基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

近极轨微纳卫星星座高速数传模型路由算法

基于近极轨微纳卫星星座在高速数据传输模型下的网络特点，给出近极轨微纳卫星星座的高速数据传输的模型，分析适用于该模型的路由算法，推导该路由算法开销的计算方式，说明了算法在高速数传模型下的不足；给出算法的改进策略；利用NS3网络仿真平台建立微纳卫星星座高速数传网络场景，仿真了该场景下采用改进路由算法前后的关键性能指标。研究结果表明：在近极轨微纳卫星星座构建的高速数据传输网络中，改进算法在使得吞吐率和分组到达率有所提升的同时，显著降低了网络系统路由开销，微纳卫星高速数据传输网络的性能得到优化。     

军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析

移动ad hoc组网灵活,抗毁性很强,将在未来的军事通信中发挥重要作用。因此,对于移动ad hoc网络研究中的首要的路由问题作了探讨,先简要介绍了两种典型的路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)和AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing),接着利用网络仿真工具OPNET分析了AODV的协议特点,最后比较了两种路由协议的性能。仿真结果表明AODV路由开销小,但时延大,节点移动过快时存在路由稳定性的问题;OLSR路由开销很大,但时延相对较小。因此在搭建军用adhoc网时,应根据实际使用情形做出选择。