机会网络中基于定向数据传输的地理路由算法

机会网络基于方向的地理路由(DIG)算法存在数据分组传输时延偏大以及成功率偏低的问题,这是由于DIG算法使数据在缓存中的等待时间过长且不能有效保证携带数据的节点向目的节点方向移动,针对该问题,提出了基于定向数据传输的地理路由(GRDDT)算法。该算法采用了一种新的数据转发机制并且更加有效地利用邻居表信息,有效避免了以上情形的出现,从而达到降低数据分组传输时延并提高成功率的目的。OPNET仿真实验结表明,与DIG算法相比,GRDDT算法在传输时延和数据传输成功率等方面的性能均得到提高。     

基于消息摆渡的机会网络全覆盖低时延路由算法

针对现有基于消息摆渡的机会网络路由算法中存在的网络覆盖不全、Ferry节点主动运动路径不够优化以及Beacon消息包含冗余字段等问题,提出一种新的路由算法—优化的摆渡路由算法(Optimized Ferry Routing, OFR),该算法采用自适应调整Ferry节点通信半径消除网络覆盖盲区、优化选择Ferry节点主动运动路径,使尽可能多的节点相遇以及删除Beacon消息中冗余的位置信息3种新机制,在不影响原有数据传输功能的前提下改善网络覆盖,提高数据分组传送成功率、降低数据分组时延和控制开销。理论分析和仿真结果表明：与FIMF、MO-FIMF和FTFPF算法相比,OFR算法的数据分组传送成功率至少提高了3.83%,而平均端到端时延和控制开销则分别降低了1.23%和 6.34%以上。     

基于社交关系的移动机会网络路由算法

在基于节点社交信息移动机会网络路由算法的设计中,存在不能有效平衡数据的传输成功率与平均传输时延的问题。为此,提出一种基于社交关系的路由算法。利用改进的桥接中心度重新评价节点的异质中心性,通过引入社区内的转发判别因子加快社区内消息的转发,结合带有老化机制的Simple社区识别算法选择转发节点。仿真结果表明,与经典算法Bubble Rap及其改进算法BiBubble、BridgingCom相比,该算法能够有效提高消息投递成功率并减小消息平均传输时延。     

低工作周期无线传感器网络中的多重洪泛机制

针对低工作周期的无线传感器网络存在数据成功传输率低的问题,提出一种基于洪泛的数据传输机制,即多重洪泛机制( MF)。使用MF时网络中节点在有数据需要发送时,会尝试洪泛K次数据,洪泛次数K由网络需要的成功传输概率决定。仿真实验结果表明,引入多重洪泛未大量增加网络中传输数据分组的数量,节点能耗相比传统的路由算法没有明显增加,同时减少分组的传输时延,提高了分组成功传输的概率。     

三维稀疏无线执行器网络的数据下传路由算法

针对三维稀疏无线执行器网络下的数据下传问题,提出一种三维稀疏无线执行器网络的数据下传路由算法,该算法计算位置偏差角,建立数据下传路由候选节点集,对周围节点进行初步筛选,根据候选集合中候选邻居节点的速度偏差角、邻居节点的速度、剩余能量、剩余存储容量和是否被标记,计算Sink节点和候选邻居节点的传输权值,并选择转发节点。同时当数据下传路由候选节点数量过小时,提出最大位置偏差角修正方法,提高候选节点的选择范围,最终选择合适的候选节点完成数据传输。仿真结果表明:对比ADOV算法AODV-M算法、RASeR算法和MOEAs算法,DDRA-3D算法能有效提高数据下传成功率、减少数据传输时延和数据传输能耗。     

基于情景感知的移动Ad Hoc网络自适应路由协议

针对具有间歇连接特性的移动Ad Hoc网络,提出一种具有情景感知的自适应路由协议ARPBC(adaptive routing protocol based on context-aware)。计算出节点情景信息效用函数,采用预测技术求出效用函数的预测值,结合多准则决策理论,计算出节点的传输概率值。节点移动和随机性会导致网络“孤岛”的形成,此时启用异步传输方式,即选择具有最高传输概率值的节点作为携带数据分组的中继节点,当中继节点移动到目的节点连通域时,以同步传输方式将数据分组发送给目的节点。仿真实验结果表明,该协议能够有效提高数据传输成功率,降低端到端时延,节省网络带宽。     

