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论文研究-新的设备查找及散列网形成协议.pdf

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研究并提出了一种基于位置信息的AODV路由协议的优化方案。它通过动态调整传输功率，使用区域概率广播的两种方法进行优化。经NS仿真后的性能分析比较，在保证不降低其他网络性能的前提下，改进的AODV协议可以有效地提高传输成功率并缩短端到端的网络延时。
1282008,44(34) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 0.35 表2改进的AODV和原AODV在静 AOdv 一*E-AODV 止网络中的比较 0.30 评价指标改进的 AODV AODV 0.25 平均吞吐量 297 平均时延 0.149 E0.20 每个数据包需要消耗的能量 0.000196 0.000229 能量消耗 0.882 0.972 0.15 路由请求量 3195 4116 传送成功率 94.099 93.781 0.10 0100200300400500 Pause time/s AODV和原AODV在其他方面的比较。可以看到,在无暂停运图3网络平均延时随暂停时间的变化比较动网络的情况下,在平均吞吐量和传输成功率上面两种协议略有提高,在网络平均延时上面,改进的AODV要少37%,在每 AOdV 941-*E-AODV 个包所消耗的能量方面,改进的AODV要少7%。虽然改进的 AODV在静止网络中的表现与原AODV相差无几,但是仍然好于原AODV。每个数据包能量的节省主要归功于动态发射功率的调整和冗余广播的减少。延时方面的改进及路由请求数量的 86 减少主要归功于区域概率广播的策略,它保留了相对有效的路有请求,同时屏蔽了背离目标节点的路由请求。结束语 100 200300 400 500 对AODⅤ路山协议进行了分析,提出了一种改进的AODV use time/s 路由协议,根据位置信息动态调整发射功率,同时根据位置信图4传输成功率随暂停时间的变化比较息对路由请求进行区域概率广播来提高整个网络的性能。NS-2 仿真结果表明:改进的AODV与原AODV相比,对网络平均延的网络中,网络拓扑变化很快,原来建立起来的路由在节点移时的减少及传输成功率的提高较为明显,并且在吞吐率等其他动后,通常会失效,必须重新发起路由请求,这样路由请求的数方面都略有提高。量就会增加很多。因此改进的AODV也会过滤更多背离目标节点的路由请求,从而减轻了网络的负荷。参考文献: 表1和表2分别给出了在运动网络和静止网络中改进的陈林星,曾曦,曹毅移动 Ad hoc网络-自组织分组无线网络技术M 表1改进的AODV和原AODV无暂北京:电子工业出版社,2006 停运动网络中的比较 2]李志远,覃科. Ad hoc路由协议研究综述!桂林航天工业高等专科学校学报,2007(1) 评价指标改进的 AODV AODV 3]孙利民,李建中无线传感网络[M]北京:清华大学出版社,2005 平均吞吐量 274 [4 Perkins C E, Belding-Royer E M, Samir R Ad hoc on demand 平均时延 0.203 0.325 distance vector routing EB/OL]. Internet-Draft, draft-itet-manet-dst 每个数据包需要消耗的能量0.000201 0.000220 13.txt,Feb,2003 能量消耗 0.841 0.913 [5 Perkins C, Royer E Ad hoc on-demand distance vector routing[C]/ 路由请求量 5523 9895 Proceeding of the 2nd IEEE Workshop on Mobile Computing Sys 传送成功率 86.536 85.714 tems and Applications, 1999: 90-100 (上接118页) SVM[C/The Second IEEE International Conference on Cognitive [5 Li Zhi-feng Using support vector machines to enhance the perfor- Informatics. 2003 55-59 mance of Bayesian face recognition[J].IEEE Transactions on Infor- [9] Knerr S Single-layer learning revisited A stepwise procedure for mation Forensics and Security, 2007, 2(2): 174-180 building and training a neural network[ C]/Fogelman J. Neurocom 阿6]王守觉基于仿生模式识别与传统模式识别的人脸识别效果比较研 puting: Algorithms, Architectures and Applications. New York Sprin 究小电子学报,2004,32(7):1057-1061 ger-Verlag, 1990 「刀]肖龙基于模糊神经网络的信息系统风险分析计算机应用研究,[10] Bottou l. Comparison of classifier methods: A case study in 2006,5:137-139 handwriting digit recognition [C)/the 12th IAPR International 8] Wang Xiang-ying Statistical learning theory and state of the art in Conference on Pattern Recognition, 1994: 77-87

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