ERC^2：具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法

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一种考虑节点拥塞情况的DTN概率路由算法

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DTN中基于生命游戏的拥塞控制策略

DTN中基于生命游戏的拥塞控制策略王恩;杨永健;李莅【摘要】为了应对容迟网络中拓扑结构剧烈变化、节点间连接频繁中断等问题,报文通常采用“存储—携带—转发”的方式进行传输:节点将报文存储在缓存中,携带报文直到遇到合适的机会才将报文转发给其他节点.因为缓存有限,这样的传输方式会使节点缓存溢出,导致拥塞的发生.在容迟网络环境下提出一种基于生命游戏的拥塞控制策略(game of life based congestion control strategy in delay tolerant networks,GLCCS),并将其应用于Epidemic路由方式.GLCCS借鉴生命游戏的演化思想,依据邻居节点中持有特定报文的节点比例来决定节点本地缓存中相应报文的操作.同时还提出了基于全网信息的报文排队机制和丢弃策略,依据传递或者丢弃一个报文对整个网络投递成功率的影响,计算出报文的效用值,按照效用值对缓存中报文进行排队和丢弃.在机会网络模拟器ONE中对仿真移动模型和真实运动轨迹进行模拟,实验结果表明,GLCCS与其他拥塞控制策略相比提高了投递成功率,减小了网络时延、丢包率以及负载比率.【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2014(051)011【总页数】15页(P2393-2407)【关键词】容迟网络;生命游戏;Epidemic;排队机制;丢弃策略【作者】王恩;杨永健;李莅【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院长春130012;吉林大学计算机科学与技术学院长春130012;吉林大学软件学院长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP393容迟网络（delay tolerant networks，DTN）［1－2］是一种由于端到端缺乏稳定链路导致传输延迟较高、甚至绝大部分时间处于中断状态的一类网络环境，其典型应用场景包括星际网络［3］、战地网络［4］、乡村网络［5］、野生动物监控与追踪网络［6］、PSN（pocket switched networks）网络［7］等．2003年FALL 在国际会议ACM SIGCOMM03上提出这一概念．DTN与其他网络环境相比加入了新的协议层次捆绑层（bundle layer），并在该层中引入了“存储—携带—转发”［8］和保管传递的思想［9］，即除非生命周期TTL到期，否则一条保管传输的消息在没找到下一跳可靠传输节点前不能被删除，这样很可能由于网络中存在大量报文副本而造成拥塞现象，尤其是在Epidemic路由方式下这种拥塞更容易发生，进而导致报文投递成功率下降，平均时延增加．本文针对Epidemic路由方法提出一种基于生命游戏的全网级［10］拥塞控制策略（game of life based congestion control strategy in delay tolerant networks，GLCCS），借鉴元胞自动机中生命游戏的演化思想确定缓存中相应报文的演化方法（丢弃与否、传输方式等），同时依据传递或者丢弃一个报文对整个网络投递成功率的影响程度确定该报文的效用值，优先发送效用值大的报文，丢弃效用值小的报文．1 相关工作以往对容迟网络的研究重点放在路由算法的改进和创新上，近年来越来越多的学者开始关注拥塞控制问题．Epidemic［11］是容迟网络中经典的路由方法，借用同步复制数据库的技术来解决容迟网络的路由问题，选择针对Epidemic路由策略进行研究主要是因为已有结论证实Epidemic路由策略需要消耗大量存储空间，转发节点所平均持有的消息副本数很高．