自組織網(wǎng)中基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議研究的綜述報告隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自組織網(wǎng)絡(luò)（MANET）逐漸成為一個研究熱點(diǎn)。MANET是指由移動節(jié)點(diǎn)組成的自治網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)之間可以自主通信，無需中心化的控制器。由于節(jié)點(diǎn)的移動性和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞牟环€(wěn)定性，MANET的路由協(xié)議設(shè)計是其關(guān)鍵的研究領(lǐng)域之一。在MANET中，具有代表性的路由協(xié)議包括AdHocOn-DemandDistanceVector（AODV）、Destination-SequencedDistanceVector（DSDV）、OptimizedLinkStateRouting（OLSR）等，其中OLSR路由協(xié)議在自組織網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛。OLSR（OptimizedLinkStateRouting）路由協(xié)議是一種分布式的路由協(xié)議，由瑞典計算機(jī)科學(xué)家PerJohansson發(fā)明。它基于鏈路狀態(tài)（LinkState）協(xié)議，采用了逆向廣播風(fēng)格（ReversePathBroadcasting）的數(shù)據(jù)包傳輸模型。在OLSR中，每個節(jié)點(diǎn)都定期向相鄰節(jié)點(diǎn)發(fā)送Hello消息以維護(hù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。然后通過鏈路狀態(tài)比較（LSComparison）的機(jī)制，計算出最短路徑，得到物理路由信息。由于OLSR路由協(xié)議可以節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬，提高路由性能，因此被廣泛應(yīng)用于MANET網(wǎng)絡(luò)中。OLSR路由協(xié)議具有一定的局限性，如節(jié)點(diǎn)的移動性、多徑效應(yīng)以及動態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞榷紩绊懫渎酚尚阅?。對此，研究者們提出了基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議。移動預(yù)測機(jī)制是指通過對節(jié)點(diǎn)移動軌跡進(jìn)行分析，預(yù)測節(jié)點(diǎn)下一步的位置和移動方向。這樣便可以預(yù)先緩存物理路徑信息，減少路由計算時間和數(shù)據(jù)包傳輸延遲。下面將對基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。一、預(yù)測模型基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議需要建立預(yù)測模型，來預(yù)測節(jié)點(diǎn)的移動軌跡和移動方向。預(yù)測模型是移動預(yù)測技術(shù)的核心，其預(yù)測準(zhǔn)確性直接影響路由性能。目前，常用的預(yù)測模型包括：基于歷史軌跡模型、卡爾曼濾波器模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。基于歷史軌跡模型通過歷史移動軌跡數(shù)據(jù)來預(yù)測節(jié)點(diǎn)下一步的位置和移動路徑，將軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，將其轉(zhuǎn)化為軌跡模式，從而實(shí)現(xiàn)移動預(yù)測?？柭鼮V波器模型則是一種利用觀測數(shù)據(jù)來估計系統(tǒng)狀態(tài)的解決方案，它可以通過節(jié)點(diǎn)移動的位置和速度數(shù)據(jù)，預(yù)測出下一時刻節(jié)點(diǎn)的位置和速度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法的預(yù)測模型，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，將歷史軌跡數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)測模型，預(yù)測節(jié)點(diǎn)的下一步位置和移動方向。二、預(yù)測技術(shù)基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議的預(yù)測技術(shù)包括節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測和移動路徑預(yù)測兩個方面。節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測是指根據(jù)節(jié)點(diǎn)歷史移動軌跡，通過預(yù)測模型來確定節(jié)點(diǎn)下一時刻的位置，進(jìn)而預(yù)測下一跳節(jié)點(diǎn)的物理位置，選擇最佳路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)。移動路徑預(yù)測是指基于節(jié)點(diǎn)歷史移動路徑，預(yù)測節(jié)點(diǎn)下一步的移動方向和路徑，從而預(yù)測出最佳的數(shù)據(jù)包傳輸路徑。常見的預(yù)測技術(shù)包括時間序列預(yù)測、馬爾可夫鏈預(yù)測、遺傳算法預(yù)測以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等。其中，時間序列預(yù)測通過對歷史移動軌跡數(shù)據(jù)的時間序列分析，從而預(yù)測節(jié)點(diǎn)下一步移動的位置和移動方向。馬爾可夫鏈預(yù)測是通過對節(jié)點(diǎn)移動軌跡數(shù)據(jù)的頻率分析，基于表示狀態(tài)的馬爾可夫鏈模型，預(yù)測節(jié)點(diǎn)下一步位置和移動路徑。遺傳算法預(yù)測是通過遺傳算法進(jìn)行個體的選擇、交叉和變異，得到最優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測則是通過節(jié)點(diǎn)移動數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行位置和移動預(yù)測。三、預(yù)測精確度基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議的預(yù)測精確度是影響其路由性能的關(guān)鍵因素之一。預(yù)測精度取決于多個因素，如移動速度、移動軌跡、節(jié)點(diǎn)數(shù)量、路由跳數(shù)等。在研究過程中，研究者們通過調(diào)整預(yù)測模型參數(shù)、增加歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練量等手段，來提高預(yù)測精度。四、應(yīng)用前景基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議在自組織網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，能夠提高路由性能、減少網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗，對于實(shí)現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)場景中的通信、搜索和數(shù)據(jù)傳輸?shù)热蝿?wù)具有重要的意義。盡管存在一些問題，如預(yù)測精度不高、對算法計算力要求高等，但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，其應(yīng)用前景無限。綜上所述，基于移動預(yù)測機(jī)制的OLSR路由協(xié)議是自組織網(wǎng)絡(luò)中的一種重要路由協(xié)