一、分组广播路由算法的分析（论文文献综述）
程敏花[1]（2021）在《无人机蜂群中无线紫外光通信网络能耗均衡路由算法研究》文中指出在复杂多变的空中作战环境下,单个无人机受侦察范围、攻击强度和工作效率等因素的限制,导致其战场存活能力和任务完成能力都大大降低,通过一群自主组网协同作业的小型无人机而组建的无人机蜂群系统,能极大增强无人机的任务完成能力。无线紫外光能在复杂大气和电磁环境下为无人机间的数据传输提供可靠、隐秘的通信网络。而无人机在实际作战飞行中机载能源有限,在机间信息交互过程中设计能效优化的通信路由算法可以有效延长无人机蜂群的作业时间。因此本文结合紫外光散射通信特点,研究了不同网络结构下的无人机蜂群中无线紫外光通信网络能耗均衡路由算法。具体研究内容如下:（1）研究了机间紫外光隐秘通信能耗均衡平面路由算法。针对无人机蜂群平面网络的能耗均衡问题,分析了机间紫外光通信链路模型和能耗模型。在利用蜂拥控制理论使无人机完成队形保持的基础上,首先通过调整无人机节点的发射功率来获取邻居节点信息并建立邻节点信息表,再在机间通信路由选择过程中,引入路径损耗和节点剩余能量构建链路权值函数,最后根据此权值函数找到无人机节点间的最优通信路由。仿真结果表明,所提算法可以根据无人机节点能量动态地选择多跳数据传输路径来进行信息指令的交互,达到了延长无人机蜂群作业时间的目的。（2）研究了无线紫外光协作无人机蜂群非均匀分簇能耗均衡路由算法。分簇路由算法因其传输时延低、可扩展性强等优势,更适用于大规模的无人机蜂群网络。本文通过引入距离项和能量项,对EEUC（Energy-Efficient Unequal Clustering）算法的候选簇首选举阈值及入簇条件进行了改进,并在簇间通信过程中,通过选择最佳的簇首节点将数据以多跳路由的方式转发至长机。仿真结果表明,与LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和EEUC相比,改进算法下的无人机能量效率分别提升了 21.7%,4.6%,无人机蜂群的生命周期分别延长了 26.2%,7.8%,有效提升了无人机蜂群的网络性能。综上所述,本文对无人机蜂群中无线紫外光通信网络的能耗均衡路由算法进行了研究。经仿真验证,本文所提的路由算法可有效平衡无人机节点的通信能耗,并延长无人机蜂群的作业时间。
吕静轩[2]（2021）在《基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究》文中研究表明随着全球定位系统的发展,地理路由技术在无线自组网中广泛应用。基于地理位置的贪婪周边无状态路由协议（Greedy Perimeter Stateless Routing,GPSR）是采用节点信息为主、拓扑信息为辅的路由策略,不需要建立和维护路由表,能够适应拓扑高速变化的无线自组网。但是考虑到无线自组网通信的多跳特性和网络节点逐步扩展到无人机等电池供能的节点,基于地理位置的路由策略在安全性和节能性方面面临着巨大的挑战。本论文针对安全问题和能耗问题,开展了三维车载自组网场景、无人机自组网场景以及车辆与无人机协作的无线自组网场景等三个场景下地理位置路由策略的研究。本文主要工作如下:（1）针对三维车载自组网高速公路场景,研究了车辆节点通信的安全问题,提出了一种基于信任推理模型的安全路由策略。为了提高三维车载自组网的安全性,本文建立了基于转发率、交互度、节点活跃度等多维因素的信任推理模型。然后为了缓解障碍物遮挡引起的传输损耗对路由过程的影响,设计了基于节点地理位置的中继节点选择方案,引入了节点移动方向、链路生存时间来提高通信的高效性。最后通过SUMO与NS3.29平台进行仿真,并将仿真结果与GPSR协议对比。通过调整恶意节点的比例与节点的移动速度,验证了在不同的网络场景下,所提路由方案丢包率降低,吞吐量上升,提高了车载自组网路由过程的安全性。（2）针对无人机自组网场景,研究了无人机节点通信的能耗问题,提出了一种基于能量消耗模型的节能路由策略。为了降低无人机自组网的平均能耗,本文建立了基于节点速度、传输数据量、传输距离等多维信息的能量消耗模型。为了提高路由过程的高效性,引入了无人机对传输节点指向目的节点轴线的偏离度,设计了基于节点剩余能量与地理距离的中继节点选择方案。最后分析了移动性、节点数量对无人机自组网网络性能的影响。与GPSR协议对比,所提节能路由策略提高了数据包投递率,降低了网络的平均能耗,延长了网络寿命。（3）针对车辆与无人机协作自组网场景,研究了车辆与车辆、车辆与无人机、无人机与无人机通信的安全性和节能性,提出了基于节点类型和节点速度的安全节能路由策略。为了提高基于地理位置的路由策略对恶意攻击检测的准确性,有效地平衡节点的能量消耗,本文进一步完善了信任推理模型与能量消耗模型。然后为了提高车辆与无人机协作组网的网络安全性和能量高效性,设计了基于节点类型和基于节点速度的路由选择策略,结合信任值和剩余能量选择最优的下一跳转发节点。最后分析了移动性、恶意攻击对车辆与无人机协作自组网网络性能的影响。与GPSR协议对比,所提路由方案延长了网络生存时间,提升了数据包投递率,降低了端到端时延。
李友良[3]（2021）在《无人机自组织网络路由算法研究》文中指出随着信息技术的发展,无人机的应用逐渐从军用领域延伸到了民用领域,并且在电力巡检、地质勘探、警务安防、编队侦查、物流派送等诸多场景任务中发挥了关键作用,无人机通信技术也从传统单无人机的指挥通信转变为无人机集群的自组织网络通信。路由算法作为无人机自组织网络的关键技术,直接决定了无人机组网通信的效率和性能。现有的典型路由算法直接应用到无人机自组织网络中会导致通信性能的下降,且网络安全性能无法得到保障。论文主要针对以上两个问题对无人机自组织网络的路由算法进行研究,主要工作内容如下:1)在AODV路由算法的基础上,提出一种基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法。算法在网络运行期间,所有节点通过搭载定位模块获取自身位置信息,并进行周期性交互;在路由发起阶段,根据节点密度自适应地调整路由请求消息的广播范围以取代洪泛式广播,并基于最短路径原则设计广播概率公式以筛选参与转发的中继节点,有效地减少了路由开销和端到端时延;在路由建立阶段,通过设计的预测方案对链路断裂风险进行预测,并提出多路径的选择与备份方案,根据风险值建立主/备份路由,降低由于无人机的移动性导致通信链路断裂的概率,提高了分组投递率。实验结果表明,算法在不同无人机数量环境下均具有较高的通信性能。2)在前述改进算法的基础上,提出一种基于位置辅助的黑洞攻击防护算法。算法以抵御黑洞攻击为目的,在路由回复阶段对网络内出现的恶意节点进行检测防护。根据网络中每次的数据传输结果,所有节点交互黑白名单,减少了检测恶意节点的计算量;通过设计动态序列号阈值和跳数阈值,对路由回复消息中的序列号和跳数进行计算与比对,准确地识别恶意节点的欺骗行为,并做出预防和警戒。实验结果表明,算法能够在保证网络通信性能的同时,对恶意节点的攻击做出有效的防护,具有较强的安全性能。