实际网络环境中，缓存需要达到报文总量的5%～25%才能不影响全网报文的投递［11］，在报文产生速率很高或者节点缓存有限的网络环境下，拥塞必然导致投递成功率的下降，同时通信范围和带宽等因素也会显著影响消息全网覆盖的时间，因此需要对Epidemic路由策略进行有效的资源调度．在Epidemic路由算法下节点级的拥塞控制方案主要有：1）DF（drop front）［12］，丢弃缓存空间中排队时间最长的报文；2）DL（drop last），丢弃缓存空间中最新被接收到的报文；3）DO（drop oldest）［13］，丢弃缓存空间中剩余生命期（TTL）最小的报文；4）DY（drop youngest），丢弃缓存空间中剩余生命期最大的报文．其中，DF和DO表现出比较好的性能．在文献［14］中Krifa等人提出了一种理想化的拥塞管理策略，依据报文对全局投递成功率和平均时延的影响程度来计算报文效用值，并以此决定报文的丢弃策略；在文献［15］中Krifa等人又在以往工作的基础上进行改进，加入了排队机制，并且提出一种可行的方法来近似估计全网的参数值；RAPID［16］在给定的有限带宽下，以优化路由性能为目标，只对缓存中某一些报文进行复制；在文献［17］中John等人提出了Maxprop路由策略，将每个节点的报文依据跳数分为2组，当节点缓存发生拥塞时就对这些报文按照其被递交的可能性由小到大逐个丢弃；文献［18］提出基于复制率的拥塞控制算法，把报文在网络中的复制次数与报文的生成时间用作比值，得到复制率，通过丢弃缓存中复制率较高的报文达到缓存优化的效果；在文献［19］中，王贵竹等人提出了基于报文质量的拥塞控制策略，主要是通过剩余TTL和报文已经复制的次数来计算报文质量，当节点缓存发生拥塞时优先丢弃质量较差的报文；文献［20］提出一种基于拥塞程度自适应的端到端确认机制，采用主动反馈与被动反馈相结合的方式，根据网络的拥塞状态自适应地调整确认消息的传输方式，限制网络的总体开销；文献［21］提出基于接收阈值的容迟网络拥塞控制机制，每个节点根据自身的拥塞状况动态调整自己的拥塞控制机制，而且该机制独立于节点所运行的转发路由算法，具有很好的普适性．上述拥塞控制策略主要考虑报文本身的一些性质，比如剩余TTL数、报文已经复制的次数等，较少考虑周围邻居节点中报文的持有情况，很难达到区域内的负载均衡，更少考虑报文在整个网络中的传播情况，没有办法得到全局最优解．本文针对上述问题提出了GLCCS拥塞控制策略，并与其他拥塞控制策略相对比，实验结果表明GLCCS提高了投递成功率，减小了网络时延、丢包率以及负载比率．2 基于生命游戏的拥塞控制策略在本节中首先概述传统生命游戏的规则，然后讲解本文借鉴生命游戏的演化规则提出的区域拥塞控制策略，最后详细描述报文效用值（相对于全网投递成功率）的计算过程，提出报文的排队机制和丢弃策略．2．1 生命游戏概述生命游戏是一种零玩家的二维元胞自动机，包括1个二维矩形世界，该世界中的每个方格居住着1个活的或死的细胞．细胞在下一个时刻的生死取决于相邻8个方格中活的或死的细胞数量．每个格子中细胞的生或者死由以下规则决定：1）如果1个细胞周围有3个细胞为生（1个细胞周围共有8个细胞），则该细胞为生（即该细胞若原先为死，则转为生，若原先为生则保持不变）；2）如果1个细胞周围有2个细胞为生，则该细胞的生死状态保持不变；3）在其他情况下，该细胞为死（即该细胞若原先为生，则转为死，若原先为死，则保持不变）．依据以上规则，生命游戏的演化过程如图1所示：Fig．1 Game of life evolution．图1 生命游戏演化过程借鉴上述生命游戏的思想，当周围存活的细胞大于一定比例时，则该细胞因为资源匮乏而死去，对应于容迟网络中周围邻居节点中持有特定报文的节点比例大于某一定值时，则认为该报文已经投递到目的节点的可能性很大，则丢弃该报文；当周围存活的细胞数在一定范围内时，保持细胞的生死状态，这对应于容迟网络中周围邻居节点中持有特定报文的节点比例在某一合理范围内波动时，认为网络状况较健康，选择性地传递该报文，以保持当前网络的运行状况；当周围存活的细胞小于某一比例时则该细胞因为孤单而死，这对应于节点周围持有特定报文的节点比例小于某一定值，认为该报文可能获得蔓延的机会较少，此时依据Epidemic路由方法正常传输报文．2．2 基于生命游戏的区域拥塞控制策略定义1．节点a的邻居节点集Sa定义为在时隙T内所有与a相遇过的节点构成的集合，即∀n∈Sa，时隙T内n与a进入过彼此的通信范围．