一、一种增强Ad hoc网络路由协议安全性的方案（论文文献综述）
吕静轩[1]（2021）在《基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究》文中研究指明随着全球定位系统的发展,地理路由技术在无线自组网中广泛应用。基于地理位置的贪婪周边无状态路由协议（Greedy Perimeter Stateless Routing,GPSR）是采用节点信息为主、拓扑信息为辅的路由策略,不需要建立和维护路由表,能够适应拓扑高速变化的无线自组网。但是考虑到无线自组网通信的多跳特性和网络节点逐步扩展到无人机等电池供能的节点,基于地理位置的路由策略在安全性和节能性方面面临着巨大的挑战。本论文针对安全问题和能耗问题,开展了三维车载自组网场景、无人机自组网场景以及车辆与无人机协作的无线自组网场景等三个场景下地理位置路由策略的研究。本文主要工作如下:（1）针对三维车载自组网高速公路场景,研究了车辆节点通信的安全问题,提出了一种基于信任推理模型的安全路由策略。为了提高三维车载自组网的安全性,本文建立了基于转发率、交互度、节点活跃度等多维因素的信任推理模型。然后为了缓解障碍物遮挡引起的传输损耗对路由过程的影响,设计了基于节点地理位置的中继节点选择方案,引入了节点移动方向、链路生存时间来提高通信的高效性。最后通过SUMO与NS3.29平台进行仿真,并将仿真结果与GPSR协议对比。通过调整恶意节点的比例与节点的移动速度,验证了在不同的网络场景下,所提路由方案丢包率降低,吞吐量上升,提高了车载自组网路由过程的安全性。（2）针对无人机自组网场景,研究了无人机节点通信的能耗问题,提出了一种基于能量消耗模型的节能路由策略。为了降低无人机自组网的平均能耗,本文建立了基于节点速度、传输数据量、传输距离等多维信息的能量消耗模型。为了提高路由过程的高效性,引入了无人机对传输节点指向目的节点轴线的偏离度,设计了基于节点剩余能量与地理距离的中继节点选择方案。最后分析了移动性、节点数量对无人机自组网网络性能的影响。与GPSR协议对比,所提节能路由策略提高了数据包投递率,降低了网络的平均能耗,延长了网络寿命。（3）针对车辆与无人机协作自组网场景,研究了车辆与车辆、车辆与无人机、无人机与无人机通信的安全性和节能性,提出了基于节点类型和节点速度的安全节能路由策略。为了提高基于地理位置的路由策略对恶意攻击检测的准确性,有效地平衡节点的能量消耗,本文进一步完善了信任推理模型与能量消耗模型。然后为了提高车辆与无人机协作组网的网络安全性和能量高效性,设计了基于节点类型和基于节点速度的路由选择策略,结合信任值和剩余能量选择最优的下一跳转发节点。最后分析了移动性、恶意攻击对车辆与无人机协作自组网网络性能的影响。与GPSR协议对比,所提路由方案延长了网络生存时间,提升了数据包投递率,降低了端到端时延。
李友良[2]（2021）在《无人机自组织网络路由算法研究》文中研究指明随着信息技术的发展,无人机的应用逐渐从军用领域延伸到了民用领域,并且在电力巡检、地质勘探、警务安防、编队侦查、物流派送等诸多场景任务中发挥了关键作用,无人机通信技术也从传统单无人机的指挥通信转变为无人机集群的自组织网络通信。路由算法作为无人机自组织网络的关键技术,直接决定了无人机组网通信的效率和性能。现有的典型路由算法直接应用到无人机自组织网络中会导致通信性能的下降,且网络安全性能无法得到保障。论文主要针对以上两个问题对无人机自组织网络的路由算法进行研究,主要工作内容如下:1)在AODV路由算法的基础上,提出一种基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法。算法在网络运行期间,所有节点通过搭载定位模块获取自身位置信息,并进行周期性交互;在路由发起阶段,根据节点密度自适应地调整路由请求消息的广播范围以取代洪泛式广播,并基于最短路径原则设计广播概率公式以筛选参与转发的中继节点,有效地减少了路由开销和端到端时延;在路由建立阶段,通过设计的预测方案对链路断裂风险进行预测,并提出多路径的选择与备份方案,根据风险值建立主/备份路由,降低由于无人机的移动性导致通信链路断裂的概率,提高了分组投递率。实验结果表明,算法在不同无人机数量环境下均具有较高的通信性能。2)在前述改进算法的基础上,提出一种基于位置辅助的黑洞攻击防护算法。算法以抵御黑洞攻击为目的,在路由回复阶段对网络内出现的恶意节点进行检测防护。根据网络中每次的数据传输结果,所有节点交互黑白名单,减少了检测恶意节点的计算量;通过设计动态序列号阈值和跳数阈值,对路由回复消息中的序列号和跳数进行计算与比对,准确地识别恶意节点的欺骗行为,并做出预防和警戒。实验结果表明,算法能够在保证网络通信性能的同时,对恶意节点的攻击做出有效的防护,具有较强的安全性能。
王鹏堃[3]（2021）在《MiANet的防入侵算法的设计与实现》文中研究说明移动自组织网络（Mobile Ad-hoc Network,MANET）具有无基础结构、自组织和多跳能力的特性,在军事任务或紧急救援中具有巨大的潜在应用。对于军事场景而言,在MANET中实现低成本、高效的反入侵、反窃听和反攻击机制非常重要。入侵MANET或攻击MANET的目的通常与有线Internet的目的不同,有线Internet的安全性机制如集中认证和授权已得到广泛探索和实施。而对于MANET,移动目标防御（MTD）则是增强网络安全性的合适机制,其基本思想是连续不断地随机更改系统参数或配置,以使入侵者和攻击者无法访问。本文提出了一种基于两层IP跳变的MTD方法,其中设备IP地址或虚拟IP地址根据网络安全状态和要求进行更改或跳变。提出的基于两层IP跳变的MTD方案在网络安全性方面具有两个主要优点。首先,每个设备的设备IP地址根本不会暴露给无线物理信道;其次,具有独立间隔和规则的两层IP跳变机制增强的MANET安全性,同时保持相对较低的计算负荷以及网络控制和同步的通信成本。MTD方案在本文开发的MANET终端中（Military Ad-hoc Network,MiANet）进行实施,通过结合数据加密技术,提供了三个级别的网络安全性:正常环境中的防入侵、攻击性环境中的入侵检测以及在敌对环境中的反窃听。论文主要工作如下:1)对MiANet V3.0存在的安全问题进行分析,提出了一种基于两层IP跳变的MTD方法,其中设备IP地址或虚拟IP地址根据网络安全状态和要求进行按时跳动或按需跳变,使用VPN技术进行虚拟IP的数据包传输,使用AES对称加密技术来进行种子的分发。实验表明,因为攻击者通过破解数据包获取IP的时间大于IP的有效时间七倍以上,因此攻击者很难在IP跳变的有效时间内发送伪装成合法节点的包。2)完善并增强此前设计与实现的MiANet V2.0,不仅对MiANet V2.0的功能进行了完善,而且通过X.264和Speex技术解决了音视频无法同步的问题,并对数据采集模块、流数据处理模块、页面显示三大模块的实现进行了系统的分析和阐述。3)对MiANet V2.5战场态势进行分析,通过引入百度地图实现了MiANet态势感知系统,通过在地图上绘制敌我方兵力部署情况来实现第一层数据获取,通过敌方和我方的轨迹分析实现第二层态势理解,通过路径规划与导航来实现第三层态势预测。