石柳月[4]（2021）在《水声传感网络高效可靠传输的路由协议研究》文中提出水声传感网络（Underwater Acoustic Sensor Networks,UASNs）作为水下物联网研究的基础技术,在海洋资源勘测、海洋环境保护、自然灾难预警、辅助导航和军事防御等领域具有极高研究价值和广阔应用前景。水下路由通信协议是保障UASNs数据进行可靠和有效传输的关键技术,近年来一直是学术界和工业界的研究热点。然而UASNs存在网络空洞、能量受限、拓扑动态、信道质量依环境随机变化等特性,由此带来的路由空洞、低投递率、低能效和高时延等网络通信问题亟待解决。因此,本文就如何避免路由空洞、均衡网络能耗和增强数据传输可靠性作为研究重点,提出了两种路由协议:基于多度量决策论的水声网络路由协议（Multi-Metric Decision Theory Based Routing Protocol for Underwater Acoustic Sensor Network,MDTRP）、空洞避免和负载均衡的水声网络机会路由协议（Void Avoidance and Energy-balancing Opportunistic Routing for Underwater Acoustic Sensor Network,VAEOR）,研究内容和创新点如下:（1）针对UASNs存在的空洞区域和链路不稳定问题,提出了MDTRP协议。设计了基于节点可持续性和深度二维考量指标的空洞避免方案。同时,采取指数平滑法预测节点链路质量及相邻节点的依赖程度,提高了节点间链路的稳定性和相邻节点数据转发的成功率。最后,进一步提出节点的能力因子概念,采用多度量的决策论实施下一跳选择的最优算法,为UASNs的路径选择提供了高可靠的策略依据。（2）为了进一步提高和优化MDTRP协议的空洞避免能力和能量传输效率,本文提出了第二种优化算法VAEOR协议。根据节点的能耗模型联合预测节点的生命周期,提出了基于节点可持续性和生命状态二维考量指标的空洞避免方案。同时,给出了一种新的基于节点可持续度、所属区域和通信能力的节点位置状态确定方法,以提高每一跳数据传输的可靠性。最后,引入加权的思想综合考虑位置状态和生命状态因素,以构造节点转发适合度函数,联合节点适合度和前进有效距离设计数据机会转发策略,有效提高UASNs通信质量和网络能效。本文采用网络模拟器OPNET对上述两种路由协议进行仿真验证,并与DBR协议（Depth-based Routing for Underwater Sensor Networks,DBR）、GEDAR协议（Geographic and Opportunistic Routing for Underwater Sensor Networks,GEDAR）进行对比分析。通过仿真结果得出,MDTRP协议较于DBR和GEDAR在数据包投递率、时延和冗余包个数方面均得到不同程度的提升。VAEOR较其他三种协议,更加有效地解决路由空洞问题,在数据包投递率方面呈现出更高的优势,此外,在时延、网络能耗、网络生命周期和网络剩余能量标准差等方面均优于其他协议。
杨艳[5]（2021）在《基于链路预测的飞行器自组网能量均衡路由研究》文中提出随着无线通信技术的快速发展,飞行器自组织网络（Flying Ad hoc NETwork,FANET）已经成为新的研究热点,恶劣环境下节点的高速移动和网络拓扑结构的动态变化对FANET路由技术提出了新的挑战。本文针对现有FANET路由协议在保证路径稳定性和节点能量均衡性方面的不足,对其中普遍采用的移动Ad Hoc按需距离矢量（Ad Hoc On-demand Distance Vector Routing,AODV）路由协议进行深入研究,发现其用于FANET中的缺陷主要体现在路由路径建立的过程中没有充分考虑节点的剩余能量,某些节点被过度使用;完成路由发现后持续使用而不释放,直到节点移动或死亡;以固定的时间间隔广播HELLO数据包进行路由维护给信道带来一定的负担。因此本研究提出基于FANET链路预测的能量均衡路由算法LPEB＿A。在链路预测方面,通过构建飞行器运动信息模型计算链路生存时间,据此进行中断预测,避免重新路由发现的过程。在能量均衡方面,首先在路由发现阶段对节点剩余能量进行计算并等级量化;其次,在信息传输的过程中进行路由决策,选择路径得分高的节点进行信息传输;最后,在链路维护阶段提出基于遗传算法的HELLO数据包信息传输机制,使网络节点可以选择合适的时间间隔进行HELLO数据包的传输,更好地适应动态的网络结构,进一步实现网络节点能量均衡的目的。最后经仿真结果表明,与已有的相关路由算法相比,本研究所提出的基于链路预测的能量均衡路由算法可以有效降低网络能量消耗、节省网络开销、增强链路稳定性,并提高数据分组投递率。
