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认知无线电网络基于社交关系的负载均衡机会路由研究文献综述

 2020-04-15 15:49:32  

1.目的及意义

1.1 研究目的及意义

最近几年,随着无线网络的普及,无线通信对频谱资源的需求越来越大,而现在使用的固定频谱分配策略却使得大部分频谱的利用率较低[1]。因此,人们提出了动态频谱接入(DSA)技术来提高频谱利用率、缓解频谱紧缺问题,从而促进了认知无线电网络(CRNs)的发展。

认知无线电(CR)的基本思想是,非授权设备(也可称为认知无线电用户或次用户)可以在授权设备(也可称为主用户)不占用其授权频谱时,接入此频谱并进行通信,并在检测到主用户活动时让出信道,以免影响主用户通信[2]。CR的独特属性使得其具有广泛的应用前景,例如,CR技术与移动自组织网络相结合可以构成认知无线电自组织网络(CRAHNs),使得无线设备可以无需固定基础设施,仅利用空闲频谱带来动态组建网络。

为了充分开发CRAHNs的潜能,对其路由协议的研究是至关重要的。在CRAHNs中进行路由,不仅要考虑节点的移动性,还要考虑频谱的动态变化特性,这使得其路由协议的研究成为一个巨大的挑战。本课题的主要内容是在认知自组织网络中,研究基于社交关系的机会路由协议,并在此基础上进一步研究该路由协议中的负载均衡问题。

1.2国内外研究现状

考虑到认知无线电网络中的动态变化的频谱特性,近年来,国内外学者为其提出了许多路由机制。Zareei等为CRAHNs提出了一个新颖的基于簇的请求式混合路由机制[3]。他们首先介绍了一个新颖的频谱感知聚簇机制,按照频谱可控性、功率和稳定性将节点分成簇,然后利用路由算法在可接受的传递率下来最小化时延。为了为CRNs提供安全可靠的路由,Prasanna Venkatesan等采用了一个基于玻尔兹曼-吉布斯学习的路由算法[4],他们同时考虑了一次成功可靠的数据包传输的可信度和总时延。Guirguis等将协同波束形成技术与路由技术相结合,为CRNs提出了一个多跳路由机制[5]。Lu等首先通过社交活动得到次用户的实际频谱接入可能性,然后提出了一个贪心频谱感知路由算法[6]。然而,现有的大部分研究都在关注如何设计一个适当的标准来测量预选择的路由质量,但事实上,由于CRAHNs中节点间链路的不可预测性和间歇性,预选择的路径可能会导致多次重传。

为了利用无线传输的广播特性,人们提出了机会路由。在机会路由中,源节点向多个邻居节点广播数据包,然后根据当前链路状态在成功接收数据包的节点中选择一个中继节点。Coutinho等为水下无线传感网络提出了一个GEDAR路由策略,利用邻居节点的局部信息和一些已知的声呐浮标来选择下一跳转发节点集[7]。唐星等提出了一个新颖的分布式协议[8],将源节点到目的节点之间的所有路径分为一些较小的机会路由段。每个机会路由段都由临时源节点、临时目的节点和一个潜在中继节点集构成。数据包在临时目的节点间一步步传输,直到到达最终目的节点。由于他们在计算每个短程机会路由段的转发节点序列时,只利用了局部频谱机会、拓扑信息和集合条件,所以此协议可以更好地适应CRAHNs的动态频谱环境和网络拓扑。此外,他们还结合网络编码研究了CRAHNs中的机会路由机制[9,10]。Wang等采用了一个频谱感知任意路径路由(SAAR)机制[11],同时考虑了CRNs中频谱的不确定性和无线媒介传输的不可靠性。SAAR显著提高了数据包传递率,减少了端到端时延,并降低了通信和计算开销,非常适合在CRAHNs中应用。Sanchez-Iborra等将链路的数据包传递能力和关于最终目的节点的距离增益同时考虑在内,提出了一个机会路由机制,称为JOKER[12]。Zhong等结合能量、可信度和社交属性,设计了一个安全性机会路由,称为ETOR[13],但没有解决恶意节点攻击普通节点的问题。以上提到的大部分研究都在设计候选节点优先级时都只考虑了路由性能,但是没有考虑负载均衡的问题,这可能会导致网络堵塞。

对于无线网络中的负载均衡问题,也有很多研究成果。OELR算法[14]可以用来解决移动自组网中节点超载造成的网络服务生命期的问题。此算法可以降低能量消耗,保证数据传输的可靠性,但是只能实现局部的负载均衡。ORPL-LB算法[15]可以用来解决无线传感器网络中节点活跃期的负载和能量消耗问题。为了平衡能量消耗,此算法首先根据能量和流调整了节点的活跃时间,然后根据目标工作周期规定了节点的当前工作周期。LBIA算法[16]除了考虑负载均衡,还考虑了域间数据流干扰和域内数据流干扰,进而解决节点过载问题。So等为无线传感器网络提出了一个负载均衡机会路由算法[17],并根据网络节点的剩余能量设计了一个新颖的转发节点选择标准。Xu等提出了一个动态源分配机制,称为DRAM[18],通过静态源分配和动态服务迁移来实现雾计算系统的负载均衡。然而,现有的网络负载均衡算法均无法直接应用于CRAHNs。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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2.1 研究的基本内容和目标

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