基于粒子濾波步行長度預(yù)測的移動ad hoc網(wǎng)絡(luò)路由算法*

張 玲,聶少華

(1.北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子工程系，北京　100015；2.臨沂大學(xué)初等教育學(xué)院，山東臨沂　276000)

基于粒子濾波步行長度預(yù)測的移動ad hoc網(wǎng)絡(luò)路由算法*

張 玲**1,聶少華2

(1.北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子工程系，北京100015；2.臨沂大學(xué)初等教育學(xué)院，山東臨沂276000)

針對移動ad hoc網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化大、路由復(fù)雜度高、數(shù)據(jù)傳輸性能低等問題,提出了一種新的移動通信系統(tǒng)自適應(yīng)路由算法。為了使得網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更接近移動網(wǎng)絡(luò)間歇性連接的特點,該算法在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上采用了一種改進(jìn)的Levy Wa1k移動模型。采用一種粒子濾波步行長度預(yù)測的方法,通過蒙特卡羅抽樣得到遞歸貝葉斯濾波器,并在粒子濾波后進(jìn)行步行長度預(yù)測,確定消息的副本數(shù)量,從而減少由于節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)過多消息副本帶來的能量消耗量,提高消息的傳遞效率。實驗仿真結(jié)果表明:與基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化和利潤優(yōu)化模型的路由算法相比,該算法的消息傳遞成功率分別提高了0.08和0.04,節(jié)點平均能量效率提高了17.9%和13.4%,在提升數(shù)據(jù)傳輸成功率和節(jié)能上具有較好效果。

移動ad hoc網(wǎng)絡(luò);粒子濾波;步行長度預(yù)測;Levy Wa1k移動模型;自適應(yīng)路由算法

引用格式:張玲，聶少華.基于粒子濾波步行長度預(yù)測的移動ad hoc網(wǎng)絡(luò)路由算法[J].電訊技術(shù)，2016，56(3)：331-336.[ZHANG Ling，NIE Shaohua.A mobi1e ad hoc network routing a1gorithm based on wa1king 1ength Prediction after Partic1e fi1tering[J].Te1ecommunication Engineering，2016，56(3)：331-336.]

1　引 言

移動自組織網(wǎng)絡(luò)(Mobi1e ad hoc Network，MANET)作為一種無預(yù)置基礎(chǔ)設(shè)施的動態(tài)可重構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)，具有廣泛的應(yīng)用價值，可以應(yīng)用于救災(zāi)、移動監(jiān)測、現(xiàn)代戰(zhàn)場、移動醫(yī)療等多個領(lǐng)域。在MANET中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點具有隨機(jī)的移動性，節(jié)點可以充當(dāng)路由器為其他節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，也可以作為主機(jī)將其他節(jié)點的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚[1-2]。然而，與靜態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Static Wire1ess Sensor Network，SWSN)相比，研究MANET更加困難。這是由于MANET具有高速的移動性，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化，加重路由復(fù)雜程度，對網(wǎng)絡(luò)的通信性能造成一定的影響。而且，由于網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的移動速度和移動模式的隨機(jī)性，會使信道帶寬以及節(jié)點能量受限，對網(wǎng)絡(luò)壽命也會造成一定影響[3]。目前，針對MANET的路由算法研究取得了一定進(jìn)展，然而由于移動環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不斷變化，節(jié)點鏈路的持續(xù)通信問題仍是一個重要的挑戰(zhàn)[4-5]。