赵江东[6]（2021）在《基于网络环境感知的无线自组网路由协议设计与实现》文中研究说明无线自组网（Wireless Ad Hoc Networks）,简称Ad Hoc网络或MANET,具有高度自治性,在军事和民用领域都有着广泛的应用前景。然而,该网络的高度动态性以及无线网络环境的复杂性对寻找信息转发的路径提出了严峻挑战。本文基于项目场景需求,结合考虑无线网络环境对网络性能的影响,对Ad Hoc网络路由协议展开研究,设计满足项目场景需求的路由协议。首先,本文针对节点在局部范围内有频繁的业务交互需求的项目场景,结合主动式路由协议和按需路由协议的优点,设计了一种基于跳数的混合式路由协议BHHRP。通过BH-HRP协议,任意节点可以和距离较近的邻居（二跳以内）完成信息的实时交互,较远的节点（二跳以上）采用按需路由的策略以降低信息传输开销。仿真结果表明,BH-HRP协议可以折中路由控制开销和端到端时延。考虑节点的移动性和端到端链路质量的差异性,本文引入网络环境感知,提出描述无线链路、网络拓扑和节点状态的网络环境指标,即链路质量、拓扑稳定性、节点负载和节点剩余能量。基于这些指标,改进了经典MPR选择算法。改进的MPR算法,优先选择链路质量优、局部拓扑稳定性好、节点剩余能量多、节点负载未超过负载阈值的节点作为MPR节点,更适用于无线网络场景。基于拓扑稳定性指标,设计了Hello周期自适应调整策略。在拓扑剧烈变化时,该策略使节点能够迅速发现拓扑变化并及时更新邻居关系,拓扑稳定时可以减少Hello机制的开销。在此基础上,对BH-HRP协议进行优化,设计了基于网络环境感知的混合式路由协议BN-HRP。BN-HRP协议将链路质量作为路由基本度量,增加路由学习机制和路由热发现机制,减少路由请求的等待时间。通过对网络环境的感知,使用改进的MPR算法,实现基于网络环境的多路径路由发现和动态路由选择,改善路由协议对复杂多变的无线网络环境的适应性。最后,在NS3仿真平台中对BN-HRP协议进行了仿真验证。仿真结果表明,BN-HRP协议提高了分组投递率,同时降低了数据的传输时延,开销性能也明显优于OLSR协议。特别地,在节点以中低速移动的场景下,节点能量消耗较为均衡。另外,针对项目大规模半实物仿真的需求,提出了一种将NS3中模块快速移植到实物节点上运行的方法,并描述了搭建分布式半实物仿真平台的方法,为项目后续实施大规模半实物仿真验证打下了良好的基础。
马世忠[7]（2021）在《小卫星组网的路由机制研究与实现》文中研究说明当前,随着航天技术的发展,全球小卫星的数量正在快速增加。在动态场景下,由于小卫星星座网络模型在结构上更接近无线自组织网络（Ad-hoc）,因此小卫星星座的动态路由算法要引入Ad-hoc的路由技术进行研究。首先,根据小卫星在高动态时变拓扑下的组网要求,本文提出了小卫星集群组网的路由方案,建立了从物理层、数据链路层到网络层的星间自组织网络架构。物理层主要完成无线数据收发,为上层网络通信提供可靠的无线通信信道。数据链路层采用时分复用（Time-Division Multiple Access,TDMA）的方式建立全网的信道复用机制,对信道进行合理分配。网络层采用优化链路状态路由协议（Optimized Link State Routing Protocol,OLSR）,对传统的 OLSR 协议进行优化,使其适用于小卫星组网场景,减少系统开销并缩短路由收敛时间。OPNET仿真结果表明本文提出的小卫星组网路由方案表现出了优秀的时钟同步速度,较低的端到端时延,以及路由快速收敛等优点。其次,本文针对小卫星自组织网络在高负载高动态场景下采用不可靠路由经常出现丢包的情况,提出一种基于星间链路感知的OLSR路由抗毁机制OLSR-LT,该机制先利用接收到的2个连续的HELLO消息的接收功率,载波频率等参数计算出小卫星自组织网络中两个相邻节点的链路保持时间,再根据链路保持时间和多径路由技术选择一条备用路由,当主路由忙或排队时启用备用路由来保证路由协议的可靠性。OPNET实验结果表明,与传统的OLSR算法相比,本文提出的OLSR-LT有效提高了数据分组到达率,降低了端到端延迟和分组排队时间,提高了小卫星网络传输的实时性。最后,本文在小卫星路由方案的基础上,设计实现了基于“FPGA+Linux”的半实物仿真验证系统,该系统包括四个小卫星自组织网络节点,每个节点能实现接入、组网和无线数据通信的基本功能,能满足高动态场景下的高效组网需求。
黄诗雅[8]（2021）在《基于链路自适应感知的WSN可靠传输方法研究》文中指出随着智慧城市、工业4.0的推动发展,无线传感器网络（WSN）在各个行业的使用越来越广泛。由于无线传感器网络中节点的资源限制及网络的动态时变性,使数据的可靠交付成为一个研究难点。在无线传感器网络的协议栈中,路由协议掌握着核心的传输控制部分,选择良好的传输路径能有效减少链路动态变化带来的影响,合理的路由策略也能避免节点能耗限制引起的数据传输失败。因此,设计高效的路由协议能够增加数据的传输可靠性。文章着重研究机会路由与多径路由两种传输方式,从路由选择以及协调转发两方面入手,着眼于选择高可靠链路进行数据传输,达到提高数据投递率的目的。针对衰落环境导致数据传输不可靠的问题,本文提出了一种基于模糊逻辑的可靠机会路由传输方法,所提方法利用模糊逻辑定义链路质量估计器,并引入数据接收概率、信噪比与接收信号强度形成模糊规则。机会路由的传输机制虽然提高了数据传输可靠性,但也产生了冗余数据问题,所提协议综合考虑了端到端最优链路质量与地理位置,实现转发候选集的合理构建。实验结果表明,在衰落环境下,所提协议比已有机会路由协议提高了数据传输可靠性。使用与最高优先级节点的相对地理位置对转发候选集进行约束,能够很大程度上避免冗余数据的转发,对比已有机会路由协议,冗余率得到有效控制。针对无线传感网络中链路时变并且节点能量有限的问题,本文提出一种基于链路自适应感知的多径路由协议。用一种自适应链路质量感知算法,实时感知链路质量的变化情况。改进多径选择策略,综合考虑跳数、链路质量及剩余能量构建传输代价函数,解决路由度量单一的问题。为了改进备用式传输机制,提出一种基于剩余能量和拥塞情况的动态轮询机制,选择从源节点到目的节点的最佳传输路径。实验结果表明,改进的多径路由协议在数据投递率、吞吐量、传输时延以及网络生存周期上相比AODV、AOMDV都具有更好的性能。
杨小梅[9]（2021）在《多接口多信道无线Mesh网络中多播路由算法研究》文中研究表明无线Mesh网络（Wireless Mesh Network,WMN）克服了传统无线局域网传输距离有限和传输效率低等缺点,是一种以多跳的方式传输数据分组的新型无线网络,具有自动组网能力以及可靠性高、灵活性强等优势。但是,由于同信道干扰的存在,无线Mesh网络的容量受到了很大限制,这一问题尤其在多播流量中更为严重。多接口多信道技术是有效消除干扰,提高无线电资源利用率的一个重要手段,这种网络也被称为多接口多信道无线Mesh网络（Multi-Radio Multi-Channel Wireless Mesh Network,MRMC-WMN）。在无线Mesh网络中使用定向天线也可以有效减少干扰,但是由于定向天线的波束只覆盖了网络中的部分节点,从而导致了传输次数增加,网络性能有所下降。此外,路由环路也是影响MRMC-WMN网络性能的一个重要因素。