机会网络中高效的文件传输机制UH-EC

为高效地在机会网络中进行文件(音、视频)传输,提出一种基于节点性质特征的编码与效用值混合的路由算法UH-EC。将源文件编码成较小数据块,在节点的下一跳转发选取上采取基于节点特征的效用值,不断寻求转发能力强的节点承担转发任务,直到数据转发到目的节点。理论分析与仿真结果证明,与经典的H-EC路由算法相比,该算法能有效降低网络开销、分组端到端时延与黑洞节点对文件传输成功率的影响。     

避免路由循环和空洞节点的水下传感器网络深度路由算法

针对传统深度路由协议（DBR, Depth Based Routing）中的路由空洞问题,为了提高数据传输成功率,本文提出了一种利用水下自主机器人（AUV, Autonomous Underwater Vehicle）来中继节点数据的深度路由协议（AADBR, AUV Aided Depth Based Routing）。该算法利用水声通信和AUV全局巡航方式获取各传感器节点的位置信息,计算出必须由AUV中继才能实现数据上传的区域点。若数据传输路径出现循环现象,利用跳转函数重新规划路径,综合考虑节点的邻居信息和深度等来计算跳转优先级。算法仿真结果表明,AADBR协议能有效地提高网络数据传输成功率,稳定传输时延率,降低路由空洞造成的影响。     

无线传感网络中基于链路质量的地理路由

传统的贪婪地理路由算法通常选择离目的节点最近的邻居节点作为下一跳节点,这种单纯寻求最小跳数的路由算法可能会选择质量较差的链路传输数据,导致包的投递率较低,数据传输的可靠性变差。针对这一问题,在总结现有基于链路质量的地理路由度量方法的基础上,提出了一种基于EWMA链路质量评估算法的地理路由协议。协议中节点利用周期广播的探测包评估与邻居节点之间的链路质量,并交换地理位置信息。转发节点选择离目的节点更近且链路质量更好的邻居作为下一跳节点,从而有效地减少数据分组的丢失,提高网络数据传输的可靠性。     

基于节点运动的机会网络路由算法

机会网络利用节点移动带来的接触机会传输数据,数据在节点运动过程中捎带转发,保证了节点独立性,但会给数据传输带来影响.以节点的运动特性为切入点,设计了基于运动的机会网络路由算法.综合考虑数据传输、数据内容以及应用需求等因素,设计了数据转发优先级评价模型,结合节点活动区间划分方案制定数据传输规则;设计了差异化副本传输策略,在数据传输效率和系统开销之间取得折衷;考虑了节点活动范围、中心度及能量水平,构建了运动自由度函数评估节点运动水平.在此基础上设计了效用函数,选择中继节点转发数据.仿真结果表明,该算法能够在满足传输要求的同时限制网络开销,提高分组投递率,降低传输时延.     

一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法

在认知Mesh系统进行数据传输的过程中,为了提高数据包投递成功率及网络的吞吐量,减少网络延迟时间,提出一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法(JCWN)。针对信道的干扰问题,建立了认知Mesh系统的干扰无向图,分析节点链路的网络干扰电平。在节点的路由请求阶段通过提出基于信道干扰电平的路由指标函数,并通过权重阈值来为节点链路分配干扰较小的信道。在路由选择上,联合多路由算法计算每条路由路径的信道干扰程度,为了保障节点传输数据的成功率而选择干扰程度更小的路由。实验仿真结果表明,在数据包投递成功率上,该算法相比POC算法以及基于RL的算法提高了20%以上,在提高网络吞吐量,减少延迟时间上也表现出了更好地效果。     

A direction-based geographic routing scheme for intermittently connected mobile networks

In an intermittently connected mobile network, a complete routing path from a source to a destination cannot be guaranteed most of the time. Therefore, traditional routing methods for mobile ad hoc networks are not applicable in such a network. Current approaches for intermittently connected mobile networks are primarily based on redundant transmission and single-copy opportunistic routing. However, they incur either high overhead due to excessive transmissions, or long delay due to incorrect path choices during forwarding. In this paper, we propose a direction-based geographic (DIG) routing scheme for intermittently connected mobile networks. Relying on geographic location information, the packets are routed in a path approximately to the shortest path from the source node to the destination, which significantly reduces the overhead in redundant transmission and decreases the transmission delay in the single-copy opportunistic routing. Theoretical analysis and trace-driven experimental results show that DIG provides low transmission delay with low overhead in comparison with the schemes in the redundant transmission and single-copy opportunistic routing.     

