基于流量预测的无线mesh网络负载均衡路由协议

发布时间：2018-06-09 06:12

  本文选题：无线mesh网络 + 神经网络　； 参考：《计算机科学》2017年01期

【摘要】：提出了一种基于神经网络预测模型的无线mesh网络负载均衡协议NNP-L2MPM。协议根据网络中泛洪的HELLO包计算路径质量,从而选择出到达目的节点的最优下一跳,并以MAC层接口队列长度作为流量负载的衡量依据,然后利用RBF神经网络预测模型对mesh网路中的节点流量负载进行预测,根据预测的下一时刻的流量负载优化路径质量,提前实现路由更新,避免中间节点发生拥塞,进而提高网络性能。仿真结果表明:与原有路由协议相比,所提协议在数据包投递率上提高了约9%,平均端到端延时降低了约16%。
[Abstract]:A load balancing protocol NNP-L2MPM for wireless mesh networks based on neural network prediction model is proposed. The protocol calculates the path quality according to the HELLO packet of flooding in the network, and then selects the optimal next hop to the destination node, and takes the length of the MAC interface queue as the basis for measuring the traffic load. Then the traffic load of nodes in mesh network is predicted by using RBF neural network forecasting model. According to the predicted traffic load at the next moment, the route quality is optimized, and the route update is realized in advance to avoid congestion in the middle node. Then the network performance is improved. The simulation results show that compared with the original routing protocol, the proposed protocol increases the packet delivery rate by about 9 percent, and reduces the average end-to-end delay by about 16.6 percent.
【作者单位】： 西安电子科技大学通信工程学院;
【基金】：面向智能终端的二层分布式组网技术及其移动互联应用(2014K05-13)资助
【分类号】：TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1999316