為了提高移動通信網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，唐夲等[6]提出了一種MANET多參數(shù)加權(quán)分簇算法，綜合考慮了節(jié)點剩余能量、鄰居節(jié)點數(shù)和節(jié)點移動性，針對隨機(jī)步行移動網(wǎng)絡(luò)設(shè)計不同的節(jié)點穩(wěn)定性參數(shù)，并基于約束規(guī)則和節(jié)點穩(wěn)定性參數(shù)加權(quán)準(zhǔn)則，有效提高了網(wǎng)絡(luò)簇結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。雖然該方法可通過更穩(wěn)定的簇結(jié)構(gòu)提高數(shù)據(jù)傳輸成功率，但節(jié)點通信量增多，能量消耗量增大。夏輝等[7]提出了MANET中基于鏈路穩(wěn)定性預(yù)測的組播路由協(xié)議，將一種新穎的鏈路穩(wěn)定性預(yù)測模型應(yīng)用于傳統(tǒng)組播路由協(xié)議中，而且基于反應(yīng)式方式建立一棵高效的穩(wěn)定組播樹以更好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓軌蝻@著地提高分組投遞率，降低分組端到端平均傳輸延時，且控制開銷較小，但對鏈路環(huán)境的考慮過于理想，鏈路干擾情況會影響預(yù)測結(jié)果。陳麗等[8]提出一種車載ad hoc網(wǎng)絡(luò)中基于移動網(wǎng)關(guān)的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，運(yùn)用馬爾可夫決策方法建立了一種基于MG轉(zhuǎn)發(fā)的I2V數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化模型，并使I2V傳輸延遲最小的路口節(jié)點作為數(shù)據(jù)包與目的車輛的最優(yōu)匯聚節(jié)點，以最優(yōu)概率轉(zhuǎn)發(fā)序列向目標(biāo)節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包，能夠獲得最小傳輸延遲期望，然而該方法使得路口節(jié)點具有較大的能量負(fù)擔(dān)。Shubhajeet等[9]提出一種基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化的MANET增強(qiáng)型動態(tài)源路由算法，可以降低數(shù)據(jù)包投遞過程中的端到端延遲和能源消耗，采用蟻群算法依靠信息素濃度搜索路線的啟發(fā)式方法，選擇平均信息素水平最高的最佳路線用于數(shù)據(jù)分組傳送。但該方法需要較多的迭代次數(shù)來選擇鏈路，影響算法對現(xiàn)實情況的反應(yīng)時間。Chao等[10]提出一種MANET跳頻多通道MAC協(xié)議，該協(xié)議是一個多會合協(xié)議，解決接收數(shù)據(jù)的丟失問題，可以避免交換控制消息，具有較低的信令開銷并能實現(xiàn)較高的吞吐量，但網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓瘯λ惴ㄐ阅茉斐奢^大影響。Chu等[11]提出一種利潤優(yōu)化模型的MANET路由協(xié)議，采用了經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的一種數(shù)學(xué)模型利潤優(yōu)化模型(凱利公式)，并引入到節(jié)點的移動性路由的選擇問題，將能耗、延遲等多種服務(wù)質(zhì)量(Qua1ity of Service，QoS)指標(biāo)作為路由的利潤問題，從而選擇QoS指標(biāo)最優(yōu)的路由。但該方法對網(wǎng)絡(luò)的移動模型并沒有進(jìn)行更深入地分析，而現(xiàn)實中節(jié)點的移動方式會對路由的選擇帶來較大影響。

針對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓瘜d hoc網(wǎng)絡(luò)路由帶來的影響，本文受Levy Wa1k流動模型的啟發(fā)，提出了一種反映移動網(wǎng)絡(luò)間歇性連接的移動模型，能更加真實地反映節(jié)點移動軌跡和節(jié)點流動性，并根據(jù)粒子濾波的步行長度預(yù)測提出自適應(yīng)路由算法。

2　網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)

在移動自組織網(wǎng)絡(luò)中，有研究顯示，采用單信息副本路由將一個信息傳遞到目的地，往往會導(dǎo)致較低的成功傳遞率并伴隨較高的傳輸延遲，而轉(zhuǎn)發(fā)太多的信息副本會降低信息傳遞效率。因此，針對間歇連接的移動網(wǎng)絡(luò)[12-13]，本文提出的自適應(yīng)路由算法將主要研究三個方面的問題：如何最小化傳輸?shù)男畔?shù)目；盡可能地降低傳輸延遲；實現(xiàn)較高的數(shù)據(jù)包成功投遞率。

在進(jìn)行路由算法的討論之前，本文假設(shè)網(wǎng)絡(luò)模型具有如下特點：

(1)m個節(jié)點在面積為L×L的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布，并且獨立隨機(jī)移動；

