基于马尔可夫链的Ad hoc节点状态预测方法研究
基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法
基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法随着互联网的高速发展，网络流量预测已成为网络管理和安全分析中不可或缺的重要技术之一。
然而，如何准确地预测网络流量在实践中仍然是一个挑战。
基于神经网络和马尔可夫链的网络流量预测方法就是一个很有前途的研究方向，本文将要详细介绍这种方法的原理和应用。
首先，神经网络是一种由互相连接的人工神经元组成的计算系统。
它可以用于从复杂的输入输出对中学习到非线性关系。
在网络流量预测中，神经网络的作用是学习目标流量的潜在关系从而增强预测精度。
神经网络可以通过监督学习、无监督学习和深度学习等机器学习技术来实现。
在网络流量预测中，监督学习被广泛应用。
神经网络可以通过建立前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络和注意力机制神经网络来对网络流量进行预测。
另一方面，马尔柯夫链是一种概率过程，它用于描述由许多可能状态构成的系统的演化，并且一个状态接下来可能转换为哪个状态是可预知的。
这种特性使马尔柯夫链可以应用于网络流量预测中，因为网络服务质量、流量速率和延迟等都会因许多外部因素的变化而变化。
通过建立马尔可夫链模型，我们可以预测网络行为的概率，从而可以更加准确地预测网络流量。
基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法结合了神经网络和马尔柯夫链的优点，可以更精确地预测网络流量。
通过使用神经网络，可以利用海量数据对网络流量进行学习和建模；同时，利用马尔柯夫链可以对网络流量进行概率预测。
总之，这种方法可以准确预测未来网络流量和网络行为，从而更好地维护网络服务，提高网络安全性。
在实践中，基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法被广泛应用于网络流量分析、网络优化和网络安全等方面。
例如，在网络流量分析中，该方法可以帮助网络管理员有效地识别网络异常活动。
在网络安全中，它可以用来检测和识别恶意网络攻击。
总之，基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法是网络流量预测领域的前沿技术，具有广泛的应用前景。
在今后的研究中，我们可以探索更加灵活和高效的方法来预测网络流量和行为。
无线Ad Hoc网络节点移动技术研究
无线Ad Hoc网络节点移动技术研究无线Ad Hoc网络节点移动技术研究摘要：无线Ad Hoc网络是一种无需基础设施支持的自组织网络，由一组移动节点组成。
节点在网络中自主移动，形成一个动态的拓扑结构。
本文将分析无线Ad Hoc网络节点移动技术的研究进展和挑战，讨论节点移动对网络性能的影响，并探讨改进节点移动控制技术的方法。
1. 引言无线Ad Hoc网络是一种适用于无法搭建有线网络的环境下的解决方案，如军事作战、紧急救援等。
无线Ad Hoc网络可以通过节点间的直接通信来完成数据传输，无需依赖中央控制节点或传统的基础设施。
然而，节点的移动性给无线AdHoc网络带来了许多挑战，包括拓扑变化、链路不稳定、路由选择等问题。
2. 节点移动对网络性能的影响节点移动对无线Ad Hoc网络的性能有直接影响。
首先，节点的移动会导致拓扑结构的变化，进而影响网络的连通性和带宽利用率。
其次，移动节点导致链路的频繁中断和重建，增加了网络的延迟和丢包率。
再次，移动节点的不确定性给路由选择带来了困难，可能导致路由不稳定和数据包丢失。
3. 节点移动控制技术研究进展为了解决节点移动对无线Ad Hoc网络的负面影响，研究人员提出了许多节点移动控制技术。
其中，最常见的是基于预测的节点移动控制技术和基于反馈的节点移动控制技术。
基于预测的节点移动控制技术利用节点移动模型来预测节点的目标位置，并相应地优化路由和数据传输。
这种方法可以减少链路中断和重建的频率，提高网络的连通性和带宽利用率。
然而，由于节点移动的不确定性，预测模型可能存在误差，导致性能下降。
基于反馈的节点移动控制技术通过动态地调整节点的行为来适应网络的变化。
例如，根据链路质量来调整节点的移动速度和方向，以优化网络性能。
这种方法可以提高网络的稳定性和适应性，但需要节点之间的协作和信息交互。
4. 改进节点移动控制技术的方法为了改进节点移动控制技术，可以采取以下方法：4.1 引入机器学习算法。
解密机器学习技术中的马尔可夫链算法
解密机器学习技术中的马尔可夫链算法机器学习技术在近年来得到了广泛的应用和发展，其中马尔可夫链算法作为一种重要的数据建模方法，被广泛应用于自然语言处理、图像处理、推荐系统等领域。
本文将解密机器学习技术中的马尔可夫链算法，介绍其基本原理、应用以及未来的发展趋势。
马尔可夫链算法是一种基于概率的序列建模方法，其基本思想是根据当前状态，预测下一个状态的概率分布。
它主要基于马尔可夫假设，即未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。
马尔可夫链算法主要包括两个关键要素：状态空间和转移概率矩阵。
在马尔可夫链算法中，状态空间表示可能的状态集合，例如在自然语言处理中，状态可以是一个单词或者一个字母；在推荐系统中，状态可以是一个用户的行为。
转移概率矩阵则表示从一个状态转移到另一个状态的概率分布。
通过学习样本数据，马尔可夫链算法可以估计这些转移概率，从而实现对未来状态的预测。
在实际应用中，常用的马尔可夫链模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields，MRF）等。
马尔可夫链算法在自然语言处理中有着广泛的应用。
通过学习文本数据，可以构建一个语言模型，用于自动生成文章、机器翻译、语音识别等任务。
在机器翻译中，马尔可夫链算法可以根据源语言的状态（单词序列），预测目标语言的状态（单词序列），从而实现翻译的自动化。
类似地，在语音识别中，马尔可夫链算法可以根据声学特征的状态，预测语音文本的状态。
