容遲網(wǎng)絡(luò)主要部署于極端環(huán)境下。網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點經(jīng)常移動,有時會受到節(jié)點自身能量、緩存空間限制,無法建立類似TCP/IP的端到端協(xié)議,存在消息投遞率低,消息傳遞平均時延高的不足。已有的基于復(fù)制、轉(zhuǎn)發(fā)、混合策略的經(jīng)典算法,對容遲網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間相互通信的改進(jìn)有限。本文在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上,借鑒經(jīng)典算法的優(yōu)勢,提出基于相遇概率的多線性親密度優(yōu)化算法,能很好的提高低緩存條件下的消息投遞率,減少網(wǎng)絡(luò)開銷,降低平均時延。符合容遲網(wǎng)絡(luò)在野生動物監(jiān)測、航天通信、災(zāi)難應(yīng)急方面的應(yīng)用場景。本文首先介紹了容遲網(wǎng)絡(luò)的定義,容遲網(wǎng)絡(luò)的起源與特點。同時對容遲網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)典算法做了介紹,并簡要介紹了本領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。然后對實驗仿真環(huán)境ONE平臺做出了說明,并對消息投遞率、網(wǎng)絡(luò)開銷、平均時延、平均跳數(shù)指標(biāo)定義做出了說明。方便后續(xù)通過實驗組、對照組論證改進(jìn)算法的優(yōu)勢與缺陷。為了提高低緩存條件下容遲網(wǎng)絡(luò)的消息投遞率,本文提出了多線性親密度指標(biāo)和基于復(fù)制策略的SprayAndWait改進(jìn)算法。在噴發(fā)階段借鑒Prophet算法的效用值預(yù)測思路,通過相遇概率效用值等比例噴發(fā)消息副本。在等待階段,通過比較節(jié)點與消息目的節(jié)點的多線性親密... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

1多線性親密度改進(jìn)算法流程圖

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??密度會呈線性增長趨勢。為了避免該情況，設(shè)置節(jié)點間親密度閾值，當(dāng)節(jié)點對的??親密度達(dá)到閾值后，增長趨勢會變緩。由于親密度的增長由兩條線段組成，故稱??為多線性優(yōu)化的親密度指標(biāo)。??圖３．?２中隨時間變化的是相遇節(jié)點Ｘ和節(jié)點ｙ間的通信能力Ｃ（Ｉ，ｙ）。ＴＫ是節(jié)點??間第Ｋ次相遇總時長，ＢＫ是節(jié)點間第Ｋ次相遇總間隔，０Ｋ是節(jié)點間第Ｋ次相遇建??立連接時，通信能力的起始值，如果節(jié)點間是第一次相遇或長時間沒有相遇〇Ｋ??的值為０。隨著相遇時間ＴＫ的增加，通信能力在某一時刻的值會線性增加，在節(jié)??點間斷開連接時達(dá)到峰值ＹＫ。當(dāng)節(jié)點間斷開連接時，當(dāng)前時刻的通信能力值會隨??著斷開時間的增加的線性下降，直到下降為〇或者節(jié)點間下次相遇。所謂節(jié)點間??通信能力就是循環(huán)往復(fù)節(jié)點間相遇、斷開過程，當(dāng)前時刻通信能力數(shù)值的變化。??公式３．?５和公式３．?６簡要描述了該過程。??個??

親密度達(dá)到閾值后，增長趨勢會變緩。由于親密度的增長由兩條線段組成，故稱??為多線性優(yōu)化的親密度指標(biāo)。??圖３．?２中隨時間變化的是相遇節(jié)點Ｘ和節(jié)點ｙ間的通信能力Ｃ（Ｉ，ｙ）。ＴＫ是節(jié)點??間第Ｋ次相遇總時長，ＢＫ是節(jié)點間第Ｋ次相遇總間隔，０Ｋ是節(jié)點間第Ｋ次相遇建??立連接時，通信能力的起始值，如果節(jié)點間是第一次相遇或長時間沒有相遇〇Ｋ??的值為０。隨著相遇時間ＴＫ的增加，通信能力在某一時刻的值會線性增加，在節(jié)??點間斷開連接時達(dá)到峰值ＹＫ。當(dāng)節(jié)點間斷開連接時，當(dāng)前時刻的通信能力值會隨??著斷開時間的增加的線性下降，直到下降為〇或者節(jié)點間下次相遇。所謂節(jié)點間??通信能力就是循環(huán)往復(fù)節(jié)點間相遇、斷開過程，當(dāng)前時刻通信能力數(shù)值的變化。??公式３．?５和公式３．?６簡要描述了該過程。??個??通??信??能??力：???０２?．．．．．＼乂??〇ｉ?Ｉ?７，?Ｉ?．?Ｉ????Ｔ１?Ｂ１?Ｔ２?Ｂ２?時間??圖３．?２基于親密度的通信能力示意圖??〇?＝｜?〇??｜Ｙｋ－ｉ－Ｂｋ－ｉ?Ｙｋ－ｉ?＞Ｂｋ－Ｐ２－ｋ＾ｎ?公式（３．５）??Ｙｋ＝０ｋ＋Ｔｋ?ｌ＾ｋ＜ｎ?公式（３．６）??親密度指標(biāo)是通過將所有時刻的通信能力值積分求得的。親密度的形式化描??述是

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3224781