基于流间编码的机会路由转发节点集选择算法

针对流间网络编码与机会路由结合时编码机会与转发节点数目之间的矛盾,提出一种基于流间网络编码的机会路由转发节点集选择算法FNSA。采用发送可变长报文探测包的方法获取更加准确的数据包成功发送概率,定量分析链路数据成功传输概率、传输次数和转发节点的个数之间的关系,确立最佳转发节点数目,选取最佳转发节点集。将该算法应用于编码感知机会路由协议CAOR,仿真实验结果表明,采用定长探测包时(α=0),网络吞吐量性能有约5%的提升;采用可变长报文探测包时(α=0.1),网络吞吐量性能有约9%的提升。     

基于平均传递概率的容迟网络路由算法的设计

为了提高容迟网络的传递率、降低传输延迟、对节点缓存进行更有效的管理, 结合已有的PROPHET和Spray and Wait算法, 提出了一种基于平均传递概率的容迟网络路由算法RAB-ADP。在该算法中设置了一个与时间有关的平均传递预测概率参数进行消息转发的决策, 解决了PROPHET算法容易产生路由抖动的缺点。算法综合利用了复制和知识两个属性, 采用{MOPR; FIFO}队列策略组, 通过消息传送完毕的ACK确认信息进行缓存管理和网络中冗余消息副本的删除。仿真实验表明, 该算法在节点缓存大小不同以及网络中节点数目不同的两种情况下, 传递率和路由开销比率的性能均优于其他经典路由算法。     

节点缓存感知的DTN概率路由算法

针对DTN网络中节点缓存资源有限的问题,为提高网络中节点缓存利用率,提出考虑节点缓存剩余率的概率路由算法。根据网络中节点缓存剩余率划分节点状态,针对不同状态节点采取相对应的消息转发机制,在此基础上调整消息丢弃策略和冗余副本删除策略。仿真结果表明,与PROPHET、Epidemic等路由算法相比,该算法能够有效提高网络通信性能,实现消息递交率和网络开销等关键指标的优化,将平均时延控制在可接受的范围内。     

基于节点相似性的容延/容断网络路由算法

针对容延/容断网络(DTN)网络的时延高、割裂频繁,以及节点缓存和能量受限等网络特性,为提高容延网络的传输率,同时降低网络开销和网络时延,提出了一种基于节点相似性的容延网络路由算法(RABNS)。该算法利用历史相遇信息预测节点未来相遇概率,并且把历史相遇的节点录入为集合,利用集合的交集运算来评估一对相遇节点的相似性,并以此为判定条件控制网络中的副本数量。在模拟器The ONE上采用RandomWaypoint运动模型进行仿真,其中RABNS在消息投递率方面优于PROPHET,网络负载约为PROPHET的50%,较大程度上提高了网络资源利用率;平均时延稍高于Epidemic但低于PROPHET,节点缓存空间大小对算法的平均跳数影响不大,且RABNS的平均跳数约为PROPHET的一半。仿真结果表明,RABNS能有效地限制消息洪泛,获取更高的消息投递率、更低的网络开销和数据时延,因此尤其适用于节点存储空间有限的DTN环境和具有群居特性的社交容延网络中。     

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。     

节点能量敏感的容迟/容断网络概率路由算法

针对容迟/容断网络(DTN)中节点能量受限的问题,提出一种节点能量敏感的概率路由算法。该算法将网络中的节点划分能量状态,针对不同能量状态的节点采取有区别的消息转发机制和节能的缓存管理策略,实现消息交付率与网络能耗之间的平衡。仿真结果表明,与其他几种算法相比,该算法能够在低能耗的基础上提高消息交付率并降低网络开销,具有较长的网络寿命。     

移动传感网社区间能量均衡路由算法

在资源受限的无线移动传感器网络（MWSN）中设计能效路由是一个挑战性难题。针对移动传感器网络中社区间路由节点能量消耗过快的问题,提出了一种社区间能量均衡路由算法（ERAI）。设计了一个新的基于节点的剩余能量以及相遇可能性的转发能力路由度量FC。利用此度量FC和相遇节点的去向信息选择中继节点来转发消息。实验数据显示,ERAI路由算法在首个节点消亡时间上与Epidemic和PROPHET路由算法相比分别推迟了12.6％~15.6％和4.5％~8.3％,且节点剩余能量均方差小于Epidemic和PROPHET路由算法。实验结果表明,ERAI在一定程度上均衡了各节点的能耗,延长了网络的生命周期。     

