本文關(guān)鍵詞：機會網(wǎng)絡(luò)路由算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動無線通信技術(shù)、移動終端技術(shù)的迅速發(fā)展,移動通信已成為人們能夠隨時對地乃至移動中從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息和服務(wù)的一種重要通信方式,而傳統(tǒng)的無線通信方式必須應(yīng)用一定的基礎(chǔ)設(shè)施(如基站)來保障通信節(jié)點之間的連通性完成通信,這就給一些缺少基礎(chǔ)設(shè)施部署的惡劣環(huán)境下通信造成一定了困難,為了解決此問題,一種新型的網(wǎng)絡(luò)被提了出來——機會網(wǎng)絡(luò)。機會網(wǎng)絡(luò)(Opportunistic Network)具有時延容忍網(wǎng)(DTN)許多特征,節(jié)點不具有統(tǒng)一部署性,不需要預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和節(jié)點初始位置,端到端通信時不需要確定是否存在通路。因此機會網(wǎng)絡(luò)能夠解決頻繁間斷網(wǎng)絡(luò)中通信難題,能夠應(yīng)用于應(yīng)急求援、軍事移動網(wǎng)絡(luò)等環(huán)境。同時網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜多變的拓撲結(jié)構(gòu)、受限網(wǎng)絡(luò)容量、缺乏的網(wǎng)絡(luò)通信信息給研究人員帶來了巨大的挑戰(zhàn),路由算法研究和設(shè)計成為一個非常重要的環(huán)節(jié),算法的優(yōu)劣直接影響著網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)劣。本人對路由協(xié)議做了大量的研究工作,發(fā)現(xiàn)當前機會路由協(xié)議中概率路由(robabilistic routing)、傳染路由(epidemic routing)機制等未涉及節(jié)點接觸頻率和接觸時間兩個因素,造成一定的局限性及缺失性,針對這一問題劉期烈、許猛等人提出了基于歷史效用的HMPR算法,此算法具有比傳統(tǒng)路由投遞率較好,但并沒有很好的改善路由延時問題�；谝陨弦蛩乇疚牡谌绿岢隽嘶跉v史效用的冗余混合路由算法——HHRA。HHRA算法主要根據(jù)節(jié)點歷史信息(相遇間隔、相遇頻率及節(jié)點間的可靠傳輸效率)評估節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)效用值,其轉(zhuǎn)發(fā)策略基于多副本控制機制。仿真結(jié)果,本文提出的HHRA算法對比傳染路由(Epidemic)和概率路由(Prophet)提高傳輸成功率并減少了傳輸延遲。本人在研究轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議的同時發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大多非社區(qū)移動模型轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議都基于節(jié)點移動完全隨機,較少利用移動特征設(shè)計協(xié)議,忽視了實際場景中節(jié)點的移動規(guī)律,如人、動物、車等,他們運動具有一定的規(guī)律特點,如果能夠充分借鑒節(jié)點移動規(guī)律來設(shè)計轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議那將是有利可行的。舒堅、董海星等人提出的BMCU算法基于節(jié)點移動特征效用轉(zhuǎn)發(fā)機制,但該算法存在明顯不足之處,轉(zhuǎn)發(fā)策略之沒有考慮到中繼節(jié)點與目標節(jié)點的相似度,如果所遇到中繼節(jié)點與源節(jié)點和目的節(jié)點的相似度大于閾值,那么就會造成判斷失真,并會阻礙消息成功傳輸；此外,其活躍度模型建立不完善,效用值只參考活躍度而不考慮親密度并不能保證通信可靠性等。于是本文第四章對此算法作了改進：提出了親密度模型,并完善了相似度模型建立策略,通過與自身節(jié)點相似度比較后,在相似度小于閾值情況下綜合考慮與目的節(jié)點相似度、親密度、活躍度及剩余能量衡量轉(zhuǎn)發(fā)效用值,消息轉(zhuǎn)發(fā)基于多副本控制策略抑制節(jié)點副本的發(fā)散拷貝。最后模擬實驗結(jié)果表明改基于BMCU算法改進的IBMCU算法性能較BMCU算法穩(wěn)定性較好,同時提高傳輸率并降低了平均延遲。
【關(guān)鍵詞】：機會網(wǎng)絡(luò) 路由算法 轉(zhuǎn)發(fā)效用 相似度 活躍度
【學位授予單位】：廣西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9
• 1.2 機會網(wǎng)絡(luò)概述9-17
• 1.2.1 概念與特點10
• 1.2.2 機會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究10-12
• 1.2.3 機會網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用發(fā)展12-15
• 1.2.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 機會網(wǎng)絡(luò)路由算法的相關(guān)研究17-26
• 2.1 機會網(wǎng)絡(luò)路由算法類別17-20
• 2.1.1 分類方法18
• 2.1.2 基于機會轉(zhuǎn)發(fā)的路由算法18-19
• 2.1.3 基于預(yù)測的路由算法19
• 2.1.4 基于計劃的路由算法19-20
• 2.2 經(jīng)典算法研究20-24
• 2.2.1 FirstContact和DirectDelivery算法20
• 2.2.2 Epidemic算法20-21
• 2.2.3 Spray and Wait算法21
• 2.2.4 PROPHET算法21-22
• 2.2.5 MaxProp算法22-24
• 2.3 其他類算法24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于歷史效用的冗余混合算法26-39
• 3.1 HHRA設(shè)計26-31
• 3.1.1 轉(zhuǎn)發(fā)效用值的計算27-29
• 3.1.2 轉(zhuǎn)發(fā)效用值的傳遞性29
• 3.1.3 轉(zhuǎn)發(fā)策略29-30
• 3.1.4 算法偽代碼30-31
• 3.2 仿真實驗與性能分析31-38
• 3.2.1 仿真場景設(shè)置31-33
• 3.2.2 可視化模擬場景33-35
• 3.2.3 仿真結(jié)果與性能分析35-38
• 3.3 結(jié)束語38-39
• 第四章 基于節(jié)點移動性的效用算法39-51
• 4.1 改進的相似度模型建立39-40
• 4.2 親密度模型的建立40-41
• 4.3 BMCU中活躍度模型分析41-42
• 4.4 改進后的轉(zhuǎn)發(fā)策略42
• 4.5 算法偽代碼42-43
• 4.6 仿真實驗與性能分析43-49
• 4.6.1 仿真場景設(shè)置43-45
• 4.6.2 可視化模擬場景45-47
• 4.6.3 仿真結(jié)果與性能分析47-49
• 4.7 結(jié)束語49-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-52
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 研究展望51-52
• 參考文獻52-55
• 致謝55-56

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