机会网络中的消息传输路径特性研究

高效的消息传输机制是机会网络的核心问题.在对CRAWDAD公开发布的Trace数据进行深入分析的基础上刻画了机会网络中的消息传输路径特性.节点的相遇时间分析指出节点间存在明显的聚集性,少量的节点相遇对网络的连通性和消息传输成功率起决定性作用.为分析该特性对消息传输路径的影响,构造了机会网络的时间演化图TEG(time evolving graph)模型以计算任意节点对间的消息单拷贝最小延迟路径(single copy minimal delay path,SC-MDP).结果表明网络具有典型的"小世界"特性,即大多数消息平均通过较短路径可达目的节点.结论指出,探测并利用发生次数较少但对网络连通性具有重要影响的节点相遇进行消息转发,能够有效降低网络的传榆代价和提高传输成功率.     

基于OSEK COM规范的消息传输机制优化

OSEK/VDX规范在汽车电子控制系统开发中具有重要地位,OSEK/VDX通信规范(OSEK COM)定义的消息通信传输机制对于系统性能有着重要影响。该文分析OSEK COM规范关于消息外部通信过程的3种传输机制,针对传输机制中存在的消息丢失现象,提出在消息结构体中增加不可覆盖属性的消息传输机制优化策略,并给出实现方法和测试结果。     

异构延迟容忍移动传感器网络中基于转发概率的数据传输

提出了一种基于转发概率的动态数据转发策略:FPAD(forwarding probability-based adaptive data deliveryalgorithm).FPAD适用于由不同类型传感器节点构成的可监测不同对象的异构延迟容忍移动传感器网络HDTMSN(heterogeneous delay tolerant mobile sensor network).在这种网络中,各类节点拥有不同的通信能力、运动速度与消息存储能力,并且获取的数据消息具有不同的大小和不同的延迟容忍度.针对异构网络的特点,FPAD一方面根据节点能量消耗和消息传输延迟计算出节点的传输概率和转发概率,并以此进行数据消息的传输;另一方面,提出根据消息当前的延迟容忍度作为消息丢弃依据的消息队列管理机制.仿真实验结果表明,与现有的几种数据传输算法相比,FPAD的数据传输成功率更高、传输延迟更小,而且网络寿命相对较长.     

面向安全应用消息传输的异构网络选择算法

为了实现异构车联网中安全应用消息的低时延高可靠传输,针对基于DSRC/LTE的异构车联网,设计了一种面向安全应用消息传输的网络选择算法。该算法从安全应用消息传输服务质量(quality of service,QoS)需求出发,综合考虑了安全应用消息传输QoS的多项参数指标,包括端到端时延、丢包率、传输速率。算法首先利用层次分析法计算出安全应用消息传输QoS各个参数的权重值,然后分析了各个候选网络支持安全应用消息传输QoS的能力,最后确定了安全应用消息传输QoS的满意度。采用双向耦合、实时交互的车联网仿真平台Veins LTE对面向安全应用消息传输QoS的网络选择算法进行了仿真实现和性能验证。仿真结果表明,面向安全应用消息传输的网络选择算法可以根据安全应用消息传输的不同QoS需求,合理地分配网络资源。一方面,与仅使用已经实现的QoS-oriented TDMA协议相比,同时使用QoS-oriented TDMA协议和面向安全应用消息传输的网络选择算法的异构车联网,在高速场景和市区场景中安全应用消息的接收概率分别提高了13.7%和10.4%,传输时延分别减少了8.6%和11.5%。另一方面,面向安全应用消息传输的网络选择算法在高速场景和市区场景中,与匹配博弈网络选择算法相比,安全应用消息的接收概率分别提高了11.6%和7.5%,传输时延分别减少了13.2%和15.3%。     

基于大功率消息广播的DTMSN路由机制

提出一种基于基站大功率信号广播的延迟容忍移动传感器网络消息路由机制(High-power Broadcasting based Routing scheme,HBR)。该机制使用两个通信频率f₁ 和f₂,基站以恒定大功率在频率f₁上广播已经接收到的消息,网络中传感器节点根据基站广播信息计算自身转发概率并清理冗余消息副本,节点间利用频率f₂进行通信。为进一步提升网络性能,HBR优先传输转发阈值(M)小且生存时间短的消息,并合理进行消息队列管理。仿真结果表明,与几种经典的路由机制相比,HBR在消息传输成功率、传输延迟方面有着一定的优势。     

电子商务标准cnXML中的消息服务策略研究

提出了cnxML消息服务的总体架构，从消息封装、消息传输、消息安全3个方面对cnXML的消息服务进行了深入细致的研究，主要包括基于SOAP的消息封装、消息传输中的错误处理、可靠传输和协议绑定，以及采用数字签名与传输安全相结合的cnXML消息安全方案。     

DTN中服务感知的自适应消息转发路由算法

在PROPHET算法的基础上,提出一种服务感知的自适应消息转发DTN路由算法SAAMFR.该算法在估算传输概率时考虑节点相遇的连通时长以提高传输概率估算的精确度,采用区分服务机制,实现紧急消息优先传输.同时根据传输概率进行自适应消息冗余转发,在提高传输性能的同时,又控制网络开销.仿真结果表明,该算法在传输性能和网络开销之间达到很好的折衷效果.     

