认知无线Mesh网络中联合资源分配的路由技术研究

发布时间：2018-01-18 07:12

  本文关键词：认知无线Mesh网络中联合资源分配的路由技术研究　出处：《东北大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 认知无线Mesh网络 路由技术 信道分配 功率控制 流量预测

【摘要】：无线Mesh网络是一种新型的无线网络结构,具有高速率、高带宽、高可靠性、部署快捷、可扩展性强等优点,成为近年来业界研究的热点。认知无线电技术允许用户伺机使用空闲频谱,有效缓解了频谱资源短缺的问题。认知无线Mesh网络结合了无线Mesh网络与认知无线电技术的优势,在提高资源利用率与网络容量等方面具有巨大潜力。本文针对认知无线Mesh网络的特点,对联合资源分配的路由优化问题进行了深入研究。针对认知无线Mesh网络中的路由问题,给出了基于SINR干扰模型的联合信道分配与功率控制的路由模型。以最小化网络时延为目标,提出了基于蚁群算法和粒子群算法的单径路由优化算法。采用嵌套优化的方法,外层采用蚁群算法进行单径路由路径的查找,内层采用粒子群算法进行节点信道分配和功率控制。以最大化网络流量为目标,提出了基于细菌觅食优化算法和线性规划的多径路由优化算法。外层采用细菌觅食优化算法进行节点信道分配与功率控制,为了防止链路失效,内层采用线性规划进行多径路由选择。一系列仿真实验结果验证了算法的有效性。为了进一步提高网络传输性能,提出一种基于流量预测的认知无线Mesh网络的资源分配及动态路由优化机制。通过对全网路由需求进行实时监测,将监测到的流量值连同时间戳进行保存,用来对未来小段时间内的网络路由需求流量值进行预测。在进行资源分配时,所要满足的路由需求流量值就是实际监测的流量和预测的流量之和,并据此进行资源分配和路由查找。进一步,搭建了基于流量预测的资源分配与动态路由优化的离散仿真系统。实验结果表明,本文所提机制能够在满足动态路由的基础上,显著改善网络的传输性能。
[Abstract]:Wireless Mesh network is a new type of wireless network structure, with the advantages of high speed, high bandwidth, high reliability, fast deployment, strong scalability and so on. In recent years, cognitive radio technology allows users to use idle spectrum. Cognitive wireless Mesh network combines the advantages of wireless Mesh network and cognitive radio technology. It has great potential in improving resource utilization and network capacity. This paper aims at the characteristics of cognitive wireless Mesh networks. In this paper, the routing optimization of joint resource allocation is studied in depth, aiming at the routing problem in cognitive wireless Mesh networks. This paper presents a joint channel allocation and power control routing model based on SINR interference model, aiming at minimizing network delay. A single path routing optimization algorithm based on ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm is proposed. In the inner layer, particle swarm optimization algorithm is used to allocate the node channel and control the power. The goal is to maximize the network traffic. A multi-path routing optimization algorithm based on bacterial foraging optimization and linear programming is proposed. The outer layer uses bacterial foraging optimization algorithm for node channel allocation and power control in order to prevent link failure. The inner layer adopts linear programming to select multipath routing. A series of simulation results verify the effectiveness of the algorithm. In order to further improve the network transmission performance. A mechanism of resource allocation and dynamic routing optimization for cognitive wireless Mesh networks based on traffic prediction is proposed. By real-time monitoring the routing requirements of the whole network, the monitored traffic values together with the timestamp are saved. It is used to predict the network routing demand flow in a short period of time in the future. In resource allocation, the routing demand flow value to be satisfied is the sum of the actual monitored traffic and the predicted traffic. Furthermore, a discrete simulation system of resource allocation and dynamic routing optimization based on traffic prediction is built. The experimental results show that. The proposed mechanism can significantly improve the transmission performance of the network on the basis of dynamic routing.
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1439973