无线传感器网络路由中合作性重复博弈模型的研究

无线传感器网络中,节点能耗、路径可靠度以及节点的死亡时间是传感器网络路由需要考虑的关键因素.为了提高能量利用率和传感器网络收益,在节点理性且自私的条件下,运用博弈论方法提出了一种基于节点合作的数据包发送/转发的重复博弈模型,设计了一个与路径连通度和节点能量消耗有关的收益函数,采用惩罚机制使重复博弈模型存在子博弈精炼纳什均衡,降低了自私节点背叛的可能性.实验结果表明:采用惩罚机制的重复博弈能够提高网络的收益,同时也提高了网络吞吐量,任何自私节点的不合作行为都导致节点的能量浪费和节点的整体收益下降.     

基于博弈论的车联网双重激励数据转发机制

车联网中自私节点为节省自身能源消耗倾向于拒绝为其他节点转发数据包,为克服这种降低网络整体性能的自私性,常采用基于信誉权限和价格的激励机制来促进合作。在以信誉权限机制处罚自私行为的基础上,提出了对协作节点给予信用度奖励的双重激励机制。在该机制中,设置了信誉重建模型以完善基于信誉的惩罚机制,并基于单跳博弈模型对节点行为进行经济学分析。最后对提出的双重激励机制进行了理论分析,该激励机制在保证节点协作的同时提高了网络吞吐量。仿真实验表明,所提机制在大规模情形下可使得网络具有快速收敛的丢包率和极高的节点转发率。     

一种面向延迟容忍网络的信誉方案

延迟容忍网络(DTN)的节点资源受限,易产生自私行为影响网络性能。针对该问题,提出一种面向DTN的信誉方案,以减小自私行为对网络性能的影响。设计报文转发协议和行为记录机制,检测DTN环境下的自私行为,建立信誉模型,实现对网络节点可信度的评估。实验结果表明,该方案可在存有自私节点的环境中提高网络性能。     

移动自组网自私行为闭环惩罚模型设计

针对移动自组网MAC层开环模型缺乏自私行为惩罚机制的不足,设计一种包括报文信息统计、统计信息共享和判决惩罚模块的闭环改进协议PDCF。报文信息统计定义转发率、丢弃度等指标衡量节点行为,修改仿真软件内置函数实现节点行为信息的统计。统计信息共享定义行为量化等级,改进DCF预留字段和CSMA/CA机制,实现节点行为信息的全网覆盖。判决惩罚模块对节点行为建立一维马尔科夫链惩罚模型,限制节点自私行为。仿真结果表明,与DCF相比,PDCF时延、丢包率和控制开销基本不变,但稳态时自私节点比例得到有效控制,且吞吐量增加2.7Mbps,网络性能得到改善。     

基于合作贡献的移动社会网络自私路由协议

移动社会网络的路由工作中存在一个不合理的假设,即所有节点是无私合作的,愿意为其他节点转发数据。然而,MSN网络节点通常表现出自私性,因为在现实世界中,节点通常被人们所支配,而社会中的人们可能由于节点资源的匮乏不愿意节点参与转发。这种节点的自私行为无疑极大地降低了网络的性能。为了解决移动社会网络的自私路由问题,提出了一种基于用户合作和贡献的自私路由协议C2SR。C2SR根据候选中继节点与目标节点之间的合作度及该节点对网络的贡献度来决定下一跳节点。其中节点合作度由节点社会合作度和个体合作度决定,贡献度则包括节点之间的相互贡献以及对整个网络的社会贡献。与目标节点具有较高合作度并且贡献度较小的候选节点更适合作为下一跳中继节点。仿真结果表明,C2SR协议比SSAR和ANT等协议具有更好的性能。     

一种机会网络节点重复博弈模型

在资源受限的机会网络中,节点在转发过程中所表现出的自私行为将严重影响网络性能。针对这一问题,建立基于认错机制的“礼尚往来”策略的节点重复博弈模型。节点考虑到将来的利益,迫于对惩罚的恐惧而参与转发。通过该策略,节点协作可以使网络性能达到最优。仿真结果表明,节点间的相互协作增强,在自私节点较多时也能保证较好的网络性能。     

Ad Hoc网络中基于贝叶斯博弈的节点激励策略

Ad Hoc网络中的节点在转发数据时易出现自私行为,为激励自私节点参与数据转发,提出一种节点激励策略IMTFT。根据贝叶斯博弈理论建立节点转发博弈模型,在该模型中引入增加激励因子的改进TFT策略,以均衡激励自私节点。在IMTFT策略下对节点的纳什均衡条件进行推理分析,并确定激励因子相关参数的最优取值。仿真结果表明,该策略能有效激励自私节点参与数据转发,提升网络整体性能。     