通过马尔可夫链算法的应用，可以提高机器在自然语言处理任务中的准确性和效率。
除了在自然语言处理领域，马尔可夫链算法在图像处理中也有着重要的应用。
例如，在图像分割任务中，可以利用马尔可夫随机场模型，将图像分割为不同的区域。
通过学习图像样本的转移概率，可以实现对未知图像的分割。
类似地，在图像标注任务中，可以通过马尔可夫随机场模型，将标注的过程建模为一个状态转移过程，从而提高图像标注的准确性。
人工智能开发中的马尔科夫链算法详解
人工智能开发中的马尔科夫链算法详解人工智能是当今世界科技领域的一项重要研究领域，它涉及到很多复杂的算法和模型。
其中，马尔科夫链算法在人工智能的开发中扮演着重要的角色。
马尔科夫链算法是一种基于概率的模型，可以用于预测和模拟复杂的系统行为。
本文将详细介绍马尔科夫链算法的原理和应用。
1. 马尔科夫链的基本原理马尔科夫链是一种状态转移模型，它描述了在给定系统中，从一个状态转移到下一个状态的概率。
这种模型的基本思想是，当前状态的转移只与前一个状态相关，与其他状态的转移无关。
这也被称为“无记忆性”。
马尔科夫链可以用数学表达式表示。
假设我们有一系列的状态，用S1，S2，S3，...，Sn表示，其中S1是初始状态。
我们还需要定义一个状态转移矩阵A，其中aij表示从状态Si转移到状态Sj的概率。
那么，对于任意的k，我们可以计算出状态在第k步的概率分布向量Pk，其中Pk=[pk1，pk2，...，pkn]，pkj表示在第k步系统处于状态Sj的概率。
马尔科夫链有一个重要的性质，即它具有收敛性。
当马尔科夫链的状态转移矩阵满足一定条件时，系统的状态分布将会趋于稳定。
这使得马尔科夫链可以用于预测和模拟系统的长期行为。
2. 马尔科夫链的应用马尔科夫链在人工智能领域有许多应用。
以下是其中几个典型的应用案例。
2.1 自然语言处理在自然语言处理中，马尔科夫链可以用来生成文本。
通过学习文本的统计规律，我们可以构建一个马尔科夫链模型，利用状态转移概率生成新的句子。
例如，我们可以通过学习一本小说的句子结构和词语频率，构建一个马尔科夫链模型，从而生成新的小说段落。
2.2 金融市场分析马尔科夫链可以用于预测金融市场的走势。
通过分析历史数据，我们可以构建一个马尔科夫链模型，根据当前市场状态的转移概率预测未来的市场走势。
这对于投资者来说是一个有用的参考。
2.3 图像识别在图像识别领域，马尔科夫链可以用来识别和跟踪图像中的对象。
通过学习图像的像素分布和颜色特征，我们可以构建一个马尔科夫链模型，从而实现对目标对象的识别和跟踪。
马尔可夫模型在能源需求预测中的应用方法(六)
马尔可夫模型在能源需求预测中的应用方法一、引言能源需求预测是能源规划和管理的重要组成部分，对于国家、企业和个人都具有重要意义。
通过对未来能源需求的合理预测，可以有效地进行资源配置和供需平衡，促进经济发展和社会稳定。
在能源需求预测的研究领域，马尔可夫模型因其简单而高效的特点，已经成为一种常用的预测方法。
二、马尔可夫模型概述马尔可夫模型是一种随机过程模型，其核心思想是状态转移。
在马尔可夫模型中，未来的状态只取决于当前的状态，而与之前的状态无关。
这使得马尔可夫模型在描述一些随机动态系统时具有一定的优势。
马尔可夫模型最常用的形式是一阶马尔可夫链，其状态空间有限且状态之间的转移概率是固定的。
三、马尔可夫模型在能源需求预测中的应用方法1. 数据准备在能源需求预测中，首先需要收集并整理历史能源消耗数据。
这些数据可以包括不同类型能源的消耗量、季节性变化、经济发展水平等相关信息。
对这些数据进行预处理，包括平滑、差分等操作，以便更好地适应马尔可夫模型的需求。
2. 状态定义在马尔可夫模型中，需要对能源需求进行状态的定义。
这可以根据实际情况来确定，通常是将能源需求分成几个离散的状态，如低需求、中等需求、高需求等。
状态的定义应该能够反映出能源需求的实际情况，并且在一定程度上具有代表性。
3. 转移概率估计在确定状态之后，需要估计各个状态之间的转移概率。
这可以通过历史数据的统计分析来进行，计算不同状态之间的转移频率，并据此得出转移概率。
转移概率的准确估计是马尔可夫模型预测准确性的关键所在。
4. 模型建立在完成数据准备、状态定义和转移概率估计之后，就可以建立能源需求的马尔可夫模型了。
根据转移概率矩阵和初始状态分布，可以得到一个描述能源需求变化的马尔可夫链。
通过该链，可以进行未来能源需求的预测。
5. 预测与评估最后，利用建立的马尔可夫模型进行能源需求的预测。
预测的具体方法可以采用马尔可夫链的迭代计算，得到未来各个状态的概率分布。
无线Ad Hoc网络拓扑管理研究
无线Ad Hoc网络拓扑管理研究无线Ad Hoc网络拓扑管理研究1. 简介无线Ad Hoc网络是一种去中心化的网络结构，其中的节点在没有任何基础设施的情况下自组织成网。
在这种网络中，节点既作为数据发送者，也充当数据中继节点，因此网络拓扑的管理对于保证网络性能和稳定性至关重要。
本文将深入探讨无线Ad Hoc网络拓扑的管理研究。
2. 节点状态感知无线Ad Hoc网络中的节点可以通过广播和监听方式感知到其周围节点的存在。
节点通过定期广播自己的存在和状态信息来维护网络的拓扑结构。
节点收到广播信息后，可以建立对发送节点的邻居列表，并更新自身的拓扑表。
通过节点状态感知，可以实现对网络拓扑的实时管理。
3. 链路质量估计链路质量是无线Ad Hoc网络中一个重要的参数，它反映了节点之间的通信质量。
为了更好地管理网络拓扑，需要对链路质量进行准确的估计。
常见的链路质量估计方法包括信号强度、信噪比、队列延迟等。
通过定期从邻居节点收集链路质量信息，可以评估网络中各链路的质量，并根据质量来选择最佳的通信路径。
4. 拓扑构建和维护在无线Ad Hoc网络中，节点的进出和移动会导致网络拓扑的变化。
为了保持网络的稳定性，需要对拓扑进行构建和维护。
拓扑构建可以通过建立邻居表和路由表来实现。
邻居表存储节点的邻居信息，而路由表则存储节点到目的地址的最佳路径。
当节点进出或移动时，需要及时更新邻居表和路由表，以确保网络的正常运行。
5. 路由选择和转发路由选择是无线Ad Hoc网络中一个重要的管理问题。
在节点通信时，需要选择最佳的路由路径来实现数据包的传输。
常见的路由选择算法有最短路径算法、最小成本算法等。
