卫星网络动态资源图多QoS约束路由算法

针对高动态卫星网络拓扑变化导致的网络更新期间可用路径失效，QoS需求难以满足的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟节点动态资源图多QoS约束路由算法（DRGVN-QR）。根据节点的切换状态、缓存以及链路的剩余带宽、时延等信息，结合虚拟节点的网络拓扑方式，建立虚拟节点动态资源图模型。根据资源图模型，建立最小路径代价的优化模型，利用蚁群算法（ACO）并发地为每个连接请求找到一段时间范围内的最优路径集合，并对信息素挥发系数的取值问题进行了讨论，以提升路径质量和算法性能。最后，为了适应卫星网络的时变性，设计一种幂数加权公式求出一段时间范围内的最优路径。仿真结果表明：DRGVN-QR算法能够规避路径失效带来的传输中断问题，提高网络QoS，与其他算法相比，该算法降低了平均端到端时延、网络丢包率和时延抖动。     

一种新的基于位置信息的路由算法研究

 为航空移动Ad hoc网络(MANET)提出一种基于位置信息的路由算法，即位置网格路由（LBGR）算法，以此来解决节点高速移动引起的路径重建问题。算法中，数据包沿路由发现时得到的网格轨迹进行传输，每个收到数据包的中转节点根据它与相邻节点、目的节点的位置关系及网络轨迹下游的路由网格位置决定下一跳节点。由于利用了网格位置信息，LBGR算法在航空节点高速移动和拓扑变化无法事先预测的情况下，使用较少的开销就可获得稳定的路由。仿真结果表明，与GRID路由算法相比，LBGR算法在节点中高速移动时，能够有效地减少路由开销，提高网络吞吐量。     

基于蚁群算法的多路径QoS路由算法研究

针对现代网络通信量不断地增大以及蚁群算法在解决路由问题时存在的一些不足提出了基于改进蚁群算法的路由优化算法。该算法将蚁群系统的特点和流量工程的思想相结合对基本的蚁群算法进行了3方面的改进：将路由器的缓冲队列的利用率加入下一结点选择的标准;采用链路的利用率做为全局更新信息素;选择多条路径来进行数据传输。仿真实验结果表明该算法可以实现网络负载均衡,降低拥塞发生的可能性,提高了网络资源的利用率。     

基于蚁群优化的能量均衡自适应路由算法

基于蚁群优化的WSNs路由算法具有蚁群优化自组织性、正反馈性和并行性的特点,在构造无线传感器网络中的最优路由时有很好的性能。但是蚁群优化构造最优解时带来的网络开销十分可观,不适合在路由维护阶段反复使用蚁群优化重构路由。考虑到蚁群优化的上述特点,同时针对无线传感器网络能量受限的特点,提出了一种基于蚁群优化的能量均衡白适应路由算法。该算法使用了新的信息素更新算子,算子中包含了网络能量水平因子,能够均衡网络能量消耗。在路由维护阶段,该算法使用了新的基于侦测蚂蚁的自适应路由维护机制,很好地降低了网络开销。     

TCP/IP协议在发动机试验测控网络中的应用研究

阐述了TCP/IP协议及其在测控网络中的应用特点，分析了可能发生的如以太网拥塞和传送数据包丢失等实际问题，并提出了相应的解决办法，在发动机试验测控网络中获得了成功应用。     

基于最短路径和负载动态的改进路由策略

随着计算机通讯技术的发展和网络的普及,信息资源日益膨胀,随时导致网络拥塞的发生,甚至造成网络崩溃。为了对网络拥塞进行控制,提出了基于最短路径和局部负载动态的改进路由策略。采用基于距离优先和度优先连接的复杂网络演化模型构建现实网络的模拟网络,并在此基础上再对所提出的改进路由策略进行仿真实验,仿真结果充分说明提出的改进路由策略在网络拥塞控制上效果更优。     

航空电信网的移动路由

针对飞机高速移动性给航空电信网(ATN)带来的路径聚合难、路由更新率高等问题,本文分析了域间路由协议(IDRP)的特性,详细论述了将IDRP作为移动路由协议;采用"ATN岛"和"ATNHome"的双层地面拓扑结构,可以有效解决移动性问题;还讨论了一个依靠中间传输路由域来降低骨干路由信息更新率的方法.     