移动自组织网络中内部丢包的检测模型

无线移动自组织网络中数据的传输是基于中间节点的合作转发的,但由于内部自私节点为了节省带宽和电量或者网络受到恶意节点的攻击,导致丢包行为发生,网络性能严重降低。基于无线自组织网络常用的路由协议AODV,提出了一种新的针对内部丢包攻击的检测模型。该检测模型引入旁信道概念,旁信道节点和看门狗共同检测并记录节点转发报文行为,采用邻居信息表存放检测结果,当相应节点的记录值达到一定下限时就被隔离出网络。由于旁信道可以发送警报报文,该模型能够同时检测到自私节点或合作攻击节点引起的内部丢包攻击。     

移动Adhoc网络基于信誉系统的节点协作方案

在移动Ad hoc网络（MANET）中,节点的远距离通信需要中间节点的协作,中间节点通过转发数据包将信息传递给目的节点。但是,自私节点为了节省资源（如电池电量,带宽）将不属于自己的数据包丢弃。如果没有合理的机制处理自私节点,正常的节点将会过载,从而使整个网络的性能退化。提出在Adhoc网络中针对自私节点促使其转发数据包的一种分布式协作方案。方案采用信誉和货币机制相结合的策略达到减少自私节点、改善网络环境的目的。理论分析和仿真结果表明,该方案比传统的方法更快更准确地检测到自私节点,提高合作节点,减少自私节点的吞吐量。     

移动Ad hoc网络基于信誉系统的节点协作方案

在移动Ad hoc网络（MANET）中,节点的远距离通信需要中间节点的协作,中间节点通过转发数据包将信息传递给目的节点。但是,自私节点为了节省资源（如电池电量,带宽）将不属于自己的数据包丢弃。如果没有合理的机制处理自私节点,正常的节点将会过载,从而使整个网络的性能退化。提出在Adhoc网络中针对自私节点促使其转发数据包的一种分布式协作方案。方案采用信誉和货币机制相结合的策略达到减少自私节点、改善网络环境的目的。理论分析和仿真结果表明,该方案比传统的方法更快更准确地检测到自私节点,提高合作节点,减少自私节点的吞吐量。     

Trust-based evolutionary game model assisting AODV routing against selfishness

Self-organizing networks such as wireless ad hoc networks present a number of problems and paradoxes towards trustworthiness and consistency of the network. Lack of cooperation between nodes drastically brings down the throughput of the network. Selfish behavior of the nodes is one of the issues, which deter the trust among them. This paper explores the multiple modes to build trust and proposes an effective, dynamic and distributed framework using evolutionary game theory. Strategic, non-cooperative and evolutionary game theory has been utilized to model the dynamic behavior of selfish nodes in a self-policing ad hoc network. AODV routing assisted by the proposed game model enlightens a cogent scenario, which demonstrates that it can stimulate cooperation among selfish nodes, albeit without negotiations. The proposed model encompasses two distinct modes to learn and predict the behavior of neighbors namely deterministic and random. Deterministic mode is a generic one which helps to analyze the behavior of the network for standard strategic patterns whereas the random strategy profiles are explored using randomized analysis based on genetic algorithm. This paper investigates the simulated results for the two methods and asserts that if nodes use evolved strategies and trust evaluation mechanism, then the model supports in accomplishing the cooperation level to reach the maximum possible.     

A Combinational Perspective in Stimulating Cooperation in Mobile Ad Hoc Networks

In wireless ad hoc networks cooperation among nodes cannot always be assumed since nodes with limited resources and different owners are capable of making independent decisions. Cooperation problems in topology control and packet forwarding tasks have been mostly studied separately but these two tasks are not independent. Considering a joint cooperation problem by taking into account dependencies between tasks will result in more reliable and efficient networks. In this paper topology control definition is extended to cover cooperation problem in both packet forwarding and topology control in a single problem. In this definition nodes have to adjust their transmission power and decide on their relay role. This paper models the interactions of nodes as a potential game with two-dimensional utility function. The presented model, named TCFORCE (Topology Control packet FORwarding Cooperation Enforcement), preserves the network connectivity and reduces the energy consumption by providing cooperative paths between all pairs of nodes in the network.     