路由选择算法可以基于链路质量、点到点距离、拓扑结构等进行优化。
转发则是指节点将数据包从源节点传递给目的节点的过程，其目的是实现数据的高效和准确传输。
6. 拓扑优化和管理拓扑优化和管理是无线Ad Hoc网络中的重要问题。
拓扑优化主要是通过调整节点的位置、增加中继节点、删除无效节点等方式来优化网络的拓扑结构，从而提高网络的性能和稳定性。
基于马尔可夫链的轨迹预测
基于马尔可夫链的轨迹预测
彭曲;丁治明;郭黎敏
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2010(037)008
【摘要】为了支持在城市交通网络上,对移动对象的位置进行有效的预测,提出了一种基于马尔可夫链的移动对象轨迹预测方法.该方法根据城市交通网络的特征,依靠统计并有效利用历史轨迹进行预测.最后讨论了数据结构和算法的一些优化,并分析了算法复杂度.实验证明加权马尔可夫链的轨迹预测给出了令人满意的结果.
【总页数】5页(P189-193)
【作者】彭曲;丁治明;郭黎敏
【作者单位】中国科学院软件研究所,北京100190;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院软件研究所,北京100190;中国科学院研究生院,北京100049
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于马尔可夫链模型的井下目标轨迹预测算法 [J], 孟凡振;吴杰;卜旭松;冯锋
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一种基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法
一种基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法近年来，社会、经济和其他多种实体的位置数据变得越来越容易获取，位置数据分析已成为智能城市的重要组成部分。
随着社交网络的发展，社会实体之间的空间交互信息也变得更多，更丰富。
在空间数据分析中，稀疏轨迹终点预测是一个重要研究课题。
本文介绍了一种基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法，该算法可以有效地捕捉轨迹空间上的条件概率，从而更准确地预测稀疏轨迹的终点。
首先，本文介绍了稀疏轨迹终点预测的基础知识。
稀疏轨迹指的是一种高度稀疏的轨迹，其每个轨迹的节点间的距离较大，且只有少数节点可以携带有用的信息。
由于轨迹的节点稀疏，传统的轨迹终点预测方法往往无法得到准确的预测结果。
因此，如何捕捉空间上的条件概率以及可靠地预测轨迹的终点，成为一个重要的课题。
其次，本文介绍了一种基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法。
马尔可夫模型可以捕捉变量之间的条件概率关系，充分利用轨迹的条件概率特性，以更准确的预测稀疏轨迹的终点。
该算法将轨迹节点集合视为一个无向图，用A *算法根据马尔可夫模型预测轨迹终点，并利用空间关联网络(SRN)预测当前轨迹节点更有可能抵达的下一个节点。
最后，本文介绍了算法的实验结果，该算法使用一系列实验数据进行评估，结果表明，与其他技术相比，本文提出的基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法能够显著提高终点的预测准确性。
综上所述，本文提出的基于马尔可夫模型的稀疏轨迹终点预测算法能够有效地捕捉轨迹空间上的条件概率，从而更准确地预测稀疏轨迹的终点。
该算法不仅可以提高轨迹终点的预测准确性，而且可以有效地节省对轨迹数据的存储和处理时间。
本文的算法可以进一步应用于智能城市中，以帮助更好地管理和规划城市交通。
基于定长时隙的多跳Ad Hoc网络DCF协议马尔可夫链模型
基于定长时隙的多跳Ad Hoc网络DCF协议马尔可夫链模型雷磊;许宗泽;蔡维玲【摘要】指出了现有的基于不定长时隙的DCF协议马尔可夫链模型的局限性,并在详细分析多跳ad hoc网络环境中DCF协议建模的难点问题基础上,提出了一种基于定长时隙的多跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型.通过模型的求解,得到了反映多跳ad hoc网络饱和吞吐量性能的相关性能指标的理论值,并结合GloMoSim网络仿真环境中的仿真实验,证明了模型的有效性.【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2010(021)003【总页数】11页(P564-574)【关键词】ad hoc网络;DCF协议;模型;定长时隙;马尔可夫链【作者】雷磊;许宗泽;蔡维玲【作者单位】南京航空航天大学,信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,信息科学与技术学院,江苏,南京,210016;南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210024【正文语种】中文【中图分类】TP393IEEE 802.11 DCF(distributed coordination function)[1]是无线局域网中的标准协议,它通过载波检测机制和二进制指数退避(BEB)算法避免发送节点之间的冲突,并提供了两种传输模式,即收/发节点两次握手的基本传输模式和收/发节点4次握手的RTS/CTS模式.由于RTS/CTS控制帧握手机制可以部分地解决多跳ad hoc网络中的隐终端问题[2],因而DCF协议的RTS/CTS模式已被广泛应用于ad hoc网络的各种仿真和测试床,成为了事实上的ad hoc网络MAC协议规范.DCF协议的建模与分析一直是ad hoc网络研究领域的热点问题[2−8].文献[2]首先采用了二维马尔可夫链对单跳 ad hoc网络环境中的 DCF协议进行建模,并通过该模型的求解得到了网络饱和吞吐量的理论值.文献[3]通过对DCF协议的建模,分析了单跳ad hoc网络中节点的数据包延迟性能和响应时间.