A Centralized Channel Allocation Method in Clustered Ad Hoc Networks
认知无线电网络是下一代无线通信的发展方向。这种类型的网络需要有效的频谱分配方法。本文提出了一种新的元启发式进化方法，用于解决Ad Hoc网络环境中的信道分配问题。该方法基于图论模型，以最大化频谱利用率和最小化同频干扰为目标，提出了一种帝国主义竞争算法（ICA），用于解决分簇自组织网络拓扑中的频谱分配问题.建议的方法进行了测试的几种情况下，ICA为基础的计划的性能进行了比较，遗传算法为基础的计划。
2020-07-28 cs.NI
Versatile Robust Clustering of Ad Hoc Cognitive Radio Network
认知无线电网络中的簇结构有助于实现协作频谱感知、路由等功能。认知无线电用户群中的每个成员都可以使用非授权信道，非授权信道的可用性决定了认知无线电用户群对授权用户影响的鲁棒性。本文分析了认知无线电网络中如何形成健壮的簇，使更多的认知无线电用户在主用户操作激烈的情况下也能从簇结构中受益的问题。我们提供了一个形式化的描述鲁棒分簇问题，证明它是NP-难的，并提出了一个集中式的解决方案，此外，分布式解决方案提出，以适应在ad hoc认知无线电网络的动态。采用拥塞博弈模型对集群形成过程进行分析，不仅有助于直接设计分布式分簇方案，而且为算法收敛到纳什均衡和收敛速度提供了保证。我们提出的聚类解决方案是通用的，以满足其他一些要求，如更快的收敛和集群大小控制。所提出的分布式聚类方案在聚类鲁棒性、收敛速度和开销方面优于相关工作。广泛的模拟支持我们的主张。
2017-04-16 cs.GT cs.NI
Survey of clustering algorithms for MANET
许多分簇方案已被提出的ad hoc网络。这些聚类方案的系统分类，使人们能够更好地理解和改进。在移动自组织网络中，网络节点的移动会迅速改变拓扑结构，从而增加了拓扑维护的开销。协议试图将集群中的节点数量保持在预定义的阈值附近，以促进介质访问控制协议的最佳操作。簇首选举是按需调用的，旨在减少计算和通信成本。研究人员已经开发了各种各样的Ad Hoc聚类方法，这些方法专注于不同的性能指标。本文提出了一个调查不同的聚类方案。
2009-12-11 cs.DC cs.NI
Performance analysis of Zone Routing Protocol in respect of Genetic Algorithm and Estimation of Distribution Algorithm
本文将分布估计算法（EDA）用于移动自组网区域路由协议（ZRP）中，以代替传统的遗传算法。它是一种进化方法，当网络规模增长和搜索空间增加时使用。当目的地在区域外时，应用EDA来找到具有最小成本和时间的路线。最后，将该方法与遗传ZRP算法进行了比较，GZRP和结果表明，所提出的方法具有更好的性能。由于该方法提供了一组到目的地的路径，因此它导致网络的负载平衡。由于EDA和GA都采用随机搜索的方法来达到最优点，搜索成本大大降低，特别是当数据量很大时。
2011-12-14 cs.NI
An Efficient Method Based on Genetic Algorithms to Solve Sensor Network Optimization Problem
在无线传感器网络中，簇头数目的最小化对于减少信道竞争和提高算法在簇头级执行时的效率是一个非常重要的问题。提出了一种基于遗传算法的传感器网络优化方法。传感器网络中传感器和接收器之间的长通信距离会极大地消耗传感器的能量并减少网络的寿命。通过使用遗传算法将传感器网络分簇成多个独立的簇，我们可以极大地减少总的通信距离，从而延长网络的生命周期。仿真结果表明，该算法能快速找到较好的解.
