MANET网络自适应可靠组播路由技术研究

发布时间：2018-02-24 14:45

  本文关键词： 移动自组织网络 组播路由协议 路由选择策略 自适应神经模糊推理系统　出处：《电子科技大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：MANET(Mobile Ad-Hoc Network)网络因其不依赖任何固定基础设施的快速组网能力得到了日益广泛的应用,尤其是在军事通信和重大灾难应急通信领域。由于大多数网络应用中存在大量组播通信业务需求,因此MANET网络的组播路由技术是近年来的研究重点之一。MANET网络现有的组播路由协议优缺点各异,适用于不同的网络环境。为了充分利用组播路由协议在不同网络场景下的优势,适应不断变化的网络环境,提高网络的组播通信性能,本文重点研究了根据不同网络场景的特性,自适应选择当前场景下按需综合性能最优的组播路由协议的方法。首先,本文对现有的组播路由协议及其分类方法进行了研究分析,根据组播通信中是否构建组播分发结构,将现有的组播路由协议归纳为两类:基于组播分发结构的组播路由协议和基于洪泛的组播路由协议。其中,基于组播分发结构的组播路由协议又分为基于树形的组播路由协议和基于网格的组播路由协议。根据上述分类标准,本文选取了基于树形的典型组播路由协议MAODV,基于网格的典型组播路由协议ODMRP,基于洪泛的典型组播路由协议FLOOD和BCAST,作为研究对象。然后,利用NS2仿真工具对上述四种典型协议进行了仿真建模。为了研究不同类型的组播路由协议在不同网络场景下的性能差异,本文以节点最大移动速度,组播组成员数和组播源数三个参数设置不同的网络仿真场景。并从协议的分组递交率、平均时延、分组发送效率和路由开销四个方面分析了组播路由协议的性能。分析结果显示,在基于组播分发结构的组播路由协议中,基于树形的组播分发结构具有高效性,基于网格的组播分发结构具有高抗毁性。但是,由于这些基于组播分发结构的组播路由协议都需要了解网络状态,保存部分网络信息,因此他们适应网络拓扑变化的能力有限。相比之下,基于洪泛的路由协议不管是在低移动性还是高移动性的网络环境中,其信息传输的可靠性都很高。然而,基于洪泛的组播路由协议的高可靠性是靠牺牲带宽资源保证的。此外,由于基于洪泛的组播路由协议不受组播组成员数的影响,其扩展性高于基于组播分发结构的组播路由协议。在上述研究基础上,为了实现自适应选择不同场景下的最优组播路由协议,本文引入了自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neural-network-based Fuzzy Inference System,ANFIS),利用该系统建立了最优组播路由协议的选择策略知识库。通过选择策略知识库能够得到任意场景下的组播路由协议的分组递交率、平均时延、分组发送效率和路由开销的性能指标。利用描述用户业务需求的任意目标函数,可以快速得到不同场景下符合用户业务需求的最优组播路由协议。同时,在给定描述用户业务需求的目标函数下,利用ANFIS对已知的组播路由协议选择策略进行训练学习,得到了满足组播业务需求的最优组播路由协议适用网络条件分布图。最后,本文选择了五种不同的网络场景,将这些场景下的NS2仿真结果与自适应选择组播路由策略的结果进行对比,证明本文所提出的自适应组播路由协议选择算法有效。
[Abstract]:The multicast routing protocol based on multicast distribution structure is studied and analyzed . In order to study the characteristics of multicast routing protocol , the multicast routing protocol based on multicast distribution structure is divided into two categories : multicast routing protocol based on tree form and multicast routing protocol based on grid . In the end , five different network scenarios are selected , and the simulation results under these scenes are compared with the results of adaptive selection multicast routing strategy , which proves that the adaptive multicast routing protocol is effective .

【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.03

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本文编号：1530659