Heavy routing overhead in Mobile Ad hoc Network(MANET)is a main bottleneck limiting the network performance.In this paper,we propose a novel Clustering OLSR(C-OLSR)approach,which utilizes two schemes,i.e.,clustering a...Heavy routing overhead in Mobile Ad hoc Network(MANET)is a main bottleneck limiting the network performance.In this paper,we propose a novel Clustering OLSR(C-OLSR)approach,which utilizes two schemes,i.e.,clustering and optimized Topology Control(TC)message transfer to reduce the control overhead of OLSR while guaranteeing its realtime requirement.To reduce the control overhead,in C-LOSR,flooding of TC messages is only limited in the cluster.All TC messages are integrated into a Cluster Topology Control(CTC)message by the cluster header and broadcast over the network.To satisfy the real-time requirement,any topology change will trigger CTC messages over the network.Extensive simulations have been done to evaluate the performance of the proposed C-OLSR.Results show that C-OLSR can achieve lower control overhead than OLSR by 44.32%in static networks and by 23.21%in dynamic networks.展开更多
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
针对小型无人机自组网动态的网络拓扑环境,解决传统优化链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议路由开销较大的问题,提出一种基于OLSR的小型无人机自组网低开销路由算法(low-overhead routing algorithm based on OLSR,LS...针对小型无人机自组网动态的网络拓扑环境,解决传统优化链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议路由开销较大的问题,提出一种基于OLSR的小型无人机自组网低开销路由算法(low-overhead routing algorithm based on OLSR,LS-OLSR)。该算法通过引入HELLO消息、TC(topology control)消息发送间隔自适应调整机制和MPR意愿值主动更新策略,利用网络实时状态自适应调整HELLO消息发送间隔和TC消息发送间隔,减少不必要的控制消息转发,同时根据节点接收功率和数据传输时延自适应调整节点MPR意愿值,提高数据转发节点的稳定性。仿真结果表明:在小型无人机自组网模型中,改进的路由算法在不增加网络端到端时延的前提下,自组网的路由开销降低约7%,丢包率降低约17%,减少了网络数据传输的延时,提高了自组网系统的效率和性能。因此,LS-OLSR作为一种针对小型无人机自组网环境优化的OLSR协议,弥补了传统算法的不足,为无人机自组网的高效通信提供了新的解决方案。展开更多
OLSR(Optimized Link State Routing Protocol,最优链路状态路由协议,RFC3626)协议是应用于MANET网络的一种先应式表驱动路由协议,其拓扑发现过程是实现有效通信的关键。本文提出了一种基于C++的OLSR协议拓扑发现的实现方案。该方案采...OLSR(Optimized Link State Routing Protocol,最优链路状态路由协议,RFC3626)协议是应用于MANET网络的一种先应式表驱动路由协议,其拓扑发现过程是实现有效通信的关键。本文提出了一种基于C++的OLSR协议拓扑发现的实现方案。该方案采用模块化面向对象设计方法,结合C++语言的特点使用了一些新的实现方法,主要完成了邻居侦测、链路侦测、MPR选举、HELLO消息处理、TC消息处理和拓扑计算等功能。展开更多
针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing pr...针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing protocol based on multi-indicator and multi-path,MIMP-OLSR)。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了三个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的多点中继选择节点(multi-point relay selector,MPR_S)邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。展开更多
文摘Heavy routing overhead in Mobile Ad hoc Network(MANET)is a main bottleneck limiting the network performance.In this paper,we propose a novel Clustering OLSR(C-OLSR)approach,which utilizes two schemes,i.e.,clustering and optimized Topology Control(TC)message transfer to reduce the control overhead of OLSR while guaranteeing its realtime requirement.To reduce the control overhead,in C-LOSR,flooding of TC messages is only limited in the cluster.All TC messages are integrated into a Cluster Topology Control(CTC)message by the cluster header and broadcast over the network.To satisfy the real-time requirement,any topology change will trigger CTC messages over the network.Extensive simulations have been done to evaluate the performance of the proposed C-OLSR.Results show that C-OLSR can achieve lower control overhead than OLSR by 44.32%in static networks and by 23.21%in dynamic networks.
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。
文摘针对小型无人机自组网动态的网络拓扑环境,解决传统优化链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议路由开销较大的问题,提出一种基于OLSR的小型无人机自组网低开销路由算法(low-overhead routing algorithm based on OLSR,LS-OLSR)。该算法通过引入HELLO消息、TC(topology control)消息发送间隔自适应调整机制和MPR意愿值主动更新策略,利用网络实时状态自适应调整HELLO消息发送间隔和TC消息发送间隔,减少不必要的控制消息转发,同时根据节点接收功率和数据传输时延自适应调整节点MPR意愿值,提高数据转发节点的稳定性。仿真结果表明:在小型无人机自组网模型中,改进的路由算法在不增加网络端到端时延的前提下,自组网的路由开销降低约7%,丢包率降低约17%,减少了网络数据传输的延时,提高了自组网系统的效率和性能。因此,LS-OLSR作为一种针对小型无人机自组网环境优化的OLSR协议,弥补了传统算法的不足,为无人机自组网的高效通信提供了新的解决方案。
文摘OLSR(Optimized Link State Routing Protocol,最优链路状态路由协议,RFC3626)协议是应用于MANET网络的一种先应式表驱动路由协议,其拓扑发现过程是实现有效通信的关键。本文提出了一种基于C++的OLSR协议拓扑发现的实现方案。该方案采用模块化面向对象设计方法,结合C++语言的特点使用了一些新的实现方法,主要完成了邻居侦测、链路侦测、MPR选举、HELLO消息处理、TC消息处理和拓扑计算等功能。
文摘针对现有文献在研究路由协议时选择的路由度量未能结合无人机自组织网络当时的性能水平进而造成路由决策不合理的问题,提出了一种具有负载感知和网络拓扑变动感知能力的多指标多径优化链路状态路由协议(optimized link state routing protocol based on multi-indicator and multi-path,MIMP-OLSR)。该协议首先考虑了无人机场景的节点移动特性和网络的生存时间,并定义了三个用于进行路由选择的指标,即节点的MAC层阻塞度、节点的邻居变化率和节点的多点中继选择节点(multi-point relay selector,MPR_S)邻居数目;其次,结合HELLO和TC两种控制消息提出了一种指标通告机制,用于将指标信息洪泛给全网节点;最后,根据指标信息提出了一种多径路由方案。仿真结果表明,与OLSR、SETT_MPOLSR和UAV-OLSR协议相比,所提协议MIMP-OLSR在成功率、端到端时延和吞吐量性能上均有明显提高,进而证明所提多径路由方案的合理性。