基于历史传输效率的最小传输延迟算法设计

机会网络的数据交换不需要完整的路径,且传递数据是基于节点机会移动和机会相遇。相对于传统网络来说,达到了绿色节能的目的。但是,机会网络中节点逐跳传递数据存在较大的传输时延和大量的数据副本,造成传递过程中节点能量的过度消耗,为了取得较小的传输时延和较少的数据副本,本文提出基于历史传输效率的最小传输延迟算法MDBHE算法,根据历史的传输效率构建一条局部效率高且传输时间短的传递路径。仿真实验结果表明,MDBHE算法与传统的机会路由算法相比,缩短了传输时延,提升了机会网络的传递成功率。     

基于位置预测的社会性DTN路由算法

针对延迟容忍网络数据传输成功率低、延迟较大,提出一种基于节点位置预测的社会性DTN路由LPSN（Lo-cation Prediction and Social Network based routing）。该算法根据节点的介数中心性和节点间的相似性来衡量节点的社会特性,结合节点的历史轨迹和当前位置,运用Markov模型对节点的下一个位置进行预测,综合分析确定更优的转发节点再进行数据传输。仿真结果表明,相比现有的路由算法SimBet和Prophet,LPSN算法在传输成功率、开销比上有较大提升。     

基于信号功率随机衰落模型的无线传感器网络干扰感知路由

为了降低无线传感器网络信号功率的衰减以及节点干扰对数据传输效率所造成的影响,提出了一种基于信号功率随机衰落模型的无线传感器网络干扰感知路由。首先,根据概率论提出了干扰节点不同分布情况下成功传输数据的两种概率干扰模型,并将节点的干扰、路由收敛及节点剩余能量问题作为路由度量建立了干扰感知路由;然后,通过将干扰、路由收敛,以及节点剩余能量作为评估权值,来共同决定最佳的下一跳节点。通过NS2的仿真数据表明,与基于差异化服务的干扰感知路由算法和基于编码的干扰感知路由协议相比,所提出的算法在数据投递平均成功率、能量消耗及平均延迟时间上均有一定优势。     

流星余迹通信网络的路由算法

流星余迹通信是一种重要的应急通信方式。其通信网络具有传输延时长和链路间歇中断的特点,适用于这种特殊网络的路由算法具有明显的针对性,有待深入研究。文中在研究流星余迹网络拓扑结构的基础上,基于OPNET仿真软件构建流星余迹组网模型,结合适用于DTN(Delay Tolerant Network)网络的ED(Earliest Delivery)算法和EDLQ(Earliest Delivery with Local Queue)算法的特点,分析通信时延模型,提出一种改进的OED(Optimistic Earliest Delivery)算法。基于已建立的模型对数据传输成功率和网络吞吐量进行仿真。仿真结果表明,OED算法在组网网络的数据吞吐量和数据传输成功率方面优于ED算法和EDLQ算法,能够避免因队列溢出导致的数据包丢失;通过增大节点容量,OED算法的数据通过率相对于ED算法和EDLQ算法分别提升了20%和8%;路由算法的选择不影响流星余迹节点间链路的平均持续时间和平均中断等待时间。OED算法在流星余迹网络中具有较强的适应性,能够为流星余迹组网的建设提供参考。     

基于ZigBee的无线传感网络Cluster-Tree算法研究

ZigBee技术的无线传感器网络是基于分布式地址分配的一种支持拓扑变化、节点移动的新型无线传感网络,拥有强大的自组网能力。针对ZigBee网络的Cluster-Tree算法对簇首能量要求高及节点间非最佳路由的问题,结合节点能量分析提出新的簇首产生办法,并结合AODVjr算法的思路来寻求节点间的最佳路由。仿真结果表明,改进的算法能够有效地提高数据发送成功率,降低网络中的死亡节点数,减小端到端的报文传输时延,提高网络的使用价值。     

基于LD预测的车载自组网下一跳选择算法

在高速移动环境中,车载自组网的下一跳节点选择算法存在高丢包率的问题。为此,在贪婪算法的基础上,通过预测车辆节点的链路持续时间(LD)和数据发送时延,提出一种改进的下一跳节点选择算法。其中,转发节点根据邻居节点和自身的相对速度,预测该节点和当前节点间的链路持续时间,选择其值不小于待发数据的发送时延的邻居节点作为下一跳节点。仿真实验结果表明,改进算法可以明显降低贪婪算法的丢包率。     

ZigBee网络Cluster-Tree优化路由算法研究

通过分析ZigBee协议中Cluster-Tree和AODVjr算法的优缺点,提出一种基于Cluster-Tree+AODVjr的优化路由算法。该算法利用ZigBee协议中的邻居表,通过定义分区来确定目的节点的范围,从而控制广播RREQ分组的跳数,防止无效的RREQ泛洪。此优化算法能够有效地减小路由跳数,缩短传输时延,减少网络中死亡节点的数量,提高数据传送的成功率。