2011-04-03 cs.NI
A Novel Cluster Validation Approach on Pso-Pac Mechanism in Ad Hoc Network
自组织网络在当今的通信场景中扮演着至关重要的角色。这种网络性能得到了，而聚类现象已被纳入。使用的重要参数的簇形成是令人难以置信的决定分簇的adhoc网络的效率水平。PSO-PAC机制以能量为关键参数，基于群体智能形成集群。这种优化的聚类有助于适应能量参数起关键作用的应用。通过这种机制形成的集群可能无法确定集群的紧凑性。因此，本文提出了D-PAC作为一个基于索引的验证机制来处理使用PSO-PAC形成的集群。集群的形成和验证机制已实现使用OMNET++模拟器。
2013-03-07 cs.NI
Cheat-Proof Communication through Cluster Head (C3H) in Mobile Ad Hoc Network
移动自组织网络（MANET）是一种基于一组移动节点的无线网络，没有任何集中的基础设施。在民用数据通信中，所有的节点不能都是共享型的，不能不进行特定的数据通信。因此，在民用数据通信中，节点的协作和防欺骗是成功运行移动自组网的基本特征。拒绝服务和恶意行为的节点是主要的关注，在确保成功的通信在移动自组网。该方案通过单跳节点分簇策略，提出了一种防止簇头节点恶意行为的通用解决方案。
2019-05-28 cs.NI
Multimedia Content Distribution in Hybrid Wireless Networks using Weighted Clustering
固定的基础设施网络自然支持用于组管理和信息供应的集中式方法。与基础设施网络相反，在多跳ad-hoc网络中，每个节点充当路由器以及发送器和接收器。然而，有些应用程序需要层次结构的安排，出于实际原因，必须在本地和自组织。另一个挑战是处理导致永久网络分区和重新组织的移动性。从技术上讲，这些问题可以通过向骨干网络提供额外的上行链路来解决，该骨干网络可以用于访问互联网中的资源以及互连多个自组织网络分区，从而创建混合无线网络。在本文中，我们提出了一个原型实现的混合无线网络系统优化的多媒体内容分发。为了有效地管理ad-hoc通信设备的加权分簇算法。所提出的本地化算法处理移动性，但不需要地理信息或距离。
2007-06-08 cs.MM cs.NI
Clustering in VANET: Algorithms and Challenges
在车辆自组织网络中，多个车辆根据共同的特征组成一个组，聚类是一个重要概念。基于移动性的分簇策略是VANET分簇中最常见的策略，然而，机器学习和模糊逻辑算法也是许多VANET分簇算法的基础。一些VANET聚类算法集成了机器学习和模糊逻辑算法，使聚类更加稳定和高效。网络移动性（NEMO）和基于多跳的策略也用于VANET聚类。移动性和其他一些聚类策略在现有的文献综述，然而，广泛的研究基于智能，移动性为基础的，和多跳为基础的策略仍然缺乏在VANET聚类评论。在本文中，我们提出了基于智能的聚类算法，基于移动性的算法，和基于多跳的算法的分类与分析的移动性指标，评价标准，挑战，和未来的发展方向的机器学习，模糊逻辑，移动性，NEMO和多跳聚类算法。
2020-09-04 cs.NI
Priority Levels Based Multi-hop Broadcasting Method for Vehicular Ad hoc Networks
研究了车载自组网中的广播问题。这种通信模式通常用于发送安全消息和交通信息。然而，设计有效的广播协议是难以实现的，因为它必须考虑与网络环境相关的一些参数，例如网络密度，以避免引起无线电干扰。在本文中，我们提出了一种新的自主分发方法（ADM），根据给定的优先级和密度水平提供消息。所提出的方法是基于两个步骤：离线优化过程和适应网络特性。第一步使用遗传算法来找到适合网络环境的解决方案。第二个依赖于自主计算范式。ADM允许每辆车不仅根据网络密度，而且根据要发送的消息的优先级，动态地调整其广播策略。实验结果表明，ADM有效地利用无线电资源，即使有全球许多消息同时发送。此外，ADM允许增加消息传递率并减少延迟和无线电干扰。
2017-06-07 cs.NI
Achieving Small World Properties using Bio-Inspired Techniques in Wireless Networks
