所有提交的电磁系统将被重定向到在线手稿提交系统。作者请直接提交文章在线手稿提交系统各自的杂志。

小说方差参数的识别在MANET中使用田口损失函数

Dheeraj Rawat1教授,Nitesh古普塔2教授,Sini最小;3
  1. M .Tech学者,计算机科学与工程部门,新名词研究所信息科学科技,博帕尔议员、印度
  2. 副教授,计算机科学与工程部门,新名词研究所信息科学科技,博帕尔议员、印度
  3. 副教授,计算机科学与工程部门,新名词研究所信息科学科技,博帕尔议员、印度
相关文章Pubmed,谷歌学者

访问更多的相关文章国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

文摘

在本文中,我们提出了一种方法同时处理多个指标和不同的网络参数,分析了损耗因子的路由协议在移动ad hoc网络(MANET)环境中。我们使用田口损失函数确定最佳参数给予最大吞吐量,包交货率(PDR),平均延迟和路由对AODV协议头同时下降。在本文中,我们考虑不同移动ad hoc网络参数,如地形大小,没有节点,源节点,数据包传输速率、节点速度、暂停时间,传播范围,队列的大小,在多个天线高度和接收功率信号噪声比(MNSR),性能和贡献程度的参数,分析了方差分析(方差分析)。分析结果表明,该参数影响AODV的性能在移动ad hoc网络队列的大小,接收功率,源节点,数据包传输速率、天线高度和传输范围。

关键字

性能指标,田口损失函数,AOMDV,方差分析(方差分析)。

介绍

移动ad hoc网络是一个自主移动节点的通信系统的无线电发射器和接收器。独立设备在任意方向自由移动和连接这些设备之间的正常变化。特别的是一个拉丁词,它代表“为此”。移动ad hoc网络可以从电脑传送到电脑的无线网络。在自组网,一些对终端可能无法彼此直接沟通和传达一些信息是必要的,以便他们送到目的地。等网络广场测量通常说种或转发网络。移动主机和无线硬件工作已经成为广泛深度的工作已经完成,最近在行动组这些古老的网络部分。通常事件平方用作意味着测量的仿真实体之间的通信。马奈独立是一种动态的结构网络,其中每个节点将路由器和自由移动环境中,动态行为出现的问题测量服务质量相关的参数。这些问题激发工作的服务质量相关的参数的识别使用田口损失函数和为这个问题提供解决方案。

相关工作

在本节前面的讨论,在这个领域所做的工作。Azure穆罕默德,穆罕默德Hisyam Lee Shaharuddin Salleh, Bahrom Sanugi和Mazalan Sarahintu[1]“自组网设计与多个指标使用田口损失函数”在这个标题,我们提出了一种方法同时处理多个指标和各种网络参数研究无线自组网路由协议的性能。研究使用田口损失函数来确定最好的条件产生最大吞吐量和最小丢包和路由开销同时对动态源路由(域)协议。研究参数一次或反复试验,直到找到第一个可行的设计似乎是一个常见的优化设计方法。在这个标题,自组网的影响参数,如地形、网络规模、数量的来源,数据包传输速度,速度和暂停时间节点上同时进行多个信号噪声比。
Pushpraj脑袋,Vijay普拉卡什[2]“审查相关的参数使用田口损失函数的AOMDV路由协议在MANET环境”这个标题,我们提出了一种方法来处理多个指标和不同的网络参数同时分析路由协议的损耗系数移动ad hoc网络(MANET)环境。我们使用田口损失函数确定最佳参数给予最大吞吐量,包交货率(PDR),平均延迟,同时为AOMDV协议和路由/头下降。在这个标题我们考虑各种不同的移动ad hoc网络参数如地形大小,没有节点,源节点,数据包传输速率、节点速度、暂停时间,传播范围,队列的大小,在多个天线高度和接收功率信号噪声比(MNSR),性能和贡献程度的参数,分析了方差分析(方差分析)。
Hazura穆罕默德,穆罕默德•Hisyam Bahrom Sanugi,[3]“田口方法的性能评估移动Ad Hoc网络路由协议”在这个标题我们评估性能的动态源路由(域)协议在移动Ad Hoc网络single-performance度量和multi-performance指标。使用田口实验设计,我们量化的主要影响六个影响因素(地形、网络规模、节点速度、暂停时间,来源和传播率)在两个性能指标(吞吐量和端到端延迟)。的分析手段(ANOM)和方差分析(方差分析)单身,multi-response信噪比是用来确定最佳条件和确定的重要性水平的因素,以获得最佳的性能安全域的协议。
拉格拉曼年代,Thiruppathi K, Panneerselvam T桑托什S[4]“电火花加工参数的优化使用田口方法和灰色关联分析低碳钢是2026”这个题目的目的是调查的最佳设置工艺参数,如电流、脉冲开关在电火花加工(Edm)过程识别的变化三个材料去除速率等性能特点,在工具磨损率,表面粗糙度值的工作材料使用铜电极加工低碳钢是2026。基于实验L9正交数组,使用灰色关联分析进行了分析,田口方法。响应表和图被用来找到EDM过程中参数的最佳水平。确认实验进行验证最优结果。
s . Kamaruddin Zahid汗a和s . h . Foong[5]“应用田口方法在注塑参数的优化制造业产品塑料混合”这个标题,我们提出了一项研究,尝试改善质量特性(收缩)的注塑产品(塑料托盘)混合制成的塑料(75%的聚丙烯(PP)和25%的低密度聚乙烯(LDPE))通过优化注塑参数使用田口方法。塑料托盘的性能评估的收缩行为。正交阵列(OA)、主要影响信噪比(S / N)率和方差分析(方差分析)是用来分析注塑的影响参数对产品的收缩行为。
U ?你的E ?我[6]”应用田口方法优化电阻点焊过程”这个标题报告调查的影响和优化焊接参数对电阻点焊的拉伸剪切强度(RSW)的过程。不同电极情况下进行了实验研究的力量,焊接电流、电极直径、焊接时间。焊接参数的设置是由使用田口实验设计方法。焊接参数的重要性水平的拉伸剪切强度是由使用方差分析(方差分析)。通过使用获得了最佳焊接参数组合的分析信噪比(S / N)。确认测试表明,可以拉伸剪切强度显著增加使用田口方法。
Vinod Mahor先生,教授Sandeep Raghuwanshi[7]“田口损失函数下的移动自组网的基础测量参数AODV路由协议”这个标题提供了应用田口损失函数的方法,multi-response优化方法,实现更好的性能在特别的按需距离矢量路由过程(AODV路由协议)。七参数即地形大小、网络规模、数量的来源、传输数据包,暂停时间,节点速度,和传播范围与考虑多种优化性能指标包括最大数据包交付率和最小路由开销、丢包和端到端延迟。基于多个信号噪声比(MNSR),最佳水平的参数已确定和重大贡献的参数是由方差分析(方差分析)。

