基于消息冗余度动态测算的数据机会转发策略

针对由移动传感器节点组成的移动传感器网络数据转发能耗高、有效性低等问题,提出了基于消息冗余度动态测算的数据机会转发策略。该策略结合节点与sink间位置关系、运动模式、剩余能耗等局部信息构建三维特征向量来描述节点转发消息的能力,并利用预期的消息成功传输到sink的概率和节点当前的机会概率动态调整消息冗余度,使转发消息的机会概率越低转发冗余度越高,反之亦然,以此在提高消息成功传输率的同时控制消息副本数,进而降低网络平均能耗。与直接传输和原路返回机会数据转发相比,新策略传输有效性高、能耗低,更适合移动传感网,符合移动传感网对数据转发策略高有效性、低能耗、延时容忍的要求。     

基于机会网络的消息传输系统

机会网络不需要源节点和目标节点之间存在完整链路,利用节点移动带来的相遇机会实现通信,是目前的研究热点之一。设计了一种基于机会网络的信息采集与消息传输系统BlueChat。一方面,系统采集节点相遇信息,构建路由信息表,并且可以作为机会网络中节点移动轨迹建模、社团划分、消息转发策略研究、网络QOS研究等的原始数据;另一方面,系统可以采用不同的消息队列管理策略,通过节点的移动,以“存储-携带-转发”的路由模式实现节点间消息的传输。通过对系统进行连续3个月,50个以上节点,长时间、大规模的测试,并分析采集到的数据,得出消息交付率在95%以上,满足特殊情况下的节点通信需求。     

基于社区的机会网络中能量有效消息传输

针对机会网络中消息转发的特点,综合考虑节点移动的社区特性和能量有效传输策略,提出基于社区的能量有效消息转发算法（EEMF）,将节点的剩余能量与节点间的相遇概率作为消息是否转发的关键因素,并在社区内和社区间采取不同的消息转发策略,在提高消息传输成功率的同时,降低网络负载,减少节点能耗,延长网络的生命期。仿真实验结果表明,该算法与PRoPHET, MaxProp, CMTS, CMOT等经典算法相比,达到了预期的效果。     

移动社会网络中基于活动的消息机会转发

针对移动社会网络中节点移动形成的成簇特性和节点参与活动表现的周期特点,提出了一种基于活动的消息机会转发算法（activity-based message opportunistic forwarding,简称AMOF）.算法思想是：当消息携带节点与目的节点存在相同活动时,选择消息交付概率高的中继节点转发消息;当消息携带节点与目的节点不存在相同活动时,选择消息间接交付概率高的链路来转发消息.仿真结果表明,与经典路由算法（如Epidemic,PRoPHET,CMOT和CMTS）比较,所提出的路由算法不仅能够提高消息的传输成功率,还能有效地降低传输时延和网络负载.     

基于异或运算的机会网络高效转发策略

通过对机会网络中节点传递信息的方式进行研究分析,遍历可以通信的邻居节点,将两节点的信息作比较。通过交集的形式,选择节点中携带信息异或程度最大的邻居节点作为下一跳进行信息传递,从而形成一条有效性最大的通信路径。基于这样的分析过程,提出了一种基于异或运算的机会网络高效转发策略FSXO。通过与机会网络中的经典算法对比,仿真结果表明,FSXO策略能够在高传输成功率的情况下,减少网络中无效数据副本的存在,从而有效地降低路由开销,减少资源的消耗。     

一种机会网络中的消息发布/订阅算法

分析发布/订阅系统的特性,提出一种机会网络中基于生存期的有限消息拷贝发布/订阅算法——CMCPSS,根据节点之间的通信频繁程度,自适应地调整订阅请求和响应事件拷贝数。仿真结果表明,在保证较高消息传输成功率的同时,CMCPSS算法比Epidemic算法平均减少约51%的消息转发次数,比Direct Transmission算法降低约45%的消息传输延迟,能提高消息转发效率并降低网络资源消耗。     

机会网络中基于陌生节点的竞争转发策略

针对机会网络中存在自私节点导致消息的传送成功率偏低、开销大、延迟高,考虑到节点在其社会属性存在的情况下,提出基于陌生节点的竞争转发算法—BSCP(based on stranger competition algorithm).重点分析消息转发过程中利用节点的属性制定相应的转发策略,通过节点的陌生性,设置陌生节点在整个环境中的比例值,计算节点相遇的最大陌生值并排序,设计节点竞争策略使得数据转发成功率提高.仿真验证了BSCP算法的有效性,与STRON、Epidemic及BSIF等算法相比,该算法能有效保证消息传送成功率,减少由于节点自私性产生的消息丢失和碰撞现象,提高吞吐量,降低网络开销和延迟.     

