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移动自组网路由选择的增强型蚁群AODV算法
沙特国王大学学报移动ad-hoc网络优化路由选择的增强型蚁群AODV算法DipikaSarkar,Swagata Choudhury,Abhishek MajumderDepartment of Computer Science Engg,Tripura University(A Central University),Agartala 799022,India阿提奇莱因福奥文章历史记录:2018年4月14日收到2018年8月23日修订2018年8月24日接受在线发售2018年8月28日保留字:移动自组网动态源路由按需距离向量路由蚁群算法服务质量路线选择A B S T R A C T在移动自组网中,最优路径的选择是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的路由选择机制,结合Ad-hoc按需距离矢量(AODV)协议和蚁群优化(ACO)算法,以提高移动自组网的服务质量(QoS)。基于AODV蚁群机制,利用路径信息素值选择最优数据传输路径该算法根据路径的端到端可靠性、拥塞程度、跳数和路径上节点的剩余能量来计算路径的信息素值仿真结果表明,该方案的性能优于AODV、动态源路由(DSR)和增强型蚂蚁DSR路由算法。©2018作者制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍Ad-hoc网络是一组移动节点在没有固定基础设施的情况下,通过无线媒介相互通信的集合移动自组织网络(MANET)(Pahlavan和Krishnamurthy,2011; Giordano,2002; Yadav等人, 2011)在没有中央管理的任何支持的情况下动态地形成网络。由于这种动态的性质,在移动自组网路由是困难的,当一些QoS要求需要得到满足。有许多路由协议可以满足各种QoS要求,但这些协议都不支持这些要求。在本文中,一个增强的技术相结合的Ad-hoc按需距离向量(AODV)与蚁群优化(ACO)(Dorigo和Stu 1 etzle,2004)机制的发展。在所提出的技术中,在一个节点向另一个节点发送数据包之前,如AODV,它找出到目的地的路由为了找到路由,发送方节点在网络中广播路由请求分组(称为ReqAnt分组)这*通讯作者。电子邮件地址:sarkardipikacse@gmail.com(D.Sarkar)。沙特国王大学负责同行审查制作和主办:Elsevier就像生物学上的蚂蚁一样,首先向四面八方扩散,寻找食物。在找到食物源后,它们在回家的路上存放它们收集关于路径的信息,即:路由的端到端可靠性、沿路由的拥塞、沿路由的节点的剩余能量和路由的长度在接收到ReqAnt分组之后,目的地考虑存储在ReqAnt中的路径信息来计算路由的信息素计数,并发送回RepAnt(路由应答分组)。考虑最高信息素计数的路由用于路由数据分组。基于ACO的增强型AODV在各种场景下都优于AODV和其他ACO路由方案。本文件的结构如下。第二部分是研究工作的问题陈述。第3节讨论了现有的一些方案。在第4节中提出了所提出的增强的ANT AODV方案。在第五节中,将所提出的方案与AODV、DSR和增强的ANT DSR进行了仿真比较。最后,在第6节中,总结和未来的工作已经提出。2. 相关工作本节简要回顾了以往在移动自组网中基于群体智能的路由优化技术方面所https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.08.0131319-1578/©2018作者。制作和主办:Elsevier B.V.代表沙特国王大学这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表沙特国王大学学报杂志首页:www.sciencedirect.comD. Sarkar等人/沙特国王大学学报1187Zhang et al.(2017)和Zhou(2013)讨论了蚁群路由(ACR)协议的各个方面,其中下一跳的选择基于网络的信息素和启发式信息。每个节点维护一个信息素表和启发式信息表。在信息素表中,表条目指示选择节点作为朝向目的地的下一跳的期望。在启发式信息表中,表项指示启发式准则,诸如位置、能量、跳数、延迟等。