ABSTRACT Underwater akustiska sensor nätverk (UASNs) ger nya möjligheter för att utforska oceaner och därmed förbättra vår förståelse av undervattensvärlden. UASN är vanligtvis beroende av hårdvaruinfrastruktur med dålig flexibilitet och mångsidighet. Jämfört med trådlösa sensornätverk är UASN ganska dyra att tillverka och distribuera. På grund av de unika dataformat, protokoll och tjänstebegränsningar för olika tillämpningar, är UASNs vanligtvis utplaceras på ett överflödigt sätt, vilket inte bara leder till avfall men också orsakar allvarliga störningar på grund av förekomsten av flera signaler i samma undervattensregion. Programvarudefinierat nätverk (SDN) ger ett innovativt sätt att förbättra flexibiliteten i undervattenssystem. I detta dokument presenterar vi ett SDN-baserat UASN-ramverk, följt av utformningen av en klustermetod där lärande automatiseras och examenskonstruerade anslutna dominerande uppsättningar används. Vi föreslår sedan en lastbalanseringsmekanism med flera styrenheter, baserad på den konsekventa hash-algoritmen. Slutligen beskriver vi ett simuleringsprogram (kallat UASNs hypervisor) som vi utvecklat och implementerat för att bedöma nätverkets överlevnadstid, bit-terrorfrekvens och beräkningskomplexitet. De experimentella resultaten visar att UASN förbättrades signifikant. Detta arbete ger viktigt teoretiskt och tekniskt stöd för genomförandet av SDN-baserade UASN. INDEX TERMS akustiska sensornätverk under vatten (UASNs), programvarudefinierat nätverk (SDN), OpenFlow, lärande automata, lastbalansering.
I REF konstruerade vi en mjukvarudefinierad UASN med multicontrollers, och undersökte en lastbalanseringsmekanism.
Design and Implementation of SDN-Based Underwater Acoustic Sensor Networks With Multi-Controllers
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}