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摘要:分簇可以有效地提高大规模移动自组织网络的性能.但高动态的移动自组织网络具有节点移动性强、网络拓扑变化快的特点,应用传统的分簇算法会造成网络性能迅速下降,频繁的簇拓扑更新造成了簇结构的不稳定和控制开销的增加.为了解决传统分簇算法无法适应高动态的大规模移动自组织网络的问题,提出了一种基于生物启发的移动感知分簇算法,该算法对多头绒泡菌的觅食模型进行了改进,使其适用于移动自组织网络领域.由于该算法与节点的移动特性进行了结合,所以该算法可以有效地在高动态移动自组织网络中进行簇的建立与维护.实验结果表明,相较于其他传统分簇算法,本文算法提高了平均链路连接保持时间和平均簇首保持时间,使得簇结构更加稳定,提高了对高动态、大规模移动自组织网络的适应能力.1 o( ?- Q6 G( m* N- T7 x1 S; }
# h. f3 }/ x. e" {- I7 H. @7 X关键词:移动通信网络;仿生算法;移动感知;高动态7 Y- s- x7 \2 e; u( K8 K
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当前,移动自组织网络的应用越来越广泛,已涵盖到民用和军用多个领域.当移动自组织网络的分布范围较广,且节点数量较多时,如果采用传统的方法来维护如此大规模的移动自组织网络,必然会造成性能的下降.分簇是一种有效的网络拓扑管理模式,它提供的分级网络结构可以提高移动自组织网络的扩展性,降低网络管理的复杂度,十分适用于大规模的移动自组织网络.9 {, V8 c& s, J7 S. ^
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发表于 2021-6-28 10:38
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