概率用于选择下一跳。选择相邻节点中概率最大的节点作为下一信息素沉积过程增强信息素,即选择特定路线以吸引流量以获得更好路由的机会。信息素蒸发过程减少了信息素或选择特定路线的机会,以避免质量差的环节。Yadav等人(2011)提出了一种基于蚁群优化(ACO)技术的改进路由算法。改进的蚁群算法(I-ACO)利用转移概率模型和方向概率模型对更新的信息素信息进行路由选择。转移概率有助于在蚂蚁的运动中找到下一个节点的位置。方向概率有助于找到朝向目的地方向的下一个节点。该技术降低了数据包的端到端延迟,提供了高的数据包投递率。但由于缺乏能量管理,这种技术导致了高控制开销和高能耗。Abdel-Moniem等人(2010)提出了多路由AODV蚂蚁路由算法(MRAA)。在这种技术中,AODV发现路由反应,即按需和ACO创建节点之间的路由,而不管的需求,即主动。该技术减少了数据包传递期间的端到端延迟。由于该技术使用备用路径进行数据传递,因此数据包可以在更短的时间内以更低的开销传递到目的地。但是存储和维护备份路由是一项开销。Fahmy et al.(2012)和Albayrak and Zengin(2014)提出了预测性节能蜜蜂路由算法(PEEBR),该算法预测了路径上所有节点将消耗的能量。该技术使用蜂群优化,其中使用两种类型的蜜蜂代理命名为侦察兵和觅食者该布线技术的重点是确定最佳路径的路由的基础上,其优良率。该技术从蜜蜂的食物搜索过程中得到启发,该过程基于两个重要参数,即:沿单个路径的每个节点消耗的能量的量和端到端延迟。这些参数共同代表了路径的善度。该技术在路由发现、评估和选择时消耗最少的电池电量,并减少了端到端的时延。然而,该技术不能给频繁的拓扑变化的情况下,良好的效果。Kiran Manjappa等人(2013)提出了一种基于白蚁建丘机制的MANET路由方案。这种白蚁被称为移动性白蚁(MA-termite)。该技术使用的协调适应白蚁在山建设过程中发送数据包到目的地。移动节点被表示为白蚁山。它将信息素存储在信息素表中的具有最高目的地pher-omone计数的节点信息素在链路上的更新和衰减与该链路的节点之间的距离成比例高度移动的邻居导致信息素的高度衰减另一方面,对于低迁移率的邻居,信息素衰减将是低的。这种技术具有较少的路由中断和产生较少的开销.由于这里包含了跨层的概念,因此与其他方法相比,它在操作上稍微复杂一些。Srinivasan等人(2006)提出了一种用于高度移动ad-hoc网络的鸟群行为路由(BFBR)协议原-col有两个部分:一种是用于路由发现的相遇搜索,另一种是用于路由维护的方向转发路由。与传统的广播机制,nisms,该协议节省了带宽,避免不必要的链路遍历。相遇搜索机制最大限度地减少了路由发现过程中的链路遍历。方向转发路由有助于维护每个节点的局部环境,以确保路由的连通性。因此,它减少了路由开销。然而,该机制对于维护路由是相当复杂的Dhurandher等人(2011年)提出了对等蜜蜂算法(P2PBA),其设计目的是在MANN中提供有效的对等(P2P)文件搜索。该方案使用基于蜂群的智能,这是基于蜜蜂的觅食行为。在这种方案中,文件被分解成数据包。然后,这些数据包被分发到一组有选择的站点。然而,参数,如节能,安全问题和异构性的节点没有考虑。Rao和Singh(2014)提出了具有第n个备份路由的AODV路由协议(AODV nthBR)。该协议为源节点提供多条备用路由,以备链路故障时使用网络中它是现有AODV路由协议的一种修改形式,使得从源到目的地的数据包传递有多个路由可用。用于路由的节点的选择是根据节点的距离和可用能量有效地完成的。在该方案中,每个节点都检查其传输能量,并在距离矢量的帮助下找到下一个最近的节点。再次检查最近的节点是否有足够的能量进行传输。该过程继续直到找到合适的节点用于传输。Misra和Rajesh(2011)提出了基于能量和位置的鸟类飞行启发路由协议(Bird Flight-Inspired Routing Protocol,BFIRP)。在该技术中,考虑节点的能量和节点到目的地的距离,将数据分组转发到目的地。该协议还考虑了节点与连接中间节点和目的节点的大圆路径的接近程度。该协议没有带宽消耗问题。Singh和Singh(2017)提出了AODV-Reliability(AODV-R),这是一种基于聚类蚁群优化的路由协议,用于通过消除拥塞来找到最短路径。AODV-R采用蚁群算法对最短路径选择算法进行改进。