石琼[4]（2020）在《无人值守无线传感器网络系统可生存性关键技术研究》文中研究指明网络系统可生存性是指网络系统在遭到破坏的情况下,仍然能够及时地完成关键任务的能力。无人值守无线传感器网络（Unattended Wireless Sensor Networks,UWSNs）通常部署在环境恶劣或者敌方区域,故其极易发生故障、遭受恶意攻击或意外事故。因此,目前针对无人值守无线传感器网络系统可生存性的研究逐渐成为研究热点。数据的正常传输是无人值守无线传感器网络系统的关键任务。传感器节点的失效会影响数据通信的安全可靠性。本文以基于无人值守无线传感器网络的战场态势感知网络可生存性需求为背景,从失效节点检测和可重构路由两方面的可生存性增强技术来提高资源受限的无人值守无线传感器网络系统的可生存性,并针对无人值守无线传感器网络系统设计了可生存性评估方案。本文主要研究内容及创新点归纳如下:（1）无人值守无线传感器网络系统失效节点检测方案针对无人值守无线传感器网络系统资源受限与高检测率必将带来高能耗这一对矛盾,提出资源受限无人值守无线传感器网络系统失效节点检测率动态规划方法,结合连续时间马尔可夫链与经典传染病模型建立了受内部攻击的无人值守无线传感器网络系统失效节点检测模型,并利用动态规划方程（贝尔曼方程）来实现对检测率的最优化。该方法能够为检测技术的应用提供指导,实现在检测效果提升的同时合理利用网络资源,从而实现网络系统可生存性的提升。同时为路由重构提出预警,为可靠路由构建提供依据。（2）无人值守无线传感器网络系统可重构路由构建方法针对失效传感器节点（攻击及故障造成的失效）对资源受限无人值守无线传感器网络系统中数据通信可靠性的影响,提出一个基于信息感知的全局最优可重构路由构建方法。通过在每轮数据传输前感知更新节点信息（节点状态和信任度）来综合评估整条路径的安全性、能耗和负载平衡,实现全局最优路由的重构。该方法能够有效避开失效节点,为数据传输提供可靠路由,有效提升网络系统的可生存性,即网络系统在遭受攻击、发生故障及意外事故时,仍然能完成关键任务。（3）无人值守无线传感器网络系统可生存性评估方法针对无人值守无线传感器网络系统可生存性评估问题,设计了无人值守无线传感器网络系统可生存性评估方法。利用建立的受攻击无人值守无线传感器网络中节点生存模型得到传感器节点的可靠度、可用度及可生存度,结合可靠性理论及网络的实际特点推出整个网络系统的可靠度、可用度及可生存度。特别地,在网络系统可靠度计算中将节点失效分为两种情况考虑:节点失效相互独立及节点失效相互关联,并引入β因子模型对共因失效建模。该方法实现了对多个评估指标的量化,为可生存性增强技术的评估提供了依据。
刘立东[5]（2020）在《城市强震观测中低功耗组网技术研究与实现》文中研究指明近年来,地震灾害频繁发生,对我国的经济造成了极大的损失,对人民的安全也有着极大的危害,1976年的唐山大地震、2008年的汶川大地震和2010年的玉树大地震,至今仍然令人感到畏惧。通过对地震所造成的损失的研究,最终发现大部分的损失来自于基础设施的损坏,因此,需要对这些基础设施进行结构监测,并且在地震时能对建筑的震动信息进行采集与传输。本文采用了Ad Hoc网络来进行数据传输工作,并设计了用于路由建立的AODV路由协议和用于控制信道的MAC协议。AODV协议主要是对路由请求、路由应答、路由错误三种报文的处理流程的设计,并且通过查阅文献了解到发送一个数据包所消耗的能量与发射功率和传输距离成正相关,在本课题中所有节点的发射功率均为30d Bm,因此能量消耗只受传输距离的影响。为了降低能量消耗,需要选取长度最短的路由进行数据传输,故本文中的AODV协议将以最小传输距离取代最小跳数作为路由选取的标准。MAC协议的设计采用了载波侦听机制和二进制退避算法,以达到提高信道资源利用率和降低网络功耗的目的。在数据采集方面,根据传感器的输出信号,本文选取AD4111芯片作为AD转换器,通过对AD4111芯片进行参数配置和初步调试,能够完成对标准信号的采集和转换。电源方面,使用LM7812、LM7912和LM1084-ADJ稳压芯片设计了由220V市电生成12V、9V、5V、4.5V电压的电路图,并且设计了一种电池和电源自动切换的电路,正常情况下,节点可以由有线电源供电,在有线电路损坏时,可以立即切换到电池供电模式。除此之外,还进行了Lo Ra模块和4G模块的配置。Lo Ra模块主要用于组网内的数据传输,4G模块用于将数据传输到云服务器中,以便随时查看。
罗超俊[6]（2020）在《改进遗传蚁群耦合算法在路由优化中的设计与应用》文中研究表明随着信息技术的进步与发展,人们对网络的要求逐渐向多协议、多平台、大规模演变,这就使得如何提高网络的质量与稳定性,成为了研究的热点。路由器作为多个网络连接的中间枢纽,其性能直接影响着网络的状态,因此,如何对路由机制进行合理的优化设计对于提高网络质量与稳定性有着重要的意义。本文通过研究国内外网络路由优化的方法、手段的大量文献资料,分析目前单纯的遗传算法原理、流程、应用及存在的优缺点,针对这些缺陷提出基于个体繁殖策略选择的改进遗传算法;对蚁群算法进行详细的研究分析,总结出蚁群算法存在的缺陷。结合前人已经提出的并行蚁群算法,针对无线自组织网络（Ad Hoc Network）Qo S（Quality of Serviee）路由优化问题,提出基于改进遗传蚁群耦合算法的Ad Hoc网络Qo S路由优化的设计,最后设计出实验来验证改进遗传蚁群耦合算法比单一的改进遗传算法、单一的改进蚁群算法、传统遗传蚁群耦合算法在Qo S路由优化方面具有的优势性。主要内容包括以下:（1）研究梳理传统遗传算法的原理、流程及存在的优缺点,遗传算法的主要缺陷存在于求解过程,其算法的选择策略常常采用轮赌策略,轮赌策略本身是概率问题,因此不能保证每一个具备高适应度个体被保留至下一代,同时会引入“早熟”问题。针对此问题,本文提出了一种改进选择策略的遗传算法。这种方法的核心思想在于,利用个体繁殖次数进行选择,即对于个体而言其繁殖次数与被选中概率正相关,从而克服轮赌选择的缺陷,提高算法的搜索速度。在此基础上设计出改进遗传算法在Ad Hoc网络Qo S路由优化应用方案。最后,网络仿真器（Network Simulator,NS）仿真结果证明:单一改进遗传算法比传统遗传算法在迭代次数、求解成功率、不同停留时间下端到端延迟、数据包投递率均具有较大的改善。（2）对蚁群算法的原理、数学模型、优缺点进行详细的研究,在此基础上采用改进蚁群算法应用于Ad Hoc网络Qo S路由优化应用分析,通过实验证实对于规模较大的Ad Hoc网络Qo S路由复杂问题求解上具有明显的优势,能有效提高收敛速度。然后,对遗传算法与蚁群算法的耦合的机理进行详细的分析与研究,通过大量的文献研究,传统的遗传算法与蚁群算法在搜索、求解时具备不同效率,随着时间的变化,遗传算法与蚁群算法存在收敛速度、求解速度呈现相反的变化趋势,正好利用这一点,将两者进行耦合,这样形成优势互补,可以消除遗传算法与蚁群算法的不足。本文中心思想不是将两者直接耦合,而是将改进的遗传算法与改进蚁群算法（并行蚁群算法）在上述理论思想指导下进行耦合,进一步研究其耦合策略与机制,设计改进遗传蚁群耦合算法在Ad Hod网络Qo S路由优化方案,利用NS工具建立耦合算法中的遗传算法阶段构建与蚁群阶段构建的数学模型,并给出该算法的实现过程与步骤。（3）鉴于Ad Hoc网络Qo S路由问题是一个NP完全（Non-deterministic Polynomial Complete,NP-C）问题,传统的路由算法解决效果往往不佳,于是本文提出采用改进遗传蚁群耦合算法来解决Ad Hoc网络Qo S路由问题。为了证明本文的设想,通过建立Ad Hoc网络Qo S路由网络模型,搭建实验仿真平台,设计三组实验来验证该算法（改进遗传蚁群耦合算法）在Ad Hoc网络Qo S路由中的优化效果。仿真结果表明,对比单一改进遗传算法、单一改进蚁群算法、传统遗传蚁群耦合算法,改进遗传蚁群耦合算法:1)求解迭代次数降低到21.89,求解成功率上提升到97.8。这说明该算法无论在求解迭代次数还是求解成功率都具备更大的优势。2)不同停留时间下改进遗传蚁群耦合路由算法端到端时延迟最低、节点不同移动速度下数据包投递率最高。