无线自组织网络具有自组织特性以实现网络范围的特性是非常可取的和具有挑战性的。研究表明，小世界特性，主要是低平均路径长度和高聚类系数，是一般网络的理想特性。然而，由于无线网络的空间性质，实现小世界属性仍然是极具挑战性的。研究还表明，具有小世界特性的无线自组织网络的度分布介于几何律和幂律之间。在本文中，我们表明，在一个无线ad hoc网络与非均匀的节点密度只有本地信息，我们可以显着减少平均路径长度，并保留聚类系数。为了实现这个目标，我们的算法首先使用侧抑制技术识别逻辑区域，然后识别波束形成的节点，最后使用Flocking识别波束属性。我们使用侧抑制和群集，因为它们使我们能够使用本地状态信息，而不是其他技术。我们通过仿真结果和分析来支持我们的工作，仿真结果和分析表明，对于高密度网络，可以实现高达40%的减少。我们还展示了用于创建区域的跳数对平均路径长度、聚类系数和连通性的影响。
2012-03-03 cs.NI
CUPSMAN: Control User Plane Separation Based Routing in Ad-hoc Networks
网络中用户（数据）平面与控制平面的分离有助于独立地缩放资源、提高服务质量并通过采用软件定义网络技术来促进自主性。分簇引入了层次结构的自组织网络中的控制功能，可以进行一些指定的簇头。它也是一种有效的解决方案，以处理由于缺乏集中式控制器和基础设施的ad-hoc网络的挑战。与平面拓扑相比，分布式网络拓扑获得了显著的可扩展性和可靠性。节点在集群网络中的不同角色也可以有效地用于路由。本文提出了一种新的平面分离路由算法--基于路由器的混合路由算法（CHRA）。在CHRA中，我们利用层次分簇结构，通过控制和用户平面分离（CUPS）在移动自组织网络。在具有特定大小的簇邻域中，使用链路状态路由来最小化延迟，控制开销，并且还利用能量消耗。为了方便与远程节点的通信，我们形成了一个路由骨干，负责控制和数据消息。结果表明，CHRA在公平能耗和端到端延迟方面优于对手。
2018-07-27 cs.NI
Adaptive Closed Loop OFDM-Based Resource Allocation Method using Machine Learning and Genetic Algorithm
在本文中，机器学习（ML）的概念被引入到基于正交频分复用（OFDMA）的调度器。类似于长期演进（LTE）中信道质量指示符（CQI）对调度器的影响，ML用于向调度器提供关于用户设备（UE）业务模式、需求、服务质量（QoS）需求、瞬时用户吞吐量和其它网络条件的相关信息。为了优化LTE调度器操作，提出了一种基于ML的自适应框架。所提出的技术目标多目标调度策略。调整不同目标的权重以基于UE需求模式优化每次传输的资源分配。此外，它克服了传统调度方法的权衡问题。该技术可以被用作任何调度策略的通用框架。在本文中，遗传算法为基础的多目标调度被认为是说明所提出的自适应调度解决方案的效率。结果表明，使用聚类和分类算法与GA的组合优化GA调度功能，并利用ML过程，形成一个闭环调度机制。
2016-07-25 cs.NI
A Dual-Cluster-Head Based Medium Access Control for Large-Scale UAV Ad-Hoc Networks
近年来，无人机自组网以其灵活性、可扩展性和高度可部署性得到了迅速发展。为了提高网络的吞吐量和能量效率，分簇机制在无人机自组网中的应用势在必行。在传统的分簇方案中，每个簇中总是分配一个簇头（CH）。但该方法存在过载、无人机数量增加时CH过早死亡等缺点。为了解决这个问题，我们提出了一种基于双簇头的大规模无人机网络媒体访问控制（DCHMAC）方案。在DCHMAC协议中，选择两个CH来协同管理资源分配和数据转发。具体地，两个CH在不同的信道上工作。CH中的一个用于簇内通信，另一个用于簇间通信。一个马尔可夫链模型来分析网络的吞吐量。仿真结果表明，与FM-MAC（flying ad hoc networks multi-channel MAC，FM-MAC）协议相比，DCHMAC协议的吞吐量提高了约20%~ 50%，网络生存时间缩短了约40%。
2023-02-26 cs.NI cs.SY eess.SY
Applications of Data Mining Techniques for Vehicular Ad hoc Networks
由于车辆自组织网络（VANESTs）的最新进展，智能应用程序已经将从这些网络生成的数据整合到提供生活质量服务中。在本文中，我们已经提出了分类的数据采掘技术，已应用于这一领域，除了这些技术的分类。我们的贡献是突出文献中的研究方法论，并允许使用不同的特征进行比较。建议的分类法涵盖基本的数据采掘技术，如：预处理，离群值检测，聚类和分类的数据。此外，它还涵盖了文献中的集中式、分布式、离线和在线技术。
