由开销方面具有更好的表现。

基于OLSR的大规模组网路由

随着战场无线自组网的通信规模增大,平面网络架构由于开销太大而不适合,需要采用分簇网络架构。常用的簇内路由协议是优化的链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR),但是OLSR的多点中继(MultiPoint Relay,MPR)选举过程有冗余,因此运用统一连通支配集(Unifying Connected Dominating Set,UCDS)算法来进行MPR选举,选出更好的MPR集。常用的簇间路由协议是群首网关交换路由(Clusterhead Gateway Switch Routing,CGSR),CGSR簇间业务必须先经过簇首,具有健壮性差和负载不均衡的缺点。通过簇首广播全网簇间邻居关系和簇内成员信息,簇间业务不用经过簇首,可以简便地获得簇间路由。对基于OLSR的分簇路由协议和平面下标准OLSR进行仿真对比,结果表明分簇网络架构在大规模组网情况下能够大幅降低网络开销。

OLSR路由协议改进研究

优化链路状态路由协议(Optimized Link State Routing,OLSR)是Ad Hoc网络中的一种先验式的链路状态路由协议,在该协议基础上,通过在HELLO消息中加入二跳邻节点信息进行一跳广播,节点能获取所有的二跳邻节点及三跳邻节点,从二跳邻节点中选出中继节点(称之为多点二级中继节点MPL2R)覆盖三级邻节点,再从一跳邻节点中选出中继节点(称之为一级中继节点MPL1R,即原来的MPR),MPL2R和MPL1R完成了对所有的二跳和三跳邻节点的覆盖。修改TC消息内容,并改进MPR节点选择算法。通过对OLSR路由协议的改进,增加了路由开销,但从全局看,最后计算出的路径更接近全局最优。

用遗传算法寻找OLSR协议的最小MPR集

节点可以自由、自主地进入网络拓扑的特性,使得移动Adhoc网络(mobileadhocnetwork,简称MANET)被广泛应用于诸如灾难救援、战场等多种环境中.MANET中的路由要能迅速地适应频繁的网络拓扑结构的变化,同时最大限度地节约网络资源.OLSR(optimizedlinkstateroutingprotocol)协议是一个重要的MANET路由协议,而支撑此协议的一个关键技术是MPR(multipointrelays).在介绍了OLSR协议及MPR技术之后,揭示了目前启发式算法在寻找最小MPR上的弱点,提出了一种基于遗传算法(geneticalgorithm,简称GA)的新算法,并证明了该算法的收敛性.通过采用不同遗传策略将此遗传算法衍生成了4个系列算法,并在随机生成的拓扑上对其进行模拟.模拟结果分析显示:提出的遗传算法是可行和适用的,选择的启发式策略也是恰当和正确的.

无人机自组网OLSR路由协议的优化

针对无人机自组网中节点的高速移动带来网络拓扑变化频繁,链路连接时间短暂,网络负荷加剧带来的节点链路层拥塞,以及节点能量有限等特点,提出一种基于多维感知和能量意识的MPEAOLSR路由协议.在MPR集选择上综合考虑了节点连接时间、链路层拥塞度和节点剩余能量.仿真实验表明,改进后的MPEAOLSR较传统的OLSR路由协议提高了数据传输成功率,降低了网络数据丢包率及端到端延时.

一种基于OLSR的无人机网络适用路由算法

无人机自组网的高动态特性以及节点能量高度受限的特点,使得传统路由协议难以适用于无人机网络。针对该问题,在OLSR协议的基础上提出一种无人机网络适用路由(UAV-OLSR)算法。依据链路变化情况实现无人机集群状态感知,综合考虑节点能量、节点位置等因素进行节点质量评估。采用多径思想并通过特定的路径度量准则选择较优路径进行数据转发。仿真结果表明,与OLSR和AODV协议相比,UAV-OLSR具有更低的数据包平均传输延迟、更高的数据包投递率以及更好的能量均衡效果,可以延长无人机网络的生存时间。