文献[4]在文献[2]提出二维马尔可夫链模型的基础上,将节点的空闲和休眠状态加入模型,并运用该模型分析了单跳ad hoc网络的能量效率.在多跳ad hoc网络的研究中,DCF协议的建模也大多是在文献[2]提出的模型基础上开展的.其中,文献[6]通过建模分析了在信道非饱和的条件下,多跳ad hoc网络中DCF协议的性能.文献[7]结合收/发节点之间的距离信息,采用三维马尔可夫链对多跳ad hoc网络环境中的DCF协议建模.然而,该模型却没有考虑对于基于载波检测的无线网络,节点的载波检测范围大于传输范围的实际情况[9],以及在多跳ad hoc网络环境中,接收节点冲突干扰范围对RTS帧和Data帧发送冲突概率造成的影响.文献[8]将多跳ad hoc网络环境中,节点发送RTS帧失败后的退避过程和发送 Data帧失败后的退避过程分别看作是两个独立的过程,并采用了一种四维马尔可夫链对DCF协议建模.然而,由IEEE 802.11 DCF协议标准可知,即使发送节点成功地向接收节点发送了RTS帧,但如果在随后的Data 帧传输过程中发生了冲突,则该发送节点在重发Data帧以前,还必须再次与接收节点完成RTS/CTS控制帧握手.因此,无论是因为 RTS帧还是 Data帧冲突导致数据帧传输失败,退避过程都只发生在发送节点向接收节点发送RTS帧以前,因而,文献[8]中的建模与分析存在着一定的误区.本文第1节简单回顾文献[2]提出的单跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型,并根据该模型的特点,将此类模型定义为基于不定长时隙的DCF协议马尔可夫链模型.第2节详细分析多跳ad hoc网络环境中DCF协议建模的难点,并在前人工作[2−8]的基础上提出一种基于定长时隙的多跳ad hoc网络DCF协议二维马尔可夫链模型.第3节通过数值分析的方法对该模型求解,得到反映多跳ad hoc网络饱和吞吐量性能的一系列相关性能指标的理论值,并通过仿真实验证明模型的有效性.第4节对全文进行总结.1 基于不定长时隙的单跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型1.1 网络时间轴划分为不定长时隙σ在DCF协议中,网络时间轴由一系列连续且长度相等的时隙δ组成,δ的长度取决于节点物理层采用的调制方式.然而,文献[2]的建模却将单跳 ad hoc网络中发送节点的时间轴划分为一系列连续但长度不等的时隙σ,σ的取值由信道状态决定.在信道持续保持空闲的情况下,σ的长度与 DCF协议规定的定长时隙δ的长度相等;而如果在某一个δ时隙内,网络中有节点开始发送信号导致信道变忙,则从该δ时隙开始,到信道再次恢复空闲的δ时隙之间的所有时间仅为一个σ时隙.结合 DCF协议的随机退避机制可知,在随机退避过程中,每一个σ时隙即对应于发送节点退避计数器的一次递减过程.图1给出了采用δ和σ这两种不同的时隙划分网络时间轴的方法. Fig.1 Two different slots to divide the time axis of the network图1 两种不同的时隙划分网络时间轴1.2 模型的特点与局限性文献[2]采用如图2所示的二维马尔可夫链模型对单跳ad hoc网络中DCF协议的发送节点退避机制进行建模.该模型假定在每个σ时隙中,数据包发生冲突的概率p 恒定且独立,分别采用随机过程s(t)和b(t)表示在当前σ时隙中,某一个节点所处的退避阶段和当前退避计数器的值.用 Wi表示第 i级退避阶段节点竞争窗口的大小,W0表示CWmin.通过模型的求解,即可得到单跳ad hoc网络的饱和吞吐量.Fig.2 Markov model of DCF protocol in single hop ad hoc network图2 单跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型由图 2可知,文献[2]中的二维马尔可夫链模型的最显著特点是将发送节点的时间轴划分为一系列连续的不定长时隙σ,而每一个σ时隙对应于节点退避计数器的一次递减过程.根据这一划分,文献[2]首先将二维马尔可夫链模型的稳态分布概率表示成条件冲突概率p的函数,然后计算出节点在每一个σ时隙中发送信号的概率τ,并根据τ得到了在一个σ时隙内,网络中至少有一个节点发送信号的概率 Ptr和信道上一次数据传输成功的概率Ps,最后由Ptr和Ps即可得到单跳ad hoc网络的饱和吞吐量S.由于目前大多数DCF协议的建模工作都是在该模型的基础上开展的,因此根据上述特点,本文将此类模型定义为基于不定长时隙的 DCF协议马尔可夫链模型. 然而,该模型却同时具有以下两点局限性:(1)该模型本身是针对单跳ad hoc网络设计的,它无法应用于多跳ad hoc网络环境下DCF协议的性能分析.这是因为在单跳ad hoc网络环境中,由于载波检测机制的作用,冲突只可能发生在RTS帧的发送过程中.只要发送节点成功地向接收节点发送了RTS帧,则该发送节点必然能够无冲突地向接收节点发送Data帧.因此,在文献[2]的模型中,当节点在一个σ时隙中发送数据包时,只可能出现以下两种情况:① 节点成功完成了数据包的传输,退避阶段降为0,σ时隙的长度等于Ts;② 节点发送RTS帧的过程中发生了冲突,退避阶段加1,σ时隙的长度等于Tc.由节点发送冲突概率p为独立常数的假设可知,出现上述两种情况的概率分别为(1−p)和p.然而,本文在第2.1.3节的分析中指出,在多跳ad hoc网络中,即使发送节点成功与接收节点完成了RTS/CTS控制帧握手,在该发送节点向接收节点发送Data帧的过程中却仍然有可能发生冲突.因此,在多跳ad hoc网络中,数据包发送冲突概率包括了RTS帧发送冲突概率pRTS和Data帧发送冲突概率pData两部分,而且这两种不同的冲突过程导致信道变忙的持续时间并不相同.然而,无论是因为RTS帧,还是Data帧发送冲突导致数据包发送失败,发送节点都要将退避阶段加1,并在新的CW窗口中随机选取退避计数器的值.因此,采用文献[2]中的模型无法区分这两类不同的发送失败过程.(2)该模型没有考虑到当发送节点向接收节点重发RTS帧的次数超过重发门限时,发送节点丢弃当前正在传送的数据包,并将退避阶段降为0的过程.