移动社会网络中基于社区的消息机会传输策略

移动社会网络是一种由大量具有社会特征的节点组成的机会网络.已有的基于社区的路由算法大多选用社会性最优的节点参与转发,而没有考虑到社区分布对节点移动的影响,将这些算法直接用于移动社会网络中会导致网络资源消耗高、传输成功率低等问题.针对这些问题,提出一种基于社区的消息机会传输算法,在社区间根据节点到目标社区的传输概率选择社区间的最优传输路径,在社区内选择与目标节点相遇概率较高的节点完成社区内传输.仿真实验结果表明,在移动社会网络中,该算法与 Prophet,Spray and Wait 等经典算法相比,提高了消息传输成功率,降低了网络开销.     

机会网络数据收集中的转发控制

针对机会网络中由于节点移动、网络稀疏等各种原因通常导致网络拓扑动态变化大,消息源节点到汇聚节点之间往往不存在稳定的端到端的通信链路,提出了一种基于偏好顺序决策法(the technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的数据收集策略(data gathering based on the TOPSIS,DGT).DGT策略根据节点的剩余能量、感知节点到汇聚节点的距离以及传感器节点的连通变化,采用TOPSIS评估选择下一跳中继节点.仿真实验表明,与现有的几种典型转发控制机制相比,DGT策略在保证较低传输延     

高性能的机会网络数据转发机制—EH-EC

针对H-EC数据转发机制所存在的系统漏洞问题,提出了一种有效解决系统漏洞的方法,同时提出了一种对数据块进行有效划分的方法。在此基础上,设计并实现了一种新的数据转发机制——增强混合擦除编码机制（EH-EC）。在OMNET++下的仿真结果表明：EH-EC时延更少,转发成功率更高,但是相对H-EC会增加少量的路由信息冗余。     

社会机会网络中基于节点相似性的信任转发算法

针对社会机会网络中存在的自私节点,提出一种基于节点相似性的信任转发算法。该算法首先计算了节点的路径相似性和社交相似性;然后根据相似性强度确定节点间的信任关系,并将其量化为具体的信任值;最后引入消费心理学思想,选取稳定性较高的信任节点作为转发节点。实验表明,与经典转发算法对比,该算法在含有自私节点的网络环境中能保证数据可靠传递。     

基于声誉的机会网络信任模型

机会网络中,节点间进行交互必须考虑其他节点的可信性。针对机会网络节点间信任问题,提出基于声誉的机会网络信任模型。该模型采用贝叶斯方法计算节点的直接声誉,并将时间退变因子引入到间接声誉的计算当中,利用加权求合的方法合成信任值,根据此信任值节点双方进行访问控制并更新信任表。最后研究模型各个参数对信任值的影响,该模型能够有效地提高节点交互成功率。     

基于位图传递的机会网络免疫机制

在机会网络中,大多数路由机制采用多副本传输,当消息已经投递成功后,消息副本仍然保留在节点缓存中。通过免疫机制,节点自动删除缓存中已经成功投递的消息副本,并拒绝接收已投递的消息。分析几种免疫机制,提出一种基于位图传递的机会网络免疫机制:(1)以确认位图来表示消息的投递情况;(2)节点相遇时首先交换彼此的确认位图,根据确认位图删除本地冗余消息;(3)每个节点保留一个既往消息信息,通过既往消息减少确认信息的传递。仿真结果表明,该免疫机制能简单高效地转发确认信息,及时删除冗余消息,降低负载率、平均时延,提高消息投递率。     

基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案

为解决时延容忍网络中恶意或自私节点严重影响网络性能的问题,提出一种基于分布式信任管理的时延容忍网络数据转发方案.通过计算节点信任值先滤除网络中的恶意节点,再执行数据转发行为.根据节点的转发行为以及它们的能量消耗信息计算出直接信任;邻居节点推荐的信息融合间接信任和推荐信誉计算出推荐信任;融合直接信任和推荐信任得到节点总体...     

