异构网络TCP性能优化研究

当前应用于异构网络环境中垂直切换下的TCP性能急需提高,基于网络负载估测模型对TCP友好性拥塞控制进行了改进,建立了改进的Switch-TCP算法。采用快速、慢速网络拓扑的异构形式进行对比实验,得出:在相同通信量的情况下,改进的Switch-TCP流发生的拥塞要明显少于Reno流,改进模型不仅能够提高网络可用资源的利用率,而且还能有效的控制了拥塞窗口的变化,减少拥塞的发生次数;改进的Switch-TCP发送端能够使不必要的重传有效的减少,从而有效地降低发送端的能量消耗;在快速切换态时,Switch-TCP达到网络最佳利用率的时间比TCP Reno大约早了4 s。     

基于多级异构网络的无线传感器网络高效分簇路由算法

在较大规模的无线传感器网络周期性数据采集应用中,经常会出现异构网络, LEACH等协议没有考虑节点的异质性。提出一种基于多级异构网络的高效路由分簇协议,考虑了节点的异质性,为不同类型节点设置不同簇头选举概率及阈值函数,优化簇头选举策略,较高初始能量和剩余能量的节点比低能量节点拥有更多的机会成为簇头节点。实验结果表明,能够高效地利用传感器网络采集数据,网络负载总体均衡,并延长网络生存周期。     

异构型WSN应用于煤矿监控的设计与实现

无线传感器网络(WSN)的设计需要考虑硬件的选择,而硬件往往具有其特殊性,因此要针对不同的环境使用不同的硬件架构WSN网络。以煤矿监控环境为背景,针对其复杂多变的环境设计一种异构型的WSN,该系统以8051处理器、CC2420芯片为中心,实现了复杂环境的低功耗、动态自组织路由的监控要求。     

负载均衡的异构传感器网络分簇路由算法研究

有限的能量资源是无线传感器网络（WSNs）广泛应用的主要限制之一。为了最大化整个网络的生存时间,需要优化无线传感器网络中节点的能量消耗。协议使用的无线传感器网络模型包含两种节点：普通节点和能量较高的高级节点。算法中综合考虑了节点当前剩余能量、网络中平均能量、簇头到基站的距离和节点类型等因素,设计了一种适合于异构无线传感器网络路由协议（HCEEC）。在该协议中,基站在对应的区域中选择能量更大、更加靠近基站的节点作为簇头来搜集本区域内的信息,簇头节点对本簇内的信息进行融合之后发送至基站节点。实验表明,该算法能够更好地综合网络中能量的负载、提高网络吞吐量和延长网络生存时间。     

适用于无线传感器网络分簇算法研究

无线传感器网络拓扑控制算法对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高路由协议和MAC协议的效率等具有重要的意义。根据无线传感器网络的分簇机制,有效地利用成簇算法均衡网络节点负载,降低能耗,从簇首的选择、簇组织和簇的路由三个方面系统地分析当前典型的成簇算法,对算法的特点和适用情况进行比较分析,并指出目前算法存在问题和改进措施。     

适用于无线传感器网络分簇算法研究

无线传感器网络拓扑控制算法对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高路由协议和MAC协议的效率等具有重要的意义。根据无线传感器网络的分簇机制,有效地利用成簇算法均衡网络节点负载,降低能耗,从簇首的选择、簇组织和簇的路由三个方面系统地分析当前典型的成簇算法,对算法的特点和适用情况进行比较分析,并指出目前算法存在问题和改进措施。     

基于NS2的TCP Vegas算法的仿真与研究

提出了TCP Vegas算法的控制机制,探究了影响其性能的主要因素,使用仿真软件NS2模拟了TCPVegas在各种因素影响下的性能情况。仿真结果表明,TCP Vegas与TCP Reno相比,在吞吐量和频带利用率方面有明显的优势。     

一种基于移动Agent的无线传感器网络数据融合算法

数据融合技术能够通过合并多个数据源产生的数据,去除冗余信息,有效地减少网络中的数据传输量,节省传感器节点的能量,延长无线传感器网络的生命期.从农业生产的实际情况出发,针对蔬菜大棚远程温度监测提出了一种基于移动代理的数据融合算法.系统仿真结果表明,随着网络规模的增大,可以减少时延,有效的降低能量消耗.     

