基于节点信誉的Spray and Wait路由算法改进研究
发布时间：2021-02-28 17:33
移动机会网络（Mobile Opportunities Network）是一种新型的移动自组织网络。传统网络都需要源节点和目的节点之间必须存在完整路径才能进行通信,但是移动机会网络中不要求节点之间有固定线路,且有节点不断移动、网络拓扑变化频繁、节点之间没有固定链路、传输时延高、节点资源有限、安全性差的特点。由于以上特点,设计高效的路由算法是移动机会网络研究领域需要解决的首要问题。移动机会网络采用“存储——携带——转发”的消息交换机制,每当节点收到消息后,先备份存储在缓存中,然后一直携带着该消息等待合适的通信机会完成转发。由于移动机会网络不需要源节点和目的节点之间存在稳定的端到端通信链路,近年来成为无线通讯领域研究的热点,如提供定位服务、智能交通系统、战地通讯网络、野生动物监测网络等。本文介绍了有关移动机会网络的相关概念及其研究,分析了移动机会网络中有关节点信誉度的国内外研究现状。对目前主流移动机会网络路由算法中的典型算法进行了较深入研究,并对移动机会网络仿真实验ONE平台进行了介绍。由于网络中的节点在传输消息能力上有很大差别,且当网络中存在自私节点时会导致网络整体负载上升,传输成功率降...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
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Ｐｒｏｐｈｅｔ??－？－?ＳｐｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??Ｃ〇ｉ?８?１０?１２?ｕ?６?８?１０?１２?１４??（ａ）投递率?（ｂ）网络开销??５???????Ｐｒｏｐｈｅｔ??ＳｏｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??４?－??３－＊???－Ａ?Ａ?ａ??．ｉ?■?－■?■．＂…１１＂．＂．，?１??ｉ?Ｌ－—＾???２－??１?－??〇??????１???＇???ｔ?８?１０?１２?Ｕ??（ｃ）平均跳数??图３．２仿真时间对路由性能的影响??如图３．２（ｂ）所示，ＮＲ－ＳＳ算法相较于Ｓｐｒａｙ?Ａｎｄ?Ｗａｉｔ算法开销平均降低了??３２．７５％，相较于Ｐｒｏｐｈｅｔ算法开销平均降低了?８７．８％。从图中可以看出，ＮＲ－ＳＳ??算法的可以很好的控制网络开销，这主要表现在它的中继节点选择方面，减少了??冗余的中继转发次数。??如图３．２（ｃ）所示，ＮＲ－ＳＳ算法相较于Ｓｐｒａｙ?Ａｎｄ?Ｗａｉｔ算法平均跳数平均降低??了?９．６。／。，相较于Ｐｒｏｐｈｅｔ算法平均跳数平均降低了?１６．８％。ＮＲ－ＳＳ算法在平均跳??数相较于其他算法的降低，也体现出了算法传递消息具有一定的选择性。同样是??３１??
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??信息辅助型算法的Ｐｒｏｐｈｅｔ因为其没有限制副本拷贝数，导致其平均跳数较高。??（２）节点缓存大小对算法性能的影响??当进行节点缓存大小对算法性能影响比较时，将节点的缓存大小设置作为变??量，所有节点的缓存大小统一，并没有设置自私节点与合作节点的区别。实验中??将缓存大小分别设置为１Ｍ，５Ｍ，１０Ｍ，１５Ｍ，２０Ｍ，此时的消息生存周期为３００ｓ。??仿真的结果如图３．３所示。??１０???１００????＋?明－ｓｓ?Ａ???０９－?女?Ｐｒｏｐｈｅｔ?９０－?「??￣９ｔ￣?ＳｐｒａｙＡｎｄｔａｉｔ?ｆ??。８．?产?＊?／?Ｘ．??：：Ｉ?／??｜〇５－?Ｊｒ?／?｜?５０－?ｉ?－Ａ－?Ｐｒｏｐｈｅｔ??￣?ｍ?腸?ＳｐｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??０．１－?＊?１Ｃ－?？?－—■一??〇〇?－｜?１?１?１?１?１?１?１?１?１?１?１?０?－Ｉ?１?１?１?１?１?１?！?１?＇?１??〇?２?４?６?８?１０?１２?ｕ?１６?１６?２Ｃ?０?２?＾?６?８?１０?１２?Ｕ?１６?ｉｅ?２０??（ａ）投递率?（ｂ）网络开销??５－，???明－ＳＳ??Ｐｒｏｐｈｅｔ??ＳｏｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??４?■??３??１?；－＾＝＝＝＝＝５＝??２－??１?－??０－１?１?＞?????＇?？?????????０?２?ａ?６?６?１０?１２?Ｕ?１６?ｉｅ?２０??Ｉｆｓ?＜■：??（ｃ）平均跳数??图３．３节点缓存大小对路
【参考文献】：
期刊论文
[1]节点位置信息驱动的物联网终端缓存管理机制的研究[J]. 陶军,施书静,冯富琴,高扬. 计算机学报. 2019(02)
[2]机会网络中节点自私行为的研究综述[J]. 吕俊领,宋晖,何志立,潘达儒. 计算机工程与应用. 2017(18)
[3]基于信任机制的机会网络安全路由决策方法[J]. 李峰,司亚利,陈真,鲁宁,申利民. 软件学报. 2018(09)
[4]SaW-Utility:基于节点效用的DTN喷雾等待路由协议[J]. 王慧强,朱金美,冯光升,吕宏武. 北京邮电大学学报. 2015(04)
[5]基于节点质量度的Spray and Focus路由改进算法[J]. 曹玉林,张珊珊. 四川大学学报(自然科学版). 2015(03)
[6]移动机会网络路由问题研究进展[J]. 马华东,袁培燕,赵东. 软件学报. 2015(03)
[7]机会网络[J]. 熊永平,孙利民,牛建伟,刘燕. 软件学报. 2009(01)
博士论文
[1]资源受限的延迟容忍网络路由调度问题研究[D]. 杨振国.中国科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于报文剩余价值的二分散发等待路由研究[D]. 马瑶.安徽大学 2016
本文编号：3056203
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２?ＬＴＰ协议??在移动机会网路中消息传输到一个节点后，会因为其特殊的传输机制，在节??
