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.     

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。     

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)。     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

移动社交网络中基于影响力的数据转发算法

在移动社交网络中,人们通过携带无线设备在近距离范围内彼此传递信息,从而达到信息的传播。由于移动社交网络中一般不存在端到端的连接,使得数据转发算法成为一个重要问题。文章从社区和节点的社会属性角度,利用社区和节点的影响力,提出了一种基于影响力的数据转发算法(data forwarding algorithm based on impact,DFAI)。在该算法中,携带数据包的节点只有在遇到影响力达到一定要求的节点时,才拷贝数据包给相遇节点。仿真试验结果显示,与经典的Epidemic和Label算法相比,DFAI可以明显降低网络开销,同时接近Epidemic算法达到的最大传递率。     

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。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

软件定义卫星网络多控制器可靠部署算法

针对现有软件定义卫星网络(SDSN)多控制器部署算法忽略处理时延、导致控制器负载不均衡及现有算法网络可靠性差的问题,提出了一种SDSN多控制器可靠部署算法(MCRDA)。该算法首先根据卫星网络节点处理能力及节点、链路失效概率等参量定义了控制时延、控制链路可靠性、节点吸引度等多控制器可靠部署评价指标;然后在网络中均匀地挑选吸引度高的节点作为控制器部署位置,待控制器位置确定后,评估每个控制器-交换机组合的控制时延及控制链路可靠性,为最优的控制器-交换机组合构建控制关系,完成多控制器部署;最后采用人工鱼群算法优化多控制器部署效果,同时引入步长更新函数以提高人工鱼群算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,相较于k-均值算法、NSGA-Ⅱ算法及SoftLEO策略,MCRDA算法将控制器负载标准差降低了25%,同时将控制时延降低了17%,并使网络可靠性提升30%以上。     

基于友好社区的容迟网络路由算法

在容迟网络(delay tolerant networks,DTNs)中,由于节点间端到端连接的不稳定性,传统路由算法不再适合容迟网络。文章根据节点访问社区的历史信息定义节点的友好社区,并提出了一种基于友好社区的路由算法(friend community-based routing algorithm,FCR)。在该算法中,源节点首先将数据包传递给自身的友好社区访问接入点(access point,AP),然后源节点的友好社区AP选择本社区中与目的节点友好社区AP接触次数最多的节点作为中继点。从而数据包被快速地传递到目的节点的友好社区,并最终由目的节点的友好社区AP将数据包传递到目的节点。仿真实验结果表明,与著名的Epidemic、Label和SGBR算法相比,该算法在保证接近Epidemic算法达到最大传递率的情况下,仍然可以明显地节约网络拷贝数。     

节点-区域关联度感知的区域数据分发算法

为了减少系统开销和降低网络负荷量,设计了节点-区域关联度感知的区域数据分发算法(RDAA-RP):首先,以时间片为周期持续记录和更新节点的区域属性;然后,计算节点对区域的权值并设置阈值作为数据转发限制条件;最后,根据权值控制不同程度关联度的节点参与完成区域数据的共享和交换.为验证RDAA-RP算法的效果,在The ONE平台进行了仿真实验,对比了在不同节点缓存大小和不同传输速度下,RDAA-RP算法、地图分区算法(SSMZ)和Epidemic算法的性能.仿真结果表明:(1) RDAA-RP算法能够在消息采集率与Epidemic算法及SSMZ算法基本相当的情况下,较大程度地降低网络负荷量,并降低消息平均缓存时间;(2) RDAA-RP算法可以有效屏蔽无关或低关联度节点数据带来的干扰,提供可靠的区域特定数据采集分发功能,实现关联节点数据共享的目标.     

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.     

基于流量的Ad Hoc网络负载均衡路由协议

提出了一种基于流量的负载均衡路由协议T-LBRP(traffic-basedload balancing routing protocol).该协议根据MAC层接口队列长度计算流量负载,将网络的平均负载定义为阈值,并引入动态阈值概念.在路由发现阶段节点将自身的负载与动态阈值比较,根据结果有选择地转发RREQ分组,以阻止在重负载节点上建立路由;同时在目的节点采用延时应答的方法选择最佳的轻负载路径回复应答分组.仿真结果表明:与AODV协议相比,T-LBRP协议使端到端时延和归一化开销分别降低约25%和45%,与此同时,分组投递率上升约7%.     

