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公开(公告)号：CN114339661A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111528570.4
申请日：2021-12-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于鲸鱼优化的飞行器自组织网络多径路由机制，该路由机制利用鲸鱼优化算法的包围机制发现多条可用路径，以提高数据传输可靠性；基于节点拥塞度、路径负载系数、路径鲁棒性和节点剩余能量建立适应度函数确定多条并行传输路径，以提高链路稳定性；在数据传输阶段，为了避免数据分组的转发只依靠某个关键节点导致网络拥塞，基于节点拥塞度和路径负载系数构造平均加权函数计算路径负载选择最优的路径传输数据，以实现网络负载均衡。仿真结果表明，本文提出的AOMDV‑WOA路由机制有效地增加了吞吐量和包投递率，减少了端到端延迟及路由开销。
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公开(公告)号：CN116600363A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310599387.6
申请日：2023-05-25
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04W40/20 , H04W40/32 , H04W40/02 , H04W40/22 , G06N3/006 , H04W4/40 , H04W40/24 , H04L45/00 , H04L45/02
Abstract: 本发明提供一种基于改进萤火虫群算法的车联网地理位置路由方法（HIGR），一方面，该方法利用动态分簇算法形成簇成员节点‑簇头节点‑RSU三层控制模型，用簇成员信息表代替邻居节点表，减小节点广播的控制开销；另一方面，在簇头节点选择阶段，RSU根据节点相对速度、边界稳定因子和节点目的因子建立评估函数，选择评估函数值最大的节点作为簇头节点以减小簇维护开销；同时节点在路由阶段运行改进的萤火虫群算法，减小网络延时。本发明HIGR在包的投递率、端到端延时、吞吐量和网络开销上都具有较好的性能，能够平衡信标消息更新频率、控制开销，提高网络的性能。
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公开(公告)号：CN114339936A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111530693.1
申请日：2021-12-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于Q学习的飞行器自组织网络优化链路状态路由机制，该机制基于节点亲密度、链路质量和剩余能量建立奖励函数计算奖励值，节点根据环境反馈的奖励值对该节点选择下一跳节点的策略进行调整，以减少数据传输的延迟；根据节点移动感知过程计算决定Q值更新快慢的学习速率参数，以保证数据的实时性；利用奖励函数和学习速率构建Q学习优化函数计算下一跳节点的Q值，选择Q值最大的下一跳节点作为转发节点，以提高网络的生存期。该机制利用Q学习算法选择转发节点，能够适用于拓扑结构高度变化的飞行器自组织网络。仿真结果表明，本文提出的Q‑OLSR机制相比于OLSR和QMR在端到端延迟、包投递率和能量消耗方面均有提升。
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公开(公告)号：CN116074913A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310043763.3
申请日：2023-01-29
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于改进EKF位置预测算法的VANET地理路由方法，首先采用改进的EKF定位算法预测邻居节点在下一时隙的位置，执行邻居表更新算法，以确保执行贪婪转发时邻居节点位置的可靠性；判断是否局部最优，若当前节点未陷入局部最优时，利用贪婪转发选择最佳中继节点；若节点陷入局部最优时，利用周边转发选择中继节点，提高了路由可靠性，当目的节点在该中继节点的邻居表内，则转发数据，否则，重复执行上述操作。与现有技术的VANET地理路由方法相比，该方法在包的投递率、端到端延时和吞吐量上都具有较好的性能。
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