一种基于节点位置余弦相似度的机会网络转发算法

针对机会网络中数据送达率较低的问题,文中根据节点历史接触信息即节点相遇次数、相遇时间长度、节点关系稳定性来计算节点转发效用值。首先选择通信范围内效用值最大的邻居节点作为初始转发节点,再根据余弦相似度选择其他转发节点,使得转发节点能够尽可能均匀地分布。在此基础上,提出一种基于节点位置余弦相似度的机会网络转发算法(Opportunistic Network forwarding algorithm based on Node Cosine Similarity,ONNCS)。该算法使得转发节点能够均匀地分布,因此数据报文能够尽快地被转发到目的节点。实验结果表明,ONNCS具有较高的转发成功率和较低的转发能耗,转发成功率高出其他算法5%～8%。     

机会网络中基于陌生节点的竞争转发策略

针对机会网络中存在自私节点导致消息的传送成功率偏低、开销大、延迟高,考虑到节点在其社会属性存在的情况下,提出基于陌生节点的竞争转发算法—BSCP(based on stranger competition algorithm).重点分析消息转发过程中利用节点的属性制定相应的转发策略,通过节点的陌生性,设置陌生节点在整个环境中的比例值,计算节点相遇的最大陌生值并排序,设计节点竞争策略使得数据转发成功率提高.仿真验证了BSCP算法的有效性,与STRON、Epidemic及BSIF等算法相比,该算法能有效保证消息传送成功率,减少由于节点自私性产生的消息丢失和碰撞现象,提高吞吐量,降低网络开销和延迟.     

机会网络数据收集中的转发控制

针对机会网络中由于节点移动、网络稀疏等各种原因通常导致网络拓扑动态变化大,消息源节点到汇聚节点之间往往不存在稳定的端到端的通信链路,提出了一种基于偏好顺序决策法(the technique for order preference by similarity to ideal so-lution,TOPSIS)的数据收集策略(data gathering based on the TOPSIS,DGT)。DGT策略根据节点的剩余能量、感知节点到汇聚节点的距离以及传感器节点的连通变化,采用TOPSIS评估选择下一跳中继节点。仿真实验表明,与现有的几种典型转发控制机制相比,DGT策略在保证较低传输延迟和较高传输成功率的基础上,通过减少节点间的转发次数,降低了网络传输开销。     

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。     

基于均匀分布的机会网络消息转发策略

为了筛选出转发性能更优的中继节点,提高机会网络的消息投递成功率并减少消息传输时间,提出一种基于均匀分布的机会网络消息转发策略。该策略将携带消息的节点尽可能均匀地分布在网络中,使相同大小的空间内具有相同节点密度和携带消息节点个数,增大携带消息节点同目标节点相遇的概率。实验结果表明,与现有的消息转发策略相比,基于均匀分布的消息转发策略所需历史相遇数据较简单,算法复杂度低,对节点的缓存和能量要求不高,能有效改善机会网络的消息传输性能。     

基于异或运算的机会网络高效转发策略

通过对机会网络中节点传递信息的方式进行研究分析,遍历可以通信的邻居节点,将两节点的信息作比较。通过交集的形式,选择节点中携带信息异或程度最大的邻居节点作为下一跳进行信息传递,从而形成一条有效性最大的通信路径。基于这样的分析过程,提出了一种基于异或运算的机会网络高效转发策略FSXO。通过与机会网络中的经典算法对比,仿真结果表明,FSXO策略能够在高传输成功率的情况下,减少网络中无效数据副本的存在,从而有效地降低路由开销,减少资源的消耗。     

社会机会网络中基于节点相似性的信任转发算法

针对社会机会网络中存在的自私节点,提出一种基于节点相似性的信任转发算法。该算法首先计算了节点的路径相似性和社交相似性;然后根据相似性强度确定节点间的信任关系,并将其量化为具体的信任值;最后引入消费心理学思想,选取稳定性较高的信任节点作为转发节点。实验表明,与经典转发算法对比,该算法在含有自私节点的网络环境中能保证数据可靠传递。     

机会网络中基于移动特征的效用转发协议*

针对非社区网络中的主流转发协议未考虑到节点移动的非完全随机性,提出一种基于移动特征的效用转发协议。每个节点关联两个移动特征——活跃度和相似度,依靠活跃节点带动消息的适当发散和递交,并通过相似度的判定和效用值的比较降低网络开销。仿真结果表明,该协议在保持相对平稳的端到端延时的情况下,可以提高消息递交率,降低网络资源消耗。     

基于擦除编码和节点社会特征的机会社会网络路由机制

为了在机会社会网络中实现高效的数据转发,提出了基于节点社会特征和编码的混合路由算法.该算法的核心思想是先将源文件编码成较小的数据块,进而在节点的转发选取上采用基于节点社会特性的效用值转发,利用贪心选择使数据沿着网络中效用值大的路径转发,直到目的节点.理论分析和仿真结果证明,该算法网络吞吐量大,转发成功率更高,网络时延小,信息冗余度低.     