基于OPNET的低轨卫星网络路由仿真与优化

针对业务高速化、多样化背景的LEO(低地球轨道)卫星通信网络传输问题,提出一种复合分组调度策略和基于拥塞控制的备份路由方法相结合的路由算法,既保证了不同业务的服务质量,也在网络部分卫星节点因负载较重发生拥塞时实现业务分流,避免低优先级业务因资源竞争力较弱而"饿死",保证各业务的吞吐率,提高网络的性能。最后,以OPNET(优化网络工程工具)软件搭建了LEO卫星网络仿真平台,对文中提出的路由协议进行仿真,验证了算法的有效性。     

能耗均衡的三维最优持久编队通信拓扑生成

持久编队通信拓扑的优化是在确保多智能体使用持久编队控制方法保持队形的基础上尽量减少智能体之间的通信能耗。现有的方法可以最小化智能体的通信能耗总和，却未考虑均衡智能体间的通信能耗，而这会导致某些智能体提前退出编队。针对这一问题，以最大化队形保持时间为目标，研究了考虑能耗均衡的三维最优持久编队通信拓扑生成方法。首先，设计了一种通信拓扑离线优化机制，即选择一个合适的周期，在编队运动之前计算出每个周期内的通信拓扑，在编队保持队形过程中据此定期调整通信拓扑，从而避免在线计算和发布通信拓扑带来额外的通信能耗；而在离线计算每个周期内的通信拓扑时，先估计出每个周期开始时每个智能体的剩余通信能量，并据此更新网络拓扑中各通信链接的权重，再从更新后的网络拓扑中生成一个三维最优持久图作为本周期内的通信拓扑。其次，针对每个周期内的三维最优持久图生成问题，由于更新后的网络拓扑中的通信链路权重不对称，导致现有算法难以适用，为此提出了一种基于刚度矩阵和弧添加操作的近似求解算法，并从理论上分析了其时间复杂度和证明了其有效性。最后，通过仿真实验结果验证了该方法可以有效降低并均衡各智能体的通信能耗，相比于所有对比方法的平均...     

一种基于最近相遇节点树的DTN多副本路由算法

在网络拓扑无法事先规划、节点运动有一定社区性、节点缓存能力与网络资源受限的DTN典型应用场景中,存在传统多副本路由算法无法完成的数据包多跳递交问题。针对这一问题与应用场景特点,在经典的Spray and Focus与Prophet算法基础上,提出了一种基于最近相遇节点树的DTN多副本路由算法,并使用基于NS-3的DTN仿真软件与4种经典多副本路由算法Epidemic、Spray and Wait、Spray and Focus、Prophet进行网络性能比较。仿真结果表明:最近相遇节点树机制改善了无法间接递交问题,且该路由算法在缓存平均占用量、递交率、网络有效开销比等网络性能指标上,相比4种经典DTN多副本路由算法均有明显提升。研究结果可对未来月表探测、地球社群网络等DTN典型场景的应用提供参考。     

AeroMTP: A fountain code-based multipath transport protocol for airborne networks