基于拓扑维护的自适应多信道OLSR路由协议

OLSR是一种应用于无线移动Ad hoc网络的基于链路状态机制的先应式路由协议。在OLSR中,网络拓扑的动态变化会使节点掌握的拓扑信息失效,从而导致路由表项不全,影响路由性能。针对上述问题,提出了一种基于拓扑维护的自适应多信道路由协议MOLSR-TM,该协议把拓扑维护状况感知和自适应算法引入OLSR,以调整HELLO控制消息的发送频率和邻居记录表、拓扑记录表的刷新频率。性能分析和仿真结果表明,MOLSR-TM能改善节点的拓扑维护状况,增强动态拓扑适应能力,提高数据成功率、端到端时延和网络吞吐率等性能。

基于MAC层信息的OLSR改进方案

针对移动Ad Hoc网络通信节点共享通信介质且易受网络负荷影响的特点,提出了一种基于MAC层信息的OLSR协议改进方案。该方案通过对HELLO消息、TC消息的修改来获取并传输MAC层的拥塞信息,对路径选择算法进行改进以评估节点的网络负荷,选择出一条网络负荷和冲突较轻的路由,从而减少数据在MAC层和物理层的丢包。方案改进了TC消息源头节点的发送方式,采用源节点二次发送机制以降低对路由性能有重要影响的信令信息丢失的概率,稳定路由协议的性能,减少数据在网络层的丢包。仿真实验表明改进后的方案在网络负荷较重时,在不同的移动速率下均能提高数据传输的成功率,增强网络承受负荷的能力,提高其路由传输的性能。

QL-OLSR:一种基于Q-Learning思想优化的移动自组织网络路由协议

现有的OLSR中能够完成对全网路由信息的交互,但是随着节点的移动速度增加,网络拓扑也在快速动态变化,从而导致了路由信息更新慢,网络性能下降,端到端时延大、包丢失率增加和节点吞吐量小等问题.针对上述问题,提出了一种基于Q-Learning思想的移动自组网OLSR路由策略,该路由策略从节点移动性、链路速率和节点跳数三方面进行考虑.与传统方法相比,QLearning能够在线学习,适应MANET高度动态变化的拓扑结构,检测不同时间点的节点移动程度,使每个节点能相应的更新路由度量,从而提高路由协议的稳定性,提供可靠的路由路径.实验结果表明,改进的方法具有更低的端到端延迟、更小的包丢失率以及更高的吞吐量.

应用于无线Mesh网中的OLSR路由协议研究

目的分析和研究OLSR协议和无线Mesh网络特性,提出路由协议在MESH网应用中的改进方法,使协议开销减小,数据包转发快.方法利用链路状态算法中重新计算拓扑图特点,动态选择连接度来构造MPR集,并延长HELLO消息发送时间间隔,减少网络系统包发送量.结果由仿真分析可知,当HELLO包发送周期延长1 000倍时,HELLO报分组数量级大大减少,而网络数据包吞吐量基本不变.结论对于节点相对固定的Mesh网络,选择具有合适连接度MPR节点机制,并且延长HELLO消息发送时间间隔是OLSR协议一个很好的选择.同时对适当调整TC控制消息包在MPR中的泛洪时间间隔有借鉴作用.

基于OOP的OLSR路由协议的一种实现方案

OLSR(最优化链路状态)协议是一个主动式的移动Ad hoc网络路由协议。本文提出了一种基于OOP设计方法的OLSR的实现方案,实现了协议的各种功能。

OLSR路由协议拓扑发现的一种实现方案

OLSR(Optimized Link State Routing Protocol,最优链路状态路由协议,RFC3626)协议是应用于MANET网络的一种先应式表驱动路由协议,其拓扑发现过程是实现有效通信的关键。本文提出了一种基于C++的OLSR协议拓扑发现的实现方案。该方案采用模块化面向对象设计方法,结合C++语言的特点使用了一些新的实现方法,主要完成了邻居侦测、链路侦测、MPR选举、HELLO消息处理、TC消息处理和拓扑计算等功能。