栗晨亮[7]（2020）在《移动自组网中链路稳定的路由算法研究》文中认为移动自组织网络被认为是未来无线通信网络的重要发展趋势之一。近年来,伴随终端直通和万物互联概念的提出,移动自组织网络在不同应用场景大规模部署。由于无线自组织网络的拓扑变化快速、节点资源少、传统广播寻路方式开销大等特点,保证网络节点正常高效地进行数据交互,是移动自组网络研究的挑战。在数据传输过程中,路由协议发挥着重要作用。分析现有路由协议存在的问题,找到相对稳定的路径完成数据的共享与传输能够减少路由发现频率,提高网络性能。如何选择高稳定性的路径是对移动自组织网络路由协议研究的方向之一。为提高所选路径的稳定性,本文提出以下两种方法:1、针对移动自组网网络拓扑变化剧烈、传统按需路由协议开销大的问题,提出了一种移动自组网基于距离稳定的路由协议。传统按需距离矢量协议AODV仅以跳数作为度量值,所选路径容易因节点的移动而导致路由断裂,重路由的频率较高,路由开销较大。距离稳定路由协议同时考虑通信节点自身的运动性和节点间的相对运动性,引入路由距离稳定度量计算方法,在按需距离矢量协议的基础上增加路由距离稳定值作为选路依据,减少节点传输范围边缘节点参与路由的概率。仿真实验表明,距离稳定路由协议能够选择稳定性更高的路径,提高分组投递率、归一化路由开销及网络吞吐量等网络性能。2、分析现有协议传输范围边缘节点处理方法和近距离节点参与路由的必要性,提出一种传输范围优化改进路由协议AODV-MRR。为提高所选路径的稳定性,减少易断裂链路出现的概率,并降低路由协议对网络的开销,AODV-MRR根据接收信号功率、接收功率的阈值及变化,设定三种不同类型传播区域,分别为非转发区域、转发区域和选择转发区域。节点根据自身所处上跳节点的区域类型,选择相应的转发策略。AODV-MRR路由协议考虑处于无线传输边缘的邻节点与本地节点的相对移动性,提高所选路径的稳定性。仿真结果表明:AODV-MRR协议在提高路径稳定性的同时能够减少协议开销、减低控制包转发量,提高网络有效性。
张帆[8]（2020）在《安全高效的无人机自组织网络路由协议的研究》文中提出无人机由于功能多样、飞行动作灵活等特点,被广泛应用于搜索、营救、边界监视等场合。为了适应复杂任务场景,通常利用无人机群协同作业,无人机之间通过构建自组织网络以完成数据路由、融合和处理。多无人机路由是将传感数据转发给用户的关键技术,安全高效路由协议是多无人机应用的基础。现有算法利用网络历史信息或当前拓扑进行路由,由于无人机高速移动,网络拓扑变化易造成决策错误,路由效率不高。另外,节点的不间断移动可以使其随意加入或离开网络,混入其中的恶意节点可以针对网络信息进行窃取、篡改乃至攻击摧毁整个网络。本文主要针对无人机自组织网络路由协议的效率与安全性进行了研究,论文主要研究工作如下:（1）在绝多数无人机应用中,无人机经过路径规划后其航路已知,现有无人机网络路由算法未利用该信息。提出了一种航路感知的无人机路由算法（A Trajectory-aware routing algorithm for Unmanned Aerial Vehicle Networks,TARA）,利用航路信息确定网络的未来拓扑,构建拓扑变化模型。基于该模型对报文转发的多跳路径进行优化,提升路由效率。实验结果表明,在绝大多数情况下TARA在延时、投递率和费用率方面均优于现有DTNgeo算法。（2）针对现有无人机节点信任评估方案可抵御攻击行为有限,恶意节点识别率不高等问题,提出了基于起源信息的无人机网络路由节点信任评估模型(A Provenance-based trust model for Unmanned Aerial Vehicle Networks,UAVNpro),利用网络报文的完整性对报文创建和操作者的行为做出有效评判并生成证据,通过收集证据进行信任评估识别网络中的恶意节点并进行路由隔离。UAVNpro采用数据驱动的方法减少识别恶意节点时的资源损耗,同时利用数字签名技术保证数据的安全传输。实验结果表明,UAVNpro可抵御灰洞、注包、篡改和假身份等攻击,在恶意节点检测率、报文的投递率和能耗方面均优于现有PROVEST模型。（3）基于TARA和UAVNpro设计并实现了一个安全高效的无人机数据收集系统,可对指定任务区域进行多角度、全方位的巡查监控,将图像数据通过多跳高效的传回地面站进行态势显示。系统具有较高的可靠性与安全性,能对任务过程中航路变更等突发情况进行应对。
计成超[9]（2018）在《车载网络数据传递技术研究》文中指出车载自组织网络（VANET,Vehicular Ad hoc Network）简称车联网,是一类网络节点主要由配备电子传感设备的车辆构成的特定的移动自组织网络,借助于现代信息通信技术实现车辆和一切事物通信,构建智能交通系统,改善交通安全、提高交通效率、营造舒适驾乘体验,乃至实现无人驾驶。它是物联网的一个极其重要的应用方向,受到工业界、学术界和各国政府的高度重视。无线通信和联网数据传递是车载网通信的两项核心技术,由于网络节点高度移动、节点密度高度差异、网络拓扑动态变化、网络连接间隙性中断等复杂特性,其研究面临着巨大的挑战。车载网通信有基于短程无线通信的DSRC和基于蜂窝通信的C-V2X两大类互补的主流技术体系,其中DSRC已有一定的技术基础和市场部署,本文主要研究在DSRC技术框架下的车载网数据传递联网技术,重点是高效可靠的车载网路由技术研究和改进的多信道无线接入MAC技术研究。本文所做的主要工作及其学术贡献是:（1）针对城市中由交通灯控制的车载网络环境,研究车辆节点之间数据包跨街区传递的路由问题,以最小化端到端数据传递时延为目标,提出一种交通信号灯感知的最短时间路由算法STTLAR及其改进算法E-STTLAR。理论研究部分根据曼哈顿城区道路模式,建立目标问题的最优化数学模型;根据车载网车辆分布理论,分析车辆节点在路段上的分布状态,导出在交通信号灯控制下的路段无线连通概率。算法设计部分综合考虑路段无线连通概率、路段连通稳定度以及路段和目的节点之间的归一化距离,构造路段等效距离度量并导出其计算公式,设计了下一路段选择子算法;综合考虑无线链路质量、节点数据发送队列长度以及下一跳的跳距,构造中继节点等效距离度量并导出其计算公式,设计了改进型下一跳节点选择贪婪子算法。仿真分析结果表明,和若干常用的VANET路由算法相比,所提出的路由算法在不同的信号灯周期、车辆节点数和数据包发送速率条件下,其端到端时延、数据包传递率等性能指标均优于已有算法,而改进后的E-STTLAR算法比基础的STTLAR算法在端到端时延、网络收益率和归一化路由开销三个方面具有更好的网络性能。（2）针对车载网组群内车辆节点之间数据多播传递的问题,研究车载网高效多播路由技术。根据车辆行驶路径的可预期性,应用车载导航和定位辅助技术对车辆位置的粗略预测,并通过可信的同类车辆进行数据的多播接力传递,提出了一个低带宽消耗的车载网成本感知多播路由算法CAM。理论研究部分根据曼哈顿城区道路模式,建立数据包无线传递过程中的传递成本问题的目标数学模型;根据车辆计划行驶路径,给出多播组成员车辆节点直接相遇和间接相遇集合的理论分析结果,引入车辆的数据包分发贡献度度量并导出其计算公式。算法设计部分综合考虑传递成本和车辆贡献度,设计了多播树构建算法;根据数据传递性能约束条件,分析可进一步降低传递成本的数据包转发方式,按照最小化传递成本与节点贡献度比值的原则,设计了优化多播树构造算法。仿真分析结果表明,所提出的算法充分利用数据包传递的允许时延,在满足生存周期时间不超限的约束条件下,最大限度采用行进中车辆携带数据包转发（Carry and Forward）的方式,有效减少了无线通信流量。和若干常用的VANET广播/多播路由算法相比,该算法在不同数据包TTL约束、车辆节点数、车辆节点速度等条件下,平均数据传递代价、平均数据传递率、平均数据传递时延等性能指标均优于已有算法。