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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,提出强化学习框架下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以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。 相似文献
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军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。 相似文献
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