基于MQTT和ILZ4压缩法的智慧能源云平台

为了适应数据规模大、响应要求快的智慧能源场景,提出了一种基于消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)消息传输和(Improved Lempel-Ziv4,ILZ4)压缩法的智慧能源云平台。在物联网与云平台之间的数据通信中引入了MQTT协议,设计了基于MQTT协议的消息队列架构和消息流的上传/下载过程,利用引入的ILZ4压缩法可集成到信息存储和消息传输任务中,实现大规模监测信息流的实时压缩和传输。300万个监测数据点作为云服务器的测试数据流进行实验,实验结果表明,所提方法在吞吐量和压缩比性能上更优,从而可快速降低大规模数据的存储成本和传输开销,同时,所提平台为智慧能源应用提供一种良好、通用和可扩展的解决方案。     

移动社交网中基于兴趣社区的消息传输方案

节点对路由消息的存储-携带-转发是移动社交网中的一种短距离通讯方式,传输性能是影响用户交互体验的关键因素,如果用户能够根据彼此间的兴趣或社区来进行消息传输,则可提高传输性能。目前,针对移动社交网中的短距离通讯,已有的研究主要是基于兴趣或者基于社区的传输方式。为了使用户得到更好的交互体验,将用户兴趣与社区相结合,提出基于兴趣社区的消息传输方案InComT(Interest Community based Transmission)。对移动社交网中单个节点的兴趣进行度量,根据得出的节点兴趣值进行社区划分,从而确定社区整体的兴趣值,并根据兴趣值来选择中继社区和中继节点,实现消息的传输。仿真结果表明,该策略在传输负载率和平均延时较低的情况下能够拥有较高的传输成功率。     

车联网中beacon消息传输频率研究

车联网(VANETs)提供车与车之间的车间通信(V2V)和车与路旁设施(V2I)间的通信.VANETs中存在两类消息:beacon消息和安全消息.车辆周期地交互车辆的beacon消息,仅在紧急情况下才广播安全消息;而beacon消息的传输频率受多个因素影响.为此,提出基于模糊逻辑的自适应beacon传输频率方案,利用模...     

基于车辆关联性的车载网络数据转发概率策略路由算法

车辆交流对于未来车辆的设计已经变得相当重要。低延迟情况下的高效传输速率对于选择最优消息传输路径非常重要。在简单分析一些已有车载网络路由算法基础上,提出了一种新的基于关联性的车载网络数据转发概率策略路由算法（Data forwarding probability strategy based on relevance in vehicular network,FPSR）。FPSR保留了节点所携带的副本信息,通过车辆之间关联性和数据转发概率,确定最优数据传输路径,在网络拓扑结构变化快速的车载网络中能够快速实现数据传输,提高网络的性能。仿真实验的效果表明,FPSR实现了高的数据传输率和降低了数据传输时延。     

短相遇接触时间网络环境中的时延容忍网络路由方案

为解决时延容忍网络在短接触时间下的路由问题,给出了一种短相遇接触时间网络环境中的时延容忍网络路由方案.该方案首先利用相遇接触时间、相遇间隔时间和消息时效等网络信息计算一跳传递概率和两跳传递概率,然后根据所得传递概率在当前接触节点和过去接触节点中选择转发节点,从而建立低成本路由.仿真性能分析结果表明:与其它经典的时延容忍网络路由方案相比,所给路由方案可以在降低路由成本的情况下,提高消息传递率,且能缩短平均时延.     

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.     

VANET环境下基于历史行为的消息路由方案

通过分析车用自组织网络(VANET)在道路交通领域中的应用现状,根据VANET的特点及其消息传输过程中面临的挑战,针对以往算法较难准确进行空间建模并较少考虑社会行为的规律性特征的问题,提出了一种基于车辆历史行为统计的消息路由方案——HBSR,具体分为计算车辆之间的连通性的节点连通算法,计算源节点和目的节点间可达时段数的拓扑重叠算法,选择消息转发路径的路径选择算法和丢包策略四部分。通过在ONE仿真平台上将其和一些典型的路由算法进行比较,实验证明HBSR方案能够更有效地在VANET中找到消息转发路径,在送达时延明显降低的同时交付率有显著提高,并且表现相对稳定。     

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.     

