基于两跳邻居aodv路由本地修复改进论文

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1、电子科技大学硕士学位论文基于两跳邻居的AODV路由本地修复改进姓名：万抒申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：毛玉明20080501摘要移动AdHoc网络是没有任何中心实体、自组织、自愈的网络。各个网络节点相互协作，通过无线链路进行通信、交换信息以实现信息和服务的共享。网络节点能够动态地、随意地、频繁地进入和离开网络，而不需要事先的通知，同时也不会破坏其他节点的通信。AdHoc网络的两个本质特征是移动性和无线通信。由于移动AdHoc网络自身的移动性和链路不稳定性，因此如何减少链路中断导致的数据

2、报文丢失、如何让链路失效而中断的通信节点快速恢复，一直是AdHoc网络研究的重点问题。本文首先介绍了现有的邻居探测机制，详细分析了其中的HELLO机制的滞后作用所造成的过期或错误邻居消息。为了控制过期的邻居信息，本文设计了邻居信任度的方案。通过邻居信任度选择较可靠的邻居信息，设计实现了基于信任度的两跳邻居拓扑结构，每个节点通过邻居信任度评估两跳范围内的链路质量和邻居信息可靠性。本文详细的介绍了AdHoc网络中典型的路由协议本地修复机制，深入分析了各种路由协议的优劣，并重点分析了AODV协议的路由本地修复

3、的缺点。文章分析了AODV协议路由修复后链路不稳定和数据难以抢救等问题。本文针对分析的AODV协议在本地修复过程中存在的问题，设计了新的AODV协议的路由本地修复算法一一AODV-NDA(NeighborDetectionandAssessment)算法。针对路由修复的不稳定性，按照上游节点的数据缓存，下游链路质量评估，数据的快速抢救和回退一跳修复的思路，算法实现了寻找稳定链路进行修复和减少了数据报文的丢失，并利用基于信任度的两跳邻居结构给出了具体的实现方案。该算法的优点在于：通过回退一跳修复的方案，避

4、免了在不稳定区域内进行路由修复；通过数据的快速抢救方案，实现了无交互的数据快速抢救；通过下游链路质量评估和上游节点的数据缓存方案，减少了断链后需要抢救的数据分组数量。本文在NS2系统仿真平台上实现了路由本地修复算法AODV-NDA的仿真。在多种网络场景下，通过AODv-NDA算法和传统AODV的路由本地修复算法的仿真性能比较，验证了该算法的可行性。最后通过数据分析，得出了该算法适合重负载无线网络的结论。摘要关键词：AdHoc网络、AODV路由协议、AODV．NDA路由协议、路由本地修复、数据抢救IIAB

5、STRACTMobileAdHocNetworksisnocentralentity,self-organizationandself-healingnetworkwherevariousnetworknodescancommunicatewitheachother,exchangedatatoachievetheshareofinformationandservicesthroughwirelesslinks．Networknodescailbedynamically,casualmanner,fre

6、quentlyenteringandleavingthenetwork，withouttheneedforpriornotification，butwouldnotinfluencethecommunicationofothernodes．ThetwoessentialpropertiesofAdHocnetworksarethemobilityandwirelesscommunication．DuetoAdHoeNetworks’mobilityandlinkinstabilityhowtoreduc

7、ethedatapacketlosscausedbythelinkinterruptionandhowtoquicklyrecoverthefailureoflinkowingtocommunicationdisruptionisasignificantissueintheresearchofnetworkcommunication．ThisdissertationintroducestheneighbordetectionmechanismandanalyzesthedelayeffectoftheH

8、ELLOmechanismthatmaycausetheobsoleteorawryneighborsinformation．Inordertocontroltheoutdatedneighborinformation，theneighbortrustwhichisusedtoselectthemorereliableneighborinformationisproposedinthisarticle．Withthedesignandimp