基于两阶段聚类的机会社会网络路由算法

为提升机会社会网络路由过程中消息投递率、降低消息平均时延，对其消息转发过程进行了研究，提出一种基于两阶段聚类分析的机会社会网络路由算法。以分组路由策略为基础，通过两阶段聚类分析方法降低簇划分过程对节点资源的需求，并分别为簇内/间消息设计转发策略，优化了消息转发与中继节点选取的过程。此外，在聚类分析的过程中引入事件链分析的方法，深入挖掘节点间的内在社会关联，提高簇划分的准确性。仿真结果表明，在大规模复杂网络环境中该算法能够提高投递率5%~10%，降低投递时延10%以上，而在资源不足的情况下也能够获得接近80%的投递率。     

基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法

为解决当前无线传感网稳定传输算法过程中难以感知节点拓扑,且其数据传输能力易受路径抖动影响问题,提出了基于节点拓扑感知-数据传输能力映射机制的无线传感网稳定传输算法。仿真结果表明,与当前常用的WKSD,FDSR稳定传输算法相比,本文算法能够有效消除网络数据抖动,具有更高的数据投递成功率,以及更低的带宽拥塞率与网络最大时延。所提算法能够有效提高无线传感器网络的数据传输性能,具有较好的实际应用价值。     

无线网络中任意路径编码感知机会路由

结合机会路由和网络编码2种技术提出了一种新的任意路径编码感知机会路由方案.为了合理地选择候选节点和分配节点转发优先级,提出了编码感知期望传输次数度量标准.路由方案在无线传输过程中充分利用流间网络编码减少传输次数,从而提高网络传输效率.仿真实验结果表明,路由方案能大幅度提高网络的转发效率和吞吐量.     

CRSN中一种基于频谱已知的多信道机会路由协议

为了解决在无线认知传感网络（CRSN）中,因为无线链路的不稳定性所导致的一般路由方式取得的吞吐量非常有限的问题,提出一种基于频谱已知的多信道机会路由协议（SAMOR）.该路由方式一方面可以克服无线链路的不稳定性,另一方面可以提高频谱资源的利用率.在构造节点的传输竞争集时,综合考虑了投递率、能量消耗和时延三者之间的权衡设计了一个竞争集优化算法.在数据的传输过程中,中继节点和数据信道的选择是在一种基于控制信道的跨层协商机制（MC-OMAC）中完成的.仿真结果表明:SAMOR比基于频谱已知的机会路由协议（SAOR）在平均吞吐量、平均丢包率和平均时延上表现得更加优越;链路的平均投递率越小,SAMOR表现出来的优势就越明显.     

基于高效缓存管理机制的可靠消息传输机会网络路由算法

针对基于社区的机会网络路由算法存在的消息无序发送和过期消息管理效率不高等难题,提出一种基于高效缓存管理机制的可靠消息传输机会网络路由算法RMTEB(Reliable Message Transmission Routing Algorithm for Opportunistic Networks Based on Efficient Buffer Management Mechanism)。引入Spray and Wait机制,设计消息传输策略,对消息发送顺序、缓存清除机制以及消息转发机制进行优化,以确保携带消息节点在有限通信时间内向邻居节点转发更多的消息,节点相遇后,判断缓存中过期消息的目标节点是否为当前邻居节点,是则将消息发送给对方,否则删除;通过调整发送给目标节点为邻居节点的消息顺序,优先发送生存期剩余时间小的消息,显著提高消息传输效率,降低传输时延。仿真结果表明,RMTEB算法在传输成功率、平均端到端时延、路由开销比率和平均存储时间等方面均优于经典的Prophet routing算法及其改进算法Social Groups Based Routing(SGBR)。     

机会网络中节点相遇的时-空特征

节点相遇特征是构建机会网络节点运动模型、实现数据机会转发的基础,也是研究机会网络的动态拓扑演化规律,指导网络部署,特别是移动节点部署的重要依据.以4个实测数据集为对象,研究了基于节点度的节点相遇空间特征:节点度分布很不均衡;随着节点度的增加,任意相遇次数按照幂律递增,核心节点比孤僻节点对消息传输成功率的贡献更大;研究了基于任意相遇时间间隔的节点相遇时间特征:多数任意相遇时间间隔和相遇持续时间都很小,相遇持续时间较小的记录对消息传输成功率影响较大,而相遇持续时间达到一定值后,时间的增长对消息传输成功率的贡献可以忽略不计.这些时空特征对于构建机会数据传递方法,解决无网络覆盖或覆盖不佳区域的通信难题具有重要意义.     

