基于混合策略的机会网络路由算法

针对机会网络中传统路由算法对转发节点的选择考虑不周,导致消息投递率较低和网络性能不高的问题,提出一种基于混合策略的路由算法BHS(routing algorithm for opportunistic network Based on Hybrid Strategy)。该算法根据转发节点的剩余缓存空间百分比、剩余能量状态、与目的节点相遇概率以及信任度4个因素,计算各个转发节点将消息成功投递到目的节点的混合策略值,通过综合转发策略来决定消息最佳的下一跳转发节点。仿真结果表明,与传染路由以及单方面考虑转发节点能量、缓存空间、概率和信任度的路由相比,BHS在消息投递率、平均延迟时间和平均缓存时间等方面比上述路由协议的性能更好。     

基于联盟形成博弈的异构机会网络路由算法

异构机会网络中节点组之间存在自私性,节点只会帮助组内的节点转发消息,而不转发组间的节点消息?如何实现节点组间消息的转发成为亟待解决的问题?针对该问题,提出了一种基于联盟形成博弈的机会网络路由(base on coalitional game routing,BCGR)算法?BCGR算法充分考虑了节点间的接触特性?联盟形成博弈的优超特性以及联盟的合成与切分操作,算法由轮询阶段和稳定阶段组成?通过仿真实验验证了BCGR算法的合理性与有效性,仿真结果表明,BCGR算法不但实现了异构机会网络中节点组间消息的转发,而且从整体上提高了网络性能,有效地降低了网络开销,提高了交付率?     

协作意愿感知的机会网络路由算法

机会网络中的节点由于受理性实体所控制表现出不同的协作意愿,从而对网络性能产生显著影响,针对这种情况,提出了一种协作意愿感知的机会网络路由算法,该算法利用消息的平均转发时间来衡量节点间的协作意愿,根据联系概率为消息合理地选取转发节点,采用消息优先级机制来提高缓存和带宽的利用率.仿真结果表明,该算法能有效地改善网络性能.     

基于社交效用向量的机会网络路由算法

针对传统机会网络路由协议未考虑到节点社会性的问题,根据机会社会网络中节点呈现出周期稳定性和规律性,利用节点累计的历史信息组成"社交效用向量"来预测网络拓扑结构的变化,提出了基于社交效用向量的机会网络路由算法.该算法中每个节点都携带各自的社交效用向量,根据节点与目标节点是否属于同一社区及节点的社交延迟度控制消息的转发次数,同时将连通时长、社交有效性用于决策消息转发,避免消息的碎片化.在真实数据集PMTR上进行仿真实验,从转发消息数、数据包平均延迟及投递成功率三方面将该算法与Epidemic、Prophet经典算法对比,分析了消息生存时间和节点缓存空间对路由性能的影响.仿真实验表明,该算法与Epidemic、Prophet算法相比,减小了延迟率和误码率,提高了投递成功率,同时在转发消息数方面略优于两种经典算法.     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.     

一种结合休眠机制的改进Epidemic机会网络节能路由算法

机会网络是一种节点运动性较强的无线传感器网络,网络拓扑的动态变化导致节点之间的通信路径经常断裂,因此传统的路由机制并不适用.在分析机会网络的经典路由Epidemic的基础上,以降低节点能耗为目标,结合休眠机制对Epidemic进行了优化改进,提出了一种全新的机会网络路由算法(Energy-saving Opportunistic Networks Routing based on Sleeping Mechanism and Epidemic Routing,ERSE).该算法在判决节点进入休眠的问题上,做了三次判断.第一次是为了让节点不错过当前可能的通信机会,当有一段时间没有遇到其他节点时,才进入休眠判决过程;第二次是为了防止让转发任务较重的节点过早陷入死亡状态,让低于能量阈值的节点进入强制休眠状态;第三次则是根据节点以往的运动规律预测未来可能出现的场景,并对休眠时间做了一个极端的假设,保证节点尽量不错过大部分的通信机会.仿真结果表明,与经典的机会网络路由算法相比,ERSE算法在保证了网络性能基本不下降的同时,大幅度降低了节点的能耗.     

无线Mesh网络自适应路由缓存更新算法

在拓扑动态变化迅速的Mesh网络环境中,路由缓存的动态更新显得尤为重要.失效路由信息在路由表中的长期滞留会给大量的数据包提供错误的路径信息,降低整个网络的可靠性.基于传统的DSR路由协议,提出一种自适应路由缓存更新算法.该算法可以将网络中的断链信息及时地扩散到受断链影响的相关节点进行路由缓存的动态更新.通过仿真和分析,该算法可以提高网络的性能.     

无线传感器网络自适应拥塞控制的路由算法分析

无线传感器网络中节点的覆盖范围有限,因而采用多跳路由传输方式.无线自组网中的多跳路由是由普通节点协作完成的,选择不同的转发节点,会对网络的信息传输产生不同的影响.对不同路由(洪泛路由、最短路径等)算法下的网络自适应拥塞控制进行了分析,研究了不同路由算法下的网络性能和拥塞控制效果.根据节点跳数与缓存占用的关系,提出一种基于节点跳数和缓存占用的性能函数的改进最短路径算法,算法选取使性能函数值最小的节点作为转发节点.最后,通过实验比较了最短路径算法与改进路由算法的网络性能,发现改进路由算法相比最短路径算法,具有较好的网络性能和服务质量.     

一种基于网络编码的Ad Hoc网络多路径源选路由算法

根据Ad Hoc网络的特性,提出了一个基于网络编码的多路径源选路由算法.算法借鉴了COPE的思想,实现上通过在中间节点缓存短路径,对具有编码机会的中间节点进行标注,从而获得具有最大编码机会的多条路径.由于网络编码可以减少数据传输的次数,因此可以有效地提高信道的利用率.NS2环境下的仿真表明,新算法能够有效地平衡网络负载,提高网络的吞吐量.     

基于引力场的机会网络路由算法

机会网络通过节点的运动带来相遇机会进行数据传递,结构的拓扑变化给机会网络的路由算法设计带来了挑战.现有的经典路由算法认为节点与节点的关系是独立的,没考虑节点之间的关系,根据"节点的最大介数与网络的传输能力呈近似反比的关系"这一关系,结合引力场理论,将机会网络抽象为一个引力场,网络中的节点视为引力场中的暗能量和星体,节点间的相互作用转化为路径对数据包的吸引力,提出了基于引力场的机会网络路由算法(routing algorithm for opportunistic network based on gravitation field,BGF),通过在ONE上的仿真实验,然后与Epidemic算法、Prophet算法对比,实验结果表明:在节点数与节点缓存比较大时,BGF算法的传输成功率最高,传输延迟与路由开销最小.