2018-06-19 cs.NE cs.NI
A Region-based Collaborative Management Scheme for Dynamic Clustering in Green VANET
绿色车载自组织网络（VANET）是一个新兴的研究领域，其重点是减少车辆通信设备对自然环境的有害影响。最近的研究表明，将车辆分组到温哥华的绿色通信集群中可以显着提高网络效率并降低基础设施成本。作为一个动态的网络系统，保持网络的连通性和减少通信重叠是绿色VANET分簇的两个关键挑战。然而，现有的工作大多数研究连通性和重叠分开，缺乏深入了解它们之间的关系。为了解决这个问题，我们提出了一个全面的分析，共同考虑在一个模型中的两个关键因素。具体而言，首先设计了基于车辆间历史轨迹特征相关性的状态相似性预测（SRP）模型;结合SRP模型，提出了基于区域的协同管理方案（RCMS），建立动态聚类;最后通过大量实验验证了基于区域的协同管理方案的动态聚类。实验结果表明，该分簇算法具有较高的组网效率和较好的通信稳定性。
2021-10-06 cs.NI
Enhanced Genetic Algorithm approach for Solving Dynamic Shortest Path Routing Problems using Immigrants and Memory Schemes
在因特网路由中，静态最短路径（SP）问题已经使用众所周知的智能优化技术如人工神经网络、遗传算法（GAs）和粒子群优化来解决。随着无线通信技术的发展，移动无线网络越来越多，如移动自组织网络（Mobile Ad Hoc Networks，MANDIX）和无线传感器网络等。网络的动态性是移动自组网的主要特点。因此，移动自组网中的SP路由问题转化为动态优化问题（DOP）。在这里，节点可以意识到环境条件，从而使其智能化，这将作为GA的输入。实现，然后使用遗传算法与移民和内存计划，以解决动态SP路由问题（DSPRP）在MANETS。在本文中，一旦网络拓扑结构发生变化，可以利用新的移民或存储在内存中的有用信息搜索新环境中的最优解。结果表明，采用新移民策略的遗传算法比采用记忆策略的遗传算法具有更好的收敛性。
2011-07-11 cs.NE cs.NI
An Extended Weighted Partitioning Around Cluster Head Mechanism for Ad Hoc Network
无线网络在当今的通信场景中扮演着至关重要的角色。无线通信的自组织性质增加了适合各种现实世界应用的风味。这极大地提高了网络的性能，而集群机制被添加到ad hoc网络。研究发现，现有的WCA在形成有效集群方面存在不足。因此，这项工作提出了一个扩展的加权分区周围的簇头机制，考虑W-PAC作为基础，形成集群。集群成员配置有IPv6地址。通过W-PAC形成的IPv6集群将被进一步验证，以确定集群的完善性。簇的形成和维护已经用C++作为程序设计语言实现。使用OMNET++模拟器进行了集群验证。
2013-01-12 cs.DC cs.NI
Security challenges in mobile ad hoc networks:a survey
移动自组网是一种节点具有移动性、无线性的自组网。移动自组网由于其动态拓扑、逐跳通信、建立简单快速等特点，在路由、安全和分簇等方面面临着诸多挑战。安全挑战是由于移动自组网的自配置和自维护能力而产生的。在本文中，我们提出了一个详细的视图在移动自组网的安全问题。根据移动自组网的特点，定义了三个安全参数。此外，我们还将移动自组网的安全性分为两个不同的方面，并对每一个方面进行了详细的讨论。对移动自组网的安全问题进行了全面的分析，并提出了防范措施。此外，在一些重要的指标，对攻击的挫败方法进行了评估。经过分析和评价，提出了今后的工作范围。
2015-03-11 cs.CR cs.NI
Genetic Improvement of Routing Protocols for Delay Tolerant Networks