基于成功递送率的编码感知机会路由机制

为充分利用无线信道的广播特性,提升网络性能,提出了一种基于成功递送率的编码感知机会路由机制。该机制采用成功递送率替代跳数、期望传输次数等传统路由判据进行路由选择。同时采用转发节点集,允许转发节点集中的所有节点进行编码并按不同的优先级转发数据包,从而避免了传统编码感知的路由方法为获得编码增益"汇聚"数据流所引起的流间干扰、中间节点过载等问题,获得了更高的编码增益。仿真结果表明,该机制能够以增加少量重复数据包为代价获得更多的编码机会,从而有效地提升网络性能。     

一种无线传感器网络分层拓扑推断算法

无线传感器网络中网络拓扑对配置网络资源、优化网络性能具有十分重要的作用.根据在汇聚节点收集到的网络节点报文接收/丢失的信息,提出了一种基于数据聚合的分层拓扑发现算法,该算法同时可以实现对传感器网络节点的分层.针对目前的拓扑发现算法在网络链路丢包率较低的情况下无法快速推断出网络拓扑的问题,提出了一种使部分节点进入睡眠状态的方法推断低丢包率条件下的网络拓扑.仿真结果表明,提出的算法可以利用较少的观测数据准确快速地推断传感器网络的拓扑.     

基于网络编码和占空比的无线传感器网络节能方案

提出一种结合随机网络编码和占空比的无线传感器网络节能方案（RNC_DCES）. 该方案根据所接收数据标识信息决定节点处于工作状态或睡眠状态,以避免数据重复接收,并通过结合随机网络编码,增加相同传输次数下的数据信息量,从而实现节能. 通过理论计算分析了RNC_DCES方案所构建传输模型下的网络能耗最大值,并验证了多跳网络能耗的最优解. 实验结果表明,对比联合随机占空比网络编码（RDCNCode）算法和改进型自适应网络编码（AdapCode++）算法,RNC_DCES延长了网络生命周期4.02%和8.51%,提升了包投递率14.83%和4.65%,从而有效提升了数据包投递率和网络能量效率.     

基于线图的社会性DTN消息传输策略

针对目前大多数DTN路由算法存在因孤立节点数量过多进而影响整个网络性能问题,提出了一种基于线图的社会性DTN消息传输策略.本策略将时间划分为若干时间片段,以线图节点对质量以及相似性作为评判标准,周期性地将三跳以内的节点划分成不同社区,最后通过社区内、社区间不同的路由策略进行数据传输.仿真结果表明:该算法与Epidemic、PROPHET、Sim Bet算法相比,在未降低网络延时性能的情况下,具有较高的消息投递率、较小的网络开销等.     

一种编码感知路由低时延数据传输算法

当前的编码感知路由算法在数据包编码时采用基于机会的网络编码策略,不会推迟数据包的转发来等待未来的编码机会,这样会降低网络编码对时延的贡献.为克服以上问题,提出了一种基于缓存管理的编码感知路由低时延数据传输算法.在编码节点,该算法采用基于队列长度的数据包决策策略来替代现有编码感知路由算法中的基于机会的网络编码策略.该算法在数据传输阶段之前引入了网络时延训练阶段,使编码节点获得了基于队列长度策略的最优阈值.仿真结果表明,在网络拥塞的情况下,此算法比传统的基于机会的网络编码策略具有更低的数据包传递时延和数据包丢失率,并且具有更高的吞吐量.     

合作博弈下无线传感器网络功率控制策略

无线传感器网络在动态变化的信道和干扰环境工作时,为获得较高的信干噪比,节点会提高发射功率,致使节点间的干扰不断增大,为抵消其带来的消极影响,节点将继续增加发射功率,这将导致网络环境逐渐恶化,同时过多浪费节点能量.针对以上问题,本文提出一种合作博弈下无线传感器网络功率控制策略,为使节点能够更加精准的根据周围环境信息动态调节发射功率,算法引入节点间距离作为干扰权重因子以修正有效干扰模型,进而改进信干噪比模型;基于合作博弈理论将节点信息传输速率和自身剩余能量整合,建立合作博弈下的效用函数,在对不同效用权重因子下的归一化信息传输速率、发射功率方差值、信干噪比和网络效用4种结果进行综合权衡后,得出适当的效用权重因子值,并证明效用函数存在纳什均衡解,通过算法多次迭代后得出使网络效用达到最高时的节点最优发射功率.仿真结果表明,本文算法得出的最优发射功率方差小,算法收敛速度快,网络在节点较低发射功率时即可获得较高的信干噪比,网络生存周期得以延长,实现更高的网络效用.     