(3)用vms表示信息的傳輸速度，vn表示節(jié)點的移動速度，并且消息的傳輸速度比一個節(jié)點的移動速度要快得多；

(4)節(jié)點之間的鏈路是雙向的，所有的數(shù)據(jù)包的大小相同，并且節(jié)點具有相同的傳輸速率；

(5)從一個源節(jié)點到一個目的節(jié)點的方向和距離仍未知。

3　Levy Walk移動模型

大多數(shù)MANET的路由協(xié)議和延遲容忍網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議都是采用隨機(jī)或功能性的節(jié)點流動模型，在這些流動模型中，移動節(jié)點大多數(shù)時間都是與相鄰節(jié)點通信，從源節(jié)點將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到目的地需要較長的時間。因此，在本文算法中采用Levy Wa1k移動模型。Levy Wa1k移動模型的移動節(jié)點可以具有更長的移動長度，這增加了與多個遠(yuǎn)程節(jié)點進(jìn)行通信的機(jī)會，并提高了信息轉(zhuǎn)發(fā)至目的地的機(jī)會，并且Levy Wa1k移動模型更接近移動網(wǎng)絡(luò)間歇性連接的特點，具有更加真實的移動軌跡和節(jié)點流動性。文獻(xiàn)[16]已證明了1evy wa1k模型在表征移動網(wǎng)絡(luò)路由性能上的重要性[16]。

根據(jù)Levy Wa1k的統(tǒng)計特性，行走長度可分為長步行長度和短步行長度。短步行長度反映地域的限制作用，長步行長度反映節(jié)點想快速到達(dá)一些目的地的主觀意圖，具有更多的真實性。在Levy Wa1k移動模型中有4個重要的變量，行走長度l、方向角度θ、行走時間t和暫停時間tT。行走長度l和暫停時間tT可以從Levy分布的概率密度函數(shù)中隨機(jī)選擇。Levy分布的表達(dá)函數(shù)如下：

當(dāng)λ=1時，Levy分布是一個柯西分布；當(dāng)λ=2時是高斯分布；當(dāng)λ＜2時，函數(shù)近似為

根據(jù)Levy分布，行走長度l可以被描述為

同樣地，行走時間t可以描述為

為了使Levy Wa1k移動模型更加適應(yīng)間歇性連接的網(wǎng)絡(luò)，本文在節(jié)點步長上引入了最短和最長步長lmin、lmax。因此，新的步長模型可以描述為

式中：lmin、lmax分別由網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中最小和最大的速度測量值所決定。對于暫停時間tT，定義為在一個較小的范圍內(nèi)均勻分布：

方向角度θ的取值為(0°，360°)。

4　基于粒子濾波步行長度預(yù)測的路由算法

在提出Levy Wa1k移動模型后，接下來是將該移動模型與路由策略進(jìn)行結(jié)合，通過節(jié)點的移動距離來確定消息的副本數(shù)量。因此，需要了解每個路由步驟的節(jié)點行走長度。本文采用了粒子濾波的方法來實現(xiàn)步行長度預(yù)測，而粒子濾波的方法是通過蒙特卡羅抽樣來得到一種遞歸貝葉斯濾波器。

本文先將節(jié)點的行走長度建模為一個狀態(tài)變量lk，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可描述為

狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程反映從狀態(tài)(k) -1到狀態(tài)k的概率。xk表示測量變量，可以得到測量公式為

式中：h(xk)表示測量函數(shù)，可以表示狀態(tài)變量lk和測量變量xk之間的關(guān)系。動態(tài)系統(tǒng)模型可以表示為

式中：lk表示在第k步的狀態(tài)值；lk-1表示在第k-1步的狀態(tài)值；uk是測量值輸入；pk是不可測量的值；ξk是測量誤差；a、b和c都表示函數(shù)系數(shù)。

由于動態(tài)系統(tǒng)模型很難描述在步驟(k-1，) k之間的行走長度的關(guān)系，因此本文采用的方法是間接地預(yù)測行走長度。首先建立一個函數(shù)來反映在第k步和k-1步中節(jié)點的步行長度總和之間的關(guān)系，接著在第k步中預(yù)測的步行長度的值將通過計算兩個總和之間的差值來得到。令Sk表示第k步的狀態(tài)測量值矢量，Sk=(x1，x2，…，xk)。為了獲得準(zhǔn)確的狀態(tài)值，本文首先進(jìn)行預(yù)測操作：