（3）针对车载网大量车辆竞争有限无线资源进行数据传递的特定应用环境,以有效提高共享无线信道利用率为目标,提出一种两级分布式多信道MAC协议TLDM-MAC。理论建模研究部分提出控制周期频率域和时间域两级分布的信道结构,基于分配规则将控制周期按时序递进的方式错位分布排列,分散部署到各个信道不相交的时间段上,有效提高了信道利用率;引入归属信道概念,定义归位规则和传输规则,在不增加控制开销的前提下,提高了节点会聚成功率。协议设计部分设计了由发送方决策的4次握手传输资源协商过程,使邻居节点以自组织的方式获得协调一致的资源状态视图,解决隐蔽终端和暴露终端问题,确保无竞争的可靠数据传输;提出基于接收方可用资源视图的跳隙重传机制和跳隙修正机制,解决因资源状态信息的可能漏听造成的预约资源冲突情况,进一步提高数据传输的可靠性;定义由发送方协调控制的基于多播组成员可用传输资源视图的多播资源协商过程,最大限度地提高车辆与车辆多播通信的效率;定义广播传输资源选择规则以及重要数据的2次广播机制,支持广播信息的可靠发送;提出改进的回退机制设计方案,使控制时隙冲突和数据传输失败后的回退时间与发送方已预约数据时隙占比关联,改善传输资源使用的公平性。仿真分析结果表明,和已有的若干车载网MAC协议相比,所提出的协议的信道利用率、网络吞吐量、数据传递时延、多播服务等性能均优于已有协议。
洪洁[10]（2019）在《高动态飞行器自组织网络关键技术研究》文中指出飞行器自组织网络（Flying ad hoc network,FANET）是由无人飞行器（Unmanned aerial vehicle,UAV）机群组成的多跳、自治的移动自组织网络（Mobile Ad Hoc Network,MANET）。飞行器节点高速移动,不依赖基础设施自行组网,并通过多跳转发完成数据交互。在这样的组网方式和通信模式下,节点感知范围更大、通信距离更远、网络覆盖范围更广。然而节点移动速度快和网络拓扑变化频繁严重制约着高动态飞行器自组织网络性能。如何适应节点高动态运动并使网络性能保持在较高水平,是高动态自组织网络研究的一项挑战。本文主要研究了高动态飞行器自组织网络性能的影响因素、组网设计优化、网络拓扑变化感知、节点移动方式区分等内容。目的是最大限度地减少节点高速移动对网络的影响,并构建高性能飞行器自组织网络。全文研究的主要内容可概括为:1.高动态飞行器自组织网络组网方案设计。本文首先分析了自物理层至传输层影响网络性能的的多种因素,包括无线传播方式、节点移动性、节点密度、物理层/数据链层协议、路由协议、流量负载等。然后结合分析结果和网络特点,合理选用各层协议并设置参数,提出了一个适合高动态自组织网络的组网方案。该方案易于实现,能够满足高动态场景下飞行器自组织网的功能和性能要求。2.高动态飞行器自组织网络拓扑变化表征及感知方法研究。本文提出的组网方案使用了一些新方法来克服节点高速移动的影响,其中之一就是网络拓扑变化感知。针对高动态移动自组织网络中节点移动速度快、网络拓扑变化频繁的特点,提出了一种衡量网络拓扑变化的移动特征——拓扑变化度。拓扑变化度将量化后的多种拓扑变化影响因素线性叠加,用以表征节点间、节点与一跳邻居间及整个网络的拓扑变化。实验表明拓扑变化度在区分节点个体移动和群体移动时效果较好。本文还提出了感知间隔固定的自组织网络拓扑变化感知方法和自组织网络拓扑变化自适应感知方法。3.高动态飞行器自组织网络自适应路由研究。上述组网方案中高动态移动自组织网络性能的有效维持和提升得益于自适应路由选择策略。本文根据高动态飞行器自组织网络的实际任务需求,总结了三种可能的任务场景,并基于周期性拓扑变化感知方法提出了一种适于复杂任务场景的自适应路由选择策略（TARCS）。该策略定期将网络拓扑变化感知结果与预先计算的移动模型拓扑变化度门限参考值相比较,确定节点当前的移动方式,再根据各移动方式的特点使用相应的策略恰当选择路由协议。该策略强调节点移动方式与路由协议的匹配,力求使网络路由适应复杂的移动场景,从而使网络性能维持在较高水平。仿真表明,在高动态复杂场景中,恰当的的路由选择策略能有效维持网络性能。4.高动态飞行器自组织网络节点移动方式识别研究。拓扑变化度的一个明显局限就是它只能反映拓扑变化总体效果而不能直观反映个体影响因素。为此本文将其进行改进,用多维向量表征网络拓扑变化的移动特征,提出了拓扑变化向量。随后使用支持向量机技术构建分类器并采用10折交叉验证法对多种移动方式进行分类训练和测试。文中模拟了10种不同的移动模型,并利用上述方法对模型进行了分类,结果表明利用支持向量机并恰当选择分类器能够准确区分不同移动模型的拓扑变化向量,并能使分类精度达到75%以上。
二、一种增强Ad hoc网络路由协议安全性的方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种增强Ad hoc网络路由协议安全性的方案（论文提纲范文）
（1）基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 现存问题与不足 |
| 1.3 论文内容及贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 无线自组网路由协议概述 |
| 2.1 无线自组网路由协议分类 |
| 2.2 基于拓扑的路由协议 |
| 2.2.1 主动式路由协议 |
| 2.2.2 反应式路由协议 |
| 2.3 基于地理位置的路由协议 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于地理位置的车载自组网安全路由策略研究 |
| 3.1 模型构建及描述 |
| 3.1.1 车辆移动模型 |
| 3.1.2 信任推理模型 |
| 3.2 算法总体设计 |
| 3.2.1 交叉路口处中继节点选择方案 |
| 3.2.2 直线段道路中继节点选择方案 |
| 3.2.3 算法总体流程 |
| 3.3 仿真结果与性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于地理位置的无人机自组网节能路由策略研究 |
| 4.1 模型构建及描述 |
| 4.1.1 无人机移动模型 |
| 4.1.2 能量消耗模型 |
| 4.2 算法总体设计 |
| 4.2.1 中继节点选择方案 |
| 4.2.2 算法总体流程 |
| 4.3 仿真结果与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究 |
| 5.1 模型构建及描述 |
| 5.2 算法总体设计 |
| 5.2.1 基于节点类型的中继节点选择方案 |
| 5.2.2 基于节点速度的中继节点选择方案 |
| 5.3 仿真结果与性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）无人机自组织网络路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 无人机自组织网络相关内容 |
| 2.1 移动自组织网络 |
| 2.2 无人机自组织网络 |
| 2.3 无人机自组织网络路由协议 |
| 2.3.1 主动式路由协议 |
| 2.3.2 按需式路由协议 |
| 2.3.3 路由协议适用性分析 |
| 2.4 AODV路由协议分析 |
| 2.4.1 AODV协议特点 |
| 2.4.2 AODV协议原理 |
| 2.4.3 AODV的优势与局限 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法 |
| 3.1 位置辅助的算法概述 |
