Luận văn thạc sĩ: Mô phỏng và đánh giá hiệu quả giao thức định tuyến theo giải thuật XL trong mạng 802.11

Chuyên ngành

Khoa Học Máy Tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sĩ

2012

84
1
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Giới thiệu về giao thức định tuyến XL

Giao thức định tuyến XL (Approximate Link-State Routing Algorithm) là một trong những giải pháp tiên tiến cho mạng 802.11mạng không dây. Giải thuật này được thiết kế nhằm cải thiện hiệu suất định tuyến bằng cách giảm thiểu số lượng cập nhật thông tin thông qua việc sử dụng các thông điệp có lựa chọn. Theo nghiên cứu, giao thức này không chỉ đảm bảo tính chính xác mà còn tối ưu hóa thời gian hội tụ và giảm thiểu chi phí định tuyến. Qua các thử nghiệm mô phỏng, tác giả đã chứng minh rằng giao thức XL có thể gửi thông tin cập nhật ít hơn so với các thuật toán khác mà không làm giảm chất lượng dịch vụ. Điều này giúp giảm tải cho mạng WLAN và cải thiện trải nghiệm người dùng. Cụ thể, việc giảm số lượng thông điệp truyền tải trong mạng giúp tiết kiệm băng thông và tăng tốc độ truyền dữ liệu.

II. Mô phỏng và đánh giá hiệu quả của giao thức XL

Mô phỏng được thực hiện trong môi trường Mobile Ad hoc Network (MANET), nơi mà các nút mạng có thể tự động kết nối với nhau mà không cần sự điều khiển tập trung. Việc đánh giá hiệu quả của giao thức XL được thực hiện bằng cách so sánh với các giao thức định tuyến khác như AODV và OLSR. Kết quả mô phỏng cho thấy giao thức XL có thời gian đáp ứng nhanh hơn và chi phí định tuyến thấp hơn. Qua đó, tác giả đã chỉ ra rằng giao thức XL có khả năng duy trì hiệu suất tốt hơn trong các điều kiện mạng không ổn định, đồng thời cũng có thể hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường có mật độ cao. Những kết quả này có thể áp dụng thực tiễn trong việc xây dựng và phát triển các hệ thống mạng không dây trong tương lai.

III. Phân tích và so sánh với các giao thức khác

Trong phần này, tác giả đã tiến hành phân tích và so sánh giao thức XL với các giao thức định tuyến khác như AODV và OLSR. Kết quả cho thấy AODV hoạt động tốt hơn trong các mạng có lưu lượng thấp, trong khi OLSR lại tỏ ra hiệu quả hơn trong các mạng có mật độ cao. Tuy nhiên, giao thức XL lại cho thấy sự vượt trội trong việc giảm thiểu độ trễ và tải mạng. Việc sử dụng các tham số như delay, throughput, và network load để đánh giá hiệu quả giúp đưa ra cái nhìn tổng quát hơn về khả năng của từng giao thức trong các tình huống khác nhau. Qua đó, nghiên cứu không chỉ xác nhận tính khả thi của giao thức XL mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các giao thức định tuyến trong tương lai.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Luận văn đã chỉ ra rằng giao thức định tuyến XL có những ưu điểm vượt trội so với các giao thức hiện tại trong mạng 802.11. Việc mô phỏng và đánh giá hiệu quả của giao thức này không chỉ khẳng định tính khả thi mà còn mở ra hướng phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực mạng không dây. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến giao thức XL để nó có thể hoạt động hiệu quả hơn trong các môi trường thực tế phức tạp. Những đóng góp của luận văn không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang tính ứng dụng cao trong việc tối ưu hóa hiệu suất mạng không dây.

05/01/2025
Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính mô phỏng và đánh giá hiệu quả của giao thức định tuyến theo giải thuật xl trong mạng 802 11
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính mô phỏng và đánh giá hiệu quả của giao thức định tuyến theo giải thuật xl trong mạng 802 11

Để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Bài luận văn thạc sĩ mang tiêu đề "Mô phỏng và đánh giá hiệu quả giao thức định tuyến theo giải thuật XL trong mạng 802.11" của tác giả Trần Mạnh Hùng, dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Ngọc Minh, được thực hiện tại Đại Học Bách Khoa - Đại Học Quốc Gia TP HCM vào năm 2012. Bài viết này tập trung vào việc mô phỏng và phân tích hiệu quả của giao thức định tuyến XL trong môi trường mạng không dây 802.11, một lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính. Tác giả đã thực hiện các thí nghiệm để đánh giá các thông số như độ trễ, băng thông và tỷ lệ mất gói tin, từ đó rút ra những kết luận có giá trị cho việc cải thiện hiệu suất mạng.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các chủ đề liên quan đến khoa học máy tính và các kỹ thuật mô phỏng, bạn có thể tham khảo thêm bài viết Ứng Dụng Active Learning trong Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn cho Bài Toán Nhận Diện Giọng NóiNhận dạng giọng nói tiếng Việt qua học sâu và mô hình ngôn ngữ. Những tài liệu này không chỉ giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp trong lĩnh vực khoa học máy tính mà còn cung cấp các ứng dụng thực tiễn liên quan đến công nghệ thông tin.

Tải xuống (84 Trang - 17.17 MB)