[发明专利]基于节点拥塞度预测的动态多径AODV路由方法有效

专利信息
申请号: 201310430286.2 申请日: 2013-09-18
公开(公告)号: CN103476086A 公开(公告)日: 2013-12-25
发明(设计)人: 卜祥贺;田金川;兰少华;吴歉歉;陆维迪;董萍 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: H04W40/18 分类号: H04W40/18;H04W28/14;H04W16/22
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 朱显国
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 节点 拥塞 预测 动态 aodv 路由 方法
【权利要求书】:

1.一种基于节点拥塞度预测的动态多径AODV路由方法,其特征在于方法如下: 

1)开始时,每个节点分别建立灰色系统GM(1,1)预测模型和RBF神经网络预测模型,根据节点前n个时刻的队列占用量,预测第n+1时刻的队列占用量,然后按照权重w加权组合两个预测值,得到最终预测结果; 

2)源节点要发送数据时,首先查看本地路由表中是否有到达目的节点的有效路径,若有,则用该路径作为主路径进行数据传输;若没有,从邻居拥塞表中找出邻居节点剩余队列可用量最大值SMAX,若要发送的数据量大于SMAX,则转到(5);否则转到(3); 

3)源节点计算邻居节点的平均节点拥塞度若∈(Ta,1],Ta是 的阈值,则转到(5); 

4)源节点初始化改进的RREQ分组的PWeight值并把其Flag值置为0,向邻居节点广播分组,转到(6); 

5)源节点初始化改进的RREQ分组的PWeight值并把其Flag值置为1,向邻居节点广播分组; 

6)中间节点若收到重复的RREQ分组,则丢弃;否则根据下一时刻节点拥塞度NTNCD进行处理,NTNCD∈[0,1];若NTNCD<1,则更新RREQ分组的PWeight值,继续广播该分组;若NTNCD=1,则丢弃分组; 

7)目的节点第一次收到RREQ分组,首先更新分组的PWeight值,然后运行目的节点应答算法; 

8)源节点收到目的节点传送的RREP应答分组后,主路径建立,主路径上的所有节点都是主节点,源节点开始发送数据分组; 

9)主路径上节点要转发数据分组时,先查看邻居拥塞表得到下一跳主节点的NTNCD,若NTNCD=1,则转到(10);若NTNCD<1,则直接转发数据分组,结束; 

10)当前节点作为辅助路径源节点,产生辅助路径请求分组SPRQ,SPRQ分组沿着主路径向下游主节点传送;若接收到SPRQ分组的主节点的NTNCD=1,则继续将SPRQ分组转发到下一跳主节点;若接收到SPRQ分组的主节点的NTNCD<1,那么它就是要找的辅助路径目的节点;辅助路径目的节点回复辅助路径应答分组SPRP;SPRP沿着逆向路径传送到辅助路径源节点; 

11)辅助路径源节点初始化改进RREQ分组的PWeight值并置Flag=0,广播分组; 

12)中间节点若收到重复的RREQ分组,则丢弃;否则若中间节点NTNCD<1,则更新分组的PWeight值,继续广播分组;若中间节点NTNCD=1, 则丢弃分组; 

13)辅助路径目的节点根据目的节点应答算法,回复RREP响应分组,分组沿逆向路径传送到辅助路径源节点; 

14)辅助路径源节点收到RREP分组,辅助路径建立;辅助路径源节点利用辅助路径转发数据以绕过下一跳拥塞主节,结束。 

2.根据权利要求1所述的基于节点拥塞度预测的动态多径AODV路由方法,其特征在于:所述1)中灰色系统GM(1,1)预测模型和RBF神经网络预测模型根据节点前n个时刻的队列占用量,预测第n+1时刻的队列占用量,然后按照权重w加权组合两个预测值,得到最终预测结果,n∈[3,5];设X1是灰色系统GM(1,1)模型的预测值,X2是RBF神经网络模型的预测值,w是给定的权值,w∈(0.5,1),最终预测值X计算方法如公式(1)所示: 

X=w*X1+(1-w)*X2    (1) 。 

3.根据权利要求1所述的基于节点拥塞度预测的动态多径AODV路由方法,其特征在于:所述2)中邻居拥塞表的格式是<节点地址,下一时刻节点拥塞度NTNCD,节点剩余队列可用量>,它根据来自邻居节点的Hello消息所携带的值更新。 

4.根据权利要求1所述的基于节点拥塞度预测的动态多径AODV路由方法,其特征在于:所述3)中表示源节点的邻居节点的平均节点拥塞度,其计算方法如公式(2)所示, 

其中m代表邻居节点个数,NTNCD(neighbouri)表示源节点的第i个邻居节点的NTNCD。 

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学,未经南京理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201310430286.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top