算法

移动自组网是取决于不同的服务和参数,这样的服务路由独立决定,运动意识,能源信息等和参数是天线类型、高度的天线,接收功率,队列长度、地形大小、数量的节点,源节点的速度和数据大小等所有通信网络的动态性的特点是形式比我们的提出的研究是确定最大依赖参数增加与减少网络的性能和性能的基地,我们国家在各种情况下理想的网络条件的方程。
在我们的方法,我们在两个级别即创建场景使level2with 10路由参数和5个指标,如吞吐量、包交货率(PDR),平均延迟,头顶的下降和路由根据我们可以创造210个设计点但是我们创建只有10设计点和分析结果和应用田口损失函数方程测量最大损失相关的参数。
以下指标定义的方程
吞吐量:单位时间内接收器收到的数据包的数量,通常是由——表示
图像(1)
包交货率:包交货率是一个真正的接收机接收的数据的比例。它由——形式化
图像(2)
路由/负责人:归一化路由负载提供头上出现在网络及其计算
图像(3)
删除数据:数据是衡量包基础和计算是由——贺
下降data =总没有发送的数据包,总没有收到的数据包(4)
平均端到端延迟:平均端到端延迟是每包延迟的总和。
图像(5)
在那里,
伊莱= i数据包的端到端延迟
n =数量的数据包
在田口损失函数计算各种MANET网络依赖参数基础行为和计算最大和最小相关的因素,
图像(6)
倪:i设计点SwJ:累加j的重量参数
图像(7)
在那里,
TW =总重量
扶轮领导学院(RLi) = i设计路由负载点PDRi = i设计路由负载点DROPi = i设计点的丢包DLi = i设计点的延时THi = i设计点的吞吐量
图像(8)
图像(9)
,TLk =全损k设计点Nij = i设计点参数Wj j = j重量参数P = {RL、PDR下降,DL, TH}
在那之后我们计算MSNRi = -10日志(TLk)……………(x) MSNR =意味着信号噪声比

订购

i = 1;j = 10;
如果(MSNRi > MSNR (j-i))
{
O[我];/ /从10到1
我+ 1
}
我:1到10
订购后,我们计算参数的依赖性使和级别2,最大偏差在哪里这意味着最大的依赖关系

算法和步骤

步骤1:参数:笔名-移动节点
号,发送节点
R -接收器节点
原型- AODV
步骤2:相关参数:
Ts:地形大小
q:队列大小
蚂蚁:天线高度
Rxp:接待能力
Rr:路由请求包
步骤3:NoS_broadcast (S, R,原型)
{
如果(节点转发pkt R节点)
{路线退出
}
其他的
{搜索可用的Ts或接收机的范围
}
步骤4:pkt R节点发送数据。
步骤5:生成输出跟踪文件。
步骤6设计:应用以上步骤在10点
第七步:计算结果的基础上RL, PDR、下降,e延迟、吞吐量等。
第八步:由公式,计算总重量
步骤9:通过使用公式,计算全部损失
第十步:计算MSNR测量服务质量相关的参数识别。
Step11:确定最小和最大相关的参数。
步骤12:停止。

建议的体系结构

在我们建议的体系结构应用田口损失函数和分析相关的网络参数和其行为,分析我们创建模拟网络和初始化所需的所有参数之后,我们生成事件文件和测量每个参数的性能和计算重量,使用完整的计算总损失以及MSNR比率分析。MSNR价值基础我们分配它的顺序和计算两层参数的依赖关系。如果使和二级的区别是刨丝器,这意味着我们的网络最大家属参数。

