一种关于ad-hoc网络洪泛抑制算法的研究

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1、密缓重庆邮电大学硕士学位论文英文题目至h￡B￡§曼垒!￡鱼Qfa基￡鱼ai塾￡亟￡!QQ鱼i塾g学科专业亟焦鱼焦皇盘绫论文提交日期Z业Z：§：lZ论文答辩日期2鲤2：§：25答辩委员会主席奎壅堡盘蕉童廛坚垫盘堂2007年5月17日重庆邮电大学硕士论文摘要随着通信技术的发展，无线自组网(简称为Ad．hoe网络)的研究逐渐受人关注。Ad．hoe网络的运行无需固定基础设施的支持，网络中的节点可以自由移动，节点之间自组织形成网络，因而具有广阔的研究前景和巨大的研究价值。Ad．hoe网络的路由协议主要分为按需路由协

2、议和表驱动路由协议。对于按需路由协议，路由寻找一般采用洪泛方式，但普通的全向洪泛会产生大量的路由寻找开销。目前，对洪泛算法的改进主要通过有针对性的选择洪泛节点来减少洪泛开销r本文介绍了Ad．hoc网络所经历的发展阶段、应用现状和相关新技术的研究进展情况。在此基础上，首先对Ad-hoc网络中两个最重要的按需路由协议：DSR协议(动态源路由协议)和AODⅣ协议(Ad．hoe距离矢量按需驱动路由协议)的工作原理和特性进行了介绍和分析。然后针对几种改进洪泛算法的特点作了分析。为了进一步减少洪泛开销，作者提出了一种

3、新的限制角度(通过定向天线实现)的洪泛抑制算法，该算法在以DSR协议为原型的基础上，对全向洪泛算法进行了改进。主要通过增加角度洪泛、扩展搜寻和搜寻回退等机制，并使洪泛角度自适应的扩展，形成了一种新的基于角度的洪泛抑制算法。为了深入阐述本洪泛算法的工作原理，本文随后对其流程进行了描述，并辅以图形说明。主要从路由请求报文的发送、路由应答报文的处理、黑洞通知的处理和非目的节点接到路由请求等四个方面的流程进行描述，并描述了相关的数据结构。最后对本文提出的基于角度的洪泛抑制算法的性能进行了理论分析，并对算法的性能进

4、行了OPNET仿真。理论分析显示：本算法的节点覆盖范围和路由请求的开销均小于全向洪泛。通过与全向洪泛的对比分析得出：在相同业务量的条件下，本算法的性能优于全向洪泛，可以显著减少总的发送流量、总的接收流量、发送路由请求开销、发送应答数目以及丢包率，而时延并未显著增加。另外通过一系列的仿真可知：本算法还对业务量的变化、节点移动速度的变化和初始洪泛角度的变化等具有很好的适应性。总之，本算法具有很好的性能，超过了全向洪泛．关键词：Ad．hoc网络，按需路由，角度洪泛重庆邮电大学硕士论文AbstractWithth

5、edevelopmentofthecommunicationtechnology,theresearchinthewirelessself-organizingnetwork(Ad·hocnetworkinshort)isgraduallybeingnoticedbythepeople．TherunningofAd·hocnetworkdoesn’tneedthesupportoftheinfrastructure，thenodesinthenetworkcanmovefreely,andcanformt

6、henetworkinaself-organizingway,SOithasanextensiveresearchforegroundandagiantresearchvalue．TheroutingprotocolsoftheAd-hocnetworkmainlyincludetheon··demandroutingprotocolsandthetable·drivenroutingprotocols．Intheon—demandroutingprotocols，thediscoveryoftherou

7、tecommonlyUSesthefloodingmeans，buttheordinaryomnidirectionalfloodingwillproduceamultitudeofexpensesintheroutingdiscovery．Atpresent,theimprovementofthefloodingalgorithmmainlythroughtargetedselectingthefloodingnodestoreducethefloodingexpenses．Thisissueintro

8、ducedthedevelopmentphases，theappficationstatusandtherelatednewtechniques’improvementintheresearchoftheAd-hocnetwork．Onthisbasis，thisissuefirstintroducedandanalyzedtheDSR(DynamicSourceRouting)andAODV(Ad·hocOnDemandDi