机载传感器光互连网络资源分配算法研究

发布时间：2020-06-22 17:19

【摘要】：随着机载系统信息化程度的快速提升,对机载传感器网络的性能也有了更高的要求。由于光网络高带宽、低时延、传输协议透明、灵活可扩展等优点,波分复用(Wavelength Division Multiplex,WDM)光网络逐渐成为下一代机载传感器网络的研究方向。基于此,本文针对WDM光网络架构的机载传感器网络资源分配相关技术进行研究。其中针对机载传感器网络中的多播需求,重点研究了多播路由与波长分配以及多播流量疏导算法。在机载传感器WDM网络中,为了满足机载网络的特定业务需求以及业务中的服务质量(Quality of Service,QoS)约束,同时最小化多个网络资源的消耗,本文研究其满足机载环境QoS要求的多播路由与波长分配(Routing and Wavelength Assignment,RWA)算法。在对该问题进行了系统的描述和分析的基础上,本文提出一种非支配排序遗传算法(Nondominate Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA2)和禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)结合的多目标进化算法,将其应用于解决提供QoS保证的多播路由与波长分配问题。在该算法的应用中,针对本文研究的特定问题,本文设计了特定的个体编码方案,并针对具体问题重新定义了带约束条件的个体间支配关系。同时,针对进化算法中使用的遗传操作,本文设计了特定的初始化策略、选择策略、以及交叉和变异策略。对设计的算法,本文通过仿真比较了算法的解在目标空间中的分布特性以及针对该问题定义的收敛性参数、多样性参数,结果表明本算法平均收敛性比对比算法NSGA2_MRWA和SPEA_MRWA算法增加40%和78%,多样性参数在请求规模较大的情况下平均减少3.84%和5.11%。针对机载传感器光网络中存在多种速率的数据传输且低速数据与波长带宽不匹配等问题,本文对其流量疏导问题进行了研究。在本文中,建立了基于光树的流量疏导的数学模型,提出了一种基于对逐级递减的带宽进行共享的光树共享流量疏导算法,并在其中使用遗传算法进行了路由与波长分配。本文针对不同的拓扑、不同规模以及类型的业务进行了仿真分析,并同其他算法进行了对比。首先分别对比了其他算法与本算法在波长资源和收发射机资源、分路器资源等光器件资源上的消耗。最后综合上述因素,比较了网络代价。仿真结果表明,本文提出的流量疏导算法在业务规模较大的情况下,网络资源的使用要显著少于另外两种与之对比的算法。在平均情况下,本文的流量疏导算法比不使用该算法网络代价低58%,比对比的算法SLTSG、LTSG分别低17%和29%。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V243;TN929.1;TP212

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