預(yù)測結(jié)果是基于先前k-1個觀測量，然后添加第k個觀測量來更新結(jié)果：

對于后先驗結(jié)果，本文使用了一組樣本或粒子來表示后驗概率：

并得到近似密度q(l)為

式中：φi的表達(dá)方程式為其中：Q(li)是重要性密度函數(shù)。

求出近似密度q(l)之后，將進(jìn)行步行長度預(yù)測。下面給出具體流程。

式中：1＜Ne＜NTh；當(dāng)所有的粒子具有相同的權(quán)重時Ne=NTh，并且當(dāng)所有的概率集中在一個粒子時Ne= 1。閾值NTh設(shè)定為

Step 5 令k=k+1，并返回SteP 2。

lk表示粒子第k步的步行總和，lk-1表示粒子第k-1步的步行總和。

通過基于粒子濾波的方法得到步行長度l之后，本文提出了一個分段函數(shù)來確定消息發(fā)送的副本數(shù)量：

式中：M是消息的副本數(shù)量；l表示步行長度；α、β和γ都表示相應(yīng)的變換系數(shù)。當(dāng)確定了消息副本的數(shù)量N后，本文所制定的路由規(guī)則如下：

(1)為每一個消息副本建立一個存活時間T，一旦一個消息的存活時間達(dá)到T時，這個消息副本將被丟棄；

(2)每個傳感器節(jié)點都有對應(yīng)的路由表記錄其自身的ID，當(dāng)兩個節(jié)點滿足通信距離的要求時，它們首先檢查每個人的信息表，如果有消息副本是它們沒有共同擁有的，則一個傳感器會將消息副本轉(zhuǎn)發(fā)給沒有該消息副本的傳感器節(jié)點；

(3)一旦消息副本順利到達(dá)目的地，則目的節(jié)點將發(fā)送一個確認(rèn)消息，當(dāng)其他傳感器節(jié)點接收到該確認(rèn)消息，將會刪除掉存留的該消息副本。

5　實驗仿真及分析

為了驗證本文提出的基于粒子濾波步行長度預(yù)測的移動通信系統(tǒng)自適應(yīng)路由算法的性能，本文在實驗中采用Mat1ab 7.1仿真軟件對算法進(jìn)行編程仿真。考慮到移動通信節(jié)點在部署區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測時并不僅限于單一的移動方向，因此在實驗過程中采用的Levy Wa1k移動模型沒有節(jié)點移動的方向限制，移動角度范圍0°～360°，閾值NTh=10保證樣本的有效數(shù)量達(dá)到一定條件不出現(xiàn)較大的隨機(jī)概率。由于測量值、不可測量和測量誤差對節(jié)點步行的狀態(tài)值都具有一定的影響程度，在本實驗中將動態(tài)系統(tǒng)模型的函數(shù)系數(shù)設(shè)置為a=b=c=1，粒子濾波步行長度預(yù)測模型的變換系數(shù)設(shè)置為

在實驗條件不另外說明的條件下，仿真實驗中默認(rèn)的隨機(jī)部署節(jié)點有50個，節(jié)點的移動速度取值范圍為(2 m/s，10 m/s)，節(jié)點隨機(jī)均勻分布在500 m×500 m的矩形區(qū)域，通信半徑為50 m。其中環(huán)境參數(shù)的設(shè)置參考了對比算法的實驗仿真條件，使得仿真結(jié)果的可對比性更高。每次的仿真實驗數(shù)據(jù)是進(jìn)行50次仿真后所得結(jié)果的平均值，這可以將實驗數(shù)據(jù)結(jié)果的隨機(jī)性大大減小，并且該仿真次數(shù)下所得的平均值隨著仿真次數(shù)的增多而變化的情況非常小。