Ad Hoc网中的OLSR路由协议研究

本文主要描述了优化链路状态路由算法 (OptimizedLinkStateRoutingProtocol:“OLSR”)的特点 ,并且对OLSR路由算法的性能进行仿真分析。主要评估的参数有 :数据分组成功接收率 ,数据分组投递的平均端到端时延 ,点到点数据传输平均速率。在此基础上研究了OLSR在传统的链路状态路由算法上引入的优化策略多点中继站 (multipointrelay ,MPR)

OLSR协议MPR覆盖度对网络性能的影响分析

路由协议是无线移动自组网(Mobile Ad Hoc Networks,MANETs)的关键技术之一。针对优化链路状态路由(Optimized Link SState Routing,OLSR)协议中的多点中继(Multipoint Relay,MPR)覆盖度对网络开销的影响进行了分析。OLSR协议与一般的链路状态协议相比,其采纳了MPR机制,一定程度上抑制了网络中广播控制信息的洪泛,从而降低了网络中的控制开销,但是这种机制是否影响到路由的鲁棒性是值得探讨的问题。基于此,设计了相应的MPR选择算法并进行仿真实验。结果表明,适当提高MPR覆盖度能加快路由的收敛。

OLSR和AODV路由协议间的性能比较

无线移动自组网络MANET是由一群无线移动节点组成的网络,各节点间可以在无需集中控制或建立基础设施的情况下相互通信.为了更好地理解无线按需平面距离矢量路由协议AODV和优化链路状态路由协议OLSR在MANET中的应用,通过OPNET modeler 14.5使用不同的性能指标对两个协议的性能进行了模拟和分析.结果表明:静态情况下,OLSR的路由开销受节点数量的影响,但不受数据业务的影响,而AODV的路由开销同时受数据业务和节点数量的影响;在移动情况下,AODV和OLSR的移动速度对路由开销的影响不是很大.在节点移动速度增加的情况下,OLSR的分组投递率随之下降,而AODV的分组投递率没有变化;在端到端延迟方面,无论是在静态还是在移动的情况下,AODV总是高于OLSR.

基于OLSR的无线传感网在智能温室大棚中的应用

为了推广智能农业的发展,针对目前的温室大棚检测、管理难的问题,设计了一种基于无线传感网络的智能温室大棚管理系统。首次引入了OLSR路由协议,使系统中的感应节点、实施节点、控制节点共同处于一个网络层,无需网关便可实现节点与节点、节点与控制中心的实时通信。感应节点收集物理环境数据通过中间节点传送给控制节点,控制节点查询专家数据库后决定解决方案,交由实施节点实施。与传统温室大棚检测系统相比,该系统具有布置简单、智能调控等特点。

无线Mesh网络链路认知OLSR路由协议

针对无线Mesh网络性能需求,及其路由所面临的挑战,以OLSR路由协议为基础,提出一种链路认知的路由协议LC-OLSR。协议对节点负载、链路投递率和链路可用性等环境进行感知和推理,获得网络中节点之间的路径链路质量评价,评价结果用于路由的优化,达到提高网络吞吐率和负载均衡的目的。仿真表明,LC-OLSR能够提高无线Mesh网络的分组递交率,降低平均端到端延时,一定程度上达到了负载均衡的目的。

基于OLSR和源路由的多径路由算法的改进

对基于优化链路状态协议(OLSR)和源路由的多径路由算法(SR-MPOLSR)进行仿真分析发现,由于网络拓扑信息不完整和多径耦合问题,SR-MPOLSR难以找到源路由路径,并且难以提高端到端分组传递的成功率.为此,对OLSR协议进行了扩展,增加了冗余扩散、代理发布和代理选择功能,以获得网络完整的拓扑结构;设计了一种耦合因子为0的多路径选择算法,以避免同源多径业务流之间的相互干扰.仿真实验表明,在大业务量的情况下,改进算法分组投递的成功率比原算法提高约10%.