一种基于节点移动倾向检测的社会网络机会转发机制

社会网络中节点的移动特点可以归结为强移动性和弱移动性两种类型。提出的MTBR (Mobile-Tendency Based Routing)算法引入了移动倾向的概念,将人的移动习惯与节点的移动规律进行关联。该算法通过检测出社会网络中强移动性节点的移动倾向,并利用强移动节点来携带数据并进行数据转发。实验数据表明,节点移动性越强其移动倾向越明显;相较于同类算法,MTBR算法可以有效地将消息向较远的目的地转发,其产生的转发能耗较低,送达率更稳定。     

高性能的机会网络数据转发机制—EH-EC

针对H-EC数据转发机制所存在的系统漏洞问题,提出了一种有效解决系统漏洞的方法,同时提出了一种对数据块进行有效划分的方法。在此基础上,设计并实现了一种新的数据转发机制——增强混合擦除编码机制（EH-EC）。在OMNET++下的仿真结果表明：EH-EC时延更少,转发成功率更高,但是相对H-EC会增加少量的路由信息冗余。     

机会网络中基于节点社会属性的转发算法

针对机会网络中的数据转发问题,提出一种基于节点社会属性的转发算法。该算法计算节点的陌生性、介数中心性和相似性,均衡利用多个节点的资源防止某些节点因资源消耗过快而退出网络,降低网络的连通性。仿真结果表明,与Epidemic、PROPHET及SW等算法相比,在保证较低传输延迟和较高传输成功率的基础上,通过减少节点间的转发次数,有效地降低了网络传输开销,从而提高数据交付率和减少延迟。     

无线传感器网络中一种基于标号的贪婪转发算法

针对传统地理路由存在的路由空洞问题,提出一种新的路由算法:基于标号的贪婪转发LBGF算法。算法将网络中的节点组织为一个带环树,在构建树的同时,父节点依据子节点的位置信息为其分配隐含节点间亲缘关系的标号,从而形成一个树型标号系统,并设计相应的贪婪转发算法。分析与仿真结果表明:相对于GPSR,LBGF算法具有空洞避免、容错性强、通信与存储开销低、计算简便等优点,适于节点稀疏或障碍物较多的无线传感器网络。     

机会网络的RSSI-PROPHET路由算法研究

针对机会型网络提出一种改进的机会网络路由算法RSSI-PROPHET。该算法结合节点接触频率和接收信号强度指示值RSS(IReceived Signal Strength Indication)信息进行设计,并加入一种消息到达通告机制来抑制已达消息副本的扩散。算法不需额外设备支持,不依赖于既存的网络拓扑。仿真结果表明,该算法明显减小了设备缓存空间的消耗,提高了系统效率。     

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。     

Opportunistic forwarding for user-provided networks

Abstract

We study opportunistic forwarding in a community-based networking paradigm where mobile users and shared access points (SAPs) collectively provide Internet access to users (mobile or not), including those in areas where other connectivity options are not available. Our approach is based on an efficient interoperation of two challenging network types: the opportunistic and the user-provided networks (UPNs). This requires a re-evaluation of the existing assumptions regarding inter-contact patterns and their alignment to this hybrid environment. We confirm our arguments with numerical results from a stochastic model as well as experimental scenarios with realistic parameters using the ONE simulator. Our experiments are based on a reference routing algorithm we designed and implemented that extends the spray ’n focus protocol and exhibits the following characteristics: (i) is oriented to this integrated environment; (ii) employs delay-tolerant networking (DTN) technologies along with contact prediction; and (iii) is independent of the deployed UPN approach. According our results, the proposed methodological approach achieves lower communication overhead, latency and storage requirements compared to representative opportunistic routing algorithms.     

机会网络中考虑缓存的ProPhet路由算法

机会网络中的ProPhet等路由算法根据机会网络中节点的相遇频率进行节点之间消息的传递,不考虑节点每次相遇的持续时间以及节点中缓存剩余情况。在机会网络内部节点之间的移动速度很快的情况下,采用这些路由算法会使网络内数据的传输效率急剧下降。针对这一不足,结合ProPhet路由算法,计算节点之间的传输概率时充分考虑节点的相遇持续时间以及剩余缓存对节点之间传输概率的影响,使节点之间能更有效地传输数据。仿真结果表明,在给定的移动模型下,该算法能够有效提高消息传递成功率,降低网络中能量消耗等开销。