当路由环路发生后,数据分组会在构成环路的一组路由器中进行循环路由与转发,这将占用大量可用带宽,增加分组丢失和分组重传,造成严重的网络资源浪费。再者,分组在环路中无限地转发还会致使各路由器处理器过载,减慢网络流量传输,导致路由表不更新或更新不及时,最终降低路由效率和网络性能。本文针对以上存在的问题,在定向天线存在的情况下,对MRMC-WMN网络中的多播路由选择、波束信道分配以及路由环路问题展开研究。论文主要贡献及创新点如下:1、提出了干扰感知波束信道选择多播路由算法。本文综合运用定向天线技术、无线广播优势（Wireless Broadcast Advantage,WBA）和定向节点同信道干扰判据（Directional Node Co-Channel Interference metric,DNCI）,提出了干扰感知波束信道选择多播路由算法（Interference-aware Beam-channel Selection Multicast Routing algorithm,IBSMR）。该算法充分利用WBA的优势,将网络的传输次数最小化,并利用DNCI判据进行波束信道选择,减少了流内和流间的同信道干扰,最终构建出具有最小干扰的定向多播树,很好的解决了MRMC-WMN网络中多播树的构建问题以及波束信道的选择问题。最后通过仿真实验验证,在定向天线存在的情况下,与WCTB（Wireless Closest Terminal Branching）和MIMCR（Minimum Interference Minimum Cost Routing）这两种多播路由算法相比,IBSMR算法能够使MRMC-WMN网络在最小化传输次数和减小干扰方面获得更好的性能。2、提出了路由环路避免算法。路由环路的出现将会给MRMC-WMN网络带来严重的影响,因此,为了有效消除IBSMR算法中潜在的路由环路,避免路由震荡和网络性能下降,本文提出了路由环路避免算法（Routing Loop Aviodance Algorithm,RLAA）。对于每一个多播接收节点,该算法首先运行Dijstra算法构建一棵以该接收节点为根的有向生成树,然后从原网络图中逐步选择转发链路添加到生成树中,最终构建出到该多播接收节点的无环路转发图。通过有效消除路由环路,不仅能缓解网络带宽占用和网络资源浪费问题,还可以减少大量重复且不必要的分组转发,加快路由协议的收敛速度,使各路由器的路由表能够得到及时更新,从而提高路由效率,实现较高的网络吞吐量。仿真实验结果表明,将RLAA算法与IBSMR算法相结合,能够使MRMC-WMN网络在平均吞吐量、平均端到端时延和平均丢包率三个方面获得明显的性能提升。
黄声培[10]（2021）在《无人机自组网DSR协议研究》文中认为无人机自组网克服了无人机之间的通信障碍,有效提高了无人机平台的效能,在军用和民用领域有广泛的应用需求。路由协议是影响无人机自组网通信质量的关键所在,动态源路由（Dynamic Source Routing,DSR）协议具有较低的路由开销和较好的网络性能,广泛应用于网络资源有限的自组网场景。本文聚焦于无人机自组网DSR协议的研究,主要研究内容如下:1.分析了无人机自组网的网络特性,在介绍DSR协议算法原理和仿真分析的基础上,对无人机自组网链路节点的稳定性和路由洪泛策略进行了初步探索,为接下来对无人机自组网DSR协议的深入研究做了铺垫。2.针对无人机自组网中链路节点稳定性难以保障,容易导致通信中断的问题,提出一种基于决策树算法的DSR协议改进方法（Decision Tree Dynamic Source Routing,DT＿DSR）。DT＿DSR利用能量消耗、移动速率和缓冲区拥塞三种影响无人机节点通信稳定性的重要因素,通过决策树算法的分类思想,在DSR协议中加入节点稳定性约束算法,根据无人机节点的实时飞行状态,筛选出稳定的节点转发请求数据包,确保数据转发节点的稳定性。基于OPNET Modeler的仿真结果表明,DT＿DSR在降低网络平均端到端时延、减少路由开销和丢包率的前提下,提高了业务数据的接收速率。3.针对DSR协议路由洪泛效率低下,导致网络开销较大的问题,借鉴群智能优化思想,提出一种基于萤火虫算法的DSR协议优化方法（Firefly Algorithm Dynamic Source Routing,FA＿DSR）。该方法综合利用影响无人机节点通信稳定性的重要因素和节点间的传输损耗来构建萤火虫的适应度函数,根据适应度函数来衡量萤火虫的荧光亮度。通过萤火虫初始化、萤火虫移动和更新荧光值等阶段的路由搜索过程,对DSR协议的路由洪泛和路由选择过程进行综合优化,解决传统洪泛算法效率低下,链路容易断裂的问题。仿真结果显示FA＿DSR提高了路由洪泛效率,显着提升了网络性能。
二、分组广播路由算法的分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分组广播路由算法的分析（论文提纲范文）
（1）无人机蜂群中无线紫外光通信网络能耗均衡路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无线紫外光通信技术 |
| 1.2.2 无人机蜂群通信网络路由算法 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 无线紫外光通信与无人机蜂群通信网络路由算法概述 |
| 2.1 无线紫外光通信概述 |
| 2.1.1 无线紫外光通信原理 |
| 2.1.2 无线紫外光通信应用场景 |
| 2.2 无线紫外光通信方式 |
| 2.2.1 无线紫外光直视通信链路模型 |
| 2.2.2 无线紫外光非直视通信链路模型 |
| 2.3 无人机蜂群编队技术 |
| 2.3.1 队形控制算法 |
| 2.3.2 信息交互控制策略 |
| 2.4 无人机蜂群通信网络路由算法 |
| 2.4.1 能效优化方法 |
| 2.4.2 平面路由算法 |
| 2.4.3 分簇路由算法 |
| 2.4.4 平面路由与分簇路由的对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机间紫外光隐秘通信能耗均衡平面路由算法 |
| 3.1 机间紫外光通信链路模型 |
| 3.2 无人机蜂群通信能耗模型 |
| 3.3 能耗均衡路由算法 |
| 3.3.1 无人机蜂群队形保持 |
