Информатика и автоматизация
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Информатика и автоматизация, 2023, выпуск 22, том 4, страницы 880–905
DOI: https://doi.org/10.15622/ia.22.4.7
(Mi trspy1259)
 

Цифровые информационно-телекоммуникационные технологии

Hybrid optimization based on spectrum aware opportunistic routing for cognitive radio ad hoc networks
[Оппортунистическая маршрутизация на основе гибридной оптимизации с учетом спектра для самоорганизующихся сетей когнитивной радиосвязи]

M. A. Abdullah Heshama, A. V. Senthil Kumarb, A. A. Qasem Ahmeda, M. A. S. Moslehc

a College of Computer Science - Jouf University, KSA
b Hindustan College of Arts and science, Bharathiar University
c AL-Fayha College, Jubail industrial city
Аннотация: Оппортунистическая маршрутизация повысила эффективность и надежность в самоорганизующихся сетях когнитивной радиосвязи (CRAHN). Многие исследователи разработали модели оппортунистической маршрутизации, в том числе модель оппортунистической маршрутизации на базе карты спектра (SMOR), которая считается более эффективной моделью в этой области. Однако в SMOR существуют определенные ограничения, которые требуют внимания и устранения. В данной статье рассматривается проблема задержки и ухудшения коэффициента доставки пакетов из-за неучета пропускной способности сети. Чтобы решить эти проблемы, в базовой модели маршрутизации SMOR используется гибридный алгоритм оптимизации, состоящий из алгоритмов оптимизации Firefly и Grey Wolf. Разработанная таким образом гибридная модель маршрутизации SMOR на основе оптимизации Firefly и Grey-Wolf (HFGWOSMOR) повышает производительность за счет высокой локальной и глобальной поисковой оптимизации. Первоначально анализируется взаимосвязь между задержкой и пропускной способностью, а затем устанавливается совместная многолучевая связь. Предлагаемая модель маршрутизации также вычисляет значения энергии принимаемых сигналов в пределах порога полосы пропускания и периода времени, и, следовательно, проблемы с производительностью, обнаруженные в SMOR, решаются. Чтобы оценить её эффективность, предложенная модель сравнивается со SMOR и другими существующими моделями оппортунистической маршрутизации, которые показывают, что предлагаемая модель HFGWOSMOR работает лучше, чем другие модели.
Ключевые слова: самоорганизующиеся сети когнитивной радиосвязи, оппортунистическая маршрутизация, оппортунистическая маршрутизация на базе карты спектра, оптимизация Firefly, оптимизация Grey-Wolf, порог пропускной способности.
Поступила в редакцию: 25.05.2023
Тип публикации: Статья
Язык публикации: английский
Образец цитирования: M. A. Abdullah Hesham, A. V. Senthil Kumar, A. A. Qasem Ahmed, M. A. S. Mosleh, “Hybrid optimization based on spectrum aware opportunistic routing for cognitive radio ad hoc networks”, Информатика и автоматизация, 22:4 (2023), 880–905
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{AbdKumQas23}
\by M.~A.~Abdullah Hesham, A.~V.~Senthil~Kumar, A.~A.~Qasem Ahmed, M.~A.~S.~Mosleh
\paper Hybrid optimization based on spectrum aware opportunistic routing for cognitive radio ad hoc networks
\jour Информатика и автоматизация
\yr 2023
\vol 22
\issue 4
\pages 880--905
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy1259}
\crossref{https://doi.org/10.15622/ia.22.4.7}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy1259
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v22/i4/p880
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:63
    PDF полного текста:32
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024