本文選題：容遲網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：路由算法　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2016年09期

【摘要】：在容遲網(wǎng)絡(luò)(DTN)中節(jié)點(diǎn)密度稀疏和節(jié)點(diǎn)移動(dòng)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)頻繁割裂,消息在傳遞時(shí)無(wú)法始終存在一條端到端的連通路徑,因此DTN路由算法通常采用存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制將消息從源節(jié)點(diǎn)投遞至目的節(jié)點(diǎn)。針對(duì)上述情況,結(jié)合節(jié)點(diǎn)間相似性與消息生存時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的概率值,提出一種基于節(jié)點(diǎn)相似性的概率路由算法(SBPR),包含消息復(fù)制與消息轉(zhuǎn)發(fā)2種策略。當(dāng)持有消息的節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)相遇時(shí),將消息復(fù)制給消息節(jié)點(diǎn)相似性較小的節(jié)點(diǎn)以提高消息投遞率。對(duì)于與其相似性較大的鄰居節(jié)點(diǎn),如果該鄰居節(jié)點(diǎn)到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)的概率更大,將消息轉(zhuǎn)發(fā)至鄰居節(jié)點(diǎn)以節(jié)省網(wǎng)絡(luò)資源消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在節(jié)點(diǎn)緩存不足的情況下,SBPR在消息投遞率、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載率及消息丟包數(shù)等方面的表現(xiàn)均優(yōu)于Epidemic,Prophet和First Contact路由算法。
[Abstract]:In Delay-tolerant Network (DTNN), node density sparsity and node movement result in frequent fragmentation of network topology, and there is not always an end-to-end connected path when the message is delivered. Therefore, DTN routing algorithm usually uses the mechanism of storage, carrying and forwarding to deliver messages from the source node to the destination node. In view of the above situation, combining the similarity between the nodes and the probability of the nodes arriving at the destination node within the message lifetime. A probabilistic routing algorithm based on node similarity is proposed, which includes two strategies: message replication and message forwarding. The message is copied to a node with less similarity to improve the message delivery rate. For a neighbor node with greater similarity, if the neighbor node has a higher probability of reaching the destination node, In order to save network resource consumption by forwarding messages to neighbor nodes, the experimental results show that SBPRs outperform EpidemicProphet and First Contact routing algorithms in the aspects of message delivery rate, network load rate and number of packets dropped.
【作者單位】： 青島大學(xué)信息工程學(xué)院;南京郵電大學(xué)海外教育學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61502261,61572457,61379132) 山東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(ZR2013FQ022) 山東省教育廳高�？萍加�(jì)劃基金資助項(xiàng)目(J14LN85)
【分類號(hào)】：TN915.0

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8 王s鮯，

本文編號(hào)：1696912