一种基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法

为克服传统基于概率的路由协议因消息多次转发而导致的网络开销问题,该文在不需获知目的节点先验知识前提下,基于节点局部信息定义包含延迟度和有效性的节点社交尺度,提出了一种基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法。该算法通过自适应选择社交延迟度低节点作为消息中继节点,实现消息的局部快速转发;根据计算节点社交有效性实现消息转发队列的调度管理。实验结果表明:在保证消息投递成功率的前提下,提出的基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法有效降低了消息转发数和负载比率,从而降低网络开销。     

一种基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法

为克服传统基于概率的路由协议因消息多次转发而导致的网络开销问题,该文在不需获知目的节点先验知识前提下,基于节点局部信息定义包含延迟度和有效性的节点社交尺度,提出了一种基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法。该算法通过自适应选择社交延迟度低节点作为消息中继节点,实现消息的局部快速转发;根据计算节点社交有效性实现消息转发队列的调度管理。实验结果表明:在保证消息投递成功率的前提下,提出的基于社交尺度的延迟容忍网络路由算法有效降低了消息转发数和负载比率,从而降低网络开销。     

移动社交网络中一种基于效用的概率路由算法

为提高移动社交网络中节点间消息投递率,提出了基于效用的概率路由算法UBPR,该算法将节点间接触概率与社会属性相结合,并以此作为判定条件评估节点在社交网络场景下是否适合作为中继节点进行数据传输。仿真结果表明,在资源充足和网络负载能力较低的情况下,UBPR算法的传输率和平均时延优于Prophet,Epidemic和First Contact算法。UBPR在节点缓存空间不充裕的情况下的网络负载率约为Epidemic算法的50%,平均时延比Prophet算法降低了约8%。     

一种基于社区的机会网络路由算法

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在时延过长、冗余转发的问题,提出一种基于社区的机会网络路由算法Routing algorithm for Opportunistic Networks based on Community(RONC),通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:RONC算法在平均端到端时延、转发效率和平均存储时间等方面均优于经典的Epidemic routing算法、Prophet routing算法及其改进算法Community-driven Hierarchical Message Transmission Scheme(CHMTS)。     

基于机会网络的路由算法

当前机会网络路由算法在数据包较少的情况下无法准确估算节点的兴趣,导致社区划分不合理,数据包在节点之间存在无效传递,从而增大了通信开销.针对此问题提出了一种将节点接收消息的历史次数和历史消息与各类消息间的相似度相结合,量化对各类消息的兴趣程度,并根据这种兴趣程度来划分兴趣社区的路由算法ILCR(interest level community route).ILCR具体转发策略是选择在目标社区内且到目的节点概率大的节点,或者活跃且可靠程度大的节点作为中继,通过ONE平台对ILCR仿真并与Epidemic、Prophet对比,结果表明ILCR在投递率比Prophet提高了约13%,比Epidemic提高了约113%、网络开销比Prophet降低了约94.4%,比Epidemic降低了约81%等,保证了在网络频繁间断且网络资源匮乏的情况下成功通信的可能.     

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.     

DTNs中一种基于节点有效交互度和效用的节能路由算法

延迟容忍网络是一种通过节点机会通信的网络类型.由于该网络中节点不易预测的移动性模式和容易中断的连接,路由算法一直是DTNs中研究的重点.但是目前从节省能量消耗角度提出的路由算法较少.文章提出一种基于节点有效交互度和效用的节能路由策略.首先,从节点有效交互度出发来进行转发传输速率控制,在节能与转发成功率之间自适应调整.其次,从节点效用出发设置消息携带者转发概率,选择合适的节点进行消息转发,避免网络产生过多消息副本.再次,仿真实验结果显示,与其他路由算法相比,该文提出的算法在保障网络消息传递率的基础上可以降低约6%～15%节点能量消耗.     

机坪感知场景下基于移动智能体的机会路由控制方法

针对机坪感知网络中存在的间歇性路由及弱连接问题,提出一种基于移动智能体(M-Agent)的机会路由控制方法。根据机坪保障运行特点,利用M-Agent连接非连通子域,完成对机坪感知数据流的分类模型设计,实现数据机会传输控制最优决策及负载均衡的数据汇集。在ONE环境中进行仿真,实验结果与经典Epidemic和Prophet算法相比,在节点数和缓存容量层面,消息投递率提高约8.07%-20.6%、网络开销降低约20.31%-48.79%,通信时延降低7.48%-12.31%,表明该路由控制方法在机坪感知网络中的可行性与有效性。     

基于 VANETs 下的决策树多副本机会路由协议

在车载自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）中,当节点缓存和消息副本数目被限制的情况下,如何合理地选择车载网络的路由节点是实现VANETs高效转发和投递的关键问题。为此提出了一种基于学习方法的决策树理论的多副本VANETs机会路由协议（D-Tree）。D-Tree将VANETs中节点间的传输和连接因素看做多个属性的集合,并与决策树方法得到一个消息转发规则,同时结合多副本路由与机会路由的“存储─携带─转发”优势进行消息投递。真实数据集上的实验结果表明,在场景密集的情况下,D-Tree相比于Bubble和S＆W路由算法投递成功率提高了近10％,同时在投递延迟等方面也具有明显优势。     

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。