容迟网络中基于节点能量考虑的混合散发与等待路由算法

容迟网络DTN是一个新兴的研究领域,这种网络中节点之间的连接时常发生中断并且难以预测,目前一个常用的解决办法是使用多拷贝路由。但是,考虑到网络中多数节点能量供应受限的特点,大量额外的消息拷贝传输会使网络中部分节点能量迅速消耗,直至节点停止工作,导致整个网络的路由性能快速下降。针对容迟网络中的散发等待路由算法[1],利用网络中不同节点在能量供应方面不同的特点,本文提出了混合散发等待路由算法。仿真结果表明,与二分法散发与等待路由算法相比,这种路由算法通过不同程度地利用各节点上的能量供应,在递交成功率、平均延迟方面能够取得较大改善。     

面向MANET云平台应用的多目标蚁群优化AODV路由协议

为增强网络中路由的稳健性,提出了一种优化的AODV路由协议,结合多目标优化和蚁群优化选择最优路由。首先,计算各节点的传输距离、进展、传输延迟、方向和生存时间5个度量;然后,以传输距离、传输延迟和方向3个度量的最小化,以及进展和生存时间两个度量的最大化为优化目标,构造蚁群算法中的移动概率函数,并结合局部最优路径更新全局信息素;此后,在AODV路由协议的基础上,选择移动概率最大的节点作为最佳下一跳节点,生成最优路由。最后,在部署的大学区实验云模型平台上进行了验证。仿真结果表明,与AODV和EN-AODV路由协议相比,新路由协议的报文送达率更高,同时端到端的平均时延和路由开销更小。     

MSN下基于亲缘关系的分族分层机会路由算法

移动社会网络(Mobile Social Network,MSN)具有社会网络特征,移动智能终端设备由于自身资源限制,往往表现出节点自私性。现有研究主要集中于解决节点个体自私性,而忽视了对节点社会自私性的甄别与利用。因此,文中提出了一种基于亲缘关系的分族分层路由算法。首先,在依据亲缘关系指数分族分层的社区和集群中,自荐的节点通过比较综合举荐值产生族节点和中继节点。然后,以亲缘关系预测的转移概率为转发依据,借助族节点和中继节点优化盲目转发,在有效地控制副本数的同时预测关联可靠路径链路,实现基于节点亲缘关系的相遇投递策略。仿真实验结果表明,该算法可以在保护与利用社会自私性的基础上,有效地提高消息投递率,降低网络时延,提高网络的通信流量等。     

一种考虑节点拥塞情况的DTN概率路由算法*

容迟网络是一种新型网络,其概率路由算法根据历史相遇频率对相遇概率进行计算与更新,通过相遇概率判断是否转发报文。当节点缓存受限时,在网络中采用概率路由算法使得节点很容易发生拥塞,对报文的传送产生影响。为了减小拥塞对概率路由算法的影响,提出了一种考虑节点拥塞情况的概率路由算法,将节点相遇的概率和节点拥塞的情况综合起来,得到一个报文的递交概率,降低了由于拥塞对网络性能的影响,提高了报文的递交率,减小了报文在缓存中排队等候的时间。仿真结果表明,与传统的概率路由算法相比,在改进后的概率路由算法中报文递交率显著提高,平均延迟也在降低。     

A game-theoretic incentive scheme for social-aware routing in selfish mobile social networks

Cooperative data forwarding can improve the performance of data routing in Mobile Social Networks (MSNs). However, previous studies mainly assumed that mobile nodes show selfish behaviors in data relaying merely due to their limited device resources. Nevertheless, the observation of everyday experience infers that they mitigate their selfishness based on their social relationships and content knowledge to achieve their social objective, i.e., they are socially selfish (SS). Therefore, how to promote SS nodes to participate in data forwarding becomes peculiarly challenging in MSNs. In this paper, we propose Game-theoretic Incentive Scheme for Social-aware rOuting, namely GISSO, to stimulate SS nodes in message relaying and guarantee that the routing performance gets maximized when SS nodes follow the scheme. First, we identify the social utility of each message to an intermediate node based on the strength of her social ties and message properties. Then, we apply an alternating-offers bargaining game in which SS nodes trade their messages with the aim of maximizing their social utility. We not only use subgame perfect Nash equilibrium as the agreement of two players to prove the efficiency of our game but also extensively evaluate the performance of GISSO using simulations over two real datasets. The comparison of GISSO with some benchmark social-aware protocols illustrates that GISSO overcomes SS nodes and outperforms the other algorithms regarding message delivery ratio and delay while generates low communication cost.