基于人工免疫的工业认知无线网络路由机制

工业互联网（industrial Internet）已成为第四次工业革命的代表技术.根据工业网络数据传输服务的需求，以及针对工业无线网络拓扑相对稳定、流量规律变化等特点，提出了一种基于人工免疫系统（artificial immune system，简称AIS）的工业认知无线网络路由机制，包含基于链路质量的域内静态路由算法和基于多路径的域间动态路由算法，以实现工业网络的可靠路由.根据人工免疫系统特点，将工业网络的拓扑结构进行区域划分：提出了基于链路质量的域内静态路由算法，采用软硬件结合的方式监视网络链路，并根据移动窗口指数加权平均法计算链路丢包率；提出了基于多路径的域间动态路由算法，根据模式距离对节点的流量周期进行预测，防止节点因流量过大而导致丢包.基于OMNET++仿真平台进行仿真实验，结果表明，所提出的路由机制在应对突发流量时与组合定向地理路由算法相比，丢包率及网络开销分别降低1倍；应对链路失效的情况时与图路由算法相比丢包率降低4倍