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面向认知物联网自组织路由研究

发布时间:2017-05-12 09:11

  本文关键词:面向认知物联网自组织路由研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:认知物联网虽然具有物联网固有的大规模、自组织、高动态等特性,但是其更为注重网络的自适应、自优化等智慧特性。自组织路由技术作为其关键技术之一,很大程度上决定了认知物联网的服务质量和通信性能。因此,如何针对认知物联网复杂的Qo S(Quality of Service)需求,设计出稳定、高效、智能化的路由算法以及相应的路由优化机制将会成为认知物联网信息传输领域的研究重点和热点。本文面向认知物联网信息传输需要具备自适应和自优化的特性,对认知物联网环境下的一系列自组织路由技术进行了深入的探讨研究,并以此为基础,设计了认知物联网QoS路由算法以及基于信誉的激励优化机制。以下为本文的主要研究内容:1.分析现有认知物联网的自组织路由技术,介绍了认知物联网路由自主认知过程和路由决策模型,通过讨论现有自组织路由的经典算法,分析相关路由算法存在的问题,引出了设计满足认知物联网Qo S需求路由算法的必要性。2.针对现有路由技术缺乏考虑认知物联网中各自治域具有不同的QoS需求,无法实现动态、自适应的路由发现,提出一种基于合作博弈理论的认知物联网QoS路由算法,结合QoS需求,以路径QoS评价函数作为特征函数,并利用合作博弈理论对节点进行收益计算作为路由下一跳选择的依据,从而得出最优路径。通过仿真实验证明了该算法较好地保证了网络性能,减少了节点能耗。3.针对认知物联网中存在自私节点阻碍网络整体性能提高的问题,提出了一种基于信誉的认知物联网多域协作动态激励机制,通过改进信誉模型以及节点信誉计算方法,得到更为客观的信誉值,并设定相应阈值,对信誉值较低的节点进行激励,促使其转发数据包,最后通过多域协作思想,使其适用范围上升至更高层次的网络生态环境。通过实验证明了该机制的有效性,促使节点进行转发数据包,一定程度上增加了网络吞吐量。
【关键词】:认知物联网 QoS路由 合作博弈理论 信誉评价 动态激励
【学位授予单位】:河南科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN929.5;TP391.44
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第1章 绪论7-19
  • 1.1 研究背景及意义7-9
  • 1.2 国内外研究现状9-15
  • 1.2.1 认知物联网研究现状9-10
  • 1.2.2 认知物联网路由技术研究现状10-15
  • 1.3 论文主要研究内容15-16
  • 1.4 论文章节安排16-19
  • 第2章 认知物联网自组织路由技术19-33
  • 2.1 引言19
  • 2.2 自组织路由技术概述19-21
  • 2.3 认知物联网自组织路由相关理论21-28
  • 2.3.1 认知物联网体系结构21-26
  • 2.3.2 认知物联网路由自主认知过程26-27
  • 2.3.3 认知物联网路由决策模型27-28
  • 2.4 自组织路由相关算法28-32
  • 2.5 本章小结32-33
  • 第3章 基于合作博弈的认知物联网QoS路由算法33-55
  • 3.1 引言33-34
  • 3.2 相关理论34-38
  • 3.2.1 认知物联网拓扑结构34-35
  • 3.2.2 认知物联网QoS参数35-37
  • 3.2.3 合作博弈理论37-38
  • 3.3 路径QoS评价及收益计算38-39
  • 3.3.1 路径Qo S评价38-39
  • 3.3.2 收益计算39
  • 3.4 基于合作博弈的认知物联网QoS路由算法39-45
  • 3.4.1 邻居节点信息收集39-41
  • 3.4.2 路由发现41-42
  • 3.4.3 路由失效42-44
  • 3.4.4 路由删除44-45
  • 3.5 仿真实验及结果分析45-54
  • 3.5.1 仿真工具介绍45
  • 3.5.2 场景设置45-46
  • 3.5.3 仿真结果46-54
  • 3.6 本章小结54-55
  • 第4章 基于信誉的认知物联网多域协作动态激励机制55-67
  • 4.1 引言55-56
  • 4.2 传统信誉管理模型56-57
  • 4.3 基于信誉的认知物联网多域协作动态激励机制57-61
  • 4.3.1 邻居节点监听58-59
  • 4.3.2 节点信誉计算59-60
  • 4.3.3 节点收支计算60
  • 4.3.4 动态响应激励60-61
  • 4.3.5 多域协作机制61
  • 4.4 仿真实验及性能分析61-66
  • 4.4.1 仿真设置61-63
  • 4.4.2 性能分析63-66
  • 4.5 本章小结66-67
  • 第5章 结论67-70
  • 5.1 总结67-68
  • 5.2 研究展望68-70
  • 参考文献70-75
  • 致谢75-76
  • 攻读学位期间的研究成果76

【参考文献】

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1 孙其博;刘杰;黎

本文编号:359351


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