Airborne networks(ANs) are special types of ad hoc networks that can be used to enhance situational awareness, flight coordination and flight efficiency in civil and military aviation.Compared to ground networks, ANs have some unique attributes including high node mobility, frequent topology changes, mechanical and aerodynamic constrains, strict safety requirements and harsh communication environment.Thus, the performance of conventional transmission control protocol(TCP) will be dramatically degraded in ANs.Aircraft commonly have two or more heterogeneous network interfaces which offer an opportunity to form multiple communication paths between any two nodes in ANs.To satisfy the communication requirements in ANs, we propose aeronautical multipath transport protocol(Aero MTP) for ANs, which effectively utilizes the available bandwidth and diversity provided by heterogeneous wireless paths.Aero MTP uses fountain codes as forward error correction(FEC) codes to recover from data loss and deploys a TCP-friendly rate-based congestion control mechanism for each path.Moreover, we design a packet allocation algorithm based on optimization to minimize the delivery time of blocks.The performance of Aero MTP is evaluated through OMNe T++ simulations under a variety of test scenarios.Simulations demonstrate that Aero MTP is of great potential to be applied to ANs.     

Research of multi-path routing based on network coding in space information networks

A multi-path routing algorithm based on network coding is proposed for combating long propagation delay and high bit error rate of space information networks. On the basis of traditional multi-path routing, the algorithm uses a random linear network coding strategy to code data pack- ets. Code number is determined by the next hop link status and the number of current received packets sent by the upstream node together. The algorithm improves retransmission and cache mechanisms through using redundancy caused by network coding. Meanwhile, the algorithm also adopts the flow distribution strategy based on time delay to balance network load. Simulation results show that the proposed routing algorithm can effectively improve packet delivery rate, reduce packet delay, and enhance network performance.     

散点状分布危险天气区域下的航班改航路径规划

针对沿航线散点状分布的危险天气区域影响下的航班改航问题,提出了基于多目标遗传算法(MOGA)的航班改航路径规划方法。首先建立了基于网格的改航环境模型,并给出散点状分布危险天气区域的描述方法。然后以改航航段的航段距离、平均偏离距离和转弯点个数为目标,应用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对改航路径规划进行研究,提出了适用于改航路径规划的编码方法,同时引入了删除算子。最后,以昆明—广州航线为例,研究了散点状分布危险天气区域下的改航路径规划,并与基于多边形的改航路径规划算法作了比较。仿真结果表明：采用本文方法运行一次即可得到多条安全、可行的改航路径,且无需先验知识,为决策者选择改航路径提供了充足的依据。     

地面等待和改航策略的流量管理方法

恶劣天气下,过多的地面等待往往造成终端区的拥堵和航班的过分滞留,充分利用航路容量是解决这一问题的途径之一。结合地面延误程序和改航策略,建立了动态不确定性情况下航班起飞时刻和航路选择模型,基于当前的航班计划,通过迭代算法和Dijkstra算法,获得优化的起飞时刻和航路选择。仿真结果表明,结合改航策略后,可提高航路容量的利用率,航班的总体延误可在一定程度上减少。     

恶劣天气条件下航路网络修复优化

针对恶劣天气条件下可用空域资源不足导致的航班大面积延误问题,基于复杂网络修复理论和交通流分配理论,借鉴交通网络设计思想提出了一种航路网络修复优化策略。首先,建立了航路网络修复场景,基于气象信息生成了恶劣天气飞行受限区。然后,建立了上层模型以修复成本最低为目标函数、下层模型为多约束交通流分配模型的双层规划修复模型,应用改进粒子群算法对模型整体进行求解,结合K最短路径算法对下层模型进行求解。最后,提出局部和全局两类指标对航路网络修复效果进行评估。基于典型航路网络,以两类基础修复策略为对比方法,同时对比了实际运行结果,研究了不同修复策略的修复效果和适用性。仿真结果表明：航路网络修复优化策略既能弥补原有拓扑结构修复策略的结构受限不足,又能解决拓扑结构调整修复策略带来的巨额协调费用问题,能够保证在对正常运行航班干扰最小的同时,以最小的修复成本使所有受影响的航班都恢复正常运行,对于减缓航路拥堵和航班延误有极大的意义。     

基于航路耦合容量的协同多航路资源分配

针对中国当前航路空域拥挤日益严重的问题,分3个步骤进行解决:第1步,对空域管制单元之间存在的交通流耦合因素进行分析,建立基于空域管制单元耦合因素的航路容量模型;第2步,为反映不同类型航班对计划到达时间变动范围的不同接受程度,定义了航班的延误成本函数和改航成本函数;第3步,在上述两步的基础上,为充分利用可行的航路空域资源...     