| 3.2 基于位置辅助的自适应广播与链路断裂预测算法 |
| 3.2.1 路由发起阶段 |
| 3.2.2 路由建立阶段 |
| 3.2.3 数据结构设计 |
| 3.2.4 算法整体流程 |
| 3.3 实验仿真分析 |
| 3.3.1 节点位置信息的获取 |
| 3.3.2 仿真场景的配置 |
| 3.3.3 仿真及性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于位置辅助的黑洞攻击防护算法 |
| 4.1 黑洞攻击原理及分类 |
| 4.1.1 黑洞攻击原理 |
| 4.1.2 黑洞攻击分类 |
| 4.2 黑洞攻击防护方案 |
| 4.2.1 禁止中间节点应答 |
| 4.2.2 对下一跳节点进行验证 |
| 4.2.3 对目的节点进行检测 |
| 4.2.4 其他类型防护方案 |
| 4.3 基于位置辅助的黑洞攻击防护算法 |
| 4.3.1 路由回复阶段 |
| 4.3.2 数据结构设计 |
| 4.3.3 算法整体流程 |
| 4.4 实验仿真分析 |
| 4.4.1 添加黑洞节点 |
| 4.4.2 仿真场景的配置 |
| 4.4.3 仿真及性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（3）MiANet的防入侵算法的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 移动Ad-hoc技术及产品的研究现状 |
| 1.3 移动Ad-hoc网络安全的研究现状 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 1.5 论文的整体结构 |
| 第二章 系统架构及关键技术概述 |
| 2.1 MiANet V3.0 系统软件架构 |
| 2.1.1 MiANet V3.0 系统功能分析 |
| 2.1.2 MiANet V3.0 整体架构设计 |
| 2.2 网络安全关键技术 |
| 2.2.1 MANET(移动Ad-hoc网络) |
| 2.2.2 MTD(移动目标防御) |
| 2.2.3 VPN(虚拟专用网络) |
| 2.2.4 X.264 视频编码技术 |
| 2.2.5 AES对称加密技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 网络安全机制的设计与实现 |
| 3.1 MiANet安全机制软件架构设计 |
| 3.2 两层IP跳变的防御机制设计 |
| 3.3 AES加密 |
| 3.4 虚拟IP跳变 |
| 3.5 真实IP地址的跳变-跳变表 |
| 3.6 IP跳频的分析 |
| 3.7 安全性分析 |
| 3.8 同步开销的分析 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 态势感知的设计与实现 |
| 4.1 MiANet V 3.0 态势感知背景介绍 |
| 4.2 MiANet V 3.0 态势感知软件架构设计 |
| 4.3 网络战场态势分析 |
| 4.4 基于百度地图实现防御态势感知(CDSA) |
| 4.5 Level1:绘制敌我方态势-数据获取 |
| 4.6 Level2:轨迹分析与检索-态势理解 |
| 4.7 Level 3:路径规划与导航-态势预测 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 MiANet V3.0 软件设计与实现 |
| 5.1 MiANet V 3.0 背景 |
| 5.2 音视频同步的需求分析 |
| 5.3 音视频同步的架构设计 |
| 5.4 音视频同步的详细设计 |
| 5.4.1 实时视频数据采集模块 |
| 5.4.2 实时视频流数据处理模块 |
| 5.4.3 实时视频页面显示模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 软件功能测试 |
| 6.1 MiANet全功能稳定性测试 |
| 6.2 MiANet音视频同步的实时视频功能测试 |
| 6.3 MiANet三级态势感知功能测试 |
| 6.4 MiANet防入侵安全测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）无人值守无线传感器网络系统可生存性关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 无人值守无线传感器网络国内外研究现状 |
| 1.3 无人值守无线传感器网络系统可生存性国内外研究现状 |
| 1.3.1 无人值守无线传感器网络系统可生存性增强技术研究现状 |
| 1.3.2 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估指标及方法研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.4.1 无人值守无线传感器网络系统失效节点检测方案研究 |
| 1.4.2 无人值守无线传感器网络系统可重构路由技术研究 |
| 1.4.3 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估研究 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 无人值守无线传感器网络系统及其可生存性理论基础 |
| 2.1 无人值守无线传感器网络概述 |
| 2.1.1 无人值守无线传感器网络系统结构 |
| 2.1.2 无线传感器节点结构 |
| 2.1.3 无人值守无线传感器网络特点 |
| 2.1.4 无人值守无线传感器网络应用 |
| 2.1.5 无人值守无线传感器网络系统功能 |
| 2.1.6 关键问题分析 |
| 2.2 无人值守无线传感器网络系统可生存性理论 |
| 2.2.1 无人值守无线传感器网络系统可生存性定义 |
| 2.2.2 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估建模方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 无人值守无线传感器网络系统失效节点检测方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 无人值守无线传感器网络系统失效节点检测率动态规划模型 |
| 3.3.1 传感器节点状态转换过程 |
| 3.3.2 无人值守无线传感器网络系统失效节点(妥协节点)检测模型 |
| 3.3.3 基于动态规划方程的最优检测率动态规划模型 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 仿真实验设置 |
| 3.4.2 参数设置 |
| 3.4.3 仿真实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无人值守无线传感器网络系统可重构路由技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 无人值守无线传感器网络系统可重构路由模型 |
| 4.3.1 网络模型 |
| 4.3.2 攻击模型 |
| 4.3.3 攻击行为描述 |
| 4.3.4 行为收集过程 |
| 4.3.5 传感器节点及路径的攻击概率 |
| 4.3.6 传感器节点及路径的状态 |
| 4.3.7 信息感知可重构路由模型 |
