基于移动智能机器人群的无线自组织网络路由协议研究
发布时间：2021-08-13 10:21
移动自组织网络具有灵活、易部署和便捷等特点,因此在民用领域和军事领域应用普遍。本文研究对象为智能机器人,深入研究了智能机器人完成自组织网络搭建后用于数据传输的路由协议。主要工作和创新点如下:1.本文对比分析表驱动路由协议和按需式路由协议。通过对比分析,本文选用AODV路由协议作为智能机器人群组网后进行数据传输的路由协议,并对其进行深入研究。2.本文分析研究AODV路由协议中的路由发现过程,提出了AODV-NSS路由协议,该协议基于节点信号强度优化AODV路由协议。智能机器人在路由发现过程中将信号强度作为是否转发数据分组的依据,并且智能机器人确认转发数据分组后会对自身运动状态进行控制。3.针对智能机器人运动控制状态单一的问题,本文应用神经网络算法对AODV-NSS路由协议进行了优化。通过对仿真实验得到的数据进行线下学习完成神经网络的训练,然后在仿真过程中,智能机器人通过训练好的网络完成对自身的运动控制。4.验证本文提出的路由协议。本文采用NS-3网络模拟器对路由协议进行仿真实验。仿真结果显示,优化后的AODV路由协议在数据成功传输率、平均延迟、路由开销和平均速度等方面性能均得到不同程度的...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动自组织网络路由协议分类
国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文第15页性越高。ABR路由协议主要包含两个过程：路由发现和路由重建。a.路由发现节点完成组网后，当网络中需要进行数据传输时，源节点将路径查询分组消息(BQ)进行泛洪式广播。节点接收到路径查询分组消息(BQ)，将会进行如下操作：1)判断自己是否是目的节点。假如节点本身就是目的节点，进行操作3)；否则，进行操作2)；2)节点在路径查询分组消息中添加本节点的ID和与相邻节点的关联性，然后继续转发路径查询分组消息(BQ)；3)目的节点接收到第一条路径查询分组消息(BQ)，将会继续等待，确保可以接收到其他到达目的节点的路径查询分组消息(BQ)，然后从中选出合适路由。在ABR路由协议中，该协议严禁中间节点发送应答分组消息至源节点，采用这种方法可以保证源节点能够获取整条路由链路上的信息。该协议路由选择规则是首先选择关联度最高的路由链路，其次选择节点跳数最小的路由链路。当总体关联度和节点跳数均相同时则随机选择。如图2.3所示，节点需要与节点进行数据传输，但是节点与节点之间不存在可以进行数据传输的有效路由，节点开启路由发现过程，节点间数字为节点间的关联性。最终源节点会接收到路由A：→→→和路由：→→→→两条路由信息，虽然路由A的节点跳数要比路由B的节点跳数小，也就是说路由A的路径更短，但是路由A的总体关联性明显要低于路由B，所以源节点选择路由B进行数据传输。b.路由重建当节点间关联性发生改变时，ABR路由协议启动路由重建过程。中间节点尝试从局部完成路由重建过程，发起部分路由发现过程，如果该过程失败则向上行路由节点发送通知。下行路由链路的节点发送的路由通知分组消息被源节点接收到，图2.3ABR路由协议路由发现过程示例
国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文第25页图3.2中两智能机器人节点是否相向运动判断方法如下：当智能机器人节点接收到分组消息后，获取上一智能机器人节点运动方向。本文将两智能机器人节点在平面网络Y坐标位置进行对比，令Y坐标较小的智能机器人节点为节点B，令另一智能机器人节点为节点A。如果节点A的运动方向位于区域C中，则认为节点A与节点B为相向运动，否则认为节点A与节点B为背向运动。节点接收到分组信息获取上一节点位置和运动方向计算两节点间距离和相对运动方向节点间距离是否小于阈值两节点是否相对运动Flag_Distance=trueFlag_Direction=trueFlag_Distance=falseFlag_Direction=falseFlag=Flag_Distance&&Flag_DirectionFlag是否为真降低节点自身运动速度广播分组信息与原AODV路由协议相同YYYNNN图3.2分组广播流程图图3.3节点间运动方向的判断
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和思考[J]. 于欣平. 微型电脑应用. 2018(07)
[2]MANET中路由协议性能评估方法研究[J]. 邓海良. 湖南科技学院学报. 2018(05)
[3]融合信任评价和能量约束优化AODV路由算法[J]. 周岩,王旭辉,林楠. 计算机工程与设计. 2017(08)
[4]面向航空集群网络的改进型AODV路由协议[J]. 张步硕,陈柯帆,迟晓燕,吕娜,赵鹏博. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2017(04)
[5]基于能量均衡的AODV协议的改进与仿真分析[J]. 孔繁硕,倪洋. 物联网技术. 2017(05)
[6]改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究[J]. 韦鹏宇,潘福成,李帅. 计算机工程与应用. 2018(10)
[7]基于多目标优化的改进AODV路由协议[J]. 毕晓东,杨柏林. 计算机工程与设计. 2017(04)
[8]基于ZigBee网络的AODV路由改进算法[J]. 常赟杰,张位勇,李桂香. 电脑知识与技术. 2017(06)
[9]基于NS-3的改进AODV路由算法[J]. 林聪,袁晓兵,李宝清. 信息技术. 2016(12)
[10]一种改进型DSR-I路由协议的设计与仿真[J]. 吴磊,皮智. 计算机技术与发展. 2016(02)
硕士论文
[1]卷积神经网络算法及应用研究[D]. 赵井飞.沈阳航空航天大学 2018
[2]AODV路由协议分析及其应用研究[D]. 董绘.苏州大学 2014
[3]基于Ad hoc网络的AODV路由协议改进研究[D]. 马慧新.大连理工大学 2014
[4]基于遗传算法的BP神经网络的优化研究及MATLAB仿真[D]. 任谢楠.天津师范大学 2014