而事实上,DCF协议对RTS帧和Data帧的重传次数都有明确的规定:在某一个数据包的发送过程中,如果节点重传RTS帧的次数大于7,或者重传Data帧的次数大于4,则发送节点将丢弃该数据包,并将退避阶段降为0.2 基于定长时隙的多跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型由第1.2节中的分析可知,在多跳ad hoc网络环境中,基于不定长时隙σ的马尔可夫链模型无法有效地区分RTS帧和Data帧发送失败导致的发送节点退避过程,因而无法应用于多跳ad hoc网络中DCF协议的性能分析.为了有效地实现这种区分,本文在详细分析多跳ad hoc网络环境下DCF协议建模的难点问题的基础上,提出了一种基于定长时隙δ的DCF协议二维马尔可夫链模型.2.1 多跳ad hoc网络环境下DCF协议建模的难点问题2.1.1 RTS帧和Data帧的发送冲突概率文献[10]给出了多跳ad hoc网络中,接收节点相对于某一干扰发送节点的冲突干扰范围rif的计算公式:其中,dtx为发送节点和接收节点之间的距离,SINRrx为接收节点判决信号是否能被正确接收的信号噪声干扰比门限,Pif和Ptx分别为干扰节点和发送节点的信号发射功率.由于网络中所有节点均采用相同的功率发送各类控制帧和数据帧,因而 Pif的值与 Ptx相等.假定 SINRrx的值取 10dB,节点的传输范围为 rtx,则由公式(1)可知,当收/发节点之间的距离 dtx＞0.56rtx时,接收节点的冲突干扰范围将大于节点的传输范围;而当收/发节点之间的距离dtx＜0.56rtx时,接收节点的冲突干扰范围将小于节点的传输范围.由 DCF协议的发送规约可知,在接收节点的冲突干扰范围小于节点传输范围的情况下,接收节点冲突干扰范围内的发送节点能够正确侦听接收节点应答的CTS帧,从而通过虚拟载波检测机制避免冲突,保证发送节点成功向接收节点发送Data帧.为了突出多跳ad hoc网络环境下RTS帧发送冲突概率和Data帧发送冲突概率之间的区别,本文在建模中假定接收节点相对于所有干扰节点的冲突干扰范围均大于节点的传输范围.为了确定多跳ad hoc网络环境下RTS帧和Data帧的发送冲突概率pRTS和pData,本文首先定义了RTS帧冲突范围和Data帧冲突范围的概念.考虑图3(a)所示的网络拓扑,当节点0向节点1发送RTS帧时,如果节点1冲突干扰范围内的其余发送节点与节点0同时发送信号,则必然导致接收节点1在接收RTS帧的过程中发生冲突.本文将接收节点的冲突干扰范围称为RTS帧冲突范围,如图3(a)中阴影区域所示.考虑节点的物理载波检测范围rcs的取值约为传输范围rtx取值的2.2倍的载波检测网络实际情况.当节点0和节点1完成了RTS/CTS控制帧握手后,由文献[11]可知,物理载波检测机制能够为发送节点0物理载波检测范围内的其余发送节点提供一种同步机制,使得这些发送节点延迟发送,避免冲突.然而,当节点0向节点1发送Data帧时,节点0物理载波检测范围之外、节点1冲突干扰范围之内的其余发送节点仍然可能同时发送信号,从而导致Data帧发生冲突.因此,本文将发送节点物理载波检测范围之外、接收节点冲突干扰范围之内的区域称为Data帧冲突范围,如图3(b)中阴影区域所示.假定接收节点的RTS帧冲突范围之内的发送节点数目为a,Data帧冲突范围之内的发送节点数目为b,发送节点在一个δ时隙内发送RTS帧和Data帧的概率分别为τRTS和τData,则由上述RTS帧冲突范围和Data帧冲突范围的定义即可得到在一个δ时隙内RTS帧和Data帧的发送冲突概率分别为由rif＞rtx的假设条件可知,收/发节点之间的距离dtx的取值在区间(0.56rtx,rtx)内服从均匀分布.假定网络中节点的分布密度为ρ,则由公式(1)及RTS帧冲突范围和Data帧冲突范围的定义即可将参数a和b表示成随机变量dtx的函数,并可通过概率密度分布函数求得a和b的数学期望值.在本文的模型求解和仿真实验验证中,为了能更准确地说明模型求解得到的理论值是否与仿真实验得到的实验结果一致,本文将参数a和b的值设置为常数,因而收/发节点之间的距离dtx为固定值.同时,与文献[2]类似,本文在多跳ad hoc网络中对DCF协议的建模也基于发送冲突概率恒定的假设,即无论节点当前的发送过程是在发送一个新的数据包还是重发上次没有发送成功的数据包,在每一个δ时隙中,它所发送的RTS帧或Data帧都以恒定且独立的概率pRTS或pData与网络中其他节点发送的信号发生冲突.Fig.3 Collision range of the receiver图3 接收节点的冲突范围2.1.2 多跳ad hoc网络的饱和吞吐量假定网络总覆盖区域面积为 Atotal,由发送节点冲突干扰范围和接收节点冲突干扰范围的并集组成的单跳传输区域面积为Asingle,本文将信道的共享系数λ定义为Atotal与Asingle的比值,而将多跳ad hoc网络的饱和吞吐量Stotal定义为λ与单跳传输区域的饱和吞吐量Ssingle的乘积.2.1.3 发送节点的数据包重传门限在本文的建模中,考虑了当数据包重传次数超过重传门限时,发送节点丢弃该数据包,并将退避阶段降为 0的过程.按照 DCF协议的规定,在一次数据包的发送过程中,发送节点需要分别维护 RTS帧重传次数计数器及Data帧重传次数计数器这两个不同的变量,无论是RTS帧还是Data帧的重传次数超过了重传门限,节点都应该丢弃该数据包.由于在DCF协议的建模与分析中,网络饱和吞吐量是人们重点关注的性能指标,而重传门限主要影响的是某一数据分组发送成功的概率,对网络饱和吞吐量影响并不大.因此,为了简化分析,本文将节点丢弃数据包的条件简化为节点重传RTS 帧和Data帧的次数之和大于重传门限,即在数据包的发送过程中,发送节点只需要维护一个重传总次数计数器变量.2.2 建模与计算推导如图4所示,本文的模型包括以下5个过程:(1)节点发送前的退避过程{s(t),b(t)}:s(t)和 b(t)分别表示在当前δ时隙中,节点所处的退避阶段和退避计数器的剩余值.节点在退避过程中的每一个状态的概率用PB(i,k)(0≤i≤m−1,0≤k≤2iW0−1)表示.