Ad Hoc网络中基于联系时空的预测转发模型

Ad Hoc网络中由于节点移动、计算限制等因素导致其拓扑结构多变,需要频繁重建路由,直接在原始拓扑上执行数据转发算法显得极其困难,影响分组转发可靠性和效率。利用社会网络和行为规律的知识,在构建连通子图的基础上,通过分析、预测节点联系的时间、联系时间间隔和空间位置等方法,构建了一个联系时空的预测转发模型。通过仿真实验对该模型进行验证,结果表明:该模型能有效地预测并建立转发路由,在分组转发成功率、端到端平均时延以及平均路由开销等性能上较现有模型有较大的提升。     

WSN中基于网络编码缓冲策略的丢包恢复

为了减少无线传感器网络(WSN)用于恢复丢失数据包的重传次数,降低重传导致的能量开销,提出了WSN多播应用中一种利用网络节点的缓冲区存储和重传网络编码包进行丢包恢复的机制;分析了该机制和基于传统缓冲策略的跳到跳自动重传请求(ARQ)机制中,WSN进行丢包恢复所需的重传次数,给出了相应的数学模型,并进行了实验比较。实验结果表明,提出的丢包恢复机制,能够显著减少重传次数,从而减少无线传感器网络中重传引起的能量损耗。     

一种基于PGRM结构的负载分布策略

本文首先介绍一种基于并行图重写模型的并行图重写机ＰＧＲＭ。在此基础上提出一种新的任务分布策略。目标是以基于多线程的负载分布策略，减少系统的通讯开销，缩短响应时间并且使派生的任务有合理的计算粒度。本文提出的策略是一种融合分布式与集中式两种控制机制的一种混合策略。实验测试结果表明这种分布策略在多ＴＲＡＮＳＰＵＴＥＲ构成的分布存储多机系统上具有高效性和实用性。     

机会网络中基于交织编码的容错传输算法性能分析

针对机会网络中传输数据包的突发性集中丢失问题,提出一种基于交织编码的容错传输算法.为了评估算法性能,从理论分析和模拟实验两个方面对其进行较为全面的分析.在理论方面,从不可恢复概率、数据恢复误差、传输延时、复杂度等方面对算法进行了分析;在模拟实验方面,通过数据分散、数据恢复、定量误差等几组实验对算法进行了分析.分析结果表明,复杂度低,易于实现,能有效恢复丢失的数据,而且在连续丢失数据包的恶劣干扰情况下,也保持了良好性能,可以有效恢复丢失的数据.     

认知无线网络中基于遗传算法的异构信道频谱感知策略

在具有异构信道的认知无线网络环境中,各异构信道具有不同带宽、不同感知时间、不同使用概率、不同稳定度。在给定的时间槽内,感知的信道数目不同,以及感知的信道不同,频谱感知获得的带宽也不同,并且频谱感知耗费的时间也不同,传输的时间也不同。因此,针对如何选择待感知的信道,提高次用户获得的带宽,以及用于传输的时间,提出基于遗传算法的异构信道频谱感知策略GAHS(Genetic Algorithm based on Heterogeneous channels spectrum Sensing strategy)。仿真结果表明GAHS能提高节点获得的带宽和用于传输的时间。     

基于异构无线传感器网络的路由协议改进策略

提出使用异构无线传感器网络提高网络稳定通信期的路由协议改进策略。该策略采用链状路由算法的分簇策略既延长了无线传感器在异构环境下的生存周期,也延长了传感器网络稳定期。仿真结果显示相对于分层路由协议LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)和SEP(Stable Energy Protocol)来说,该改进策略在延长网络生存期及稳定期方面表现较好。同时,从仿真结果也可以看出较长的稳定期依赖于异构网络中高级节点的设置,部份传感器节点需要拥有更多的额外能量。