| 4.4 最小代价路径算法 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 仿真实验设置 |
| 4.5.2 参数设置 |
| 4.5.3 仿真实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估指标 |
| 5.3.1 丢包率 |
| 5.3.2 无人值守无线传感器网络系统可靠性 |
| 5.3.3 无人值守无线传感器网络系统可用性 |
| 5.3.4 无人值守无线传感器网络系统可生存性 |
| 5.4 网络模型 |
| 5.4.1 网络拓扑结构 |
| 5.4.2 网络假设 |
| 5.4.3 威胁模型 |
| 5.5 基于连续时间马尔可夫链的受攻击无人值守无线传感器网络节点生存模型 |
| 5.5.1 传感器节点生存模型 |
| 5.5.2 稳态分析 |
| 5.6 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估指标量化 |
| 5.6.1 无人值守无线传感器网络系统可靠度 |
| 5.6.2 无人值守无线传感器网络系统可用度、可生存度 |
| 5.7 无人值守无线传感器网络系统可生存性评估方法验证实验 |
| 5.7.1 仿真实验设置 |
| 5.7.2 参数设置 |
| 5.7.3 仿真实验结果分析 |
| 5.8 无人值守无线传感器网络系统可生存性增强技术评估实验 |
| 5.8.1 仿真实验设置 |
| 5.8.2 仿真实验结果分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 方案验证 |
| 6.0 引言 |
| 6.1 实验设置 |
| 6.1.1 实验平台搭建 |
| 6.1.2 通信模块设计 |
| 6.2 实际网络部署 |
| 6.3 实验结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）城市强震观测中低功耗组网技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源 |
| 1.2 课题的意义及应用 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容安排及主要工作 |
| 第2章 AdHoc网络及其典型协议研究 |
| 2.1 AdHoc网络的特点 |
| 2.2 AdHoc网络的拓扑结构 |
| 2.3 AdHoc网络典型路由协议 |
| 2.4 AdHoc网络的应用 |
| 2.5 AODV协议概述 |
| 2.5.1 AODV路由协议的路由表 |
| 2.5.2 AODV路由协议的报文格式 |
| 2.5.3 AODV路由发现过程 |
| 2.5.4 AODV路由修复过程 |
| 2.5.5 AODV路由协议的不足 |
| 2.6 MAC协议概述 |
| 2.6.1 MAC协议分类 |
| 2.6.2 MAC协议性能指标 |
| 2.6.3 IEEE802.11协议 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 地震环境下的组网协议设计 |
| 3.1 AODV协议中主要函数功能 |
| 3.1.1 路由请求处理流程 |
| 3.1.2 路由应答处理流程 |
| 3.1.3 路由错误处理流程 |
| 3.2 AODV路由协议的改进 |
| 3.3 MAC协议的设计 |
| 3.3.1 载波侦听机制 |
| 3.3.2 二进制退避算法 |
| 3.3.3 设计方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 地震数据采集与传输系统的实现 |
| 4.1 系统整体结构搭建 |
| 4.2 数据采集模块的设计与调试 |
| 4.3 电池及电源管理模块的设计与调试 |
| 4.4 无线通信模块的设计与调试 |
| 4.4.1 LORA模块配置 |
| 4.4.2 地震数据传输流程 |
| 4.5 系统实现结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（6）改进遗传蚁群耦合算法在路由优化中的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状论述及分析 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第2章 网络路由技术优化及其评价 |
| 2.1 网络路由技术的概述 |
| 2.1.1 路由算法的研究 |
| 2.1.2 路由协议的研究 |
| 2.2 网络路由优化的研究 |
| 2.2.1 网络优化的控制分析 |
| 2.2.2 网络路由优化的内涵 |
| 2.2.3 路由优化技术的研究 |
| 2.3 网络路由质量评价体系的研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 改进的遗传算法与蚁群算法 |
| 3.1 遗传算法的内涵 |
| 3.1.1 遗传算法的概念与特征 |
| 3.1.2 遗传算法的相关算子 |
| 3.1.3 遗传算法的实现过程 |
| 3.1.4 遗传算法的优缺点分析 |
| 3.1.5 改进遗传算法的分析 |
| 3.2 蚁群算法的分析 |
| 3.2.1 蚁群算法的基本概念及特征 |
| 3.2.2 蚁群算法的数学模型及其流程 |
| 3.2.3 蚁群算法的优势及缺陷分析 |
| 3.2.4 路由优化问题中改进蚁群算法的应用分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 改进遗传蚁群耦合算法在Ad Hoc网络Qo S优化中的设计 |
| 4.1 AdHoc网络概述 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 Ad Hoc网络Qo S路由参数描述 |
| 4.2 改进遗传蚁群耦合算法理论基础 |
| 4.3 改进遗传蚁群耦合算法耦合策略 |
| 4.4 改进遗传蚁群耦合算法的构建 |
| 4.4.1 遗传算法阶段的构建 |
| 4.4.2 蚁群算法阶段的构建 |
| 4.4.3 改进遗传蚁群耦合算法在AdHoc网络路由优化设计中流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验仿真与结果分析 |
| 5.1 仿真软件NS简介 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.2.1 实验环境 |
| 5.2.2 实验准备工作 |
| 5.2.3 搭建实验平台 |
| 5.3 实验流程 |
| 5.4 改进遗传蚁群耦合算法具体实现描述 |
| 5.5 实验仿真与分析 |
| 5.5.1 改进遗传蚁群耦合算法在Ad Hoc网络Qo S路由优化应用 |
| 5.5.2 迭代次数与成功率分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 总结 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（7）移动自组网中链路稳定的路由算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 移动自组网络路由协议概述 |
| 1.2.1 移动自组织网络特点 |
| 1.2.2 移动自组织网络路由协议分类 |
| 1.3 移动自组网路由协议研究现状 |
| 1.3.1 位置辅助的路由协议研究现状 |