Ｐｒｏｐｈｅｔ??－？－?ＳｐｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??Ｃ〇ｉ?８?１０?１２?ｕ?６?８?１０?１２?１４??（ａ）投递率?（ｂ）网络开销??５???????Ｐｒｏｐｈｅｔ??ＳｏｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??４?－??３－＊???－Ａ?Ａ?ａ??．ｉ?■?－■?■．＂…１１＂．＂．，?１??ｉ?Ｌ－—＾???２－??１?－??〇??????１???＇???ｔ?８?１０?１２?Ｕ??（ｃ）平均跳数??图３．２仿真时间对路由性能的影响??如图３．２（ｂ）所示，ＮＲ－ＳＳ算法相较于Ｓｐｒａｙ?Ａｎｄ?Ｗａｉｔ算法开销平均降低了??３２．７５％，相较于Ｐｒｏｐｈｅｔ算法开销平均降低了?８７．８％。从图中可以看出，ＮＲ－ＳＳ??算法的可以很好的控制网络开销，这主要表现在它的中继节点选择方面，减少了??冗余的中继转发次数。??如图３．２（ｃ）所示，ＮＲ－ＳＳ算法相较于Ｓｐｒａｙ?Ａｎｄ?Ｗａｉｔ算法平均跳数平均降低??了?９．６。／。，相较于Ｐｒｏｐｈｅｔ算法平均跳数平均降低了?１６．８％。ＮＲ－ＳＳ算法在平均跳??数相较于其他算法的降低，也体现出了算法传递消息具有一定的选择性。同样是??３１??
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??信息辅助型算法的Ｐｒｏｐｈｅｔ因为其没有限制副本拷贝数，导致其平均跳数较高。??（２）节点缓存大小对算法性能的影响??当进行节点缓存大小对算法性能影响比较时，将节点的缓存大小设置作为变??量，所有节点的缓存大小统一，并没有设置自私节点与合作节点的区别。实验中??将缓存大小分别设置为１Ｍ，５Ｍ，１０Ｍ，１５Ｍ，２０Ｍ，此时的消息生存周期为３００ｓ。??仿真的结果如图３．３所示。??１０???１００????＋?明－ｓｓ?Ａ???０９－?女?Ｐｒｏｐｈｅｔ?９０－?「??￣９ｔ￣?ＳｐｒａｙＡｎｄｔａｉｔ?ｆ??。８．?产?＊?／?Ｘ．??：：Ｉ?／??｜〇５－?Ｊｒ?／?｜?５０－?ｉ?－Ａ－?Ｐｒｏｐｈｅｔ??￣?ｍ?腸?ＳｐｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??０．１－?＊?１Ｃ－?？?－—■一??〇〇?－｜?１?１?１?１?１?１?１?１?１?１?１?０?－Ｉ?１?１?１?１?１?１?！?１?＇?１??〇?２?４?６?８?１０?１２?ｕ?１６?１６?２Ｃ?０?２?＾?６?８?１０?１２?Ｕ?１６?ｉｅ?２０??（ａ）投递率?（ｂ）网络开销??５－，???明－ＳＳ??Ｐｒｏｐｈｅｔ??ＳｏｒａｙＡｎｄＷａｉｔ??４?■??３??１?；－＾＝＝＝＝＝５＝??２－??１?－??０－１?１?＞?????＇?？?????????０?２?ａ?６?６?１０?１２?Ｕ?１６?ｉｅ?２０??Ｉｆｓ?＜■：??（ｃ）平均跳数??图３．３节点缓存大小对路
【参考文献】：
期刊论文
[1]节点位置信息驱动的物联网终端缓存管理机制的研究[J]. 陶军,施书静,冯富琴,高扬. 计算机学报. 2019(02)
[2]机会网络中节点自私行为的研究综述[J]. 吕俊领,宋晖,何志立,潘达儒. 计算机工程与应用. 2017(18)
[3]基于信任机制的机会网络安全路由决策方法[J]. 李峰,司亚利,陈真,鲁宁,申利民. 软件学报. 2018(09)
[4]SaW-Utility:基于节点效用的DTN喷雾等待路由协议[J]. 王慧强,朱金美,冯光升,吕宏武. 北京邮电大学学报. 2015(04)
[5]基于节点质量度的Spray and Focus路由改进算法[J]. 曹玉林,张珊珊. 四川大学学报(自然科学版). 2015(03)
[6]移动机会网络路由问题研究进展[J]. 马华东,袁培燕,赵东. 软件学报. 2015(03)
[7]机会网络[J]. 熊永平,孙利民,牛建伟,刘燕. 软件学报. 2009(01)
博士论文
[1]资源受限的延迟容忍网络路由调度问题研究[D]. 杨振国.中国科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于报文剩余价值的二分散发等待路由研究[D]. 马瑶.安徽大学 2016
本文编号：3056203
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