假定节点的重传门限为m,竞争窗口的最小值为W0,在退避过程中,节点因为检测到其他节点发送的信号而暂停退避计数器递减的概率为psuspend,假定psuspend的取值恒定且独立;(2)RTS帧发送成功过程{s(t),TRS(t)}:假定RTS帧发送成功过程由RS个δ时隙组成,s(t)和TRS(t)分别表示在当前δ时隙中,节点所处的退避阶段和当前RTS帧发送成功过程所剩的时隙数.RTS帧发送成功过程中的每一个状态的概率用PTRS(i,k)(0≤i≤m−1,0≤k≤RS−1)表示;(3)RTS帧发送失败过程{s(t),TRF(t)}:假定RTS帧发送失败过程由RF个δ时隙组成,s(t)和TRF(t)分别表示在当前δ时隙中,节点所处的退避阶段和当前RTS帧发送失败过程所剩的时隙数.RTS帧发送失败过程中的每一个状态的概率用PTRF(i,k)(0≤i≤m−1,0≤k≤RF−1)表示;(4)Data帧发送成功过程{s(t),TDS(t)}:假定Data帧发送成功过程由DS个δ时隙组成,s(t)和TDS(t)分别表示在当前δ时隙中,节点所处的退避阶段和当前 Data帧发送成功过程所剩的时隙数.Data帧发送成功过程中的每一个状态的概率用PTDS(i,k)(0≤i≤m−1,0≤k≤DS−1)表示;(5)Data帧发送失败过程{s(t),TDF(t)}:假定Data帧发送失败过程由DF个δ时隙组成,s(t)和TDF(t)分别表示在当前δ时隙中,节点所处的退避阶段和当前 Data帧发送失败过程所剩的时隙数.Data帧发送失败过程中的每一个状态的概率用PTDF(i,k)(0≤i≤m−1,0≤k≤DF−1)表示.Fig.4 Markov model of DCF protocol in multi-hop ad hoc network图4 多跳ad hoc网络中DCF协议马尔可夫链模型由pRTS,pData和psuspend为独立常数的假设条件可知,本文的建模满足马尔可夫性.该模型的计算推导过程可以分为以下6个步骤:1.将一个δ时隙中节点停留在各个状态的概率表示成PB(0,0),pRTS,pData和psuspend的函数.(1)退避过程由图4所示的二维马尔可夫链模型可知,令[p RTS + ( 1 − p RTS )p Data ]= ε ,则由式(4)可以得到PB(1,k)的表达式为因此,对于i∈(0,m)有而PB(i,0)则可以表示成在式(5)中,令 k=1,并带入式(6),有将式(7)带入式(5)可得:最后,可以将PB(0,k)用PTRF(m,0),PTDS(i,0)和 PTDF(m,0)表示为(2)RTS传输过程RTS发送成功过程和失败过程的每一个状态分别可以用PB(0,0),ε和pRTS表示为(3)Data传输过程Data发送成功过程和失败过程的每一个状态分别可以用PB(0,0),ε和pRTS表示为2.将稳态时节点停留在各个状态的概率之和表示成PB(0,0),pRTS,pData和psuspend的函数.(1)退避过程由式(7)～式(9),即可分3部分求出退避过程中节点停留在各个状态的概率之和:(2)RTS传输过程由式(10)和式(11),即可将RTS帧发送成功和失败过程中节点停留在各个状态的概率分别表示为(3)Data传输过程由式(12)和式(13),即可将Data帧发送成功和失败过程中节点停留在各个状态的概率分别表示为3.通过归一化条件,将PB(0,0)表示成pRTS,pData和psuspend的函数.由于节点停留在各种状态的概率之和为1,即因此,可以将PB(0,0)用pRTS,pData和psuspend表示为4.确定节点在一个δ时隙中发送RTS帧和Data帧的概率τRTS和τData.由图4所示的二维马尔可夫链模型可知,节点在任一级退避阶段,当退避计数器的值递减到0时,节点发送RTS帧.因此,可以将节点在一个δ时隙中发送RTS帧的概率τRTS表示为同理,无论节点处在哪一级退避阶段,当节点成功发送RTS帧后,即可向接收节点发送Data帧.因此,可以将节点在一个δ时隙中发送Data帧的概率τData表示为5.PB(0,0),PRTS,PData和Psuspend的联立求解.本文在第2.1.1节的分析中,通过式(2)、式(3)给出了在RTS帧冲突范围之内的发送节点数目a,Data帧冲突范围之内的发送节点数目b已知的情况下,由τRTS和τData求解pData和psuspend的计算公式.同时,假定网络中任一发送节点物理载波检测范围内的所有发送节点的数目为 c,则可以得到节点在退避过程的一个δ时隙中,因为检测到其他节点发送的RTS帧而暂停退避计数器递减的概率psuspend的表达式为最后,将式(2)、式(3)、式(22)～式(25)联立,并考虑[p RTS + ( 1 − p RTS )p Data]= ε ,即可得出在 a,b,c,m 和W0的取值一定的条件下,PRTS,PData和Psuspend的解.6.多跳ad hoc网络饱和吞吐量的求解.在第 2.1.2节中已经提到,本文在建模与仿真分析中,将所有收/发节点对之间的距离均设置为相同的值,并将所有发送节点均匀分布在整个网络中.在 a,b,c的取值一定的情况下,单跳传输区域的饱和吞吐量 Ssingle的计算公式为其中,E[P]为数据包的平均负载,δ与 DS的乘积表示成功发送一个数据包所需的时间,而表示在一个δ时隙中数据包发送成功的概率.在信道共享系数λ已知的情况下,由第2.1.2节中的分析即可将多跳ad hoc网络的饱和吞吐量Stotal估算为3 数值结果与仿真验证在第 2.1.2节中已经提到,本文在数值求解与仿真验证中,将所有发送节点均匀静止地分布在整个网络中,并将所有收/发节点对之间的距离设置为相同的值.假定节点的传输范围rtx=250m,物理载波检测范围rcs=550m,收/发节点之间的距离为200m,则由公式(1)可知,接收节点相对于每一个干扰发送节点的冲突范围 rif均为356m.根据第2.1.1节中的分析,即可由rtx,rcs和rif的值得到RTS帧冲突范围和Data帧冲突范围的大小.又因为所有发送节点均匀分布在整个网络中,因而根据 RTS帧冲突范围、Data帧冲突范围及节点物理载波检测范围的大小即可确定参数a,b,c的比值.RS,RF,DS和 DF的值取决于 E[P]的大小,假设物理层和 MAC层头部长度之和为 H,信道的传播时延为α,则RS,RF,DS和DF的取值如下式所示:本文在 MATLAB环境中,通过数值分析的方法对由式(2)、式(3)、式(22)～式(25)联立组成的方程组求解.