多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法

针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题,提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响,设计了一种改进的综合效用函数;建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型,并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解;在维持网络k-连通的基础上,再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化,剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明,所提算法在保证网络连通性的前提下,实现了网络负载均衡,消除了冗余链路,生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。     

机会网络中基于节点社会性的数据转发策略

合理地选择代理节点是实现机会信息高效的转发和交付的关键问题。为了避免机会网络中,由于节点的移动性、交替活跃及网络拓扑动态变化等因素造成的传输限制,从社会网络与机会网络相结合的角度出发,提出了一种基于节点社会性的机会网络中的转发策略SNOP(data forwarding algorithm based on the sociality of node in opportunity network)。SNOP利用网络中的社团结构、社团间相似性及节点的社团活跃,有针对性地选择移动代理节点(agents),以离线的方式计算节点的社会性,在线完成转发,以此实现信息的高效和可靠交付。在真实数据集上的实验结果表明,与现有的转发算法相比,SNOP能够有效地提高信息交付的效率,降低端到端的传输延迟及网络开销。     

基于狄利克雷分布的可信路由转发机制

机会移动社群网络易受到不良节点干扰而导致正常通信中断，现有研究方法普遍存在忽略不良行为差异性，为此，提出了基于狄利克雷分布的可信路由转发机制.利用消息传递过程判断节点的可信度，提出应对干扰的路由转发机制.实验结果表明，在受到不良节点干扰的条件下，该机制能够准确评估节点，同时在保持低传输成本的情况下，传输成功率比传统方法提高了5%~10%.     

机会网络中基于元胞学习自动机的拥塞控制策略

对于机会网络中的多副本报文转发机制下由于节点缓存溢出而产生的拥塞现象,已有的控制策略仅考虑报文或者当前节点自身的信息,没有利用邻居节点之间的关系以及邻居节点上报文的存储情况来提高网络中报文的投递成功率。提出了一种基于元胞学习自动机的拥塞控制策略,主要是以局部环境中报文的特性来近似整个网络中报文的特性,根据报文所在节点的局部环境中周围邻居节点对该报文的持有情况,结合学习自动机的算法对报文的丢弃概率进行自动学习及更新。在报文复制时考虑对端节点的缓存熵信息,通过合理的报文的丢弃和复制,提高节点上缓存报文的信息量。实验仿真结果表明,该策略有效的降低了网络负载率和报文的投递延时,并提高了报文的投递率。     

基于鱼群优化的车载自组织网络路由算法

该文提出了一种基于鱼群优化且适用于城市道路环境的车载自组织网络路由算法。针对车载自组织网络中车辆的高速移动导致网络状态和拓扑频繁变化的特点,利用鱼群优化模型辅助搜索,及时为车辆找到新的最优中继节点,以保障网络中消息传输的性能。该文提出的鱼群路由优化算法(fish?swarm?routing, FSR) ,具有收敛速度快、效率高等优点。实验结果表明,相较于已有的车载自组织网络路由算法,该算法具有更低的传输时延和更高的传输成功率。     

重叠网域内传输的Multi-Agent主从博弈优化

针对重叠网中域内传输忽略了互联网服务提供商与用户间存在的主从博弈性,导致域内传输在现网应用中缺乏合理的均衡点而无法达到最佳优化状态的问题,提出一种基于多代理博弈的分层重叠网架构,并构建互联网服务提供商agent和用户agent间的Stackelberg主从博弈模型. 在该模型下,分析了纳什均衡解的存在性与唯一性,求出了纳什均衡时最佳的链路价格和传输速率,给出了网络最佳运行状态的一种定量描述,最后分析了网络参数对网络最佳运行状态的影响.     

Neigborhood state dynamic update algorithm for MANET

The effect of too much overhead caused by fixed neighborhood state update cycle on the whole network performance has been greatly alleviated by a neighborhood state dynamic update ( NSDU ) algorithm pr...     

基于密度聚类的容迟网络路由协议

为了克服现有容迟网络消息冗余副本过多,数据传输时延较大的问题,对基于历史预测的Prophet路由协议进行优化,提出基于密度聚类的路由协议,采用聚类分析理论和生灭过程理论,准确构建和维护密度聚类簇,使网络中的消息副本得到实时控制.在此基础上,提出基于Q学习的随机线性网络编码策略,采用增强学习领域中的值函数估计法,通过中间节点高效获得线性独立的编码包,以提高网络编码效益.仿真实验结果表明,相比Epidemic和Prophet路由算法,该算法可以获得较高的消息投递率;在有足够缓存的情况下,数据传输时延得到了很好的控制,对容迟网络具有较强的动态适应性.