AODV-R选择最可靠的路径,从而降低了在改变网络拓扑时链路中断的可能性。然而,该技术Al-Ani和Seitz(2016)提出了基于蚁群优化(QoRA)的QoS感知路由。QoRA在本地计算QoS参数,并在两个架构组件的帮助下避免数据传输过程中的拥塞。第一个元素是QoRA实体,它在每个节点上运行,以根据指定的QoS要求识别合适的路径。第二部分是SNMP实体,由简单网络管理协议(SNMP)代理和管理信息库(MIB)组成。SNMP在本地获取节点的相关信息。基于这些信息或值,将计算QoS参数,并且在数据分组转发期间避免拥塞。但是该技术具有很高的端到端延迟。Chatterjee 和 Das ( 2015 ) 提 出 了 一 种 将 ACO 与 动 态 源 路 由(DSR)相结合的反应式路由协议,称为增强型Ant DSR。该方法采用蚁群算法选择最优路径,并根据链路度量、拥塞度量和跳数计算路由信息素数(路径选择概率)。在每个中间节点LM处转发路由请求时,CM和跳数被更新。发送方节点从路由应答包中获得关于路由的信息(长度、拥塞水平和连通性水平)。它计算路由的信息素值,并选择具有1188D. Sarkar等人/沙特国王大学学报网关表1对照表。路由选择参数。DSRp× × × ×移动自组网AODV-Rp× × × ×VANETQoARp p×p× VANETBFIRPp×p×p移动自组网AODV nth BRp×p× × MANETP2PBAp× × × ×移动自组网BFBRp× × ×p高度移动自组网MA-白蚁pp × × × MANETPEEBRp×p× ×MANETMRAAp p× × × MANETI-ACOp p×p× MANET增强型蚂蚁DSRp p×p× MANET提出的增强型蚂蚁AODVp p p p× MANET最高信息素值的数据传输。这种技术可以满足大多数基本的QoS要求。但是由于使用DSR,分组的报头大小随着路径长度的增加而增加。这会导致网络中的路由开销表1示出了所提出的方案与其他现有方案在路由选择参数方面的比较。3. 问题定义由于移动自组网的动态特性,路由选择是一个难点。网络中的节点故障和链路中断可能导致网络资源的丢失。在移动自组网中出现的一个基本问题是选择任意两个节点之间的最佳路径。对于ad-hoc网络中的数据分组的路由,已经提出了许多方案,诸如Ad-hoc按需距离向量(AODV)(Perkins等人,2003; Perkins和Royer,1999)路由和动态源路由(DSR)(Johnson和Maltz,1996)。但这些传统的路由协议使用最小跳数或最短路径作为路径选择的主要度量在战场上使用的战术自组网中,路由问题变得更加具有挑战性。在战术ad-hoc网络中,需要传输多媒体数据。因此,它需要支持服务质量(QoS)(Kang等人,2011年)。图1示出了视频和音频数据将由士兵传输到指挥中心以及在他们之间传输的场景。 为了保证QoS,需要考虑可能影响所选路径质量的几个因素,在上述场景中,对于选择从源到目的地的最优路径来说,一些重要的因素是:节点的接收信号强度、拥塞、路径中的跳数和节点的剩余能量。选择时需要考虑接收信号强度具有更高可靠性的路径。网络拓扑变化非常大指挥中心Fig. 1. 战场环境下的自组织网络场景。在战术adhoc网络中快速地进行。如果选择的路径具有中间节点,中间节点之间的接收信号强度较小,则由于小的移动,链路也将断开。在上述场景中,除了网关和命令中心之外的所有节点因此,能量是关键问题(Sandeep等人,2015年,为了网络的生存。如果路径包含具有较少剩余能量的节点,则这些节点的电池将耗尽,并且路由将中断。因此,中间节点的剩余能量也是选择从源到目的地的路径的重要因素。由于上述场景中的士兵也将传输视频和音频数据,因此所选择的路径需要具有较少的拥塞。如果路径包含拥塞的链路,端到端延迟将增加,这不利于实时视频和音频传输。因此,从源到目的地的路径中的链路的拥塞是路径选择的关键因素在搜索器所提到的场景中,从源到目的地的通信是多跳的。如果路径包含大量跳,则路径的性能将恶化(Son等人,2012年)。因此,从源到目的地的路径的跳数是用于选择路径的重要因素 许多路由(Ahmad等人, 2016)协议已经被设计成满足各种QoS要求。