航空自组织网络中的多目标分组路由优化
信息论
2022-08-29 v1 math.IT
摘要
在云端之上提供互联网服务正受到日益增长的关注，在此背景下航空自组织网络（AANET）构成了一种有前景的解决方案。然而，在大型自组织网络中优化分组路由颇具挑战。本文中，我们提出了一种离散 ε 多目标遗传算法（ε-DMOGA），用于联合优化端到端时延、端到端频谱效率（SE）以及路径过期时间（PET，指明在不重新优化路径的情况下该路由路径可被依赖的时长）。更具体地，我们利用了一种专为航空通信设计的基于距离的自适应编码与调制（ACM）方案来量化每条链路可实现的SE。此外，每个节点处的排队时延也被纳入多目标优化度量中。我们所提 ε-DMOGA 辅助的多目标路由优化通过澳大利亚空域内在两个选定代表性日期收集的真实历史飞行数据得到了验证。
引用
@article{arxiv.2208.12567,
title = {Multiple-Objective Packet Routing Optimization for Aeronautical ad-hoc Networks},
author = {Jiankang Zhang and Dong Liu and Sheng Chen and Soon Xin Ng and Robert G. Maunder and Lajos Hanzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12567},
year = {2022}
}