基于遗传算法的认知无线电网络路由策略研究

摘要

随着无线通信的快速发展，频谱匮乏的问题越显突出，认知无线电(CognitiveRadio，CR)作为解决这一问题的有效措施受到了学者的关注。认知无线电实现了频谱的多维复用，允许认知用户在不对授权用户造成干扰的情况下对授权频谱进行“二次利用”，从全新的角度利用频谱资源，提高了频谱利用率，这种特性使得认知无线电网络层的路由技术必须要符合网络特点和达到业务需求。本文对Ad Hoe组网方式下的认知无线电网络路由问题进行研究，提出了新的路由度量和能够适用于认知无线电网络的路由选择算法协议。
　　 本文首先介绍了认知无线电技术的研究背景和认知无线电发展历程，分析了认知无线电的三种组网方式，并给出了认知Ad Hoe网络的新特点，如频谱动态差异性和网络拓扑易变性，这些都是传统路由协议未涉及，而认知无线电网络路由算法协议需面临的问题。
　　 本文第三章从认知无线电网络的频谱使用机制及频谱的ON-OFF模型入手，分析了链路容量和链路稳定性给路由带来的影响，由此提出基于容量满足度和链路稳定度的认知无线电路由度量，从认知网络的角度衡量链路的优劣。
　　 为了适应QoS需求，本文第四、五章论述了基于遗传算法的路由选择模式，在有限的路由信息中充分挖掘并优化出一条满意的高性能路径，并在按需路由DSR协议的基础上进行改进，基于该算法，修改协议的报文内容和路由发现机制，给出了算法具体流程和协议的实现步骤。仿真结果表明，该方法不仅能够适合认知无线电Ad Hoe网络，也能为遗传算法提供更多的网络拓扑信息，发现更多的潜在高性能路径。
　　 在第六章中对仿真工具NS2进行了介绍，针对认知无线电网络的多信道特点，扩展节点模型为多信道多接口结构模型，并且利用扩展后的NS2网络仿真工具对本文提出的以容量满足度和链路稳定性为路由度量基于遗传算法的路由协议进行仿真，结果证明了本文所提出的算法有较好的吞吐量性能和分组投递率性能，但在路由开销上稍大。