用于ad-hoc网络的一些路由优化方案是:蚁群路由(ACR)(Zhou,2013)、基于改进蚁群优化(I-ACO )的路由(Yadav 等人,2011 )、基于AODV 和蚁群优化(ACO)的多路由路由算法(Abdel-Moniem等人,2010)、基于蜂群优化的路由(Fahmy等人, 2012),白蚁的山建筑机制路由( Manjappa 等 人 , 2013 ) , 鸟 类 群 集 行 为 路 由 ( BFBR )( Srinivasan 等 人 ,2006 ) 、 对 等 蜜 蜂 算 法 ( P2PBA )(Dhurandher 等人, 2011 ),AODV nthBR (Rao 和Singh ,2014 ) , Bird Flight-Inspired Routing Protocol ( BFIRP )(Misra和Rajesh,2011),AODV-R(Singh和Singh,2017),QoS感知路由(QoRA)(Al-Ani和Seitz,2016)和增强的ANTDSR路由(Chatterjee和Das,2015)。但是这些协议在选择从源到目的地的路径时都没有考虑所有这四个因素因此,需要开发一种最优路由选择技术,该技术考虑接收信号强度或可靠性、拥塞、剩余能量和路由长度,用于在战术ad-hoc网络中选择图 2让源节点1想要发送数据到目的地节点5。如果路由在节点1处不可用,则它将发起路由发现过程。不同方案的路由发现过程遵循不同的洪泛机制,基于它们用于路由选择的参数。在路由发现过程中,现有方案使用表1中给出的相应参数来选择从源到目的地的路径后径现有的计划/协议距离连接级别能源拥塞需要节点设计用于AODVp××××ManetD. Sarkar等人/沙特国王大学学报1189作为路由信息的分组(报头)被存储在每个节点的路由表中。因此,数据包不必包含整个路由。路径循环的问题是遇到DSR的情况下,克服循环的情况下,在这个计划中已经开发了这是一个开销。AODV是无循环的,因为目的地序列号与路由相关。因此,不需要应用或开发额外的方法来克服循环场景。目的地序列号用于查找到目的地的最新路由。因此,连接建立延迟将更少。4. 建议计划图二. 路由选择过程的示例场景。所有现有技术的共同问题是,它们中没有一个将所有四个重要因素(例如,距离、连通性水平、能量和拥塞)一起考虑用于最优路径选择以做出更鲁棒和更高效的路由选择。例如,如图2所示的增强ANT DSR(Chatterjee和Das,2015)的路由发现过程开始于通过存储在发送器节点的接收信号强度度量(RSSM)缓存中的所有可用链路发送Req.Ant分组。中间节点检查其路由缓存。如果它找到多于一条路径,则选择具有最高信息素计数的路径。此路径添加在Req的中间节点地址(INA)堆栈中。Ant以及跳数、CM和LM字段也由路径信息更新。然后,中间节点代表目的地将Rep.Ant发送到源.如果它找不到任何路径,它检查Req.Ant的INA字段。如果找不到地址在INA中,它首先将数据包的副本存储在其高速缓存中。然后,它为这个重复数据包的生命周期设置一个计时器,并更新数据包的跳数、CM和LM字段。之后,它在Req.Ant的INA字段中添加自己的地址。现在对于稀疏模式,节点将把数据包转发到除了它经过的链路之外的所有可用链路(非常类似于DSR路由发现)。在密集模式网络中,节点将选择具有比例最高RSSM接收信号强度度量 并转发非线性节点拥塞度量Req.Ant数据包仅通过该链路 图 2让该技术在稀疏模式下工作。让节点1想要发送数据包到节点5. 节点1的路由缓存中没有到节点5的路由。所以,它通过链接1广播Req.Ant?二比一?6.节点2和6都搜索它们的路由高速缓存以寻找到目的地的路由。假设节点2和6在其路由缓存中没有到目的地的路由。因此,Req.Ant的跳数、CM和LM字段将被更新。节点再次通过RSSM缓存中存储的所有链接这个过程一直持续到Req.Ant到达目的地。 在接收到Req.Ant时,目的地节点5更新其路由高速缓存,并通过路由5? 四个? 三个? 两个? 1和5? 八个? 七个?六个?1.在接收到请求时,蚂蚁节点1选择具有最高信息素计数的路径。让,路线1?两个?三个?四个?5号的费洛蒙含量最高因此,从节点1到节点5的数据分组通过路由1? 两个? 三个? 四个?五、这种技术的问题是,它没有强调节能问题。路由选择机制不涉及重要的QoS参数“能量”。此外,整个路径都附加了每个数据包的报头,因此数据包的大小更大。采用AODV协议代替DSR协议,减小了在本节中,提出了增强型ANT AODV方案。与现有的度量方法不同,该方法考虑了更多的关键因素,以实现最优路由选择。