多域光网络中的一种支持多播业务的动态RWA算法

路由与波长分配(RWA)仍是下一代智能光网络中的一个核心问题。由于下一代智能光网络将被划分为多个路由域进行分布式的网络管理,因此传统光网络中的那些基于全网信息的 RWA 算法将不再有效。与此同时,随着光网络中多播业务的不断增加,RWA 算法的研究中又出现了一些新的挑战。为解决这些问题,文章结合多播业务的需求,提出了一种适用于多域光网络中的可支持多播业务的动态 RWA 算法,并对其进行了计算机仿真研究,分析了算法的性能。     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

基于流量均衡和跨层技术的星群路由算法

针对分布式星群网络业务通信QoS不高的问题,提出了一种基于流量均衡和跨层技术的分布式星群网络路由算法(TACA)。该算法首先通过跨层技术将物理层、MAC层的相关信息搜集起来,作为判断链路负载状况的依据;然后对不同类型的业务进行分类,根据链路负载状况和业务QoS级别选择不同的路由层次,从而均衡流量以提高QoS。仿真表明,该路由算法在一定程度上降低了星群的呼叫阻塞率和切换阻塞率,平衡了网络的负载,提高了网络吞吐量。     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

抗毁网络多拓扑路由子层的免疫优化选择算法

针对现有多拓扑路由在多故障条件下无法有效进行故障恢复的现象,根据免疫理论中抗原与抗体相匹配的原理,提出一种多拓扑路由子层选择算法.该算法以最大限度保护通信业务为目标,将多故障情形与子层相匹配的过程看作抗体与抗原相结合的过程,使子层与故障在一定范围内最大程度地相似,并利用人工免疫算法进行寻优,提高了网络抗毁性.实验结果表明,该算法可使网络在多故障条件下的恢复能力得到提高.     

动态路由算法研究

北电多业务交换机MSS（Multipleservice Switch）7400在公用网和专用网中应用广泛,其路由部分的特点是基本路由和业务路由分开,在基于OSPF基本路由的基础上,采用动态分组路由DPRS和面向通道路由PORS两种业务路由机制,支持面向连接业务和无连接业务,实现单一网络中综合业务的寻址与转发。     

基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由算法

结合战场地形环境和战术MANET(Mobile Ad-hoc NETwork)业务特点,将链路质量预测引入路由中,提出了一种基于对数路径损耗模型的战术MANET地理位置路由(Logarithmic Loss Geographic Routing,LLGR)算法,并通过试验对LLGR算法的性能指标进行了对比分析,结果表明:该路由算法能较好地满足战术MANET的需求.     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

星上路由查找设计与算法实现

针对星上路由器的路由查找功能展开研究。通过分析比较多种路由查找算法,利用软硬件协同设计的思想,给出了星上路由查找的设计与适合硬件查找的Trie树实现。给出了算法实现程序,通过实例分析了算法的优点。结果表明设计可以满足宽带卫星通信系统业务的需求。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

一种基于遗传算法的多传感器管理算法

分析了针对多传感器多目标分配的传感器管理算法的特点以及存在的问题,结合遗传算法的思想,给出了一种以目标联合信息增量为效能的传感器管理算法,并进行了算法的仿真.仿真结果表明,基于遗传算法的传感器管理算法是有效的,特别是问题规模较大时更比规划方法具有实用性.     

一个实时调度仿真模型算法的算法

提出了一个在仿真支撑系统中所采用的实时调度仿真模型算法的算法,并且成功地应用在“RDFI—50MW热电厂训练仿真机”中.     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。     

基于属性信息融合的概率多假设跟踪算法

通过引入辅助的属性信息与属性数据来弥补目标跟踪信息量的缺失,提出了一种适用于目标近距离环境下的基于属性信息Homothetic-PMHT目标跟踪算法。该算法将传感器获得的目标属性信息与目标状态信息之间的关联以概率的形式给出,从而实现了运动状态信息、属性信息联合应用。仿真结果表明,所提算法在航迹关联成功率上与Homothetic-PMHT算法相比有明显的提升,同时在跟踪精度上也有所提高,证明该算法是有效的。     

一种改进的RCP算法

RCP算法是一种基于速率的显式拥塞控制算法,具有较好的效率和公平收敛性,在多瓶颈网络拓扑环境下也有很好的性能。但是研究表明,当一个新流加入网络时,RCP算法存在严重的瞬态过载现象,从而导致丢包的发生。文中通过在原有RCP算法基础上调整了源端控制的方式,提出了S-RCP算法。理论分析和仿真结果表明,S-RCP算法一定程度上解决了瞬态过载现象,基本消除了丢包现象。     

基于精英保留遗传算法的飞行器航路规划

将精英保留遗传算法的基本原理与飞行器航路规划问题相结合,通过采用变长实值基因编码以及特定的遗传算子,使得规划算法可以有效地处理各种航路约束条件,从而求解最优飞行航路。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点.     

基于遗传算法的多功能电子系统任务调度

雷达、通信、电子战等多功能一体化是未来作战平台电子系统的发展方向之一,任务优化调度技术是多功能电子系统的关键技术。针对多功能电子系统射频任务调度问题,在建立任务调度数学模型的基础上,采用了改进的遗传算法对模型进行了求解,提出了任务列表和随机键结合的编码方式,设计了以执行时间最短和任务丢失率最小为目标的多目标适应度函数,采用轮盘赌选择、改进型双点交叉和对称交换变异方式设计遗传操作。通过仿真实验,验证了所设计任务调度方法的有效性和优越性。     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。