在求解过程中,假定网络中所有节点发送的数据包长度均为256字节,其余参数的取值见表1.图5给出了当竞争窗口的最小值W0取不同值时,pRTS,pData,psuspend及Ssingle的取值随RTS帧冲突范围内发送节点的数目a变化的曲线.Table 1 Value of the parameters in the numerical calculations andsimulations表1 数值计算与仿真参数值Parameter Value Parameter Value Slot 20μs RS 36slot SIFS 10μs RF 16slot DIFS 50μs DS 139slot The length of PHY header 192bit DF 123slot The length of MAC header 224bit Standard signal transmit power 15dBm The length of RTS (include PHY header) 352bit Receive SINR threshold 10dB The length of CTS/ACK (include PHY header) 304bit Retransmit threshold (m) 5由图5所示的计算结果可以看出,单跳传输区域的饱和吞吐量Ssingle的取值与该区域内发送节点的数目直接相关.pRTS,pData和psuspend的值均随着发送节点数目的增加而增大,而发送冲突概率的增大则必然导致Ssingle取值的减小.在单跳传输区域发送节点数目一定的情况下,W0的值越大,则发送节点在发送前选取退避计数器初值的范围也越大,因而节点发送冲突的概率也越小.同时,W0取值的增大会延长节点在发送前的随机退避时间,从而限制了单个节点的吞吐量,导致Ssingle取值的下降.结合文献[2]中的分析可知,上述Ssingle的取值随发送节点数目及W0的变化趋势与单跳ad hoc网络中网络饱和吞吐量随发送节点的数目及W0的变化趋势是一致的.Fig.5 Theoretical value of the performance index in the single hop transmission range图5 单跳传输区域中各性能指标的理论值最后,本文结合 GloMoSim[12]网络仿真环境中的仿真实验,对模型的有效性进行了验证.考虑边长为 2500m的正方形仿真区域,由第2.1.2节的分析可知,此时信道的共享系数λ约为 11.61.发送节点呈网格状均匀静止地分布在仿真区域中,与发送节点对应的接收节点随机静止分布在该发送节点的周围,所有收/发节点之间的距离均为 200m.按照DCF协议的标准,W0的取值为 32.网络层数据包长度为256byte,数据包发送间隔为 200ms,使得信道处于饱和状态.图6给出了当正方形仿真区域中分布不同数量的发送节点时,分别采用模型求解和仿真实验得到的网络平均吞吐量的理论值和仿真值的对比.由该图所示的对比结果可以看出,模型求解得到的网络平均吞吐量的理论值与仿真实验得到的仿真值近似相等,从而证明了模型的有效性. Fig.6 Validation of the effectiveness of the model图6 模型有效性的验证4 结束语多跳ad hoc网络中DCF协议的建模与分析一直是ad hoc网络研究领域的热点问题,而现有的多跳ad hoc网络DCF协议的建模工作大多都是在文献[2]提出的二维马尔可夫链模型的基础上开展的.本文根据该模型的特点,将此类模型定义为基于不定长时隙的DCF协议马尔可夫链模型,并指出了此类模型的局限性.针对这些局限性,本文在详细分析多跳ad hoc网络环境下DCF协议建模难点问题的基础上,结合DCF协议以定长时隙δ作为节点时间轴单位的特点,将节点在每一个δ时隙内的状态用二维随机过程表示,提出了一种基于定长时隙δ的多跳ad hoc网络DCF协议马尔可夫链模型.与基于不定长时隙的DCF协议马尔可夫链模型相比,本文提出模型的最大优势在于,可以有效区分多跳ad hoc网络中RTS帧发送冲突和Data帧发送冲突这两类不同的发送失败过程,从而准确地描述了多跳ad hoc网络环境下DCF协议的发送规约.通过模型的求解,即可得到反映多跳ad hoc网络饱和吞吐量性能的相关性能指标的理论值.最后,本文结合 GloMoSim网络仿真环境中的仿真实验证明了该模型的有效性.References:[1]IEEE Computer Society LAN MAN Standards Committee, ed.Wireless LAN medium access control (MAC)and physicallayer(PHY)specifications.IEEE Standard 802.11-1999, 1999.[2]Bianchi G.Performance analysis of the IEEE 802.11 distributed coordination function.IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2000,18(3):535−547.。
基于稳定性预测的Ad Hoc网络路由算法设计
基于稳定性预测的Ad Hoc网络路由算法设计
沈学利;李忠波
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2010(019)003
【摘要】通过对Ad Hoc网络节点可靠性、节点剩余能量等指标状态的规律预测,提出了基于加权马尔可夫链的稳定性预测路由选择算法PRAS(Predicted Routing Algorithm with Stability).该算法对节点单一最优指标值及节点综合最优评价值方面进行研究,提出对网络QOS的路由选择优化方案.经过仿真验证,应用PRAS算法选择的链路,其节点平均端到端时延和分组平均投递率,明显优于一般概率路由选择的效果.