增强型蚁群AODV算法综合考虑链路质量、拥塞、剩余能量和跳数等因素,在路由表中保存一定的信息,构造从源节点到目的节点的最优路由。最小水平的剩余能量应该在节点中可用,以将其视为中间节点。当任何节点的剩余能量变得小于或等于阈值能量时,它将不被认为是中间节点。类似地,存在接收信号强度的阈值以将某个节点视为下一跳。 因此,在该方案中使用两个阈值,SIGNAL_THR:阈值,低于该阈值接收的信号强度将不被接受。RE_THR:阈值,低于该阈值将不接受节点的剩余能量。每个节点利用如等式(1)中定义的接收信号强度度量(RSSM)、拥塞度量(CM)、剩余能量度量(REM)和跳数度量(HCM)来计算其信息素计数值,并将该值存储在其路由表中。当一个节点想要发送数据包到目的地时,它首先检查它是否有到目的地的路由。如果存在路由,则通过该路由发送数据包。如果不存在路由,则执行图7所示的路由请求发送过程的算法。源节点广播路由请求分组(REQ-ANT)。在接收到RNT_ANT时,邻居节点执行图8中所示的用于路由请求转发过程的算法。它们创建了一个到ESTANT的发起者的反向链接。然后,它们计算信息素计数并更新路由表。如果节点的剩余能量大于阈值,则重新广播RNT_ANT。所有中间节点都遵循这个过程,直到ESTA_ANT到达目的地。当目的地节点接收到REQ_ANT时,它执行图9所示的用于接收路由请求的算法。它用源节点的条目更新其路由表。然后,它执行图10所示的路由应答(REP_ANT)发送过程的算法。在等待通过所有路径接收到信息素_ANT的特定时间段之后,它选择具有最高信息素计数的路径。它将路由应答分组(REP_ANT)发送到下一跳以到达转发器_ANT的源。在接收到REP_ANT时,中间节点执行图11中所示的用于路由应答转发过程的算法。它使用REP_ANT的发起者的条目更新其路由表。然后,它将REP_ANT转发到下一跳以到达REP_ANT的发起者。这个过程一直持续到REP_ANT到达目的地。 当REP_ANT到达转发器_ANT的originator时,它执行图中所示的路由应答接收过程的算法。 12个。它更新路由表,从而创建从源到目的地的路径。然后,源通过建立的路径发送数据包路由缓存RSSM缓存RSSM缓存RSSM缓存路由缓存路由缓存RSSM缓存路由缓存RSSM缓存RSSM缓存●●1190D. Sarkar等人/沙特国王大学学报KT¼××j4×pTJ我我我我4.1. 信息素计数E reserve0- Ct150在选择下一跳以将路由请求转发到目的地的过程中,最近的节点并不总是优选的。这可能是因为该节点中拥塞和缺乏能量。因此,该方案考虑信息素值选择下一跳。假设存在从节点i到节点j的链路。链路PCij的phero值可以计算为:RN ×恩IJJ其中,Eres(t)是在时间t处的剩余能量,E0表示最初存在于节点i处的能量,Ct是节点i直到时间t的能量消耗。令p、p'和p“分别是发送、接收和偷听的分组的数量。Etx(p,i)是从节点i传输p个分组所需的能量。E(p ',i)是节点i接收p'个分组所需的能量。Eo(PCij¼ð1Þ通过节点i的ets。因此,Ct可以计算为(Fotino et al., 2007年)、Cnj× Hnij其中,Rnij是在节点j处从节点i接收到的信号强度,Enj是节点j的剩余能量,Cnj是节点j中的拥塞,Hnij是路由请求从发起者经由节点i到节点j所经过的跳数4.1.1. 接收信号强度度量(RSSM)每条链路的接收信号强度决定了链路的可靠性,从而可以预测数据传输过程中的链路中断。来自距离x处的邻居节点i的接收信号强度(RSSix)可以表示为(Chatterjee和Das 2015),Ge×Gt ×StCt¼Etxp;iErxp0;iE0p00;j6其中,Etx和Emax分别表示节点i向节点j发送分组和从节点j接收分组所消耗的能量的量。Etxp;i Iωvω tb7其中,I表示以安培为单位测量的电流,v表示以伏特为单位测量的电压,tb是以秒为单位测量的时间以发送分组P。4.1.4.跳数度量联系我们4p×x每个中间节点的跳数度量计算数据包从原始节点开始一路经过的跳数其中,Gt是发射天线增益,St是发射天线的最大发射功率,k是MANET中使用的波长根据接收信号强度,在邻居节点j中计算阈值(Tj),如(Chatterjee和Das 2015)中给出的路由请求的最终来源。当前进到下一跳时,它递增1。4.2. 