移动机会网络中的节点分簇路由算法

2024-04-07 01:14:24

移动机会网络中的节点分簇路由算法

摘要

本文提出了一种节点分簇路由算法（NCRA）该算法通过节点随机分簇找出簇头，再通过各簇头节点的数据选择传输，完成数据包的转发，最终将数据从源节点传输到目的节点，并找出最优信息传递路径。并与EPIDEMIC算法和OSNN算法作比较（OSNN为该作者的另外一篇文章，是对OSNN算法的改进）

1 引言

在移动机会网络环境中，节点间的数据传输效率一直是研究热点。
本文研究了一种移动机会网络中的节点分簇路由算法（NCRA），该算法先根据节点分布情况自由组合分簇，并在自由组成的簇中竞选出簇头节点，数据传输过程中，只需要考虑各簇头节点的传输路径，结合最短路径算法（迪杰斯特拉）将各簇头节点间的逻辑距离进行比较，得出当前节点的最优邻居节点，进行下一跳选择传输。

2 相关工作

文献【4】利用了数学异或运算的特点，在数据传输过程中，通过节点信息的异或比较，找出最优的下一跳，从而找出最优的传输路径。

本文基于文献【4】，改进了传输方案。通过节点组合分簇方案，并结合最小生成树分析法。

3 节点分簇路由算法

3.1 移动机会模型

只有处于同一连通区域内的节点才可以完成通信。若希望A节点的数据传递到H节点，则需要通过节点的不断移动到同一区域。

3.2节点分簇描述

对图1任一连通区域内的各个节点实现分簇处理。分簇方法为：根据网络中节点的接收信号强度和节点连通度确定簇内成员，即根据无线网络中节点物理位置相关性完成节点分组。定义a为评价尺度常量，表示节点间数据传输的最大距离门限值。
现将网络环境中以评价尺度常量a划分为若干个区域，在每个子区域中随机选中一个节点t作为簇头，若节点v满足：

3.3下一跳节点选取过程

迪杰斯特拉最短路径算法

3.4 算法设计

4 仿真与实验分析

仿真平台： the one
对比算法：Epidemic OSNN
对比指标：节点密度变化对传输成功率，传输延迟、路由开销的影响

5 结束语

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