| 3.3.2 算法实现 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 无人机蜂群队形保持拓扑 |
| 3.4.2 算法对比分析 |
| 3.4.3 算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 无线紫外光协作无人机蜂群非均匀分簇能耗均衡路由算法 |
| 4.1 非均匀分簇模型 |
| 4.2 非均匀分簇能耗均衡路由算法 |
| 4.2.1 协议簇的建立 |
| 4.2.2 数据传输 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 算法性能分析 |
| 4.3.2 算法对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 现存问题与不足 |
| 1.3 论文内容及贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 无线自组网路由协议概述 |
| 2.1 无线自组网路由协议分类 |
| 2.2 基于拓扑的路由协议 |
| 2.2.1 主动式路由协议 |
| 2.2.2 反应式路由协议 |
| 2.3 基于地理位置的路由协议 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于地理位置的车载自组网安全路由策略研究 |
| 3.1 模型构建及描述 |
| 3.1.1 车辆移动模型 |
| 3.1.2 信任推理模型 |
| 3.2 算法总体设计 |
| 3.2.1 交叉路口处中继节点选择方案 |
| 3.2.2 直线段道路中继节点选择方案 |
| 3.2.3 算法总体流程 |
| 3.3 仿真结果与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于地理位置的无人机自组网节能路由策略研究 |
| 4.1 模型构建及描述 |
| 4.1.1 无人机移动模型 |
| 4.1.2 能量消耗模型 |
| 4.2 算法总体设计 |
| 4.2.1 中继节点选择方案 |
| 4.2.2 算法总体流程 |
| 4.3 仿真结果与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究 |
| 5.1 模型构建及描述 |
| 5.2 算法总体设计 |
| 5.2.1 基于节点类型的中继节点选择方案 |
| 5.2.2 基于节点速度的中继节点选择方案 |
| 5.3 仿真结果与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）无人机自组织网络路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 无人机自组织网络相关内容 |
| 2.1 移动自组织网络 |
| 2.2 无人机自组织网络 |
| 2.3 无人机自组织网络路由协议 |
| 2.3.1 主动式路由协议 |
| 2.3.2 按需式路由协议 |
| 2.3.3 路由协议适用性分析 |
| 2.4 AODV路由协议分析 |
| 2.4.1 AODV协议特点 |
| 2.4.2 AODV协议原理 |
| 2.4.3 AODV的优势与局限 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法 |
| 3.1 位置辅助的算法概述 |
| 3.2 基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法 |
| 3.2.1 路由发起阶段 |
| 3.2.2 路由建立阶段 |
| 3.2.3 数据结构设计 |
| 3.2.4 算法整体流程 |
| 3.3 实验仿真分析 |
| 3.3.1 节点位置信息的获取 |
| 3.3.2 仿真场景的配置 |
| 3.3.3 仿真及性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于位置辅助的黑洞攻击防护算法 |
| 4.1 黑洞攻击原理及分类 |
| 4.1.1 黑洞攻击原理 |
| 4.1.2 黑洞攻击分类 |
| 4.2 黑洞攻击防护方案 |
| 4.2.1 禁止中间节点应答 |
| 4.2.2 对下一跳节点进行验证 |
| 4.2.3 对目的节点进行检测 |
| 4.2.4 其他类型防护方案 |
| 4.3 基于位置辅助的黑洞攻击防护算法 |
| 4.3.1 路由回复阶段 |
| 4.3.2 数据结构设计 |
| 4.3.3 算法整体流程 |
| 4.4 实验仿真分析 |
| 4.4.1 添加黑洞节点 |
| 4.4.2 仿真场景的配置 |
| 4.4.3 仿真及性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（4）水声传感网络高效可靠传输的路由协议研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 水声传感网络及路由协议研究现状 |
| §1.2.2 水声传感网络路由空洞问题概述 |
| §1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 第二章 水声传感网络理论 |
| §2.1 水声传感网络架构 |
| §2.1.1 水声传感网络体系结构 |
| §2.1.2 水声传感网络协议栈 |
| §2.1.3 水声传感网络关键技术 |
| §2.2 水声信道特性 |
| §2.3 水声传感网络路由设计的难点和目标 |
| §2.4 OPNET仿真平台简介 |
| 第三章 基于多度量决策论的路由协议设计 |
| §3.1 问题描述 |
| §3.2 MDTRP协议应用场景 |
| §3.3 MDTRP协议的设计 |
| §3.3.1 基于软状态技术的空洞避免模型 |
| §3.3.2 局部依赖度评估 |
| §3.3.3 节点能力评估及数据转发 |
| §3.3.4 路由策略分析 |
| §3.4 MDTRP协议仿真分析 |
| §3.4.1 仿真设置 |
| §3.4.2 链路预测因子对可靠性的影响 |
| §3.4.3 性能比较与分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 空洞避免和负载均衡的机会路由设计 |