帧格式GrGtS t0: 9054R2Kð3Þ该方案采用了路由请求、路由应答和路由表的改进形式。修改后的路由请求、路由应答和路由表被命名为route_request,式中,Gr为接收天线增益,R为天线作用距离根据阈值(Tj),计算链路(i,j)的RSSM。如果RSSix小于Tj或等于Tj,则链路(i,j)的节点j处的接收信号强度度量(RSSM)的值为0。如果RSSix大于或等于Ti,则Rss1-Rssix。4.1.2. 拥塞度量(CM)节点之间的拥塞可以通过缓冲器占用率来确定(Kang等人,2005;Patel等人,2010年)。队列长度是每个节点的缓冲区中存在的数据包的数量。随着进入或离开网络的数据包的数量,队列的长度不断变化。队列长度有助于检测网络中的节点是否拥塞。在增强型Ant-AODV下降尾(Patel等人,2010)队列用于获得决定节点中拥塞的队列长度。在Drop Tail中,当队列缓冲区填满到最大容量时,下一个传入的数据包将被丢弃,直到队列满为止。以kdur的速率到达节点的数据包总数ING时间间隔T被计算为,Nk t44.1.3. 剩余能量度量(REM)计算网络中节点的能量水平由能量模型表示。节点在开始时具有初始能量。该节点对于每个发送的数据包和每个接收的数据包损失特定量的能量。因此,节点的初始能量在任何指定时间都减小。剩余能量在节点中,在任何指定时间接收或发送分组之后的剩余能量是剩余能量。如果一个节点的剩余能量太低,无法向目的地传输数据,数据传输将受阻。计算剩余能量的公式在数学上表示为(Sarkar和Datta,2012),routing_ reply和routing _ table。4.2.1. 联系我们在该方案中,修改AODV的Rbind,通过附加一个额外的字段称为信息素_计数。其余的字段与AODV的Rename数据包相同图1中显示了ESTA_ANT的帧格式。3.第三章。源节点通过将信息素计数的值设置为0来发送ESTA_ANT。在网络 上 传 播 P2P_ANT 期 间 , 每 个 中 间 节 点 将 其 信 息 素 计 数 与P2P_ANT的信息素计数值在到达目的地节点时,数据包4.2.2. 代表对 AODV 协 议 的 RREP 进 行 了 修 改 , 增 加 了 一 个 名 为Pheromone_count的字段。所有其他字段与AODV RREP数据包相同。REP_ANT的帧格式如图所示。 四、目的地节点用其接收到的多个REP_ANT中的最高信息素计数值来然后它通过具有最高信息素计数的路径发送回REP_ANT4.2.3. 路由表在所提出的方案中,增加了四个新字段,即RSSM、CM、REM和信息素计数。 图 5显示了路由表的字段。RSSM存储来自相应的下一跳节点的接收信号强度CM字段存储节点的拥塞度量值REM存储节点的剩余能量度量值信息素计数字段存储从源到当前节点的路径的信息素计数的值。其余字段与AODV相同。D. Sarkar等人/沙特国王大学学报1191Src_address(32位)Src_sequenceno(32位)Request_id(32位)Dest_address(32位)Dest_sequenceno(32位)Hop_Count(8位)信息素计数(20位)图三. 增强型Ant-AODV_ANT帧格式。Source_address(32位)Destination_address(32位)Destination_sequenceno(32位)使用寿命(32位)HopCount(8bit)信息素计数(20位)见图4。 增强型Ant-AODV REP_ANT帧格式。Destination_address(32位)Sequence_No(32 bit)HopCount(16位)© 2019,All10soft_隐私政策_使用条款RSSM(20位)CM(20位)REM(20位)信息素计数(20位)图五. 增强的Ant AODV路由表结构。4.3. 工作流程设计所提出的技术的流程图如图所示。 六、4.4. 路由过程该算法分为路由请求初始化过程、路由请求转发过程、路由请求接收过程、路由应答发送过程、路由应答转发过程和路由应答接收过程六个部分。当源节点想要将数据发送到目的地时,它检查是否存在从源到目的地的路径如果存在路径,则通过该路径发送数据否则,将初始化路由发现过程 在该过程中,源节点检查其邻居节点是否具有大于或等于SIGNAL_THR的接收信号强度。 如果是,则计算邻居节点的RSSM值。