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]基于NS-3的Ad Hoc网络路由协议研究与仿真[D]. 常秀丽.哈尔滨工业大学 2010
[7]移动自组织网络按需式路由协议研究[D]. 董贤伟.大连海事大学 2010
[8]无线Mesh网络多路径路由技术研究[D]. 迟世杰.北京邮电大学 2010
[9]基于Ad Hoc的海上移动通信协议的研究[D]. 王晓明.大连海事大学 2008
本文编号：3340248
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动自组织网络路由协议分类
国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文第15页性越高。ABR路由协议主要包含两个过程：路由发现和路由重建。a.路由发现节点完成组网后，当网络中需要进行数据传输时，源节点将路径查询分组消息(BQ)进行泛洪式广播。节点接收到路径查询分组消息(BQ)，将会进行如下操作：1)判断自己是否是目的节点。假如节点本身就是目的节点，进行操作3)；否则，进行操作2)；2)节点在路径查询分组消息中添加本节点的ID和与相邻节点的关联性，然后继续转发路径查询分组消息(BQ)；3)目的节点接收到第一条路径查询分组消息(BQ)，将会继续等待，确保可以接收到其他到达目的节点的路径查询分组消息(BQ)，然后从中选出合适路由。在ABR路由协议中，该协议严禁中间节点发送应答分组消息至源节点，采用这种方法可以保证源节点能够获取整条路由链路上的信息。该协议路由选择规则是首先选择关联度最高的路由链路，其次选择节点跳数最小的路由链路。当总体关联度和节点跳数均相同时则随机选择。如图2.3所示，节点需要与节点进行数据传输，但是节点与节点之间不存在可以进行数据传输的有效路由，节点开启路由发现过程，节点间数字为节点间的关联性。最终源节点会接收到路由A：→→→和路由：→→→→两条路由信息，虽然路由A的节点跳数要比路由B的节点跳数小，也就是说路由A的路径更短，但是路由A的总体关联性明显要低于路由B，所以源节点选择路由B进行数据传输。b.路由重建当节点间关联性发生改变时，ABR路由协议启动路由重建过程。中间节点尝试从局部完成路由重建过程，发起部分路由发现过程，如果该过程失败则向上行路由节点发送通知。下行路由链路的节点发送的路由通知分组消息被源节点接收到，图2.3ABR路由协议路由发现过程示例
国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文第25页图3.2中两智能机器人节点是否相向运动判断方法如下：当智能机器人节点接收到分组消息后，获取上一智能机器人节点运动方向。本文将两智能机器人节点在平面网络Y坐标位置进行对比，令Y坐标较小的智能机器人节点为节点B，令另一智能机器人节点为节点A。如果节点A的运动方向位于区域C中，则认为节点A与节点B为相向运动，否则认为节点A与节点B为背向运动。节点接收到分组信息获取上一节点位置和运动方向计算两节点间距离和相对运动方向节点间距离是否小于阈值两节点是否相对运动Flag_Distance=trueFlag_Direction=trueFlag_Distance=falseFlag_Direction=falseFlag=Flag_Distance&&Flag_DirectionFlag是否为真降低节点自身运动速度广播分组信息与原AODV路由协议相同YYYNNN图3.2分组广播流程图图3.3节点间运动方向的判断
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和思考[J]. 于欣平. 微型电脑应用. 2018(07)
[2]MANET中路由协议性能评估方法研究[J]. 邓海良. 湖南科技学院学报. 2018(05)
[3]融合信任评价和能量约束优化AODV路由算法[J]. 周岩,王旭辉,林楠. 计算机工程与设计. 2017(08)
[4]面向航空集群网络的改进型AODV路由协议[J]. 张步硕,陈柯帆,迟晓燕,吕娜,赵鹏博. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2017(04)
[5]基于能量均衡的AODV协议的改进与仿真分析[J]. 孔繁硕,倪洋. 物联网技术. 2017(05)
[6]改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究[J]. 韦鹏宇,潘福成,李帅. 计算机工程与应用. 2018(10)
[7]基于多目标优化的改进AODV路由协议[J]. 毕晓东,杨柏林. 计算机工程与设计. 2017(04)
[8]基于ZigBee网络的AODV路由改进算法[J]. 常赟杰,张位勇,李桂香. 电脑知识与技术. 2017(06)
[9]基于NS-3的改进AODV路由算法[J]. 林聪,袁晓兵,李宝清. 信息技术. 2016(12)
[10]一种改进型DSR-I路由协议的设计与仿真[J]. 吴磊,皮智. 计算机技术与发展. 2016(02)
硕士论文
[1]卷积神经网络算法及应用研究[D]. 赵井飞.沈阳航空航天大学 2018
[2]AODV路由协议分析及其应用研究[D]. 董绘.苏州大学 2014
[3]基于Ad hoc网络的AODV路由协议改进研究[D]. 马慧新.大连理工大学 2014
[4]基于遗传算法的BP神经网络的优化研究及MATLAB仿真[D]. 任谢楠.天津师范大学 2014
[5]BP神经网络的改进研究及应用[D]. 刘天舒.东北农业大学 2011
[6]基于NS-3的Ad Hoc网络路由协议研究与仿真[D]. 常秀丽.哈尔滨工业大学 2010
[7]移动自组织网络按需式路由协议研究[D]. 董贤伟.大连海事大学 2010
[8]无线Mesh网络多路径路由技术研究[D]. 迟世杰.北京邮电大学 2010
[9]基于Ad Hoc的海上移动通信协议的研究[D]. 王晓明.大连海事大学 2008
本文编号：3340248
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