| §4.1 问题描述 |
| §4.2 VAEOR协议算法设计 |
| §4.2.1 自适应空洞避免方案 |
| §4.2.2 能耗分析及生命状态预测 |
| §4.2.3 节点位置优化 |
| §4.2.4 机会转发策略 |
| §4.2.5 VAEOR协议实现流程 |
| §4.3 仿真与分析 |
| §4.3.1 状态因子对网络性能的影响 |
| §4.3.2 协议动态适应性研究 |
| §4.3.3 性能分析 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 总结 |
| §5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（5）基于链路预测的飞行器自组网能量均衡路由研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 飞行器自组织网络路由技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 飞行器自组织网络概况 |
| 2.2.1 飞行器自适应组网的目标 |
| 2.2.2 飞行器自组织网络的特点 |
| 2.3 飞行器自组织网络路由协议 |
| 2.3.1 表驱动路由协议 |
| 2.3.2 按需式路由协议 |
| 2.3.3 混合式路由协议 |
| 2.3.4 典型路由协议比较 |
| 2.4 飞行器自组织网络路由协议特点 |
| 2.5 飞行器自组织网络中的AODV路由协议 |
| 2.5.1 AODV路由协议发现过程 |
| 2.5.2 AODV路由协议维护过程 |
| 2.5.3 AODV路由协议特性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于链路预测的能量均衡路由研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题分析 |
| 3.3 网络模型构建 |
| 3.4 基于链路预测及能量均衡算法设计 |
| 3.4.1 数据包格式设计 |
| 3.4.2 链路生存时间预测 |
| 3.4.3 路由发现过程 |
| 3.4.4 数据传输过程 |
| 3.4.5 路由维护过程 |
| 3.5 算法验证分析 |
| 3.5.1 路由无循环 |
| 3.5.2 时间复杂度 |
| 3.5.3 消息复杂度 |
| 3.6 本章小节 |
| 第4章 基于遗传算法的HELLO间隔优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题分析 |
| 4.3 遗传算法 |
| 4.4 算法实现流程 |
| 4.5 HELLO数据包间隔优化实现过程 |
| 4.5.1 目标函数设计 |
| 4.5.2 相关遗传操作 |
| 4.5.3 适应度函数设计 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 仿真与性能分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿真环境 |
| 5.2.1 NS-2 仿真平台 |
| 5.2.2 仿真场景构建 |
| 5.3 基于链路预测及能量均衡路由性能分析 |
| 5.3.1 剩余能量水平 |
| 5.3.2 数据分组投递率 |
| 5.3.3 端到端时延 |
| 5.3.4 控制开销 |
| 5.3.5 路径稳定性 |
| 5.4 基于遗传算法的HELLO自适应间隔性能分析 |
| 5.4.1 数据包分组投递率 |
| 5.4.2 端到端时延 |
| 5.4.3 控制开销 |
| 5.5 本章小节 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（6）基于网络环境感知的无线自组网路由协议设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 无线自组网路由技术概述 |
| 2.1 Ad Hoc网络简介 |
| 2.2 Ad Hoc路由协议及设计原则 |
| 2.3 传统Ad Hoc网络路由协议分析 |
| 2.3.1 Ad Hoc主动式路由协议 |
| 2.3.2 Ad Hoc按需路由协议 |
| 2.3.3 Ad Hoc混合式路由协议 |
| 2.3.4 Ad Hoc网络路由协议比较与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于跳数的混合式路由协议设计与实现 |
| 3.1 项目场景与需求 |
| 3.2 路由协议设计思路 |
| 3.3 BH-HRP路由协议概述 |
| 3.4 BH-HRP协议运行机制 |
| 3.4.1 二跳范围内的邻居管理 |
| 3.4.2 二跳范围外的按需路由发现 |
| 3.4.3 路由管理模块 |
| 3.5 数据包处理流程 |
| 3.6 仿真结果与分析 |
| 3.6.1 仿真场景 |
| 3.6.2 结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于网络环境感知的混合式路由协议设计 |
| 4.1 BN-HRP路由协议概述 |
| 4.2 网络环境感知指标 |
| 4.2.1 链路质量 |
| 4.2.2 节点剩余能量 |
| 4.2.3 节点负载 |
| 4.2.4 拓扑稳定性 |
| 4.3 改进的MPR选择算法 |
| 4.3.1 经典MPR选择算法 |
| 4.3.2 改进的MPR选择算法 |
| 4.4 自适应Hello周期 |
| 4.5 BN-HRP协议运行机制 |
| 4.5.1 邻居管理机制 |
| 4.5.2 路由管理机制 |
| 4.5.3 报文设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 BN-HRP协议实现与仿真验证 |
| 5.1 BN-HRP协议实现 |
| 5.2 数据采集工具实现 |
| 5.2.1 时延统计工具类 |
| 5.2.2 开销统计工具类 |
| 5.2.3 分组投递率统计工具类 |
| 5.3 协议仿真结果与性能分析 |