對于ad hoc網(wǎng)絡(luò)路由算法的性能評價，本文算法與文獻(xiàn)[9]中Shubhajeet等提出一種基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化的方法以及文獻(xiàn)[11]中Chu等提出的基于利潤優(yōu)化模型的方法進(jìn)行對比。圖1顯示了在消息存活時間從50 s變化到400 s的過程中路由算法的消息成功投遞率，從圖中可以看出，隨著消息存活時間的增加，消息的成功投遞率也會增加。因為從源節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)到目的節(jié)點需要一定的時間，這個時間受到節(jié)點移動速度、節(jié)點數(shù)量等的影響，但消息的存活時間越長，則轉(zhuǎn)發(fā)到目的地的成功率也就更大。在圖1中，本文算法的消息成功投遞率最高達(dá)到了0.85，而基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化的路由方法只達(dá)到了0.77，基于利潤優(yōu)化模型的路由方法則為0.81。因此，相比之下本文的路由算法在傳遞消息時具有更大的成功率。這是由于在消息的存活期間，本文所制定的路由規(guī)則能夠確定出所需要的消息副本數(shù)量，防止節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)過多消息副本，提高消息的傳遞效率，而另外兩種方法對消息副本數(shù)并沒有達(dá)到數(shù)量上的控制，節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)多余的消息副本，影響了數(shù)據(jù)的傳輸效率。

大學(xué)生在返鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)過程中面臨的問題很多，除其自身就業(yè)創(chuàng)業(yè)能力不足外，更主要的是社會對大學(xué)生返鄉(xiāng)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的支持力度不夠，特別是在政策、資金、教育等方面的支持還存在很多不足。

圖1　消息成功投遞率Fig.1 Successfu1 de1ivery rate of messages

圖2為算法的節(jié)點平均能量消耗的對比情況，可見隨著節(jié)點數(shù)量的增長，節(jié)點的平均能量消耗量都逐漸下降，但下降幅度逐漸變小。由于節(jié)點數(shù)量的增多使得帶有消息的節(jié)點將消息轉(zhuǎn)發(fā)給下一個節(jié)點時的傳輸距離變小，因此花費(fèi)在傳輸能耗上的代價變低，節(jié)點的平均能量消耗量隨之減小。節(jié)點能量是維持傳感器網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)作的生命力，因此常作為評價路由算法的重要指標(biāo)之一。本文算法的平均能量消耗量在80個節(jié)點時可以降到0.67 J，而文獻(xiàn)[9]和文獻(xiàn)[11]算法則分別為0.79 J和0.76 J。因此，相比這兩種算法，采用本文方法可以使每個節(jié)點分別減少0.12 J和0.09 J的能量。由于目的節(jié)點接收到消息副本后會發(fā)送確認(rèn)消息給其他節(jié)點，防止相同的消息副本繼續(xù)在節(jié)點之間進(jìn)行傳輸，節(jié)省了一定的傳輸能耗，而其他算法在目的節(jié)點接收數(shù)據(jù)后并沒有對相同的消息副本進(jìn)行刪除處理，無法減少多余的消息副本帶來的能量流失。

圖2　節(jié)點平均能量消耗Fig.2 Average energy consumPtion of nodes

圖3顯示了消息傳遞延遲的對比情況，可見消息的傳遞延遲時間越長，則網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸效率越低。從圖中可以看出，隨著節(jié)點個數(shù)的增多，每個節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)消息的距離越短，帶來的消息傳遞延遲相應(yīng)縮短。本文提出的算法在節(jié)點個數(shù)少于35個時消息傳遞延遲大于基于利潤優(yōu)化模型的方法，但在節(jié)點個數(shù)大于35時消息傳遞延遲相比另外兩種算法更短。這是由于本文在實現(xiàn)節(jié)點的步行長度預(yù)測時需要一定的節(jié)點數(shù)量來確定后驗概率，因此節(jié)點數(shù)量較少時不利于預(yù)測精度的提升，步行長度較大或較短時都會使源節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)到達(dá)目的節(jié)點的延遲時間變長。最終當(dāng)節(jié)點個數(shù)增加到80個時延遲時間僅為9.4 ms，而另外兩種算法分別為15.7 ms和13.3 ms，相比之下分別縮短了6.3 ms和3.9 ms。因此，采用本文算法可以在網(wǎng)絡(luò)傳遞數(shù)據(jù)時帶來更少的延遲時間。