TCP-ATCA： Improved Transmission Control Algorithm in Satellite Network

An adaptive transmission control algorithm based on TCP （TCP-ATCA） is proposed to reduce the effects of long propagation delay and high link error rate of the satellite network on the performances. The flow control and the error recovery are differentiated by combined dynamic random early detection-explicit congestion notification （DRED-ECN） algorithm, and, moreover, the pertaining congestion control methods are used in TCP-ATCA to improve the throughput. By introducing the entire recovery algorithm, the unnecessary congestion window decrease is reduced, and the throughput and fairness are improved. Simulation results show that, compared with TCP-Reno, TCP-ATCA provides a better throughput performance when the link capacity is higher （ ≥600 packet/s）, and roughly the same when it is lower. At the same time, TCP-ATCA also increases fairness and reduces transmission delay.     

一种新的容错蛀洞路由算法

研究了蛀洞网络的容错路由问题,提出了一种新的重新路由算法。与已知算法不同的是,该算法不需要虚拟信道,适用于任何网络拓扑结构和任意确定的路由策略,只要保证网络连通,也可适用于任意数目的故障信道。模拟结果表明,与现有方法相比,本文提出的方法在网格结构下具有更好或类似的性能。     

UMR: A utility-maximizing routing algorithm for delay-sensitive service in LEO satellite networks

This paper develops a routing algorithm for delay-sensitive packet transmission in a low earth orbit multi-hop satellite network consists of micro-satellites. The micro-satellite low earth orbit(MS-LEO) network endures unstable link connection and frequent link congestion due to the uneven user distribution and the link capacity variations. The proposed routing algorithm,referred to as the utility maximizing routing(UMR) algorithm, improve the network utility of the MS-LEO network for carrying flows with strict end-to-end delay bound requirement. In UMR, first, a link state parameter is defined to capture the link reliability on continuing to keep the end-to-end delay into constraint; then, on the basis of this parameter, a routing metric is formulated and a routing scheme is designed for balancing the reliability in delay bound guarantee among paths and building a path maximizing the network utility expectation. While the UMR algorithm has many advantages, it may result in a higher blocking rate of new calls. This phenomenon is discussed and a weight factor is introduced into UMR to provide a flexible performance option for network operator. A set of simulations are conducted to verify the good performance of UMR, in terms of balancing the traffic distribution on inter-satellite links, reducing the flow interruption rate,and improving the network utility.     

Strategic flight assignment approach based on multi-objective parallel evolution algorithm with dynamic migration interval

The continuous growth of air traffic has led to acute airspace congestion and severe delays, which threatens operation safety and cause enormous economic loss. Flight assignment is an economical and effective strategic plan to reduce the flight delay and airspace congestion by reasonably regulating the air traffic flow of China. However, it is a large-scale combinatorial optimization problem which is difficult to solve. In order to improve the quality of solutions, an effective multi-objective parallel evolution algorithm(MPEA) framework with dynamic migration interval strategy is presented in this work. Firstly, multiple evolution populations are constructed to solve the problem simultaneously to enhance the optimization capability. Then a new strategy is proposed to dynamically change the migration interval among different evolution populations to improve the efficiency of the cooperation of populations. Finally, the cooperative co-evolution(CC) algorithm combined with non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II) is introduced for each population. Empirical studies using the real air traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our method outperforms the existing approaches, multiobjective genetic algorithm(MOGA), multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D), CC-based multi-objective algorithm(CCMA) as well as other two MPEAs with different migration interval strategies.