| 5.3.1 仿真场景设置 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 分布式半实物仿真平台的搭建 |
| 5.4.1 基于NS3 的协议移植方法 |
| 5.4.2 NS3 半实物仿真系统的搭建 |
| 5.4.3 NS3 分布式仿真系统的搭建 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）小卫星组网的路由机制研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 小卫星国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 Ad-hoc网络路由算法 |
| 2.1 Ad-hoc网络路由协议分类 |
| 2.2 先验式路由协议 |
| 2.2.1 OLSR协议概述 |
| 2.2.2 OLSR节点的信息库 |
| 2.2.3 OLSR的路由发现流程 |
| 2.2.4 OLSR协议的优点 |
| 2.3 按需路由协议 |
| 2.4 OLSR和AODV对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 小卫星集群组网路由方案研究 |
| 3.1 方案概述 |
| 3.1.1 星间自组织网络总体架构 |
| 3.1.2 初始路由表建立阶段 |
| 3.1.3 时钟同步阶段 |
| 3.1.4 数据通信阶段 |
| 3.2 物理层方案 |
| 3.3 数据链路层方案 |
| 3.3.1 全网时钟同步机制 |
| 3.3.2 TDMA设计 |
| 3.4 网络层方案 |
| 3.4.1 协议流程 |
| 3.4.2 信息库中的表格式设计 |
| 3.4.3 HELLO消息及其处理 |
| 3.4.4 TC消息及其处理 |
| 3.4.5 路由表生成 |
| 3.5 OPNET仿真设置 |
| 3.6 仿真结果分析 |
| 3.6.1 10颗星仿真结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于星间链路感知的OLSR路由抗毁机制 |
| 4.1 链路生存时间计算模型 |
| 4.2 基于链路生存时间和多径路由的OLSR路由抗毁算法 |
| 4.2.1 拓扑感知 |
| 4.2.2 多路径算法 |
| 4.2.3 路由恢复算法 |
| 4.2.4 数据分组转发 |
| 4.3 仿真实现 |
| 4.3.1 节点模型 |
| 4.3.2 进程模型 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 半实物仿真验证系统 |
| 5.1 FPGA模块实现 |
| 5.1.1 物理层模块 |
| 5.1.2 数据链路层模块 |
| 5.2 基于Linux的网络层OLSR协议实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于链路自适应感知的WSN可靠传输方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义及背景 |
| 1.2 可靠传输方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 WSN可靠性及相关技术分析 |
| 2.1 可靠传输分析及评价指标 |
| 2.2 WSN链路质量估计方法 |
| 2.3 机会路由分析与设计 |
| 2.3.1 机会路由理论分析 |
| 2.3.2 机会路由仿真设计 |
| 2.4 多径路由协议分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模糊逻辑的可靠机会路由传输方法 |
| 3.1 基于模糊逻辑的链路质量感知算法 |
| 3.1.1 数据接收概率感知 |
| 3.1.2 信噪比感知 |
| 3.1.3 接收信号强度感知 |
| 3.1.4 基于模糊逻辑的链路质量感知算法 |
| 3.2 机会路由转发候选集的构建算法 |
| 3.2.1 地理位置约束 |
| 3.2.2 构造转发候选集 |
| 3.3 基于模糊逻辑的可靠机会路由实现过程 |
| 3.3.1 机会路由的路由表及路由控制包设计 |
| 3.3.2 候选节点集构造过程 |
| 3.3.3 转发协调机制设计 |
| 3.4 系统模型搭建 |
| 3.4.1 网络模型 |
| 3.4.2 信道模型 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.5.1 仿真环境 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于链路自适应感知的多径路由传输方法 |
| 4.1 基于链路自适应感知的传输代价函数 |
| 4.1.1 自适应链路质量感知算法 |
| 4.1.2 端到端传输代价函数 |
| 4.2 基于能耗均衡和拥塞控制的多路径轮询机制 |
| 4.2.1 基于缓冲队列长度的拥塞控制策略 |
| 4.2.2 能量均衡算法 |
| 4.2.3 多径轮询机制 |
| 4.3 基于链路自适应感知的多径路由实现过程 |
| 4.3.1 多径路由的路由表与路由控制包设计 |
| 4.3.2 路由发现过程 |
| 4.3.3 轮询选择过程 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 仿真环境 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 本文工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）多接口多信道无线Mesh网络中多播路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及安排 |
| 第2章 相关知识介绍 |
| 2.1 无线Mesh网络 |
| 2.1.1 无线Mesh网络概述 |
| 2.1.2 无线Mesh网络特点 |
| 2.1.3 无线Mesh网络架构 |
| 2.2 无线Mesh网络多播技术 |
| 2.2.1 多播技术基础 |
| 2.2.2 无线Mesh多播技术 |