圖3　消息傳遞延遲Fig.3 Message de1ivery de1ay

6　結(jié)束語

本文提出了一種基于粒子濾波步行長度預(yù)測的移動通信系統(tǒng)自適應(yīng)路由算法，采用了改進(jìn)的Levy Wa1k移動模型，可以更加真實地表征網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的移動軌跡和節(jié)點流動性；接著采用粒子濾波的方法來實現(xiàn)步行長度預(yù)測，通過預(yù)測粒子的行走長度來確定消息的副本數(shù)量，并通過制定的路由規(guī)則來傳遞消息。實驗仿真和對比分析表明，本文算法的消息成功投遞率可以達(dá)到85%，高于基于改進(jìn)蟻群優(yōu)化和利潤優(yōu)化模型的路由算法，并且本文的方法相比這兩種對比算法分別可以使每個節(jié)點的能量消耗量減少0.12 J和0.09 J，在提高移動通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸效率和節(jié)能方面表現(xiàn)出了更好的效果。該算法的不足之處在于進(jìn)行步行長度預(yù)測時需要一定的節(jié)點數(shù)量來提升預(yù)測精度，因此在今后的研究中會重點關(guān)注這個問題，使得在移動節(jié)點較少的網(wǎng)絡(luò)場景中本文算法仍能保持較高的數(shù)據(jù)傳輸效率。

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張 玲(1979—)女，山東平度人，2008年于北京郵電大學(xué)獲碩士學(xué)位，現(xiàn)為北京職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，主要研究方向為圖形圖像處理、信號傳輸、媒體設(shè)備應(yīng)用、電子技術(shù)、編解碼算法研究等；

ZHANG Ling was born in Pingdu，Shandong Province，in 1979.She received the M.S.degree from Beijing University of Posts and Te1ecommunications in 2008.She is now a 1ecturer.Her research concerns imaging Processing，signa1 transmission，media equiPment aPP1ication，e1ectronics and coding a1gorithms.

聶韶華(1972—)男，山東費(fèi)縣人，2008年于哈爾濱理工大學(xué)獲碩士學(xué)位，現(xiàn)為講師，主要研究方向為計算機(jī)科學(xué)于技術(shù)、教育信息技術(shù)。

NIE Shaohua was born in Feixian，Shandong Province，in 1972.He received the M.S.degree from Harbin University of Techno1ogy in 2008.He is now a 1ecturer.His research concerns comPuter science and education information.

A Mobile ad hoc Network Routing Algorithm Based on Walking Length Prediction after Particle Filtering

ZHANG Ling1，NIE Shaohua2
(1.DePartment of E1ectronic Engineering，Beijing Information Techno1ogy Co11ege，Beijing 100015，China；2.E1ementary Education Co11ege，Linyi University，Linyi 276000，China)

For the Prob1ems of mobi1e ad hoc network(MANET)such as big change of toPo1ogy structure，high routing comP1exity，and 1ow data transmission Performance，this PaPer ProPoses a new mobi1e communication system using an adaPtive routing a1gorithm.In order to make the network toPo1ogy c1oser to the characteristics of the mobi1e network intermittent connection，an imProved Levy Wa1k Mobi1ity Mode1 is adoPted in the network structure.And then，a Partic1e fi1tering wa1king 1ength method Prediction is used to get a recursive Bayesian fi1ter throush Monte Car1o samP1ing，and the wa1king 1ength is Predicted after Partic1e fi1tering to determine the number of coPies of message，thereby reducing the energy consumPtion for node forwarding a coPy to bring too many messages and imProve the message de1ivery efficiency.Simu1ation resu1ts show that comPared with two routing a1gorithms of ant co1ony-based oPtimization and Profit oPtimization-based mode1，the ProPosed a1gorithm imProves the message Passing success rate of 0.08 and 0.04，node average energy efficiency of 17.9%and 13.4%，resPective1y.So it achieves better resu1ts in imProving the success rate of data transfer and saving energy.

mobi1e ad hoc network；Partic1e fi1tering；wa1king 1ength Prediction；Levy Wa1k mobi1ity mode1；adaPtive routing a1gorithm **

TN915

A

1001-893X(2016)03-0331-06

10.3969/j.issn.1001-893x.2016.03.017

2015-06-22;

2015-10-13 Received date:2015-06-22;Revised date:2015-10-13通信作者:zhang1ing-n@bitc.edu.cn Corresponding author:zhang1ing-n@bitc.edu.cn