一种适用于SCTP垂直切换的拥塞控制方法

针对具有多家乡特征的流传输控制协议(stream control transmission protocol,SCTP)在垂直切换过程中的拥塞控制问题,提出网络状态感知的SCTP拥塞控制增强方法(network-aware SCTP,NA-SCTP),利用现有SCTP中的心跳消息(Heartbeat)来探测备用链路的时延和带宽。切换发生后,根据探测到的时延和带宽值对备用链路的拥塞控制参数(拥塞窗口和重传定时器)进行适应性调整。仿真结果表明,NA-SCTP能及时准确地探测网络实际状态,对备用链路的拥塞控制参数进行适应性初始化,显著提高了垂直切换过程中的传输性能。所提方法可保持现有SCTP协议的拥塞控制机制,具有理论研究意义和实际应用价值。     

TCP拥塞控制源算法研究

随着Internet的发展,网络拥塞是影响网络性能的主要因素。对TCP源算法和IP链路算法的研究一直是网络研究领域的热点问题。针对网络拥塞的成因,从网络拥塞闭环控制的一方面(TCP源)对算法进行了分析和改进。详细地介绍了TCP源端拥塞控制算法的演进,并针对几种典型的TCP源端算法作了比较研究。     

一种针对无线传感器网络的移动代理结构(英文)

在传统的用户/服务器网络结构中,本地数据需要传送到目的地去进行计算和处理,而移动代理的出现则使移动计算变为了现实.移动代理的移动性使之比用户/服务器网络结构更适用于传感器网络.本文提出了一种适用于传感器网络的通用移动代理结构.这种结构称为基于移动代理的传感器网络(MAWSN).本结构中的移动代理可以从以下三个方面减少信息冗余度和通信的额外开销以延长网络的生存时间:①通过本地处理功能减少应用层的冗余度;②通过数据汇聚功能减少数据的空间冗余度;③通过多目标数据融合功能减少通信的额外开销.     

一种基于无线传感网的概率分发时间同步算法

针对无线传感器网络的DMTS时间同步算法,提出一种基于概率分发的改进算法P—DMTS算法,算法以动态变化的概率发送同步报文,大幅降低了广播同步报文的冗余度,有效节省了网络能耗．最后通过仿真实验验证P—DMTS算法,结果表明该算法对于能耗要求较高,但同步精度要求不是很高的无线传感器网络具有广泛的适用性．     

基于移动无线传感器网络的k-阶覆盖算法

在移动无线传感器网络中,传感器节点可能由于自身移动、能量损失、物理损坏、错误和故障等因素的影响,从而出现覆盖漏洞的情况,继而导致网络覆盖效率低下。本文就此设计了一个新的移动无线传感器网络覆盖算法,基于分簇的方式,而且能够实时监测网络中出现的覆盖漏洞,并迅速进行修复。仿真结果表明,对于移动无线传感器网络,该算法不仅能够实现所期望的覆盖均匀度,还能够增加覆盖面积,提高网络覆盖率,而且性能要优于VFA。     

基于传感器网络的分布式遗传k-means聚类算法研究

传统的集中式聚类算法不适宜对传感器网络的分布式数据进行聚类,用遗传进化机制对传统k-means的分布式聚类算法进行优化,可得出遗传k-means聚类算法。遗传k-means聚类算法即在传感器网络中sink节点传送随机选取的初始k个簇心到各个传感器节点,在这些节点上分别用遗传k-means聚类算法将本地的数据划分到距离最近的簇,然后将簇信息在无线传感器网络里通过路由逐层上传合并汇聚到sink节点,计算k个簇心的平均值,再往下传送k个簇心,反复迭代更新直至聚类目标函数值达到最小为止。实验表明,遗传k-means聚类算法的聚类效果较好,收敛速度较快。     

无线传感器网络入侵检测研究

在无线传感器网络中,入侵检测因能够识别恶意节点和潜在的网络攻击,以及在恶劣条件下控制检测数据的质量,从而进一步提高无线传感器网络的安全性.在分析影响入侵检测方法设计的关键因素基础上,对现存的主要入侵检测方法进行了归纳与评估,并指出了一些需要解决的问题和将来可能的研究方向.     

一种分层多链无线传感器网络路由协议

基于PEGASIS和EPEGASIS链状结构路由协议的不足,本文提出新的一种分层多链无线传感器网络路由协议。通过基站将整个监测区域划分成数个扇形环带区域进而形成多链结构。依节点间的距离公式利用贪婪算法进行建链,避免相邻节点间长链的产生,链头节点的选取考虑了节点剩余能量以及节点到基站的距离。仿真结果表明,算法在减少网络延迟以及延长网络生命周期方面优于PEGASIS和EPEGASIS协议。     

基于多人博弈的无线传感器网络簇内信息融合算法

利用多人博弈的思想对簇内节点间协作和竞争的关系进行分析,提出一种簇内信息融合算法。通过仿真实验对节点能量消耗的均衡性、网络生存周期及信息融合精度等方面进行性能评估验证该算法的有效性。     

无线传感器网络的节点可靠性分析

1前言无线传感器网络(WSN)技术是当前国内外科学研究的热门技术之一,WSN是由若干个集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能的传感器节点通过无线方式组织起来,并将采集的信号发送给观察者的一种以数据为中心的分布式无线网络.它的应用范围很广,如战场遥感侦察系统、环境观     

无线传感器网络路由协议的容错性研究

针对无线传感器网络能量有限、布置环境恶劣、通信能力有限等条件,具有容错能力的路由协议已经变成当前的热点问题,本文总结和分析了现有路由协议的容错性,为进一步的研究提供一定新的思路。