时延容忍网络中基于效用转发的自适应机会路由协议

提出了一种基于效用转发的自适应机会路由算法URD,并从理论上对该算法的有效性进行了分析.通过DTN仿真软件ONE进行了具体实现和验证,并与其他的经典协议:Epidemic,PRoPHET和SprayAndWait进行了性能对比.仿真结果表明,URD算法能够增加节点相遇的可能性,提高数据分组转发的效率,减少了网络的时延开销.     

基于节点行为的机会网络路由协议

高移动性、频繁中断、稀疏链接、没有基础设施和有限的资源被认为是机会网络的特点。在这样的网络中路由是最大的挑战,在此提出了一个新的基于节点行为的机会网络路由协议(OPNB),用节点的行为信息预测节点在网络中的移动,为消息路由到目标节点发现和选择更好的下一跳节点。协议还集成了对接收消息的确认,有助于中间节点的缓存管理。通过与epidemic路由协议和Probabilistic路由协议比较,OPNB协议在消息的交付数量、开销比率、平均延迟和缓存时间方面的表现相当不错。     

移动机会网络路由问题研究

传统的多跳无线网络只适用于一般的用户,对于那些在比较困难的环境下进行作业的无线网络而言,一旦出现无线网络连接中断的情况,不仅会出现网络性能大幅度下降导致网络不能正常运行,更没有相应的处理方案来解决这种问题。这种网络显然不能满足当下人们的需求,因此移动机会网络应运而生。但这种网络的路由问题一直是人们关心的问题。在这里,文章主要就移动机会网络的实际应用以及机会路由问题进行简单的分析与研究。     

基于历史连接数据的机会网络关键节点预测

鉴于无线传感网络关键节点探测算法的研究基础,设计了一种基于历史连接数据预测机会网络关键节点的算法(HDPA)。考虑到节点间连接时长与频率对连通概率的影响,提出了一种连通概率的计算方法。将研究时间切分成若干个周期,利用历史连接数据对各周期的连通概率进行计算。将所得时序周期的连通概率进行趋势分析,根据其走势应用相应的指数平滑法预测未来周期内的连通概率,从而得到一个概率连通图。将疑似节点从图中删除,计算概率连通子图的连通概率即可得到该节点成为关键节点的概率。最终将节点概率大于0.5的节点预测为关键节点。实验结果表明,HDPA具有较高准确度和较好扩展性。     

基于动态获知节点状态的间断连接网络拥塞控制机制

间断连接网络中通常是利用多副本数据转发方式来提高数据成功投递概率;但多副本的数据转发易导致冗余数据副本出现的频率升高。对此,设计了动态获知节点状态的间断连接网络拥塞控制机制(SCCS,State-aware Congestion Control Strategy)。引入平滑数学模型,结合节点间的相遇历史信息,构造了效用函数,从而以间接获知网络信息的方式预测下一时刻网络的拥塞情况,进而以分布式的方式动态选择较为合适的中继节点,以更加合理地利用有限的网络资源。仿真结果表明:与当前性能较好的拥塞控制机制相比,该机制的数据成功投递概率更高,而网络负载率更低。     

一种新的基于部分网络编码的机会路由机制

网络编码能够提升无线网络传输性能,网络中的节点若采用传统的全网络编码,必须等待所有的数据包到达后才能进行解码,而这将造成网络的延迟。通过将部分网络编码和机会路由相结合,提出了一种新的路由协议(ORoPNC),该协议可以降低网络编码延迟,提高网络的稳定性。同时,设计了一种新的转发策略——ETXoEC。在这一策略下,转发节点的选取决定于当前链路状态和节点的剩余能量。仿真结果表明,网络的延迟降低了25%左右,能量消耗也得到了较好的平衡,整个网络的稳定性得到进一步提高。     

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%。     

基于节点移动和协作转发的异构传感器网络路由协议

在异构传感器网络中,超级节点有着重要的意义.针对异构传感器网络中超级节点能量消耗过快的问题,提出了一种新的分簇路由协议（MCC）.通过在建簇阶段采用簇首移动控制策略来使簇内负载更加均衡;在簇间数据传输时引入了节点协作转发机制,提高了分簇协议的数据传输性能.通过NS2仿真验证,结果表明,MCC协议不仅降低了簇首能耗,而且使网络能耗更加均匀,延长了网络寿命.     

一种基于节点能量的机会网络概率路由算法

在机会网络中,节点之间可能不存在端到端的路径.为了节省网络中节点消耗的能量,在概率路由算法的基础上提出了一种基于节点能量的概率路由算法(Energy-based Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters and Transitivity,EBPROPHET).首先,计算两个节点相遇时节点的通信开销,然后相遇节点的剩余能量作为一个参量引入算法,选择节点剩余能量多的节点作为转发节点,最后,进行消息的转发.仿真表明,EB-PROPHET算法具有良好的路由性能,降低了整个网络的能量消耗,延长了网络的生存周期.     

