本文關鍵詞：認知無線Mesh網(wǎng)絡中聯(lián)合資源分配的路由技術研究　出處：《東北大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 認知無線Mesh網(wǎng)絡 路由技術 信道分配 功率控制 流量預測

【摘要】：無線Mesh網(wǎng)絡是一種新型的無線網(wǎng)絡結構,具有高速率、高帶寬、高可靠性、部署快捷、可擴展性強等優(yōu)點,成為近年來業(yè)界研究的熱點。認知無線電技術允許用戶伺機使用空閑頻譜,有效緩解了頻譜資源短缺的問題。認知無線Mesh網(wǎng)絡結合了無線Mesh網(wǎng)絡與認知無線電技術的優(yōu)勢,在提高資源利用率與網(wǎng)絡容量等方面具有巨大潛力。本文針對認知無線Mesh網(wǎng)絡的特點,對聯(lián)合資源分配的路由優(yōu)化問題進行了深入研究。針對認知無線Mesh網(wǎng)絡中的路由問題,給出了基于SINR干擾模型的聯(lián)合信道分配與功率控制的路由模型。以最小化網(wǎng)絡時延為目標,提出了基于蟻群算法和粒子群算法的單徑路由優(yōu)化算法。采用嵌套優(yōu)化的方法,外層采用蟻群算法進行單徑路由路徑的查找,內(nèi)層采用粒子群算法進行節(jié)點信道分配和功率控制。以最大化網(wǎng)絡流量為目標,提出了基于細菌覓食優(yōu)化算法和線性規(guī)劃的多徑路由優(yōu)化算法。外層采用細菌覓食優(yōu)化算法進行節(jié)點信道分配與功率控制,為了防止鏈路失效,內(nèi)層采用線性規(guī)劃進行多徑路由選擇。一系列仿真實驗結果驗證了算法的有效性。為了進一步提高網(wǎng)絡傳輸性能,提出一種基于流量預測的認知無線Mesh網(wǎng)絡的資源分配及動態(tài)路由優(yōu)化機制。通過對全網(wǎng)路由需求進行實時監(jiān)測,將監(jiān)測到的流量值連同時間戳進行保存,用來對未來小段時間內(nèi)的網(wǎng)絡路由需求流量值進行預測。在進行資源分配時,所要滿足的路由需求流量值就是實際監(jiān)測的流量和預測的流量之和,并據(jù)此進行資源分配和路由查找。進一步,搭建了基于流量預測的資源分配與動態(tài)路由優(yōu)化的離散仿真系統(tǒng)。實驗結果表明,本文所提機制能夠在滿足動態(tài)路由的基礎上,顯著改善網(wǎng)絡的傳輸性能。
[Abstract]:Wireless Mesh network is a new type of wireless network structure, with the advantages of high speed, high bandwidth, high reliability, fast deployment, strong scalability and so on. In recent years, cognitive radio technology allows users to use idle spectrum. Cognitive wireless Mesh network combines the advantages of wireless Mesh network and cognitive radio technology. It has great potential in improving resource utilization and network capacity. This paper aims at the characteristics of cognitive wireless Mesh networks. In this paper, the routing optimization of joint resource allocation is studied in depth, aiming at the routing problem in cognitive wireless Mesh networks. This paper presents a joint channel allocation and power control routing model based on SINR interference model, aiming at minimizing network delay. A single path routing optimization algorithm based on ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm is proposed. In the inner layer, particle swarm optimization algorithm is used to allocate the node channel and control the power. The goal is to maximize the network traffic. A multi-path routing optimization algorithm based on bacterial foraging optimization and linear programming is proposed. The outer layer uses bacterial foraging optimization algorithm for node channel allocation and power control in order to prevent link failure. The inner layer adopts linear programming to select multipath routing. A series of simulation results verify the effectiveness of the algorithm. In order to further improve the network transmission performance. A mechanism of resource allocation and dynamic routing optimization for cognitive wireless Mesh networks based on traffic prediction is proposed. By real-time monitoring the routing requirements of the whole network, the monitored traffic values together with the timestamp are saved. It is used to predict the network routing demand flow in a short period of time in the future. In resource allocation, the routing demand flow value to be satisfied is the sum of the actual monitored traffic and the predicted traffic. Furthermore, a discrete simulation system of resource allocation and dynamic routing optimization based on traffic prediction is built. The experimental results show that. The proposed mechanism can significantly improve the transmission performance of the network on the basis of dynamic routing.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1439973