将创建邻居的路由表条目计算的RSSM值存储在RSSM字段中,对应于邻居节点的条目对应于这些条目的信息素计数字段被设置为0。将信息素_计数设置为0,将向相邻节点发送该信息素_ANT消息。路由请求初始化过程的算法如图所示。7.第一次会议。当邻居节点接收到ESTA_ANT时,它检查它是否是目的地节点。如果它不是目的地,则它检查其剩余能量是否小于RE_THR。如果是 , 则 将 丢 弃 EST_ANT 。 否 则 , 将 在 路 由 表 中 创 建 一 个ESTA_ANT的发起者节点的条目由该节点_ANT承载的Hop_Count字段的内容将递增1。它存储在对应于该路由表条目的跳数字段然后利用接收信号强度、拥塞度量、剩余能量度量和跳数计算信息素计数值计算出的信息素计数与由PHERMONE_ANT的信息素计数(rq_phcount)字段结果是存储在对应于路由表中的发起者节点的条 目 的 信 息 素 计 数 ( rt_phcount ) 字 段 结 果 也 存 储 在PHEROMONE_ANT的PHEROMONE_COUNT字段然后,节点重新广播RNT_ANT。 路由请求转发过程的算法如图所示。8 .第八条。如果接收方节点是目的地,它会在路由表中创建一个接收方节点的发起方条目。它计算信息素计数,并将其与接收到的信息素_ANT的信息素_计数字段的内容然后,它将结果存储在与该路由表条目对应的信息素计数字段接收路由请求过程的算法如图所示。9.第九条。在 等 待 某 个 时 间 段 之 后 , 目 的 地 节 点 可 以 接 收 多 个UART_ANT。它更新信息素计数字段,其对应于路由表中的源节点的条目,所述源节点然后,它通过具有最高信息素计数的路由,将具有等于最高信息素计数的信息素计数(rp_phcount)的REP_ANT单播到REP_ANT的源。路由应答发送过程的算法如图所示。 10个。当REP_ANT被某个节点接收时,它检查它是否是目的地。如果没有,则创建REP_ANT的发起者的路由表条目它计算信息素计数并将计算的信息素计数与REP_ANT的信息素计数字段的内容然后,它将结果存储在与该路由表条目对应的信息素计数字段中。它还将结果存储在REP_ANT的信息素计数字段中。它将REP_ANT转发到下一跳以到达目的地。路由应答转发过程的算法如图所示。 十一岁当接收到REP_ANT并且它是目的地时,它创建REP_ANT的发起者的路由表条目它会更新该路由表条目的Pharomone_count字段然后,源可以将数据包发送到目的地。路由应答接收过程的算法如图所示。 12个。路由和数据传输的示例场景如图所示。 13岁假设,节点S是源,节点D是目的地。假设节点S想要向目的地D发送数据。节点S检查是否存在到目的地的路径让我们没有通往目的地的道路D. A、C、F是S的邻居节点S检查其邻居表中节点A、C和F的条目,并获得它们的接收信 号强度(RSSix )值。它还获得了 相应的阈值( Chatterjee 和 Das , 2015 ) 。 设 节 点 A 的 RSS 为 112dbM , 其Signal_THR为62。节点C的RSS为88dbM,其Signal_THR为54. 节点F的RSS是94dbM,并且其Signal_THR是72。所有这三个邻居都满足信号阈值。然后S计算相应的RSSM并将其存储在路由表(RT)中。将节点S的路由表中节点A、C和F的条目对应的Phero_mone计数值(PH_COUNT value)初始化为0。节点S现在向A、C、F发送REQ-ANT分组节点A、C、F在接收到REQ-ANT分组之后检查它们的剩余能量是否低于某个阈值。假设节点F的剩余能量下降到阈值以下,因此它将不进一步处理REQ-ANT。节点A和C满足阈值,从而在其路由表中创建朝向S的反向链路。节点A现在将考虑对应于节点S的RSSM、CM、REM和HCM值来计算信息素计数值。Node C也做同样的事情。然后,它们通过将计算的信息素计数与REQ_ANT帧的信息素计数(PH_Count)字段的内容相加来更新对应于S的条目的PH_Count。节点A和C都在将更新的信息素计数放入之后重新广播REQ-ANT。1192D. Sarkar等人/沙特国王大学学报是的如果到目节点(D)的路径可用没有沿路径发送数据没这是Src节点吗?