基于时空图的机会网络关键节点评估

为获取机会网络动态拓扑结构,使用时空图模型对机会网络进行建模,使用了节点平均度、介数中心性和整网消息转发率三个评估指标来评估节点的重要程度。使用接近理想解法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS)方法以及基于马氏距离的TOPSIS方法来对机会网络中关键节点进行评估。采用节点计算移除节点后的整网消息投递成功率来验证评估结果的正确性,发现基于马氏距离的TOPSIS方法的评估效果要比TOPSIS方法更好。     

机会网络中的数据转发机制分析

机会网络作为一种新兴移动无线自组织网络,在军事及民用领域展现出广泛的应用前景,数据转发机制是其核心问题。论文针对机会网络中的数据转发机制展开讨论,首先对机会网络数据转发机制与传统路由机制进行综合比较,在此基础上介绍数据转发机制面临的问题和性能评估标准,并根据数据转发机制主要特点对其进行了分类,最后对机会网络中的典型数据转发机制进行归纳。     

基于复杂网络的Psor链路预测算法

复杂网络领域中,链路预测在网络演化规律的研究中被广泛应用,具有巨大的实际应用价值。针对现有的基于网络拓扑的链路预测方法存在预测精度偏低的问题,提出了一种基于复杂网络的Psor链路预测算法。该算法综合节点自身和邻居节点的度,定义了节点的Psor指数和Psor相似性指标进行链路预测。该算法能够全面考虑复杂网络的局部结构信息,更加准确地对复杂网络链路进行预测。仿真结果表明,Psor链路预测算法的预测精度相比8种经典的相似性算法的预测精度最高提升了37.96%。     

Utilizing the dropped packets for data delivery in VANETs

Timely and cost-efficient multi-hop data delivery among vehicles is essential for vehicular ad-hoc networks （VANETs）, and various routing protocols are envisioned for infrastructure-less vehicle-to-vehicle （V2V） communications. Generally, when a packet （or a duplicate） is delivered out of the routing path, it will be dropped. However, we observe that these packets （or duplicates） may also be delivered much faster than the packets delivered along the original routing path. In this paper, we propose a novel tree based routing scheme （TBRS） for ultilizing the dropped packets in VANETs. In TBRS, the packet is delivered along a routing tree with the destination as its root. And when the packet is delivered out its routing tree, it won＇t be dropt immediately and will be delivered for a while if it can arrive at another branch of the tree. We conduct the extensive simulations to evaluate the performance of TBRS based on the road map of a real city collected from Google Earth. The simulation results show that TBRS can outperform the existing protocols, especially when the network resources are limited.     

机会网络缓存管理机制性能分析与比较

首先引入机会网络及相应的理论基础,包括机会网络的基本概念、网络架构以及研究方向;然后重点介绍了机会网络中典型的缓存管理机制,并深入分析了其优缺点;最后对机会网络中缓存管理机制进行了总结并对未来缓存设计目标予以展望.     

机会网络中基于邮驿站的数据传输方案及性能评估

在机会网络中,由于节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种因素通常导致形成的网络大部分时间不连通,传统的无线网络传输模式无法适用于这类环境.本文提出了一种适用于机会网络的基于固定基础设施邮驿站的数据传输方案(mail-relay transfer scheme,MRTS),MRTS由部署阶段和转发阶段组成,通过对节点历史相遇信息的统计分析,利用贪婪算法找到最佳的邮驿站部署位置,根据节点相遇概率和节点剩余存储空间来决定如何转发消息.仿真结果表明,MRTS可以有效地提高消息传输率.     

基于深度卷积神经网络的多节点间链路预测方法

目前,链路预测的研究主要针对拓扑结构变化缓慢的社交网络,集中在单节点对的链路预测.本文针对拓扑变化频繁的机会网络,提出一种基于模式分类的多节点间链路预测方法.该方法基于混沌时间序列理论确定机会网络的切片时间,采用状态图表征网络的拓扑结构,借助深度卷积神经网络在特征提取上的优势,从状态图的演化过程中提取机会网络的结构特征,根据当前特征推断未来链路的演化模式,实现多节点间的链路预测.在ITC（Imote-Traces-Cambridge）真实数据集上的实验结果表明,相比于基于CN（Common Neighbor）、AA（Adamic-Adar）、Katz等预测方法,本文方法具有更好的精度和稳定性.     

基于GMPLS的多区域／多层面网络的需求分析

主要介绍基于GMPLS的多区域／多层面网络的基本概念与功能需求，并对功能需求分成两个方面进行分析，主要讨论了在该网络体系结构下实现相应的功能需求需要对GMPLS协议进行的扩展以及引入的新机制。