优化链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议采用多点中继(Multi Point Relays,MPR)机制以减轻网络负载。然而,当传统MPR算法的最大覆盖度原则出现遗漏时,所选出的MPR集合并非最佳,无法达到最大程度的资源优化。为提升协...优化链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议采用多点中继(Multi Point Relays,MPR)机制以减轻网络负载。然而,当传统MPR算法的最大覆盖度原则出现遗漏时,所选出的MPR集合并非最佳,无法达到最大程度的资源优化。为提升协议在大规模网络中的表现,提出了两种改进方案来优化传统MPR算法:一种是基于果蝇思想的MPR方案(FruitFly MPR,FF-MPR),另一种是基于逆向贪心策略的MPR方案(Backward Greed MPR,BG-MPR)。Matlab仿真结果显示,这两种方案都有效规避了传统MPR算法的冗余问题。但是,FF-MPR因其固有的随机性和较长的计算时间而不适合节点多、移动性强的网络环境;BG-MPR在特殊情况下可能会产生新的冗余问题。为此,对BG-MPR中新产生的冗余进行了深入研究,提出了相应的解决措施,开发出基于改进逆向贪心策略的OLSR协议(Reverse Greed OLSR,RG-OLSR),使用OPNET仿真平台对其进行了测试。仿真结果证明,RG-OLSR在控制消息开销、端到端时延和时延抖动等关键性能指标上均优于传统的OLSR协议。展开更多
文摘优化链路状态路由(Optimized Link State Routing,OLSR)协议采用多点中继(Multi Point Relays,MPR)机制以减轻网络负载。然而,当传统MPR算法的最大覆盖度原则出现遗漏时,所选出的MPR集合并非最佳,无法达到最大程度的资源优化。为提升协议在大规模网络中的表现,提出了两种改进方案来优化传统MPR算法:一种是基于果蝇思想的MPR方案(FruitFly MPR,FF-MPR),另一种是基于逆向贪心策略的MPR方案(Backward Greed MPR,BG-MPR)。Matlab仿真结果显示,这两种方案都有效规避了传统MPR算法的冗余问题。但是,FF-MPR因其固有的随机性和较长的计算时间而不适合节点多、移动性强的网络环境;BG-MPR在特殊情况下可能会产生新的冗余问题。为此,对BG-MPR中新产生的冗余进行了深入研究,提出了相应的解决措施,开发出基于改进逆向贪心策略的OLSR协议(Reverse Greed OLSR,RG-OLSR),使用OPNET仿真平台对其进行了测试。仿真结果证明,RG-OLSR在控制消息开销、端到端时延和时延抖动等关键性能指标上均优于传统的OLSR协议。
