软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2009年
11期
3086-3100
,共15页
王毅%董梁%梁涛涛%杨新宇%张德运
王毅%董樑%樑濤濤%楊新宇%張德運
왕의%동량%량도도%양신우%장덕운
移动自组织网%位置信息辅助%路由算法%分簇结构
移動自組織網%位置信息輔助%路由算法%分簇結構
이동자조직망%위치신식보조%로유산법%분족결구
mobile ad hoc network%location aided%routing algorithm%cluster
在大规模移动自组织网中,利用节点位置信息辅助建立路由被认为是一种有效提高无线网络路由可扩展性的方法.提出了一种可扩展与高效的、适用于移动自组织网络的路由算法--分簇覆盖的节点位置信息辅助路由算法(CLAR).CLAR使用如最小簇改变(LCC)算法,建立并保持的单跳分簇结构为拓扑.已有文献证明,LCC是更新成本最小的保持簇头节点密度均一的分簇算法.CLAR利用网络节点的位置信息提高无线网络路由的网络层性能,由目标节点的位置信息预测并构造一个较小的、形状为等腰三角形、矩形或圆形的区域.该区域需保证覆盖目标节点可能存在的位置,且根据源节点与目标节点间的相对位置决定该区域适宜的形状,从而限制源节点在一个较小的"请求域"内寻找可用路由,而不是在网络内盲目寻找.仿真实验结果表明,与其他路由算法相比较,CLAR路由算法在路由建立所需时长、路由代价、平均时延及数据包冲突等参数上表现优良.同时,算法保持了低平均时延、高数据包到达率、低控制开销及低路由寻找次数等优势.
在大規模移動自組織網中,利用節點位置信息輔助建立路由被認為是一種有效提高無線網絡路由可擴展性的方法.提齣瞭一種可擴展與高效的、適用于移動自組織網絡的路由算法--分簇覆蓋的節點位置信息輔助路由算法(CLAR).CLAR使用如最小簇改變(LCC)算法,建立併保持的單跳分簇結構為拓撲.已有文獻證明,LCC是更新成本最小的保持簇頭節點密度均一的分簇算法.CLAR利用網絡節點的位置信息提高無線網絡路由的網絡層性能,由目標節點的位置信息預測併構造一箇較小的、形狀為等腰三角形、矩形或圓形的區域.該區域需保證覆蓋目標節點可能存在的位置,且根據源節點與目標節點間的相對位置決定該區域適宜的形狀,從而限製源節點在一箇較小的"請求域"內尋找可用路由,而不是在網絡內盲目尋找.倣真實驗結果錶明,與其他路由算法相比較,CLAR路由算法在路由建立所需時長、路由代價、平均時延及數據包遲突等參數上錶現優良.同時,算法保持瞭低平均時延、高數據包到達率、低控製開銷及低路由尋找次數等優勢.
재대규모이동자조직망중,이용절점위치신식보조건립로유피인위시일충유효제고무선망락로유가확전성적방법.제출료일충가확전여고효적、괄용우이동자조직망락적로유산법--분족복개적절점위치신식보조로유산법(CLAR).CLAR사용여최소족개변(LCC)산법,건립병보지적단도분족결구위탁복.이유문헌증명,LCC시경신성본최소적보지족두절점밀도균일적분족산법.CLAR이용망락절점적위치신식제고무선망락로유적망락층성능,유목표절점적위치신식예측병구조일개교소적、형상위등요삼각형、구형혹원형적구역.해구역수보증복개목표절점가능존재적위치,차근거원절점여목표절점간적상대위치결정해구역괄의적형상,종이한제원절점재일개교소적"청구역"내심조가용로유,이불시재망락내맹목심조.방진실험결과표명,여기타로유산법상비교,CLAR로유산법재로유건립소수시장、로유대개、평균시연급수거포충돌등삼수상표현우량.동시,산법보지료저평균시연、고수거포도체솔、저공제개소급저로유심조차수등우세.
Using location information to assist routing is often proposed as an efficient means to achieve scalability in large mobile ad hoc networks (MANET). This paper proposes an algorithm, named as Cluster-Based Location Aided Routing (CLAR), a scalable and efficient routing algorithm for MANET. CLAR runs on top of a one-hop cluster cover of the MANET, which can be created and maintained by, for instance, the Least Cluster Change (LCC) algorithm. It has been proven that LCC can maintain a cluster cover with a constant density of clusterheads with the minimal update cost. CLAR then utilizes nodes' location information to improve the network layer performance of routing. The location information of destination node is used to predict a smaller isosceles triangle, rectangle, or circle request zone, which is selected according to the relative location of the source and the destination, that covers the estimated region where the destination may locate. Instead of searching the route in the entire network blindly, CLAR confines the route searching space into a much smaller estimated range. Simulation results have shown that CLAR outperforms other protocols significantly in route set up time, routing overhead, mean delay and packet collision, and simultaneously maintains low average end-to-end delay, high success delivery ratio, low control overhead, as well as low route discovery frequency.