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《认知无线Msh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法杨艺清陈志刚(中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083)摘要:认知无线Mesh网络中满足QoS约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂，为了快速求解认知无线Mesh网络中满足Qos约束的以最小化资源消耗与最小化信道冲突值的多目标优化组播路由问题，提出了一种基于粒子群优化算法的问题求解框架，包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示，重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则
2、，以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标，消耗较低的资源，以及获得较低的信道冲突值。关键词:认知无线Mesh网络；组播；频谱分配；粒子群优化中图法分类号TP393文献标志码：Ａ文章编号：MinimizingChannelCollisionMulticastRoutingAlgorithmwithResourceConservationinCognitiveWirelessMeshNetworksYANGYiqing,CHENZhigang(SchoolofInformationSciencean
3、dEngineering,CentralSouthUniversity,Changsha410083,China)Abstract:MultipleobjectiveoptimizationproblemismorecomplicatedthansingleobjectiveoptimizationproblemwithQoSconstraintsincognitivewirelessmeshnetworks(CWMNs).Togettheoptimalsolutionofthemultipleobjectiveoptimi
4、zationproblemwiththegoalofresourcesconservationandminimizingchannelcollision.Aframeworkofsolvingtheaboveproblembasedonparticleswarmoptimization,whichcontainsaproblemdescription,aparticle encode,particle initializtion,fitnessfunction,particle flight ,particle mutati
5、on,particle eliminationcircle,isproposedinthispaper.Adjacencymatrixisusedtorepresentparticle,whichshowstheconnectionrelationbetweennodes.Threeoperation rules,particle flight,particle mutationareredefined.Simulationresultsshowthatproposedalgorithmcanachievetheexpect
6、edgoal.Itcanachievealowerresourceconsumptionandchannelcollisionvalue.Keywords:cognitivewirelessmeshnetworks;multicast;spectrumallocation;particleswarmoptimization认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术可以很好的缓解无线通信系统中的频谱缺乏的问题，无线Mesh网络(WirelessMeshNetworks，WMNs)作为下一代宽带接入网络，将CR技术应用
7、于WMNs中解决频谱缺乏问题具有潜在的优势[1-2]。在认知无线Mesh网络(CognitiveWirelessMeshNetworks,CWMNs)中，每一个CR-Mesh节点通过频谱感知技术能够智能的接入主用户(PrimaryUsers,PUs)未使用的频谱资源[3]。本文以资源节约和最小化总的信道冲突值为目标，研究认知无线Mesh网络中满足QoS约束的多目标优化组播路由与频谱(信道)分配问题。其中资源节约表示最小化新到组播业务对应组播树的传输节点数，最小化总的信道冲突值即为最小化新到组播业务对已接受组播业务的冲突。同时
8、，我们考虑已接受组播业务的权重，具有较高权重的已接受组播业务相比低权重的已接受组播业务，受到较低的信道冲突。本文的QoS约束指组播业务的带宽约束。学界对WMNs中的组播路由问题的研究已经有一段时间，也取得了较多的研究成果[4-5]，但是这些研究成果不能直接应用于CWMNs中[6]。同时，针