| 2.2.3 无线Mesh网络多播路由算法 |
| 2.3 定向天线技术 |
| 2.3.1 天线技术基础 |
| 2.3.2 两种天线的性能比较 |
| 2.3.3 定向天线应用于无线Mesh网络 |
| 2.4 路由环路介绍 |
| 2.4.1 路由环路成因分析 |
| 2.4.2 路由环路产生的影响 |
| 2.4.3 路由环路避免机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 干扰感知波束信道选择多播路由算法 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 网络模型 |
| 3.2.2 干扰模型 |
| 3.2.3 定向天线模型 |
| 3.3 IBSMR算法 |
| 3.3.1 IBSMR算法实现目标 |
| 3.3.2 IBSMR算法设计 |
| 3.3.3 IBSMR算法实现步骤 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.0 仿真环境 |
| 3.4.1 仿真参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 路由环路避免算法 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 RLAA算法 |
| 4.2.1 RLAA算法设计 |
| 4.2.2 RLAA算法实现步骤 |
| 4.2.3 RLAA算法实例分析 |
| 4.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 性能度量指标 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 |
（10）无人机自组网DSR协议研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 无人机自组网研究现状 |
| §1.2.2 DSR协议研究现状 |
| §1.3 论文的主要内容及结构安排 |
| §1.3.1 论文的主要内容和创新点 |
| §1.3.2 论文的结构安排 |
| 第二章 无人机自组网下DSR协议分析 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 无人机自组网特点 |
| §2.3 DSR协议原理 |
| §2.3.1 DSR协议特点 |
| §2.3.2 DSR协议的核心机制 |
| §2.3.3 DSR协议的选项格式 |
| §2.4 DSR协议的算法描述 |
| §2.4.1 路由发现 |
| §2.4.2 路由维护 |
| §2.5 OPNET Modeler仿真平台 |
| §2.6 DSR协议仿真分析 |
| §2.7 DSR协议改进思路 |
| §2.7.1 节点稳定性约束 |
| §2.7.2 选择性洪泛策略 |
| §2.8 本章小结 |
| 第三章 基于决策树算法的DSR协议改进 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 改进的DT＿DSR协议 |
| §3.2.1 DT＿DSR总体框架 |
| §3.2.2 整合数据集 |
| §3.2.3 构造决策树 |
| §3.2.4 DT＿DSR算法流程 |
| §3.2.5 DT＿DSR算法示例 |
| §3.3 仿真验证与结果分析 |
| §3.3.1 DT＿DSR仿真实验流程 |
| §3.3.2 DT＿DSR性能分析 |
| §3.4 小结 |
| 第四章 基于萤火虫算法的DSR协议优化 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 萤火虫算法 |
| §4.3 优化的FA＿DSR协议 |
| §4.3.1 FA＿DSR整体架构 |
| §4.3.2 适应度函数构建 |
| §4.3.3 请求选项扩展 |
| §4.3.4 路由洪泛算法流程 |
| §4.4 仿真实验与结果分析 |
| §4.5 FA＿DSR概率阈值分析 |
| §4.6 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| §5.1 本文工作总结 |
| §5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 决策树算法数据集 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
四、分组广播路由算法的分析（论文参考文献）
- [1]无人机蜂群中无线紫外光通信网络能耗均衡路由算法研究[D]. 程敏花. 西安理工大学, 2021
- [2]基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究[D]. 吕静轩. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]无人机自组织网络路由算法研究[D]. 李友良. 长春理工大学, 2021(02)
- [4]水声传感网络高效可靠传输的路由协议研究[D]. 石柳月. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [5]基于链路预测的飞行器自组网能量均衡路由研究[D]. 杨艳. 黑龙江大学, 2021(09)
- [6]基于网络环境感知的无线自组网路由协议设计与实现[D]. 赵江东. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]小卫星组网的路由机制研究与实现[D]. 马世忠. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于链路自适应感知的WSN可靠传输方法研究[D]. 黄诗雅. 西南科技大学, 2021(08)
- [9]多接口多信道无线Mesh网络中多播路由算法研究[D]. 杨小梅. 辽宁大学, 2021(12)
- [10]无人机自组网DSR协议研究[D]. 黄声培. 桂林电子科技大学, 2021(02)
标签：路由算法论文; 无人机论文; 通信论文; 链路状态路由协议论文; 网络传输协议论文;