本文選題：物聯(lián)網(wǎng) + 轉(zhuǎn)發(fā)樹　； 參考：《軟件學(xué)報》2014年08期

【摘要】：在IPv6物聯(lián)網(wǎng)中,RPL路由模型已得到廣泛的認(rèn)可.然而對于規(guī)模較大的多跳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),RPL面臨著部分轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點路由容量較大的問題.而且物聯(lián)子網(wǎng)中扁平化的地址結(jié)構(gòu)使得這一問題更為突出.設(shè)計了支持IPv6地址自動分配的輕量級樹型轉(zhuǎn)發(fā)模型TFAD(tree forwarding model with address automatically distributed),將物聯(lián)子網(wǎng)中的節(jié)點構(gòu)造成一棵層次轉(zhuǎn)發(fā)樹,樹節(jié)點的IPv6地址在子樹范圍內(nèi)高度聚合.各節(jié)點只需存儲與其子節(jié)點數(shù)相當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)發(fā)項,即可完成TFAD模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā).此外,設(shè)計了TFAD模型的備份父節(jié)點機制,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時能夠以子樹為單位進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲貥?gòu),實現(xiàn)物聯(lián)子網(wǎng)的快速路由恢復(fù).實驗驗證了TFAD模型的高效路由存儲性能以及快速的路由學(xué)習(xí)能力和故障后路由恢復(fù)能力.
[Abstract]:The IPv6 routing model has been widely accepted in the Internet of things. However, for the larger multi-hop network structure, RPL is faced with the problem of large routing capacity of some forwarding nodes. And the flat address structure in the WW subnet makes the problem more prominent. A lightweight tree forwarding model, TFAD(tree forwarding model with address automatically distributed, is designed to support the automatic allocation of IPv6 addresses. The nodes in the WH subnet are constructed into a hierarchical forwarding tree, and the IPv6 addresses of the tree nodes are highly aggregated in the sub-tree range. Each node can complete the data forwarding of the TFAD model only by storing the forwarding items corresponding to the number of its children. In addition, the mechanism of backup parent node of TFAD model is designed. When the network fails, the network topology can be reconstructed by subtree, and the fast route recovery of the WH subnet can be realized. The experimental results show that the TFAD model is efficient in routing storage, fast in routing learning and in post-fault routing recovery.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;北京師范大學(xué)教育學(xué)部;首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61272446,61373161) 國家科技重大專項(2012ZX03005001-001)
【分類號】：TP391.44;TN929.5

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本文編號：1847458