无线传感器网络基于议价解的合作策略

针对无线传感器网络（WSN）的合作多样性问题,对结合节点能耗和吞吐量的对称合作模式进行了讨论。基于Raiffa-Kalai-Smorodinsky议价解（RBS）,将对称合作问题转换成议价问题,提出了一种提高网络传输效率的WSN对称合作策略。分析了由[n]传感器节点和一个sink 组成的对称合作模型,并在此基础上,讨论了RBS最优带宽分配策略的实现过程。仿真结果表明,该对称合作策略可以大大提高传感器节点的传输效率。     

Spatial fairness in linear random-access networks

Random-access networks may exhibit severe unfairness in throughput, in the sense that some nodes receive consistently higher throughput than others. Recent studies show that this unfairness is due to local differences in the neighborhood structure: nodes with fewer neighbors receive better access. We study the unfairness in saturated linear networks, and adapt the random-access CSMA protocol to remove the unfairness completely, by choosing the activation rates of nodes as a specific function of the number of neighbors. We then investigate the consequences of this choice of activation rates on the network-average saturated throughput, and we show that these rates perform well in non-saturated settings.     

无线网络中的多跳协作机制*

现有的协作机制过度地依赖于信道状态信息,而无线信道状态瞬时变化,使得信道状态信息在实践中很难获取。提出一种新的多跳协作机制,该机制不依赖信道状态信息,而是充分利用无线网络的广播特性,使得系统中的节点缓存其前面节点发送的信号,并对接收到的信号进行最大比合并,恢复原信号再转发。通过理论分析以及仿真分析验证所提方案的可行性和有效性,并与多跳非协作机制进行比较,仿真结果表明,多跳协作机制可以获得额外的分集增益,有效地提高了交付率以及增大系统中的端到端的平均吞吐量。     

基于节点合作的Ad hoc网多信道MAC协议

针对Ad hoc网络的多信道隐藏终端问题,提出一种基于邻居节点合作通告机制的异步多信道媒介访问控制协议。该协议通过空闲邻居节点向未收到信道协商控制帧的节点发送通告广播帧,从而有效地解决了多信道隐藏终端问题。仿真结果表明,与IEEE 802.11、MMAC协议相比,该协议在提高网络平均吞吐量的同时,还能降低数据包平均延迟。     

基于无线自组织网络的TCP Freeze-Probing改进协议

传统的TCP协议在有线网络中能够良好地工作,但用于无线自组织网络时则性能有所下降.其原因在于,传统的TCP协议无法分辨网络丢包原因,如网络拥塞、链路断开、信道错误或者链路改变.为了提高TCP协议在无线自组织网络中的性能,提出了一种TCP协议的改进方案TCP Freeze-Probing.该方案是一种端到端方法,不需要网络中间节点的反馈合作同时,提出了一种基于TCP Freeze-Probing的吞吐量模型并利用仿真对模型进行了验证.分析和仿真结果表明,该方案能够有效地改进TCP在无线自组织网络的性能.     

机会路由中激励合作机制的博弈分析

为了解决机会路由中因保存能量、内存或其他资源而拒绝合作的节点自私性问题,基于微观经济学和博弈论,通过构建合理的效用函数,建立一种促进合作的激励机制,使节点无法通过不真实的反馈信息为自己牟利,有效减少理性节点的作弊行为。仿真结果表明,该合作增强机制能够有效引导理性节点诚实合作,从而提高网络吞吐量。     

基于信誉与合作的信任评价模型研究

现有的一些信任评价模型采用线性加权的手段进行信任测度,可能出现一个维度指标信息很高而另一个维度指标信息较低的情况,于是存在信息的淹没,严重影响了模型计算节点信任评价的准确性和有效性。针对现有模型存在的不足,提出了一种基于二维度的相互信任矩阵评价模型。该模型依据所给出的信誉与合作评价指标的特点,分别采用二元语义信息处理和数据测度方法对节点的信誉与合作进行评价,从而得出信任评价模型。仿真实验结果分析表明,与线性加权模型相比,该模型能够更有效地抑制恶意节点的影响,提高节点任务执行的成功率。     

Modelling and performance analysis of multi-hop ad hoc networks

Mobile ad hoc networks are becoming very attractive and useful in many kinds of communication and networking applications. Due to the advantage of numerical analysis, analytical modelling formalisms, such as stochastic Petri nets, queuing networks and stochastic process algebra have been widely used for performance analysis of communication systems. To the best of our knowledge, there is no previous analytical study that analyses the performance of multi-hop ad hoc networks, where mobile nodes move according to a random mobility model in terms of the end-to-end delay and throughput. This work presents a novel analytical framework developed using stochastic reward nets for modelling and analysis of multi-hop ad hoc networks, based on the IEEE 802.11 DCF MAC protocol, where mobile nodes move according to the random waypoint mobility model. The proposed framework is used to analyse the performance of multi-hop ad hoc networks as a function of network parameters such as the transmission range, carrier sensing range, interference range, number of nodes, network area size, packet size, and packet generation rate. The proposed framework is organized into several models to break up the complexity of modelling the complete network, and make it easier to analyse each model as required. The framework is based on the idea of decomposition and fixed point iteration of stochastic reward nets. The proposed models are validated using extensive simulations.