| 1.3.2 路由稳定协议研究现状 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 本文内容安排 |
| 第二章 移动自组网络路由算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 AODV协议概述 |
| 2.2.1 AODV协议参数 |
| 2.2.2 AODV协议的路由发现过程 |
| 2.2.3 AODV协议的路由维护 |
| 2.3 AODV协议性能分析 |
| 2.4 现有路由发现改进算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 移动自组网中基于节点间距离稳定的路由协议DSRP |
| 3.1 引言 |
| 3.2 距离稳定路由协议模型 |
| 3.2.1 距离稳定值设定 |
| 3.2.2 路由策略 |
| 3.2.3 路由流程 |
| 3.2.4 路由模型分析 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.3.1 节点移动速度对网络性能的影响 |
| 3.3.2 节点数目对网络性能的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 移动自组网中一种传输范围优化改进路由协议AODV-MRR |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传输范围优化设计 |
| 4.2.1 传输范围设定 |
| 4.2.2 边缘节点决策方法 |
| 4.2.3 路由协议流程 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录：术语表 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）安全高效的无人机自组织网络路由协议的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 无人机自组织网络路由协议概述 |
| 1.2.1 无人机自组织网络特点 |
| 1.2.2 无人机自组织网络关键技术 |
| 1.3 面临的问题与挑战 |
| 1.4 论文研究内容与创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 无人机自组织网络路由协议与安全研究现状 |
| 2.1 无人机路由协议研究现状 |
| 2.1.1 基于网络拓扑的路由协议 |
| 2.1.2 基于地理信息的路由协议 |
| 2.2 无人机网络安全路由研究现状 |
| 2.2.1 无人机网络路由协议的安全威胁 |
| 2.2.2 无人机网络安全路由技术研究现状 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 航路感知的无人机网络路由算法 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 航路感知路由算法TARA |
| 3.2.1 网络模型 |
| 3.2.2 无人机位置确定 |
| 3.2.3 拓扑变化模型 |
| 3.2.4 路由决策 |
| 3.3 实验与结果分析 |
| 3.3.1 仿真环境 |
| 3.3.2 仿真参数设置 |
| 3.3.3 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于起源信息的无人机网络路由节点信任评估模型 |
| 4.1 网络模型与攻击模型 |
| 4.1.1 网络模型 |
| 4.1.2 攻击模型 |
| 4.2 基于起源信息的信任评估模型 |
| 4.2.1 证据收集 |
| 4.2.2 攻击检测 |
| 4.2.3 信任评估 |
| 4.3 仿真验证与结果分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 安全高效的多无人机数据收集系统设计与实现 |
| 5.1 系统需求 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 系统流程实现 |
| 5.3.2 系统运行环境 |
| 5.3.3 系统集成与测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）车载网络数据传递技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 车载网通信模式与典型应用 |
| 1.1.1 车载网通信模式 |
| 1.1.2 车载网典型应用 |
| 1.1.3 车载网的技术特点 |
| 1.2 车载网通信主流技术与标准 |
| 1.2.1 DSRC/WAVE技术 |
| 1.2.2 C-V2X技术 |
| 1.2.3 车载网通信技术发展方向 |
| 1.3 车载网路由技术研究动态 |
| 1.3.1 移动自组织网络典型路由技术 |
| 1.3.2 单播路由技术 |
| 1.3.3 广播/多播路由技术 |
| 1.3.4 车载网路由技术的挑战 |
| 1.4 车载网MAC技术研究动态 |
| 1.4.1 802.11 p技术 |
| 1.4.2 其他多信道MAC协议技术 |
| 1.4.3 车载网MAC技术研究的挑战 |
| 1.5 本文工作及章节安排 |
| 第二章 基于交通信号灯控制的城域车载网路由算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网络环境和问题描述 |
| 2.2.1 网络环境和假定 |
| 2.2.2 问题描述 |
| 2.3 车辆节点在路段上的分布状态分析 |
| 2.3.1 车辆在单一路段上的分布 |
| 2.3.2 交通信号灯控制下的车辆分布状态 |
| 2.4 STTLAR路由算法 |
| 2.4.1 下一跳路段选择 |
| 2.4.2 下一跳节点选择 |
| 2.4.3 最末一跳判决 |
| 2.5 改进的STTLAR算法 |
| 2.5.1 发送队列时延 |
| 2.5.2 车辆信息交换 |
| 2.5.3 信道评估 |
| 2.5.4 改进的下一跳节点选择方法 |
| 2.6 算法性能分析 |
| 2.6.1 计算复杂度分析 |
| 2.6.2 路由开销分析 |
| 2.6.3 收敛性分析 |
| 2.7 仿真结果及分析 |
| 2.7.1 仿真工具 |
| 2.7.2 STTLAR算法仿真分析 |
| 2.7.3 E-STTLAR算法仿真分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 低带宽消耗的车载网多播路由算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 网络环境和问题描述 |
| 3.2.1 网络环境和假定 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.3 成本感知的多播(CAM)路由算法 |
| 3.3.1 初始计算阶段 |
| 3.3.2 多播树构建阶段 |
| 3.3.3 多播树优化阶段 |
| 3.4 仿真结果和分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车载网两级分布式多信道MAC协议 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述 |
| 4.3 信道建模 |
| 4.3.1 信道结构 |
| 4.3.2 归位规则 |
| 4.3.3 传输规则 |
