A routing algorithm for wireless mesh network based on information entropy theory

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1049/cmu2.70011
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Abstract Nowadays, wireless mesh networks (WMNs) are rapidly spreading around the world due to their competitive advantages. Beyond this, their adaptability is evident in supporting a wide range of applications: from powering broadband home networks and educational programs to driving healthcare advancements, simplifying building automation systems, assisting in expedited rescue operations, and even serving military needs. The routing within WMNs plays a pivotal role in enhancing reliability and optimizing performance. Notably, WMNs can consist of several cascading channels, however, the literature lacks routing algorithms based on the concept of information entropy for these channels. This work introduces an information‐entropy‐based algorithm specifically designed for wireless cascaded channels within WMNs. The proposed algorithm aims to enhance bandwidth in WMNs by constructing routes based on the maximum value of entropy of the cascading binary channel. This algorithm builds a route with the maximum value of the path entropy and bandwidth in WMNs. Furthermore, this study validates the applicability and competitiveness of the proposed method through a comparative analysis against established algorithms like Dijkstra, ACO, OLSR, AODV, and a previous method by the authors.