是的接受REP-ANT并更新路由表创建前向链接中间节点接收REP-ANT如果Des_Seq_no >= Src_Seq_noREM>=RE THR没是的创建指向S的反向链接丢弃REQ-ANT计算信息素计数信息素计数=信息素计数+请求信息素计数如果Neig_addr==Dest_addr没是的正向REQ-ANT更新路由表发送REP-ANT(路由回复)停止沿路径发送数据信号强度、跳数、剩余能量和拥塞,用于选择从源到目的地的最佳路由5. 仿真及性能评估5.1. 仿真环境如果RSS>=信号THR是的没不发送REQ-ANT(路由请求)S检查其邻居表,查找接收信号强度(RSS)大于信号阈值的邻居见图6。 Enhanced-Ant-AODV流程图信息素计数字段。假设节点B和E满足剩余能量的阈值在接收到REQ-ANT时,节点B和E分别创建到节点A和C的反向链路,并更新相应的信息素计数。在更新信息素_计数字段之后,将由B和E重新广播REQ_ANT。在接收到REQ-ANT时,目的地D更新信息素计数。现在,从源S到目的地D有两条路径(S-A-B-D)和(S-C-E-D)假设路径(S-A-B-D)在两条路径中具有最高的信息素计数因此,D通过路径(D-B-A-S)将REP-ANT发送回节点S在源S和目的地之间建立路径现在S可以使用路径(S-A-B-D)向D发送数据。因此,建议的方案被认为收到了在本节中,所提出的方案在各种模拟场景的性能评估。在NS2.35中进行了仿真,NS2.35为无线网络的许多路由协议提供了支持Network Simulator(NS)(Fall andVaradhan,1999)是一个面向对象的仿真器,它由两种语言组成,OTcl解释器作为前端,C++作为后端。已经完成了所提出的协议与众所周知的协议AODV,DSR和E-DSR(Chatterjee和Das,2015)的性能比较。模拟参数见表2。吞吐量、分组投递率、端到端延迟和节点存活率是衡量协议性能的指标通过改变网络中的节点数、节点速度和数据速率等参数,对协议的性能进行了在这三个模拟参数中,任何一个都是变化的,同时保持其他参数的规格不变。在模拟中,100个节点根据随机航路点(RWP)移动性模型(Navidi和Camp,2004; Bettstetter等人, 2004年)。最初,节点随机分布在模拟区域中。每个节点使用具有250米无线电范围的全向天线。节点以10 m/s的最大速度流量源从模拟开始时随机开始,并在整个过程中保持活动。源生成CBR(恒定比特率)业务。它以每秒4个数据包的速率生成UDP数据包。每个数据包为512字节。在仿真中,暂停时间被设置为零,以测试所提出的协议的动态性质 能量消耗在发送时被设置为1.6W(txPower),在接收时被设置为1.2W(rxPower),并且在空闲状态时被设置为1.15W(Gupta和Das,2002;Zheng等人, 2017年)。根据RWP模型,使用setdest工具生成随机运动,使用cbrgen工具生成随机数据通信场景。RWP在仿真工具NS2 (Issariyakul和 Hossain ,2012 )和GloMoSim(Kathirvel,2011)中实现,并用于网络算法和原型的许多评估。在计算机网络和无线通信的设计中,存在移动性的性能分析是非常重要的由于真实的移动模式很难获得,这就是为什么使用在某种程度上类似于真实移动实体行为的合成移动模型基于这些模型,可以提供关于关键网络参数的基本结论按RWP模型移动的网络节点空间分布在这个随机模型中,网络的每个节点随机选择一个目的地点,并在一个矩形的部署区域中向它移动。每个节点向目的点移动的速度均匀分布在0 m/s和最大速度限制之间。在节点到达目的地点之后,它在指定的时间段内保持静止,并重复所描述的过程。在该仿真中使用RWP移动性模型,因为该模型类似于形成MANET的带着移动电话移动的用户的移动模式(Pramanik等人,2015; Rojas等人,2005年a、b)。5.2. 性能度量在分析协议时,考虑了四个性能指标:邻居接收REQ-ANT向邻居发送REQ-ANT(路由请求)计算接收信号强度度量(RSSM)并将其存储在路由表开始源节点(S)检查其路由表是否存在到目的地节点(D)的路径前向REP-ANTD. Sarkar等人/沙特国王大学学报1193在中间节点处:/* 中间节点接收数据包_ANT */接收数据包_ANT(数据包p){如果(p.rq_dst!=this_address)//检查该节点是否是目的(p.rq_dst)节
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