發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 05:29

  本文選題：移動(dòng)自組網(wǎng) + 按需距離矢量路由協(xié)議��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年09期

【摘要】：移動(dòng)自組網(wǎng)(MANET)中,節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)容易引起鏈路失效,傳統(tǒng)的按需距離矢量(AODV)路由算法的本地修復(fù)機(jī)制局限于在鏈路斷裂后進(jìn)行,如果修復(fù)失敗或者過(guò)慢,可能導(dǎo)致緩存的數(shù)據(jù)包丟失。針對(duì)這一問(wèn)題,提出一種避免路由斷裂的優(yōu)化AODV路由算法ARB-AODV,該算法首先對(duì)即將斷裂的鏈路進(jìn)行預(yù)測(cè),然后計(jì)算有關(guān)節(jié)點(diǎn)的相對(duì)穩(wěn)定度,將穩(wěn)定性較高的節(jié)點(diǎn)插入即將斷裂的鏈路中,以消除節(jié)點(diǎn)的邊緣效應(yīng)來(lái)避免路由斷裂。在NS-2平臺(tái)下采用隨機(jī)路點(diǎn)移動(dòng)模型(RWM)和恒定比特率(CBR)數(shù)據(jù)源進(jìn)行實(shí)驗(yàn),在節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度大于10 m/s時(shí),ARB-AODV算法的分組投遞率保持在80%以上,其平均端到端時(shí)延比AODV算法降低了40%,歸一化路由開(kāi)銷(xiāo)比AODV算法降低了15%。仿真結(jié)果表明,ARB-AODV優(yōu)于AODV,能有效提高網(wǎng)絡(luò)性能。
[Abstract]:In Manet (Mobile Ad Hoc Network), the node movement is easy to cause link failure. The local repair mechanism of the traditional on-demand distance vector AODV routing algorithm is limited to the local repair mechanism after the link break, if the repair fails or is too slow. May cause cached packets to be lost. To solve this problem, an optimized AODV routing algorithm, ARB-AODV, is proposed to avoid route breakage. The algorithm first predicts the link that is about to break, and then calculates the relative stability of the nodes concerned. The stable nodes are inserted into the link which is about to break in order to eliminate the edge effect of the node and avoid the route breakage. The data sources of random path moving model (RWM) and constant bit rate (CBR) are used on NS-2 platform. The packet delivery rate of ARB-AODV algorithm remains above 80% when the moving speed of nodes is more than 10 m / s. The average end-to-end delay is 40% lower than that of the AODV algorithm, and the normalized routing overhead is 15% lower than that of the AODV algorithm. Simulation results show that ARB-AODV is superior to AODV and can effectively improve network performance.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省教育廳科技研究重點(diǎn)項(xiàng)目(14A520021)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：1958471