【使用MLP在MANET中进行路由验证】使用多层感知神经网络进行移动自组网中的路由验证附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-09 10:38:51 发布

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文章标签：神经网络 matlab 人工智能

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🔥 内容介绍

随着移动自组网（MANET）应用日益广泛，其网络拓扑动态变化、节点资源受限等特点给路由验证带来挑战。本研究提出将多层感知神经网络（MLP）应用于 MANET 的路由验证，构建基于 MLP 的路由验证模型。通过提取网络节点的链路质量、节点剩余能量、节点移动速度等特征作为 MLP 输入，经网络训练学习路由有效性判断规则，输出路由验证结果。仿真实验表明，该方法能有效识别无效路由，降低路由开销，提高网络传输可靠性，为 MANET 的安全稳定运行提供了新的技术方案。

一、引言

1.1 研究背景

移动自组网是一种由多个移动节点组成的分布式无线网络，无需依赖固定基础设施，节点间通过无线链路直接通信，并可随时加入或离开网络。因其具有自组织、自配置和高灵活性等特点，在军事通信、应急救援、车载网络等领域得到广泛应用。然而，MANET 的动态拓扑结构、有限的节点资源以及开放的无线通信环境，使得路由协议的设计与验证面临诸多挑战。无效路由可能导致数据传输失败、网络拥塞，甚至遭受恶意攻击，因此，高效可靠的路由验证机制对于保障 MANET 的正常运行至关重要。

1.2 研究意义

有效的路由验证能够确保数据沿着可靠路径传输，提高网络吞吐量，降低传输延迟，增强网络的稳定性和安全性。将多层感知神经网络应用于 MANET 路由验证，利用其强大的非线性映射和学习能力，可自动提取网络特征与路由有效性之间的复杂关系，为路由验证提供智能化解决方案，推动 MANET 在更多关键领域的应用与发展。

1.3 国内外研究现状

目前，MANET 中的路由验证方法主要包括基于信任机制的方法、基于密码学的方法等。基于信任机制的方法通过评估节点间的信任度来验证路由，但信任度的计算和更新较为复杂，且难以应对快速变化的网络环境；基于密码学的方法虽然安全性较高，但计算开销大，不适用于资源受限的 MANET 节点。近年来，随着人工智能技术的发展，一些学者尝试将机器学习算法应用于网络路由领域。多层感知神经网络作为一种经典的机器学习模型，在模式识别、数据分类等方面表现出色，将其应用于 MANET 路由验证尚处于探索阶段，具有较大的研究空间。

二、多层感知神经网络（MLP）原理

2.1 网络结构

多层感知神经网络是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，各层之间通过神经元相互连接。输入层接收外部数据，隐藏层对输入数据进行非线性变换和特征提取，输出层根据隐藏层的处理结果输出最终预测或分类结果。隐藏层可以有一层或多层，随着隐藏层数量的增加，网络的表达能力增强，但也会增加训练难度和计算复杂度。

三、基于 MLP 的 MANET 路由验证方法

3.1 特征提取

为了让 MLP 能够准确判断路由的有效性，需要提取与路由相关的关键特征。本研究选取以下特征作为 MLP 的输入：

链路质量：通过测量节点间的信号强度、丢包率、链路延迟等指标评估链路质量。例如，信号强度越高、丢包率越低、链路延迟越小，说明链路质量越好。

节点剩余能量：节点能量直接影响其持续工作能力，剩余能量较低的节点可能导致路由中断。通过监测节点电池电量或能量消耗速率获取节点剩余能量。

节点移动速度：MANET 中节点的移动会导致网络拓扑变化，移动速度快的节点可能使路由快速失效。利用 GPS 或其他定位技术获取节点位置信息，计算节点移动速度。

邻居节点数量：邻居节点数量反映了节点的连接能力，数量过少可能限制路由选择，影响数据传输。

3.2 模型构建与训练

网络架构设计：根据提取的特征数量确定输入层神经元个数，例如，若提取了 4 个特征，则输入层神经元个数为 4；输出层神经元个数根据路由验证的分类需求确定，可设为 2 个，分别表示有效路由和无效路由；隐藏层的层数和神经元个数通过实验调试确定，通常可先尝试 1 - 2 层隐藏层，每层神经元个数在 10 - 30 个之间。

数据准备：在 MANET 仿真环境或实际测试场景中，收集大量包含上述特征的路由数据，并对数据进行预处理，包括归一化处理，将数据映射到合适的区间（如 [0, 1]），以提高模型训练效率和稳定性。同时，为数据标注真实的路由有效性标签，构建训练数据集和测试数据集。

模型训练：使用训练数据集对 MLP 进行训练，选择合适的损失函数（如交叉熵损失函数）和优化器（如 Adam 优化器），通过反向传播算法不断调整网络参数，使模型在训练集上的损失函数值最小化，直至模型收敛。训练过程中，可定期使用测试数据集评估模型性能，防止过拟合。

3.3 路由验证过程

在实际应用中，当 MANET 节点需要验证一条路由时，提取该路由相关节点的特征数据，输入到训练好的 MLP 模型中。模型根据学习到的规则对输入数据进行处理，输出路由为有效或无效的判断结果。若判断为有效路由，则允许数据通过该路由传输；若为无效路由，则重新选择其他路由或启动路由发现过程，以保障数据传输的可靠性。

四、结论与展望

4.1 研究结论

本研究成功将多层感知神经网络应用于移动自组网的路由验证，通过提取网络特征构建 MLP 模型，并进行训练和验证。仿真实验结果表明，该方法在路由开销、数据传输成功率和平均端到端延迟等方面优于传统方法，能够有效提高 MANET 的路由可靠性和网络性能。

4.2 研究展望

未来研究可从以下几个方面展开：一是进一步优化 MLP 模型结构和参数，结合其他深度学习技术（如卷积神经网络、循环神经网络），提高模型对复杂网络环境的适应性；二是探索将更多网络特征（如节点的历史行为数据、网络流量模式等）纳入模型输入，提升路由验证的准确性；三是开展实际场景测试，验证方法在真实 MANET 环境中的可行性和稳定性，推动其在实际应用中的部署。