【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于网络，具体涉及基于改进hho与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法。
技术介绍
1、移动自组织网络（mobile ad hoc network, manet）的路由协议根据其工作机制可分为两大类：表驱动路由协议（table-driven routing protocols）、按需路由协议（on-demand routing protocols）。表驱动路由协议会为每个节点维护到其他节点的路由信息，并通过定期更新来保持路由表的有效性。相比之下，按需路由协议仅在需要时才进行路由建立，从而减少了不必要的开销，降低了能耗。自组织按需距离向量(ad hoc on-demanddistance vector, aodv)路由协议作为按需路由协议的典型代表，因其在高动态性和资源受限的manet环境中表现出色而被广泛采用。但目前的aodv路由协议还存在如下不足之处：
2、(1) aodv路由协议主要依据路由跳数来选择路由。然而，在负载较高的场景中，这种基于距离矢量的选择标准往往不是最优的，可能导致网络负载分布不均。aodv路由协议倾向于优先选择最短路径，这在常见的方阵型网络拓扑中，会使得位于拓扑中心的节点面临较高的拥塞风险，从而增加丢包率和时延。此外，最短路径的选择可能会经过一些链路不稳定的节点，进一步降低网络的性能。
3、(2) aodv路由协议在路径选择过程中未充分考虑节点电量有限的场景。如果仅以路由跳数作为主要选择依据，当网络中的某些节点电量较低时，协议仍可能将这些节点纳入最短路径。这种情况会导致节点
4、(3) 在拓扑变化频繁的场景中，aodv路由协议仍采用泛洪机制来进行路由请求。在高密度的网络环境下，该机制会带来较大的控制开销，导致带宽浪费并加剧网络拥塞问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述现状，本专利技术提出了一种基于拓扑变化度与改进哈里斯鹰算法的aodv路由协议（td-dbeshho-waodv）。
2、本专利技术采取如下技术方案：
3、基于改进hho（哈里斯鹰算法）与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法，通过评估邻居节点变化度、信号强度变化度以及邻居节点链路生存时间来量化节点的拓扑变化度；在高密度区域，高速节点仅作为源节点或目标节点；在低密度区域，所有节点都参与路由转发；在目标节点接收到所有路径信息时，通过哈里斯鹰算法，筛选最优路径，根据最优路径进行信息回复。
4、作为优选，节点所在区域的密度通过统计具体时刻的邻居节点数量来判断，邻居节点数量多于阈值的，表示节点所处区域为高密度区域；反之为低密度区域。
5、作为优选，节点 i在 t时刻的计算概率，计算公式如下：
6、（1）；
7、式中，表示节点 i在 t时刻的邻居节点数量，k是一个常数。
8、作为优选，高速节点通过计算节点自身的拓扑变化度 td来判断。
9、作为优选，权重、和分别是邻居节点变化度、信号强度变化度和链路稳定度的系数，拓扑变化度的计算公式如下：
10、（2）；
11、（3）。
12、作为优选，邻居节点变化度具体如下：
13、节点 i在时间内的邻居节点变化度的公式为：
14、（4）；
15、式中，是节点 i在 t时刻的邻居节点集合，是 i节点在时间后的邻居节点集合；当节点 i在时间后，邻居节点全部更新为新节点时，邻居节点变化度值为1；若在时间后，邻居节点无变化，邻居节点变化度值为0；
16、信号强度变化度具体如下：
17、节点 i在时间内的信号强度变化度的公式为：
18、（5）；
19、（6）；
20、式中，是节点i的邻居节点j在时刻的信号强度值；表示在时间 t和期间内，一直是节点 i邻居的节点集合，是节点 i的邻居节点 j，在 t时间的信号强度值；
21、当节点 i在时间后，所有原先的邻居节点都失联，被新的邻居节点替代时，信号强度变化度值为1；若在时间后，邻居节点无变化，且与之相应的信号强度也无变化，则信号强度变化度值为0；
22、链路稳定度具体如下：
23、节点 i在 t时间内的链路稳定度的公式为：
24、（7）；
25、式中， t是链路判定周期，是在 t周期内，节点 i与邻居节点 j之间链路的维持时间；当节点 i在 t之间内，其链路断裂，每条链路的维持时间为0，则链路维持时间为0；如果在 t周期内，所有链路都保持稳定连接，每条链路的维持时间为 t，则链路维持时间为1。
26、作为优选，通过路由节点的拥塞度、信号质量、能耗速度和路由跳数，来评估路由的质量。
27、作为优选，所述的哈里斯鹰算法加入非线性逃逸能量、混沌映射、动态反向学习以及秃鹰搜索算法的螺旋飞行机制。
