基于蚁群算法的容迟网络概率路由算法

容迟网络的概率路由算法根据节点与信宿节点之间相遇的概率判断是否转发报文,但相遇概率不能真正准确地反映报文递交成功的概率.针对该问题,提出一种基于蚁群算法的概率路由算法,结合蚁群算法的基本原理改进信息素浓度的更新机制和报文转发机制.仿真结果表明,与传统的概率路由算法相比,改进后的概率路由算法报文递交率较高,开销率较小.     

DTN中考虑连接时间的概率路由算法

鉴于连接时间对报文能否成功传输有重要影响,提出考虑连接时间的概率路由算法。该算法基于连接时间和历史相遇频率两个因素来估计递交概率,从而大大提高了报文成功递交的概率,减少了报文传输中断的发生。仿真结果表明,与传统的概率路由相比该路由算法具有较高的报文递交概率和较低的网络开销率。     

DTN中基于二分散发和等待路由的自适应拥塞控制策略

针对二分散发和等待路由中报文被转发的特点,提出节点首先通过应答交换机制丢弃已被递交到信宿节点的报文,来减少网络中冗余报文的传输;当节点缓存完全占用又需存储新报文时,执行拥塞检测和拥塞避免操作,遍历缓存,找到缓存中拷贝数最小的报文将其丢弃（若此报文正在被传输则丢弃拷贝数次小的报文）直至有足够的缓存空间存储新接收到的报文。通过大量仿真实验及相关数据的分析与比较,说明该拥塞策略能显著提高递交率,减小开销,并对拥塞状况有更好的自适应能力。     

DTN中依据报文质量的拥塞控制策略

为了解决受限网络环境所带来的低的递交率的问题,DTN（Delay Tolerant Networks）通常采用多拷贝路由（multiple-copy routing）机制来实现报文的有效递交。但在实际情况下,网络中节点的缓存是受限的,当网络中的总报文数大于所有节点的缓存容量和时,网络就发生了拥塞。针对网络拥塞,通过计算节点缓存中的报文质量（Quality of Message）以确定报文丢弃的优先级,合理地丢弃报文控制拥塞。仿真结果显示与其他拥塞控制策略相比,该路由策略能得到更好的网络性能。     

DTN中基于时间因素的拥塞感知路由算法

为了解决散发等待路由算法中,中继节点的选择存在盲目性的问题,提出一种基于时间因素的拥塞感知路由算法CARA。该算法考虑时间因素对转发概率的影响,改进Prophet算法中的转发概率。根据改进的转发概率选择中继节点,动态分配报文转发数目,并以拥塞感知自适应的方式实现拥塞控制的优化。仿真结果表明,CARA算法和网络投递率及延迟表现最好的CS-DTN算法相比,投递率提高了10.21%,延迟降低了7.05%,同网络开销表现最好的BSW算法相比,开销降低了8.16%。     

容迟容断网络中基于模型的动态路由算法

通过对容迟容断网络中无拓扑信息路由算法进行分析,提出了基于模型的容迟容断网络动态路由算法.针对节点位置信息事先难以确定的特点,动态更新节点到访概率及相遇概率,并在此基础上自适应选择中继节点.对所提算法进行了仿真实现和性能分析.结果表明,基于模型的容迟容断网络动态路由算法不仅可以提高报文递交率并降低平均传输延时,而且可以避免产生大量冗余报文副本.     

基于历史相遇概率的容迟容断网络主动拥塞控制算法

为了解决容迟容断网络(DTN)由于节点拥塞造成网络阻塞的问题,提出了一种基于历史相遇概率的主动拥塞控制算法。该算法提出了参考概率这一概念,可以通过节点的拥塞程度动态调整参考概率的大小,进而控制消息的转发条件,以达到对节点拥塞的避免与控制作用,并且在网络资源出现空闲时,可以提升空闲资源的利用率,提高整个网络的传输效率。仿真结果表明,该算法提高了整个网络的递交率,降低了负载比率及消息丢失率,在实现主动拥塞控制的同时也提升了网络的传输性能。     

基于历史相遇概率的容迟容断网络主动拥塞控制算法

为了解决容迟容断网络(DTN)由于节点拥塞造成网络阻塞的问题,提出了一种基于历史相遇概率的主动拥塞控制算法。该算法提出了参考概率这一概念,可以通过节点的拥塞程度动态调整参考概率的大小,进而控制消息的转发条件,以达到对节点拥塞的避免与控制作用,并且在网络资源出现空闲时,可以提升空闲资源的利用率,提高整个网络的传输效率。仿真结果表明,该算法提高了整个网络的递交率,降低了负载比率及消息丢失率,在实现主动拥塞控制的同时也提升了网络的传输性能。     

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。     

DTN中基于节点相遇规律的自适应散发等待路由

在容滞网络中,针对散发等待BSW(Binary Spray and Wait)路由协议在转发报文时具有一定的盲目性。提出将每个节点维护的路由信息由一维拓展到二维,并在该基础上研究节点的相遇规律,动态地调整报文转发策略,从而解决当前节点与信宿节点相遇概率较低的问题。实验结果表明,该算法与散发等待路由相比,在降低平均延迟的基础上,能有效改善报文的递交率。     

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。     

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。     

基于社会性的DTN网络路由算法研究

针对DTN网络中的消息传输问题,结合概率路由算法PROPHET和社会性路由算法SimBet的基本思想,提出一种DTN网络路由算法——ProSimbet。在选择转发节点时,综合考虑基于历史相遇记录的概率估计和节点的社会性这2个指标,从而降低消息转发次数。实验结果表明,在密集数据集INFOCOM06上,ProSimBet、SimBet、PROPHET和ER这4种路由算法的消息成功转发数目比较接近。在稀疏数据集MIT上,ProSimBet在消息转发次数上比SimBet降低26.1%,在消息成功转发数目上比PROPHET提高7.83%。     

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。     

延迟容忍网络中自适应拥塞控制机制研究

由于延迟容忍网络（DTN）的不稳定连接和高延时特性,传统的拥塞控制方法并不适用于DTN。提出一种基于节点状态的自适应拥塞控制机制（ACC-NS）。为满足不同的服务质量需求,将网络中的消息分为普通消息和特殊消息,其中特殊消息要求更高的传输率。根据节点的拥塞程度将节点状态分为三个等级,每个节点根据自己所处的拥塞状态和当前缓存空间使用率自主决策消息的接收行为。将VACCINE和基于消息相遇计数方法进行结合,以清除冗余消息副本。将ACC-NS和另两种经典的路由协议进行对比,ACC-NS实现了更好的性能。     

Dynamic Prediction based Multi Queue (DPMQ) drop policy for probabilistic routing protocols of delay tolerant network

Two most important issues should be considered to achieve data delivery in DTN networking: routing protocols for the network and intelligent buffer management policy for everyone node in the network. The routing scheme decides which messages should be forwarded when nodes meet, and the buffer management policy determines which message is purged when the buffer overflows in a node. This study proposes a buffer management policy named as Dynamic Prediction based Multi Queue (DPMQ) for probabilistic routing protocols. It works by classification of local buffer into three queues of messages, which are DCTL, HPTL and LPTL. The simulation results have proven that the DPMQ performs well as compared to DLA, DOA, MOFO, LIFO, LEPR and LIFO in terms of reducing the message relay, message drop, hop counts average and overhead while rising in the delivery probability.     

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。     

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.