本文選題：無(wú)線(xiàn)mesh網(wǎng)絡(luò) + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年01期

【摘要】：提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的無(wú)線(xiàn)mesh網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡協(xié)議NNP-L2MPM。協(xié)議根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中泛洪的HELLO包計(jì)算路徑質(zhì)量,從而選擇出到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)下一跳,并以MAC層接口隊(duì)列長(zhǎng)度作為流量負(fù)載的衡量依據(jù),然后利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)mesh網(wǎng)路中的節(jié)點(diǎn)流量負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè),根據(jù)預(yù)測(cè)的下一時(shí)刻的流量負(fù)載優(yōu)化路徑質(zhì)量,提前實(shí)現(xiàn)路由更新,避免中間節(jié)點(diǎn)發(fā)生擁塞,進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)性能。仿真結(jié)果表明:與原有路由協(xié)議相比,所提協(xié)議在數(shù)據(jù)包投遞率上提高了約9%,平均端到端延時(shí)降低了約16%。
[Abstract]:A load balancing protocol NNP-L2MPM for wireless mesh networks based on neural network prediction model is proposed. The protocol calculates the path quality according to the HELLO packet of flooding in the network, and then selects the optimal next hop to the destination node, and takes the length of the MAC interface queue as the basis for measuring the traffic load. Then the traffic load of nodes in mesh network is predicted by using RBF neural network forecasting model. According to the predicted traffic load at the next moment, the route quality is optimized, and the route update is realized in advance to avoid congestion in the middle node. Then the network performance is improved. The simulation results show that compared with the original routing protocol, the proposed protocol increases the packet delivery rate by about 9 percent, and reduces the average end-to-end delay by about 16.6 percent.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：面向智能終端的二層分布式組網(wǎng)技術(shù)及其移動(dòng)互聯(lián)應(yīng)用(2014K05-13)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1999316