认知无线Mesh网络路由研究

无线Mesh网络是实现用户间泛在连接的有效手段，它具有动态扩展、自组织、自配置等特性，研究适用于Mesh网络的路由技术对于提高网络性能具有重要意义。认知无线电技术是实现开放式频谱管理的关键推动技术，可以帮助用户动态感知频谱，实现动态频谱接入，从而大大提高当前频谱的利用率。将认知无线电技术与无线Mesh网络相结合，可以有效提高网络容量和组网的灵活性。本项目在研究将认知无线电技术与无线Mesh网络相结合以形成认知无线Mesh网络的方法及网络架构的基础上，着重研究无线Mesh网络中基于群智能的认知路由发现和维护机制、研究基于功率控制和频谱管理信息的认知网络路由的跨层设计机制，以提高网络容量、频谱利用率、网络生存时间等性能指标，并通过理论分析和仿真实验，验证和进一步改善上述机制。

本项目组在对认知无线Mesh网络的网络特性进行分析研究的基础上，主要针对认知无线Mesh网络中路由相关的关键技术展开了深入系统的研究与探索。通过把传统的混合结构Mesh网络与认知无线电技术相结合，研究新型的认知无线 Mesh 网络结构及其拓扑管理和路由机制、各节点之间频谱（信道）分配、分簇策略等问题；基于群智能在解决复杂分布式问题上的优势，通过结合功率控制、频谱管理及拥塞控制，研究利用多种群智能算法在认知无线 Mesh 中寻找最佳路由的方法以及路由维护机制；研究更适合认知网络的各层协议及跨层融合机制。本项目组取得了较丰硕的研究成果，申请了3 项国家发明专利，发表了35篇具有创新性的研究论文。主要成果包括：提出了一种基于蚁群的聚簇算法BACCA；提出了一种基于模糊逻辑的非均匀分簇策略；提出了一种新型的适于认知无线Mesh网络的CI-AODV路由协议；提出了一种最大化吞吐量的AODV-COG路由协议；提出了一种新型的适用于认知无线Mesh网络的路由协议，结合路由选择和信道分配来进行路由选择；提出了一种基于蚁群算法的分层图模型路由算法；提出了一种基于智能水滴算法的路由机制；提出了一种基于自适应最大最小蚁群优化的簇间多跳路由策略；提出了一种基于路径优先级的多路径拥塞避免和控制算法；提出了一种基于最大流段（MFS）的信道分配和路由机制；提出了一种基于拍卖机制的最大化收益的信道分配算法；提出了一种基于链路延迟分析的多信道频谱感知机会路由（MSAOR）算法；提出了一种认知无线Mesh网络中的新型协同频谱感知算法；提出了一种基于增强学习的自适应SMAC调度算法（RLMAC-Improved）；提出了一种适用于认知无线mesh网络的基于跨层设计的TCP-CReno协议；提出了一种适用于认知无线mesh网络的基于传输预判机制与慢启动门限值的自适应调整TCP-Cog协议；提出了一种基于粒子群算法的认知超宽带波形设计方法；设计了一种基于神经网络的认知超宽带频谱成形滤波器；设计了一种无线自组网节点定位方法及系统。