基于PROPHET路由算法的缓冲区管理

DTN网络一般采用基于消息复制的随机路由策略,由于网络中存在大量的消息副本,因此会导致中间节点缓冲区占用大,出现拥塞。为此,从冗余控制角度出发,基于PROPHET路由算法,设计用于缓冲区管理的3种机制,包括消息副本数量的控制、数据包生存期的动态设置以及已成功传输数据包的主动删除。通过限制消息副本数和删除多余消息,降低网络中消息副本总量,从而减轻节点负载。实验结果表明,在网络资源有限的情况下,上述3种机制能提高消息的成功传输率,降低网络开销。     

基于方向预测的移动自组网概率转发算法

移动自组网中传统的路由算法大多采用拉网式的盲搜索,导致路由开销较大,针对这一问题,提出一种基于方向预测的概率转发算法。该算法通过监听网络中传输的各种数据包,从中提取节点ID和时间信息,这些信息反映了到目的节点的距离;在此基础上,计算节点的转发概率,并根据网络的变化自适应地调整,使得路由过程始终沿着目的节点所在方向进行,限定了搜索区域。仿真结果表明,该算法的路由开销比洪泛降低了70%,比经典概率转发算法降低了20%,提高了网络性能。     

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。     

EMRPP：一种DTMSN组播路由算法

针对容迟移动传感器网络（Delay Tolerant Mobile Sensor Network,DTMSN）网络的容迟及节点的移动性特点,提出了一种新的基于概率预测的能量均衡组播路由算法（Energy-balanced Multicast Routing based Probability Probabilistic,EMRPP）。该算法采用到达概率选择路由下一跳的方式,且考虑了节点能量对算法性能的影响。仿真结果表明,EMRPP算法在数据传输率和平均传输延迟方面的性能要优于改进之前的PROPHET算法,是一种有效的容迟移动网络组播路由方案。     

延迟容忍网络中基于概率传递的可靠路由算法

针对延迟容忍网络中节点缓存受限引起大量消息被丢弃的问题,在概率路由算法的基础上,提出一种基于概率传递的可靠路由算法R PROPHET。该路由算法根据节点缓存中消息替换的历史情况评价节点的可靠性,以保证消息在可靠的节点间传输直至交付给目的节点。仿真结果表明,该算法能够减轻消息在节点间无效传递的情况,能够获得较高的消息交付率,并具有较低的通信开销。     

一种负载感知的结构化P2P协议

提出并建立一种负载感知的结构化P2P协议——LaChord,采用负载感知的被动式路由表维护机制和负载感知的路由算法,通过增加轻载节点的入度来增大轻载节点作为路由中继节点的概率,在保证查询性能的前提下使消息路由到轻载节点。实验表明,与没有采用负载感知的协议相比,采用负载感知的结构化P2P协议可使系统内节点负载达到更好的平衡,负载感知的算法有助于提高系统的扩展性能。     

基于六度分离理论的容滞网络路由算法研究

容滞网络(DTN)是一个新兴的研究领域,它适用于连接时断时续且节点随机移动的复杂网络环境。这使容滞网络的路由机制复杂且有别于现存的网络。本文提出一种基于六度分离理论的路由算法,用社会活跃度和亲密度来描述社会关系,并根据节点的社会关系来转发报文。仿真表明,和现有的路由算法相比,本算法具有很高的递交率和较低的延迟。     

Reasonable routing in delay/disruption tolerant networks

Delay/disruption tolerant networking (DTN) is an approach to networking where intermittent connectivity exists: it is often afforded by a store and forward technique. Depending on the capability of intermediary nodes to carry and forward messages, messages can be eventually delivered to their destination by mobile nodes with an appropriate routing protocol. To have achieved a successful delivery, most DTN routing protocols use message duplication methods. Although messages are rapidly transferred to the destination, the redundancy in the number of message copies increases rapidly. This paper presents a new routing scheme based on a stochastic process for epidemic routing. Message redundancy is efficiently reduced and the number of message copies is controlled reasonably. During the contact process of nodes in the network, the number of message copies changes, and according to the variability in the number of copies, we construct a special Markov chain, birth and death process, on the number of message copies then calculate and obtain a stationary distribution of the birth and death process. Comparing the theoretical model with the simulation we have performed we see similar results. Our method improves on time-to-live (TTL) and antipacket methods, in both redundancy and delivery success efficiency.