路由在网络应用中起着基础性的作用，但在延迟容忍网络（DTNs）中路由问题尤其具有挑战性。这些是一种由例如（可能是无人驾驶的）车辆和人类组成的移动自组织网络，尽管缺乏连续的连接，但由于节点的移动性，必须在网络条件发生变化时传输数据。在这些上下文中，路由是NP难的，并且通常通过启发式的“存储转发“基于复制的方法来解决，其中相同消息的多个副本被移动并存储在节点之间，希望至少有一个将到达其目的地。尽管如此，现有的路由协议产生相对较低的传递概率。在这里，我们遗传地改进了DTNs中广泛采用的两个路由协议，即Epidemic和PRoPHET，试图优化它们的交付概率。首先，我们将其分解为基本组成部分，即，例如，检查节点是否可以传输数据，或者向所有连接发送消息。然后，我们应用遗传改进（GI）来操纵这些组件作为终端节点的进化树。我们应用这种方法，在硅片上，六个测试用例的城市网络由数百个节点，并发现GI产生一致的收益在四种情况下的交付概率。然后，我们验证这种改进是否会导致其他相关网络指标的恶化，例如延迟和缓冲时间。最后，我们比较了最好的进化协议的逻辑与基线协议，我们讨论了跨测试用例的结果的普遍性。
2021-03-12 cs.NE cs.NI
Enhancing Urban VANETs Stability: A Single-Hop Clustering Strategy in Metropolitan Environments
针对城市VANET高度动态、依赖RSU的问题，提出以公交为主簇头、独立车辆动态补选簇头的单跳分簇算法，利用现有城市设施减少RSU依赖，在不同传输距离下均提升了簇稳定性。
2025-10-01 cs.NI cs.SY eess.SY
WACA: A Hierarchical Weighted Clustering Algorithm optimized for Mobile Hybrid Networks
聚类技术在平面网络上创建分层网络结构，称为集群。在一个动态的环境中，在节点的移动性，以及在不断变化的设备参数方面的群集头选举过程中，必须重新调用根据合适的更新策略。集群重新组织会导致额外的消息交换和计算复杂性，因此必须优化集群执行。我们的调查集中在考虑稳定性标准，最大限度地减少簇头重选的问题。这些标准是基于拓扑特性以及设备参数。针对移动自组网中稳定簇的特点，提出了一种加权分簇算法，避免了不必要的簇头重选。所提出的本地化算法处理移动性，但不需要地理，速度或距离信息。
2007-06-07 cs.DC cs.NI
An ACO Algorithm for Effective Cluster Head Selection
提出了一种基于蚁群算法的移动自组网簇头选择算法。自组织网络中的簇由簇头和距离簇头一跳的簇成员组成。簇头将资源分配给其簇成员。移动自组织网络中的分簇可以减少通信开销，从而提高网络性能。一个移动自组网中可以有多个簇，本文提出了一种算法，该算法是基于ID的分簇，基于连通性的分簇，基于概率的分簇和加权的分簇方法的组合。提出了一种基于蚁群优化的方法来最小化移动自组网中的分簇数目。这也可以看作是图论中的最小支配集问题。该算法考虑了各种参数，如节点数，传输范围等实验结果表明，该算法是一种有效的方法，找出最小数目的簇头。
2011-11-27 cs.DC cs.NI
QoS-SLA-Aware Adaptive Genetic Algorithm for Multi-Request Offloading in Integrated Edge-Cloud Computing in Internet of Vehicles
United Arab Emirates University（阿联酋大学）
车载自组织网络车联网是一项新兴技术，可实现智能城市应用的开发，重点是改善交通安全、交通效率和整体驾驶体验。这些应用程序有严格的要求，详见服务水平协议。由于车辆具有有限的计算和存储能力，因此应用请求被卸载到集成的边缘云计算系统上。现有的卸载解决方案集中于在执行时间方面优化应用的服务质量（QoS），并且遵守单个SLA约束。他们没有考虑重叠多请求处理的影响，也没有考虑车辆速度变化的影响。提出了一种新的人工智能QoS-SLA-aware自适应遗传算法（QoS-SLA-AGA）来优化异构边缘云计算系统中多请求卸载的应用程序执行时间，该算法考虑了处理多请求重叠和动态车辆速度的影响。建议的遗传算法集成了一个自适应的惩罚函数来同化SLA的延迟，处理时间，截止日期，CPU和内存的要求的约束。数值实验和分析比较我们的QoS-SLA-AGA随机卸载，和基线基于遗传的方法。结果表明，QoS-SLA-AGA执行请求的速度平均比随机卸载方法快1.22倍，SLA违规减少59.9%。相比之下，基于基因的基线方法将请求的性能提高了1.14倍，SLA违规增加了19.8%。
2022-03-01 cs.AI cs.DC cs.NA
Random linear multihop relaying in a general field of interferers using spatial Aloha
