机会网络中基于节点相遇间隔的缓存管理策略

采用存储-携带-转发方式的机会网络不考虑消息在传递过程中经历节点与目的节点的相遇概率,对消息传播状态的估计结果存在较大误差。文中提出一种基于节点相遇间隔的缓存管理策略,利用节点相遇间隔服从指数分布的特性,结合消息在网络中的副本数量,估计出消息的平均投递概率。在节点缓存溢出时,根据估算的消息投递概率对缓存中的消息进行排序,优先删除投递概率低的消息,达到缓存管理的目的。仿真结果表明,使用该方法对节点缓存进行管理,在提高网络中消息投递成功率的同时,有效降低了消息的平均投递延迟和网络负荷。

基于相遇节点跨层感知的机会网络高效低时延路由算法

针对基于epidemic机制的机会网络路由算法未能及时感知相遇节点以及在数据分组交换过程中存在冗余的问题,提出了一种采用跨层感知相遇节点思路的机会网络高效低时延路由算法——ERCES(epidemic routing based on cross-layer encountered-node sensing),通过在物理层、MAC层和网络层之间的跨层信息共享与协同,实现相遇节点及时感知,并且采用节点相遇后立即广播新数据分组、收到SV(summary vector)分组后优先发送目的节点为对方的数据分组、动态自适应发送HELLO分组、借助SV删除节点缓存中已到达目的节点的分组等新机制,减少控制和存储开销,降低分组时延。理论分析验证了ERCES算法的有效性,仿真结果表明:与经典的Epidemic Routing算法及其多个改进相比,ERCES算法的控制开销和存储开销分别减少8.2%和2.1%以上,数据分组平均端到端时延至少降低了11.3%。

结合节点剩余相遇间隔改进Prophet路由算法

在对Prophet路由协议研究的基础上,利用节点相遇间隔时间具有指数分布的特性提出一种结合节点剩余相遇间隔改进Prophet路由算法-PRREI(Prophet routing with residual encounter interval of nodes)。该算法在选择中继节点时,充分考虑了相遇节点与目的节点到下次相遇时,在剩余相遇时间内相遇的概率,使得相遇概率值估算既有动态性又有时效性。此外,引入了动态缓冲区管理策略,利用消息的剩余生存时间对消息的重要性进行度量来确定消息转发和删除的优先级,避免网络拥塞。结果表明,该算法能有效提高投递率,降低了时延和传输开销。

容迟网络中基于节点间相遇概率的路由算法

容迟网络DTN(Delay Tolerant Network)是物联网中的一种新型的计算机网络,该网络中的源节点和目的节点之间可能并不总是存在完整的端到端的通信链路。DTN间歇连接的特点对设计有效路由算法是巨大的挑战。文章在原有Epidemic和Prophet路由算法的基础上,提出了一种改进的基于节点间相遇概率的路由算法RAEPBN(Routing Algorithm Based on Encounter Probability Between Nodes),并详细介绍了该算法的路由建立过程。仿真结果表明,与现有的Epidemic和Prophet路由算法相比,RAEPBN在投递率、平均时延和网络开销上的性能均最优。

一种基于最近相遇节点树的DTN多副本路由算法

在网络拓扑无法事先规划、节点运动有一定社区性、节点缓存能力与网络资源受限的DTN典型应用场景中,存在传统多副本路由算法无法完成的数据包多跳递交问题。针对这一问题与应用场景特点,在经典的Spray and Focus与Prophet算法基础上,提出了一种基于最近相遇节点树的DTN多副本路由算法,并使用基于NS-3的DTN仿真软件与4种经典多副本路由算法Epidemic、Spray and Wait、Spray and Focus、Prophet进行网络性能比较。仿真结果表明:最近相遇节点树机制改善了无法间接递交问题,且该路由算法在缓存平均占用量、递交率、网络有效开销比等网络性能指标上,相比4种经典DTN多副本路由算法均有明显提升。研究结果可对未来月表探测、地球社群网络等DTN典型场景的应用提供参考。

基于人类真实场景的分时段的机会网络移动模型

针对现有移动模型不能有效反映出节点移动过程中的行为特性,提出了一种基于人类真实场景中的分时段的机会网络移动模型,通过建立节点日常移动模型,依据时间段划分节点子移动模型,分析了基于人类真实场景的机会网络移动模型下的节点行为特性,包括节点平均停留时间、不同时段社区节点个数以及目的变换频率等。并与已采集到的真实移动数据和其他移动模型进行仿真比较。仿真结果充分表明,在节点相遇间隔时间等方面,该模型贴近真实场景中节点所表现出的行为特性,并且优于其他节点移动模型。

基于Epdemic算法的社区机会网络缓存管理优化

针对现有机会网络路由算法应用到社区中会产生缓存溢出,副本数量过多等问题,论文提出了一种有效的控制副本数量的方案。通过预先计算出每个节点在整个网络中能投放的副本数量最大值,再计算两个节点相遇的平均时间和信息从初始节点转发到目的节点的总时间以此来确定信息被转发的次数。节点转发的次数就是节点能产生的副本数。同时为了防止缓存溢出又采用退避机制来管理缓存中的信息。