远海通信无线异构网络基于机器学习的路由研究

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用户能在陆地上随时随地访问各种数据服务,但是由于海洋的地理特征,为远海用户提供可靠的数据通信仍是一个具有挑战性的问题。考虑到海运业务日益增长的通信需求,我们需要支持更高数据速率和更大通信覆盖范围的远海通信网络。远海场景下有如网页浏览、邮件、音视频通话等不同形式的服务,但是目前的远海通信网络主要采用单一的接入技术,现有的海事通信技术各有其局限性,无法完全满足所有服务的通信需求。为了满足用户多样化的服务需求,可以在单个节点上集成多种接入技术,通过设计路由算法,使所有业务通过异构网络进行通信。本文的主要工作内容如下:首先,本文提出了远海通信异构网络模型。该模型选取了Wi MAX、LTE、LR Wi-Fi、VHF四种接入技术作为骨干节点的通信选择,结合Qo S指标、节点邻居数量以及接口变动次数提出了节点综合评价指标以评估路由的性能。然后,本文以最短路由跳数为目的,提出了HAODV混合路由算法。该算法通过一跳范围内的主动路由筛选出可达的通信节点及接口,相比于AODV,平均节省了42.64%的RREQ转发次数以及7.962%的路由建立时间。接着,本文以获取最大节点平均综合评价值为目的,提出了HG-Q路由算法。该算法通过主动路由获取邻居节点的综合评价值作为奖赏值,引入强化学习方法,借鉴了gossip协议实现其在可达节点中的传播,相比于AODV,其节点平均综合评价值平均提升了29.62%,路由建立时间从毫秒级别降低到了微秒级别,相比于Q路由,它通过引入缓存避免了环路。最后,本文基于OPNET平台搭建了不同节点数量和节点平均支持接口数的多个仿真场景,对本文提出的两种路由算法进行了仿真实现和性能对比。在重视路由跳数、节点间距较小、网络拓扑变化较为频繁的场景下HAODV协议表现更好,而HG-Q路由协议则更加适合于看重Qo S质量和接口变动次数、网络拓扑变化不大的场景。本文的研究为解决远海场景下的海事通信问题提供了一种思路,本文提出的模型和算法为远海场景下接入技术的选取和网络设施的布设提供了参考。
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