在我们的基本模型中，我们研究了嵌入在一个独立的平面泊松场的干扰节点的一条线上的节点的平稳泊松模式。假设时隙Aloha和信号干扰和噪声比捕获条件，与通常的幂律路径损耗模型和瑞利衰落，我们明确评估几个本地和端到端的性能特性相关的最近邻分组中继在这条线上，并研究其依赖于模型参数（中继和干扰节点的密度，Aloha调谐和外部噪声功率）。我们的模型可以应用在两种情况下：第一种使用是车辆的ad-hoc网络，车辆随机位于一条直路上。第二个用途是研究一个典型的路由跟踪（一般）平面ad-hoc网络中的一些路由机制。我们所选择的方法使我们能够量化的非效率的纯ad-hoc网络中的长距离路由，并评估一个可能的补救措施，它的形式额外的固定中继节点，称为路边单位在车辆网络。它也使我们能够考虑一个更一般的领域的干扰节点和研究的影响，其节点的聚类的路由性能。作为一个特殊的情况下，与更多的集群比毒药字段，我们认为干扰节点的泊松线字段，其中所有的节点是随机位于随机直线。与我们的基本模型的比较揭示了一个悖论：干扰节点的聚类降低了路由上单个（典型）传输的中断概率，但增加了平均端到端延迟。
2015-03-19 cs.NI math.PR
Automatic tuning of communication protocols for vehicular ad hoc networks using metaheuristics
针对车载自组织网络通信协议最优配置问题，采用五种元启发式优化算法优化文件传输协议配置，实验证明粒子群优化算法在城市场景和高速路场景下性能均最优。
2025-01-15 cs.AI cs.NE cs.NI
Cloud based VANET Simulator (CVANETSIM)
车载自组网是车载通信的重要组成部分。VANET存在许多问题，例如可扩展性。为了解决VANET的可扩展性等问题，提出了分簇的方法。由于车辆的高机动性，VANET聚类不同于任何其他类型的聚类。同样，VANET和VANET集群，VANET仿真器需要一些独特的功能，如基于互联网的实时数据处理，庞大的数据分析，复杂的计算，以维持车辆之间的层次结构等;然而，现有的模拟器中既没有基于Web的VANET模拟器，也没有集群模块。因此，一个模拟器，将能够模拟任何功能的VANET配备了一个集群模块，并通过互联网访问是一个不断增长的需要在车辆通信研究。在俄克拉荷马大学的电信和网络研究实验室（TNRL），我们已经开发了一个功能齐全的离散事件VANET模拟器，包括VANET集群的所有功能。此外，基于云的VANET模拟器（CVANETSIM）具有简单和交互式的Web界面。据我们所知，CVANETSIM是同类产品中的第一个，它集成了VANET模拟器的功能，内置VANET集群模块，并可通过互联网访问。
2021-01-27 cs.DC cs.NI
Localized Support for Injection Point Election in Hybrid Networks
Ad-hoc网络是无线技术的一个很有前途的发展趋势，但在全球范围内无法正常工作。在大多数情况下，自我组织和免费的本地通信无法弥补连接的需要，及时收集紧急信息。为移动设备额外配备GSM或UMTS适配器以便与任意远程设备或甚至固定网络基础设施通信提供了机会。作为ad-hoc网络和可靠骨干网络之间的中间结点操作的设备是潜在的注入点。它们允许在当地社区内传播接收到的信息。不同装置作为注射点的有效性差别很大。出于实际原因，注入点的确定应该在自组织网络分区内本地完成。我们分析了不同的本地化算法，最多使用2跳相邻信息。结果表明，选择这种方式的设备通过ad-hoc网络更有效地传播信息。我们的研究结果也可以应用于支持簇头选举过程中的聚类机制领域。
2007-06-08 cs.DC cs.NI
An Intrusion Detection Architecture for Clustered Wireless Ad Hoc Networks
无线自组织网络中的入侵检测是一项具有挑战性的任务，因为这些网络动态地改变其拓扑结构，缺乏可以分析聚合流量的集中点，利用容易被操纵的基础设施协议，并且依赖于嘈杂的、间歇性的无线通信。由于这些网络具有开放介质、动态变化的拓扑结构、依赖合作算法、缺乏集中监控点以及缺乏明确的防线等特点，安全性仍然是其面临的主要挑战。在本文中，我们提出了一个合作的，分布式的入侵检测体系结构的基础上聚类的节点，解决了网络的安全漏洞，便于准确检测攻击。该体系结构被组织为一个动态的层次结构，在该层次结构中，入侵数据由节点获取，并在向上流动到簇头时被增量地聚合、减少体积并进行分析。在协同入侵检测中，相邻簇的簇头之间进行通信。对于与入侵相关的消息通信，移动代理由于其轻量级计算的高效性和在协作入侵检测中的适用性而被使用。仿真结果表明了该结构的有效性和效率。
