研究航天器部署在火星表面的无线传感器节点，首次提出了外层空间无线传感器网络(outer space wireless sensor network，OSWSN)的概念，指出该网络的节点以自组织方式组网。基于已有的地面无线传感器网络经典组播路由协议，结合无线自组织网络组播协议建树思想，设计应用于外层空间无线传感器网络的OSWSNMP（OSWSN multicast protocol）。与已有的MAODV组播路由协议以及应用于地面无线传感器网络的EMRS组播路由协议进行比较，在NS2上搭建OSWSNMP仿真环境，仿真结果表明，OSWSNMP较这两种协议在丢包率、网络延迟以及能量损耗方面有所改进。

ns2平台下WMN多信道扩展与多信道路由协议研究，刘保杰，廖青，本文研究了ns2平台下基于802.11的WMN网络多信道扩展与多信道路由协议研究，针对ns2下的SRNode节点结构进行多信道扩展，使之能够支持多个

在最近的智能交通世界中，车辆自组织网络 (VANET) 正在成为有前途和流行的技术。 它们用于提供智能交通系统 (ITS)、高效交通信息系统 (TIS) 和生命安全。 车辆的移动性和网络中连接的易变性使 VANET 容易受到许多安全威胁。 黑洞攻击是安全威胁之一，其中节点以这样一种方式向其他车辆展示自己，即它拥有到达目的地的最新鲜和最短路径。 因此，在本研究论文中，提出了一种检测和预防车载自组织网络 (VANET) 中的黑洞攻击的有效方法。 提出的解决方案是在 AODV（Ad hoc On demand Distance Vector）路由协议上实现的，该路由协议是 VANET 最流行的路由协议之一。 所提出的策略可以在路由发现的早期阶段检测到单个和合作黑洞攻击。 在 NS-2 上进行仿真，并将所提出方案的结果与基本 DYMO 路由协议进行比较，该结果在各种网络性能指标上进行了检查，例如数据包传递率、吞吐量和端到端延迟。 发现的结果表明该方法的效率，因为网络的传输率和端到端延迟在黑洞攻击下没有恶化。

针对无线传感器网络能量利用率低和通信质量不高等问题,提出了一种高效低能耗的WSN路由协议.在簇头选取阶段综合考虑了节点的剩余能量、节点的密度、节点的传包成功率等因素,在簇内通信方案上提出了混合路由通信方案,簇间通信在链头选取上考虑了链头自身能量值、链数据传输代价、链头传包成功率以及链头与基站的距离等.并提出了丢包策略.仿真结果表明:该算法能有效均衡节点能耗,提高传输数据包成功率,提高通信质量,延长网络生命周期.

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基于强化学习的无线传感器网络路由协议研究 现有的临时路由协议基于节点之间链接的离散双峰模型：链接存在或断开。该模型通常仅将最新传输视为确定链路状态。不幸的是，该模型无法将由于干扰或拥塞而失败的传输与由于目标超出传输范围而失败的传输区分开。本文提出了一种基于连续（而不是离散）模型的网络中新的自组织路由协议。我们使用链接性能随时间的统计量度来表示链接的质量。 我们建议，这样的模型对于现实无线网络中的有效操作是必需的。 为了在具有可变质量链接的网络中定义最佳路由，我们将自组织路由建模为协作式强化学习问题。协作式强化学习描述了机器学习中的一类问题，其中代理试图通过反复试验和信息共享来优化其与动态环境的交互。我们为路由分配一个值，该值代表使用该路由的座席成本。因此，临时路由问题表示为路由值的优化。 我们的链接质量模型是一种统计模型，需要随着时间的推移收集数据。我们设计了一种学习策略，可收集有关可用路线及其链接质量的信息。该学习策略按需运行，仅针对正在使用的业务流收集信息，并与这些业务流的流量成比例地收集信息。该学习以在线方式完成：路由发现与数据包传递同时进行。 我们的学习策略大致基于群体智能的工作：那些设计受社会昆虫行为模型启发的系统。尤其是，我们将蚁群优化元启发式算法作为自组织路由学习问题的学习策略。在我们的协议中，协议路由的每个数据包都会导致网络路由策略的增量更改。我们发现，链路质量的连续模型在拥塞的多跳网络中非常有用。 双峰链路模型会将任何丢弃的数据包解释为指示节点移动性并触发整个网络的路由更新，而基于连续模型的路由协议则可以通过逐步调整其路由行为来响应丢弃的数据包。在NS-2中模拟的拥塞网络场景中，我们的协议在数据包传输率和路由流量方面的性能被发现优于AODV或DSR。

基于增强蚁群算法的无线传感器路由协议研究

非常通透

分析了无线传感器网络的特点和对路由协议的要求。阐述了路由协议的分类方法，并根据网络的拓扑 结构，将路由协议分成平面和分层两大类，对主要路由协议工作原理进行了叙述，比较了各个路由协议的特点。 最后，对WSN路由协议的研究热点和发展趋势进行了阐述。

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