28、本专利技术通过综合评估每个节点的拥塞度、信号质量、能耗速度与路由跳数，全面衡量路由的质量，从而选取更为稳健的路由；并通过引入哈里斯鹰优化算法hho，动态优化waodv路由协议的路由选择，以在当前网络中选出最稳健的路由。本专利技术利用包括动态反向学习和秃鹫搜索算法的螺旋飞行等多种机制，克服hho易陷入局部最优解的缺点，从而提升了算法的性能。本专利技术引入拓扑变化度的概念，在高密度区域中，降低拓扑变化度较大的节点成为路由中间节点的概率。经过仿真，结果表明，本专利技术路由协议在吞吐量、丢包率、平均端到端时延与路由请求次数等关键指标上取得了显著的技术效果。
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1.基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：所述的AODV路由协议通过评估邻居节点变化度、信号强度变化度以及邻居节点链路生存时间来量化节点的拓扑变化度；在高密度区域，高速节点仅作为源节点或目标节点；在低密度区域，所有节点都参与路由转发；在目标节点接收到所有路径信息时，通过哈里斯鹰算法，筛选最优路径，根据最优路径进行信息回复。
2.如权利要求1所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：节点所在区域的密度通过统计具体时刻的邻居节点数量来判断，邻居节点数量多于阈值的，表示节点所处区域为高密度区域；反之为低密度区域。
3.如权利要求2所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：节点i在t时刻的计算概率，计算公式如下：
4.如权利要求1所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：高速节点通过计算节点自身的拓扑变化度TD来判断。
5.如权利要求4所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：权重、和分别是邻居节点变化
6.如权利要求5所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：
7.如权利要求1-6任一项所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：通过路由节点的拥塞度、信号质量、能耗速度和路由跳数，来评估路由的质量。
8.如权利要求7所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：
9.如权利要求8所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：所述的哈里斯鹰算法加入非线性逃逸能量、混沌映射、动态反向学习以及秃鹰搜索算法的螺旋飞行机制；
10.如权利要求9所述基于改进HHO与拓扑变化度的AODV路由协议实现方法，其特征在于：哈里斯鹰算法具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.基于改进hho与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法，其特征在于：所述的aodv路由协议通过评估邻居节点变化度、信号强度变化度以及邻居节点链路生存时间来量化节点的拓扑变化度；在高密度区域，高速节点仅作为源节点或目标节点；在低密度区域，所有节点都参与路由转发；在目标节点接收到所有路径信息时，通过哈里斯鹰算法，筛选最优路径，根据最优路径进行信息回复。
2.如权利要求1所述基于改进hho与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法，其特征在于：节点所在区域的密度通过统计具体时刻的邻居节点数量来判断，邻居节点数量多于阈值的，表示节点所处区域为高密度区域；反之为低密度区域。
3.如权利要求2所述基于改进hho与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法，其特征在于：节点i在t时刻的计算概率，计算公式如下：
4.如权利要求1所述基于改进hho与拓扑变化度的aodv路由协议实现方法，其特征在于：高速节点通过计算节点自身的拓扑变化度td来判断。
【专利技术属性】
技术研发人员：张震宇，周健，汪毅杰，俞淳翔，孙垂涛，倪世辉，金子博，金鑫，
申请(专利权)人：浙江科技大学，
类型：发明
国别省市：
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