82、无线通信网络中的路由恢复与覆盖质量优化

无线通信网络中的路由恢复与覆盖质量优化

1. 路径从环路恢复协议(PFLR)

在无线自组织网络中,拓扑环路和不同的链路延迟可能会在使用反应式协议时引入差异。为了从这些环路中恢复链路不相交的路由,提出了路径从环路恢复(PFLR)协议。

1.1 PFLR 协议原理

PFLR 协议作为路由协议和链路层之间的子层,在路由协议控制数据包传输之前对其进行处理或修改。其工作原理是:如果一个节点从同一个路由发现周期接收到两个请求数据包,那么它可能是环路的一部分。这样的节点可以使用创建的反向路由发送环路检查消息。如果一个节点从两个不同的邻居接收到两份环路检查消息,那么可能发现了一个环路,此时可以发送路径恢复数据包以恢复额外的路由。

1.2 不同节点类型的操作
  • 环路检查发起节点 :该节点必须将路径恢复数据包单播到集合 P 中的所有节点,并使用这些邻居作为下一跳来创建到请求目的地的前向路由。最后,删除使用集合 P 中的节点作为下一跳到请求发起者的路由。
  • 类型 2 节点 :位于环路检查发起节点和真正的环路出口节点之间的节点。当满足以下两个条件时,它们可以将自己识别为类型 2 节点:一是不满足类型 1 节点必须满足的条件(即从用作到环路检查发起者下一跳的邻居接收到路径恢复消息);二是已经接收到相应的回复广播消息。这些节点将执行与环路检查发起节点相同的步骤,并使用路径恢复消息的前一跳作为下一跳创建到请求发起者的路由。
  • 真正的环路出口节点 :由于原始路由发现过程,该节点已经有到请求目的地的
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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