| 4.4 协议设计 |
| 4.4.1 传输资源视图 |
| 4.4.2 单播协商过程 |
| 4.4.3 多播协商过程 |
| 4.4.4 广播协商过程 |
| 4.4.5 数据重传机制 |
| 4.4.6 回退机制 |
| 4.5 协议状态转移图 |
| 4.6 协议性能评估 |
| 4.6.1 TLDM-MAC协议性能仿真 |
| 4.6.2 和802.11p协议的仿真比较分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作小结 |
| 5.2 论文研究创新点 |
| 5.3 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（10）高动态飞行器自组织网络关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 FANET的特点 |
| 1.1.2 FANET面临的挑战 |
| 1.2 FANET发展现状 |
| 1.2.1 移动模型的发展 |
| 1.2.2 路由协议的发展 |
| 1.3 论文的结构和创新点 |
| 1.3.1 论文的组织结构 |
| 1.3.2 论文的主要创新点 |
| 第2章 FANET相关概念 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 路由协议 |
| 2.2.1 典型的MANET路由协议 |
| 2.2.2 基于移动感知的路由协议 |
| 2.2.3 自适应路由 |
| 2.3 移动模型及移动特征 |
| 2.3.1 移动模型 |
| 2.3.1.1 个体移动模型 |
| 2.3.1.2 群组移动模型 |
| 2.3.1.3 地理受限的移动模型 |
| 2.3.2 移动特征 |
| 2.4 网络性能衡量指标 |
| 2.4.1 包传输率 |
| 2.4.2 网络吞吐量 |
| 2.4.3 平均端到端延迟 |
| 2.4.4 平均抖动 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 一种高动态FANET组网方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 FANET组网发展现状 |
| 3.3 一种适于高动态场景的FANET组网设计 |
| 3.3.1 网络组成与结构 |
| 3.3.1.1 网络组成 |
| 3.3.1.2 网络结构 |
| 3.3.2 影响网络性能因素分析 |
| 3.3.2.1 无线传播模型 |
| 3.3.2.2 物理层/MAC层协议对网络性能的影响 |
| 3.3.2.3 节点移动方式对网络性能的影响 |
| 3.3.2.4 路由协议对网络性能的影响 |
| 3.3.2.5 流量负载对网络性能的影响 |
| 3.3.2.6 节点密度对网络性能的影响 |
| 3.3.2.7 路由协议与节点移动方式的匹配研究 |
| 3.3.2.8 安全协议 |
| 3.3.3 FANET组网方案 |
| 3.3.3.1 节点移动性对网络拓扑及网络性能影响分析 |
| 3.3.3.2 FANET组网方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 FANET网络拓扑变化感知及表征研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 FANET节点间拓扑变化因素分析 |
| 4.3 拓扑变化度 |
| 4.3.1 相关术语 |
| 4.3.2 定义 |
| 4.3.3 关于拓扑变化度的说明与分析 |
| 4.3.4 感知周期固定的拓扑变化感知方法 |
| 4.3.5 可变感知间隔的拓扑变化感知方法 |
| 4.4 评估与讨论 |
| 4.4.1 不同移动方式下全网平均拓扑变化度的评估 |
| 4.4.2 不同移动方式的区分 |
| 4.4.3 拓扑变化度与其它移动指标的对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 FANET复杂场景自适应路由研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于拓扑变化度的FANET自适应路由选择策略 |
| 5.2.1 原理阐述 |
| 5.2.2 处理流程 |
| 5.2.2.1 周期性拓扑变化感知PTVA |
| 5.2.2.2 自适应路由选择策略ARCS |
| 5.3 TARCS有效性验证 |
| 5.3.1 TARCS与其它协议的对比 |
| 5.3.2 使用不同策略的TARCS对比 |
| 5.3.3 结论 |
| 5.4 讨论与评估 |
| 5.4.1 拓扑变化度参考门限值的设置 |
| 5.4.2 节点密度对TCD值的影响 |
| 5.4.3 感知间隔对TCD值的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于支持向量机的节点移动模型分类研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 拓扑变化向量 |
| 6.2.1 定义 |
| 6.2.2 不同移动模型的拓扑变化向量 |
| 6.3 支持向量机及在MANET中的应用 |
| 6.3.1 支持向量机简介 |
| 6.3.2 SVM在 MANET中的应用 |
| 6.4 移动模型区分 |
| 6.4.1 构建基于SVM的移动模型分类器 |
| 6.4.2 分类效果评估 |
| 6.4.3 不同数目的特征向量分类结果比较 |
| 6.4.4 10折交叉验证法区分多种移动模型的结果与评估 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续研究 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
四、一种增强Ad hoc网络路由协议安全性的方案（论文参考文献）
- [1]基于地理位置的无线自组网安全节能路由策略研究[D]. 吕静轩. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]无人机自组织网络路由算法研究[D]. 李友良. 长春理工大学, 2021(02)
- [3]MiANet的防入侵算法的设计与实现[D]. 王鹏堃. 合肥工业大学, 2021(02)
- [4]无人值守无线传感器网络系统可生存性关键技术研究[D]. 石琼. 中北大学, 2020(11)
- [5]城市强震观测中低功耗组网技术研究与实现[D]. 刘立东. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [6]改进遗传蚁群耦合算法在路由优化中的设计与应用[D]. 罗超俊. 成都理工大学, 2020(04)
- [7]移动自组网中链路稳定的路由算法研究[D]. 栗晨亮. 天津理工大学, 2020(06)
- [8]安全高效的无人机自组织网络路由协议的研究[D]. 张帆. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [9]车载网络数据传递技术研究[D]. 计成超. 南京邮电大学, 2018(02)
- [10]高动态飞行器自组织网络关键技术研究[D]. 洪洁. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2019(07)
标签：无线传感器网络论文; 链路状态路由协议论文; 自组织网络论文; 网络传输协议论文; 网络节点论文;