【总页数】4页(P59-62)
【作者】沈学利;李忠波
【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105
【正文语种】中文
【相关文献】
1.移动Ad hoc网络中基于链路稳定性预测的按需路由协议 [J], 胡曦;李喆;刘军
2.移动Ad Hoc网络中基于链路稳定性预测的组播路由协议 [J], 夏辉;贾智平;张志勇;Edwin H-M Sha
3.移动Ad Hoc中基于位置辅助的链路稳定性预测算法 [J], 许炳昆;李艳萍
4.基于链路稳定性预测的Ad Hoc网络路由算法研究 [J], 沙毅;黄锦元;姜延涛;朱
丽春;张志伟
5.基于链路稳定性预测的Ad Hoc网络路由算法研究 [J], 姜延涛
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３总结
该文该文结合 Ａ ｏ 网络的结构特点 ， 出了节点状态的动态变化过程 的马尔可夫链模型 ， ｄＨ ｅ 提 按照数据序列约定俗成的分 组方 法将节点 的状态分为优 良中差 四个状态 ， 并采用 统计量检验其马 氏性 ； 利用马尔可夫预测模型 ， 预测 Ａ ｏ 网络节点在下一 时 ｄｈ ｅ
Ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅｈ ｏ ｇ 电 脑知 识 与技术 ｏ ｕｅＫ ｏ ｌ ｅａ ｄＴｃ ｎｌ ｙ ｒ ｄ ｏ
第８ 卷第 １ 期 （０ ２年４月） ０ ２１
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其中， ， ， ， 代表节点 的优 良中差四个等级 ； 表示节点 由 ｉ １２ ３ ４ Ｐ 状态转变为 状态 的概率 ； 表示 开始 时处于 ｉ ｍ 状态的数据个 数 ； 表示一步转移之后 由 ｉ ｍ 状态变为 状态 的数据个数 。且满足
【 郭虹． Ａ ｏ 网络 中端到端通信性能定量评估建模分析 ｆ＿ ５ ］ 移动 ｄ ｅ Ｈ Ｊ信息工程大学学报， １， （ ． １ ２ ０ １ ０ １ ） １ ［］ ６ 王伟． 可量化的移动 Ａ ｏ 网络时空动态特性评估方法ｆ． ｄＨ ｃ Ｊ软件学报 ， １ ， （） ］ ２ ２ ６． ０１２
刻 的运行状态 ， 进而判断该节点 的舍取。
参考 文献 ：
… １刘少仁．ｄＨ ｃ Ａ ｏ 网络技术【 】 Ｍ． 北京： 民邮电出版社，０５ 人 ２０． ｆｊ ２ 胡迪鹤． 可数状态 的马尔可夫过程论【 １ Ｍ． 武汉： 武汉大学出版社， ８ ． １ ３ ９
【】 ３ 谢丽英． 退避算法在Ａ ｏ 网络 中的吞吐量性能评估ｆ ＿ ｄｈｅ Ｊ计算机应用研究 ，０ １ ８ ） １ ２ １， （ ． ２ ２ 【】 ４ 刘宴涛． 自组织网络随机游走模 型的渐近节点分布 ｆ． Ｊ北京理工大学学报 ，０ ０３ （ ． １ ２ １ ， ５ ０）
Ａ ｃ ｄ ｏ 网络节点状态包含 ４ 可能的状态 ， ｈ 个 用 ） Ｅ 为转移频数概率矩 阵， “ 记 将转移频数矩阵的各列之和除以各行各列的
总和， 所得 到的值称为“ 边际概率”记为 ： ，
～ ～ 一 一 ～
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∑
．
＝
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ｉ １ ＝
Ｊ ■ ∑ Ｊ ■ … … ∑
用声 √∈，表示转移概率矩阵元素。当ｍ较大时 统计量： ） 。
服从自由度为９ 的 分布 ， 给定置信度 ａ， 查表可得 （ —１） 如果 大于 （ —１）则零假设被拒绝 ， （ ）． ４ （ ）， ４ 即认为该序
［】 ７ 常月． 基于节点状态及预备逆 向路径的 Ｌ Ｏ Ｖ路 由协议 ， Ａ Ｄ 研究与实现［］ Ｄ． 东北大学， ０ ． ２ ９ ０ 【】 ８ 于尧． 一种适合于分级Ａ ｏ 网络 的实时风险评估安全策略［． ｄＨ ｅ Ｊ 电子学报，０ １ ］ ２ １，． １
２９ … １０
网络 矗 讯 及 安 全
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得到极限分布 霄＝ １Ｉ， ３ Ｔ） ， ２Ｉ， ４ ＂ ＂ ｑ Ｔ Ｔ
据此 ， 可求 出稳定的概率 向量 ， 即评价标准 ， 然后通过求解方程组得到具体的量化指标 。进 而对节点状态进行评估。
２“ 氏性 ” 马 检验
检验 Ａ ｏ 网络中节点状态的变化过程是否为马尔可夫性质是应用马尔可夫模型 的必要前提 。采用 统计量来检验 。 ｄ ｃ ｈ
本栏目责任编辑 ： 冯蕾
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