【摘 要】
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随着无线通信技术的发展,由卫星网络、车联网以及飞行自组网等异构网络相互协作构成的未来天地一体化通信网络逐渐向扩大化、复杂化方向演变,且网络动态特性突出。各个自治网络中高速移动的网络节点、间歇性连接的链路导致网络拓扑频繁变化,给一体化通信网络的数据可靠传输带来巨大挑战。为此,研究者提出网络拓扑演化理论刻画动态网络拓扑变化,以支撑网络路由与传输的优化。然而,现有研究集中在如何运用拓扑演化模型表征网络拓
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随着无线通信技术的发展,由卫星网络、车联网以及飞行自组网等异构网络相互协作构成的未来天地一体化通信网络逐渐向扩大化、复杂化方向演变,且网络动态特性突出。各个自治网络中高速移动的网络节点、间歇性连接的链路导致网络拓扑频繁变化,给一体化通信网络的数据可靠传输带来巨大挑战。为此,研究者提出网络拓扑演化理论刻画动态网络拓扑变化,以支撑网络路由与传输的优化。然而,现有研究集中在如何运用拓扑演化模型表征网络拓扑时变性,并未从节点和链路状态变化去分析拓扑组成元素的演化过程,导致对网络拓扑变化的刻画不精确,影响网络决策。针对该问题,论文对网络动态特性进行分析,构建链路连接状态模型以刻画链路时变特性,并基于马尔可夫理论建立动态拓扑演化模型,预测网络拓扑变化,进而将该模型应用于路由决策中,提升数据传输性能,主要工作如下:首先,为实现网络动态性的精确刻画,从节点和链路角度切入分析导致网络拓扑变化的关键因素,并将网络节点的移动性,信道环境等动态网络特性融入网络参数信干噪比、缓存队列长度和链路可用性建模中。重点考虑链路间的相互影响,引入动态键渗透模型量化相邻链路之间的相互作用,从而构建链路连接状态变化模型以精确刻画链路连接变化。其次,为从全局视角预测动态网络拓扑演化,基于对链路连接状态变化的量化分析,构建动态拓扑演化模型,利用马尔可夫链将网络拓扑的演化建模为拓扑状态转移过程。根据该模型的平稳分布性质预测稳态网络拓扑结构,将网络拓扑结构预测问题转化为线性系统求解问题,对所提模型的可求解性进行了证明,并利用广义最小残差法求解稳态网络拓扑。最后,将所提拓扑演化模型应用于动态网络场景下的路由决策中,在网络仿真模拟器中搭建车联网场景进行仿真实验。实验结果表明,相较于现有路由决策算法,基于动态拓扑演化模型预测得到的稳态拓扑结构,获得最少跳数的可靠路由,在数据包传输率和平均端到端延迟方面均有更好性能。
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