仿真结果分析

AODV路由协议在各种条件下评估随机5个样品的5个性能指标,路由负载,交付包比、丢包、端到端延迟和吞吐量。在我们的仿真结构我们使用10数字的损失相关的参数和检索最大以及最小依赖参数。为此我们定义两个级别的仿真如下。
在我们的仿真实验产生十个设计点,每个设计点应用不同参数水平值和使用完整测量损耗因子,在此表列代表级别的因素和行代表设计点。

MSNR响应表

响应表的基础上,1级和2级提到在表3。这里的参数J被认为是不同的原因的基础上,马奈的性能依赖于像速度,队列长度等等。用于水平代表了许多不同的场景中喜欢一级暂停时间和二级暂停时间。相同的参数的不同层次有不同的价值观。

地形尺寸分析

模拟区域网络的有限区域移动节点移动。地形尺寸与不同级别显示了MSNR性能提出更高一级但在二级MSNR响应在低网络和旧的情况相反。分析说明网络的大小也会影响网络的性能。田口损失函数的测量因素影响网络的性能在所有条件地形大小就是其中之一。

节点分析

节点密度实际上是网络的节点数量,参与交流。大量的节点意味着网络节点密度。越高的节点数量在网络产生更好的MNSR性能提出了比较现有MSNR在1级2级MNSR值降低在网络,因为网络密度是提高网络影响MNSR值。节点密度增强没有必要提高网络性能。

源节点分析

源节点发送的数据在网络接收器。如果源的数量提高更多的交流经验,也需要处理更多的数据包数量。田口损失函数的测量在网络节点资源的性能更高一级显示MSNR提出,价值网络但级别2的性能会降低网络的MNSR价值网络。改善来源的数量显示了MNSR价值低。现有情况下,MSNR性能水平较低

数据率分析

率的数据是数据在网络的数量在比特/秒等1秒,包/秒等更高的数据速率网络总是需要快速交付的数据网络。数据速率可用性取决于带宽容量和马奈不可能扩大带宽。1级的数据率显示MNSR价值网络性能越好。2级的数据速率性能显示了MNSR较小,显示性能的影响将不可用的带宽容量。现有MSNR价值较低的比较提出了工作项的数据率。

节点速度分析

马奈的节点速度是维护网络连接的主要问题。快速移动的节点很容易离开建立连接的节点之间的通信。更高的速度在网络显示了更多的MNSR值以更高的速度行驶方案1级,但在网络显示了MNSR 2级低。速度已创建的问题节点之间的通信。

暂停时间分析

暂停时间的时间性能是马奈以不同的仿真时间。网络的网络性能w.r.t.时间改善,显示了更好的网络性能。一级MNSR值小网络但在二级暂停时间是显示高MNSR在网络。暂停时间显示了更好的MNSR级别2。

队列大小分析

数据包的队列大小的能力是网络中移动节点的存储和转发能力。更高的队列大小在网络显示出更好的性能。1级较低的队列大小MNSR值也更少。队列长度变化是提高了数据包处理的能力,减少了丢包,2级队列大小显示MNSR越高价值网络。

传播范围分析

马奈的传播范围是听邻居节点的范围或意义上的邻居建立了连接网络。更高的传输范围是改善性能,因为节点在时间范围内进行交流。MNSR在一级少但MNSR而言,传播范围在2级更显示了更好的网络性能。

天线高度分析

天线的高度分析MNSR值代表在这个图。天线的高度调整捕捉适当的信号网络,适当的沟通是可能的。每个节点在网络是通过天线通信电台工作。MNSR值在1级不因为天线的最高但在二级MNSR更低,显示了更高的天线高度和更好的沟通网络。

接收功率分析

电池耗电量是马奈的关键问题,因为缺乏更换电池和充电设施网络。减少功耗显示了更好的利用权力,但权力也是充分沟通。在这个图表MNSR低一级,但二级MNSR值高,显示了更好的通信网络的性能和功率利用率。

结论和未来的工作

马奈的路由协议在网络中的节点通信的重要作用。动态网络维护正常的路由性能取决于许多因素,比如资源的数量,节点密度,模拟区域,队列长度、节点速度传播力量等等。在本研究中,田口损失函数是函数测量网络的性能的基础上,上述因素,影响了网络性能。级别1是第一个性能w.r。t多个信号噪声比(MNSR)值。更高的MNSR价值总是显示出更好的性能。2级是增强或扩大部分的参数考虑绩效评估和通过田口损失函数的性能参数是降低或提高网络性能。
在未来我们也测量不同攻击的影响像在MANET吸血鬼攻击。这种攻击是利用网络资源(如带宽、能源和路由性能。田口损失函数的应用观察损失性能的不同因素,被认为是在这里。

数据乍一看

图1 图2 图3 图4
图1 图2 图3 图4
图5 图6 图7 图8
图5 图6 图7 图8
图9 图10 图11
图9 图10 图11

引用











全球技术峰会