带有相遇概率估计的机会网络缓存替换策略

机会网络中节点缓存资源受限,为提高节点缓存利用率,提出一种带有相遇概率估计的缓存替换(CREPE)策略.综合考虑节点的活跃度及有效相遇指数,以分布式的方式估计节点间的相遇概率,并感知给定消息在网络中的扩散程度,动态估计消息的重要程度,以确定消息的替换优先级.结果表明,所提出的缓存替换策略能够有效提高节点缓存利用率,改善网络的投递率、时延与负载性能.     

一种基于移动Agent卫星网动态路由算法

为克服现有卫星网路由算法的不足,结合单层卫星网负载分布不均匀的特点,提出了一种新型的适用于单层卫星网的基于移动Agent的动态路由算法(SDRA-MA)。该算法通过移动Agent在卫星节点间迁移,收集星际链路时延、卫星纬度等信息。当条件满足时,移动Agent往回迁移,并在每个中间卫星节点基于卫星地理位置计算所探测路径的代价、更新路由表。通过在类Iridium星座中的仿真结果表明,SDRA-MA能够适应网络拥塞,实现负载平衡。尤其在高负载情况下端到端时延、丢包率等指标均优于传统的卫星路由算法。通过复杂度分析得知,SDRA-MA具有较低的通信、存储和计算开销。     

基于邻居信息交换的机会网络低时延路由算法

提出一种以Epidemic Routing为基础、采用两跳邻居信息交换方式的机会网络低时延路由算法———LDREN,在分组索引的交换过程中交换两跳邻居信息从而增强对本地拓扑的掌握,并优先发送位于最后两跳的数据分组;同时在节点相遇感知过程中借助ECHO消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组.性能分析结果表明,与经典的Epidemic路由算法及其改进算法ARER相比,LDREN在分组端到端时延、分组传送成功率、存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

基于可验证随机函数和BLS签名的拜占庭容错共识算法

实用拜占庭容错(PBFT)算法可以容忍网络存在不超过节点总数三分之一的拜占庭节点,常被作为联盟链的共识算法。针对PBFT存在主节点选取规则简单、通信复杂度较高等问题,提出一种基于可验证随机函数(VRF)和BLS签名的拜占庭容错(VBBFT)共识算法。在VBBFT共识算法,VRF在共识节点中选取主节点,主节点作为消息收集和发送的协调者,并将节点间的信息交互过程转化为BLS签名过程,降低了节点间的通信复杂度,并保证了节点间的信息交互是安全的。仿真实验结果表明,VBBFT共识算法与PBFT算法相比,交易吞吐率提高了62.3%,时延降低了12%。     

Ad Hoc网络基于多指标综合的网关优选方案

考虑移动自组网(MANET)与Internet互联的网络结构,针对网关选取的问题提出基于多指标综合的Ad Hoc网络网关优选算法,该算法综合考虑节点能量对于无线Ad Hoc网络的重要影响和域内网关间切换的延时和丢包,以及重选网关带来的巨大开销等问题,以移动节点到网关的跳数、网关负载、链路可靠性作为优选指标,按照简单加权算法计算备用网关的效用函数,以此进行选取.仿真结果表明,在一定的开销范围内,应用该算法实现了网关负载均衡,延长了网络的使用寿命,缩小了平均分组时延,实验结果也表明该算法优于以跳数和网关负载为网关选择和切换标准的方案,并且不会带来太多的控制开销.     

星座网络关键链路代价增量路由算法

全球通信业务量大且分布不均衡的客观因素,使得卫星网络资源利用率较低的问题日趋严重。为了解决这个问题,提出了一种面向星座网络的关键链路路由算法。该算法在业务统计模型下,以传播时延和当前链路负载状态为链路代价选出候选路径。在此基础上引入关键链路的概念并建立关键链路代价增量预测模型,最终从候选路径中选择代价增量最小的为最优路由。算法还采用拥塞控制策略发现拥塞,减轻拥塞链路的负载,选择重新设计部分业务的路由。实验结果表明,算法在平均路径阻塞概率、吞吐率、路径时延以及负载均衡方面均有较好的提升;在满足时延要求的前提下,能够有效地分配网络资源,提高网络利用率,是一种较好的卫星网络路由算法。