2010-12-31 cs.CR cs.NI
Energy Aware, Scalable, K-Hop Based Cluster Formation In MANET
移动自组织网络的研究一直是人们关注的焦点，因为人们希望获得更好的性能和可扩展性。移动自组网是由多跳无线链路连接的移动主机组成的分布式系统。这样的系统是自组织的，并且在没有任何集中管理的情况下促进网络中的通信。移动自组网表现出电池功率限制，并遭受可扩展性问题，因此集群形成是昂贵的。这是由于在集群形成过程中传递了大量的消息。在移动Ad hoc网络中，由于移动性和大量移动终端的存在，分簇已经成为提高系统吞吐量和延迟等性能的一个重要研究领域。该算法被设计为独立的移动自组网路由算法。根据上下文，聚类算法可以在路由或更高层中实现。集群的动态形成有助于减少数据包开销，节点的复杂性和功耗，模拟已在ns-2。仿真结果表明，在移动自组网中，形成的簇数与节点数成正比。
2012-09-21 cs.DC cs.DS cs.NI
Guard Zones and the Near-Far Problem in DS-CDMA Ad Hoc Networks
在直接序列码分多址（DS-CDMA）ad hoc网络中的中心问题是防止远近问题。本文考虑了两种类型的保护区，可用于控制远近问题：一个基本的禁区和一个额外的CSMA保护区，可以建立的载波侦听多路访问（CSMA）协议。在禁止区中，没有移动设备物理存在，模拟了实际网络中始终存在的移动设备之间的最小物理间隔。潜在的干扰移动站超出了一个发射移动站的禁区，但在其CSMA保护区，是由协议去激活。本文提供了一个DS-CSMA网络的一种或两种类型的保护区的分析。一个网络的有限程度与有限数量的移动台被建模为一个统一的聚类过程。该分析使用了封闭形式的表达式中断概率在Nakagami衰落的存在下，条件网络的几何形状。通过使用本文的分析，探讨了DS-CDMA和非扩频网络的禁区和CSMA保护区之间的权衡。
2012-09-19 cs.IT cs.NI math.IT
Learning Ad Hoc Network Dynamics via Graph-Structured World Models
Department of Computer Engineering, Middle East Technical University, Ankara, Turkiye（中东部技术大学计算机工程系）；Graduate School of Informatics, Middle East Technical University, Ankara, Turkiye（中东部技术大学信息学院）
本文提出G-RSSM模型，通过图结构学习无线网络动态，应用于聚类任务，展示在不同规模网络中有效维持连通性。
2026-04-16 cs.LG cs.MA cs.NI
Scaling of critical connectivity of mobile ad hoc communication networks
研究了移动自组织通信网络（MAHCN）的临界全局连通性问题.我们模拟的二维平面上的节点随机移动的三角形格子。为了保证网络的最佳通信性能，我们将全局连通性$η$看作是移动节点对格点的占用率$σ$的函数。数值模拟揭示了不同传输范围$r$的连通性临界现象，这些结果与基于均匀混合假设的分析结果吻合较好。其中$η\sim f(R^βσ)$，$r_{0}$是三角晶格的长度单位，$β$是普适函数$f(x)$中的标度指数.该模型可以看作是动态复杂网络上一种与几何距离有关的点渗流。此外，在对应于一定传输范围$r$的每个临界$σ_c(r)$附近，存在截止度$k_c$，在该截止度以下，这种自组织网络的聚类系数保持恒定，而平均最近邻度呈现出唯一的与度k的线性变化，这可能对实际MAHCN的指定是有用的。
2008-06-13 cond-mat.dis-nn cs.NI physics.soc-ph
Multi-Tier Non-Terrestrial Networking for Disaster Communications: A Layered Clustering Approach
针对灾害导致地面网络和回程链路失效的问题，提出一种由UAV-BS提供接入、HAPS-SMBS提供回程的三层异构网络，并设计两层聚类算法优化自组网，以延长临时网络寿命。
2024-04-23 cs.ET cs.NI cs.SY