Sa随着时间在不断变化，Sa可以为∅．定义2．报文i（节点a的缓存中）的邻居持有比Ria，节点a的邻居节点集中持有i的节点数Nia与集合节点总数｜Sa｜的比值，则2．2．1 邻居持有比Ria的统计方法节点a在每个时隙T开始之前，将缓存中的报文存储在一个如图2的邻接表中，特殊强调当进入时隙T之后，新进入节点a的报文不再放入该邻接表中，即基于生命游戏的区域拥塞控制策略只针对每一个时隙T开始之前缓存中存在的报文进行操作．Fig．2 Adjacency list of packets．图2 报文邻接表在进入时隙T之后，节点a每相遇1个节点就对邻接表作如图3的变换，即在每个邻接表项的指针后面插入链表表项，该表项包含3部分内容，分别为相遇节点的ID、持有相应报文与否的标识位、以及向后的链表指针．当标识位为0时表示相遇的节点在相遇时刻没有该号报文；为1时表示相遇的时刻相遇节点持有该号报文．特殊强调，当相遇的节点ID已经在邻接表的表项中，即在时隙T内节点a已经与该节点相遇过，此时不再插入新的链表表项，而是更新已有的这个相遇节点的所有链表表项，更新规则如下：当已有的表项中标识位为0，并且当前相遇节点中持有该报文，则将原来所有表项中的标识位更新为1，其他情况不更新原有表项．这样做是因为统计Ria的目的是为了衡量局部范围内i号报文的蔓延程度，而在时隙T内只要持有过报文i的节点（无论此期间是否丢弃i号报文），都应该算作被感染节点．Fig．3 The update of the adjacency list．图3 邻接表变化图在时隙T结束后，图3中节点a中的报文i对应的横向链表长度减1（除去链表表头）即为时隙T内节点i的邻居节点总数（定义2中的｜Sa｜），而横向链表中标识位为1的表项个数即为节点a的邻居节点中持有报文i的节点数量（定义2中的Nia），故根据定义2可以求出Ria．2．2．2 区域拥塞控制算法在每个时隙T开始的时刻，根据上一个时隙T节点a统计的邻居持有比Ria来确定本时隙T内报文i的相关操作，完成区域拥塞控制，具体策略见算法1．算法1．基于生命游戏的区域拥塞控制算法．①当节点a缓存中的报文i的邻居持有比Ria满足Ria≥1/2时，节点a丢弃报文i，并且节点a本地会保存一张丢弃报文链表，确保丢弃过的报文不会重复接收．②当节点a缓存中的报文i的邻居持有比Ria满足1/2＞Ria≥1/4时，在下一个时隙T内对报文i采取基于方向的蔓延策略（如2．2．3节所示）．③当节点a缓存中的报文i的邻居持有比Ria满足Ria＜1/4时，不对报文i进行任何操作，正常执行路由方法．算法1的核心思想是借鉴生命游戏中细胞的生死演化规则达到区域负载均衡，防止报文的过度感染而导致网络拥塞，也避免报文传播机会较少导致投递率下降．2．2．3 基于方向的蔓延策略在算法1中，当节点缓存中报文的邻居持有比Ria满足1/2＞Ria≥1/4时，想要通过控制蔓延方向来保持现在认为良好的网络运行状况．该策略考察节点a上一个时隙T内的邻居节点中持有报文i的节点集合，考虑集合中的这些节点在上一个时隙T前后节点的位置，进而估算出这些持有报文i的节点的大致运动方向，即为报文i的蔓延方向，以此来决定下一个时隙T内报文i的蔓延策略．某一蔓延方向上持有报文i的邻居节点数越多，说明报文i在该方向越可能发生拥塞，不应该继续向该方向蔓延报文；而某一蔓延方向上持有报文i的邻居节点数越少，说明越应该向这个方向蔓延报文，以增加投递成功率．基于方向的蔓延策略的具体描述见算法2．算法2．基于方向的蔓延算法．①将上一个时隙T的邻接表中持有报文i的所有节点放入集合M中．②对M中的所有节点记录其上一个时隙T开始和结束时刻节点所在的位置坐标：开始时刻坐标（XO，YO）、结束时刻位置坐标（XE，YE）．③通过位置坐标计算每一个集合M中节点的运动方向向量：V＝（XE－XO，YE－YO）．④根据方向向量在直角坐标系中与X轴正半轴沿逆时针方向的夹角θ的大小，将M中的节点归类为直角坐标系的4个象限中（如表1所示）．⑤统计每个象限所拥有的M中的节点数量，定义为象限蔓延度．⑥在4个象限中选取象限蔓延度最低的2个象限，在下一个时隙T内，报文仅仅复制给移动方向是这2个象限的节点，由于不同象限的蔓延度可能相等，无法选择出蔓延度最低的2个象限，此时在蔓延度相等的象限中随机选择．Table 1 Declaration about the Quadrantθin表1 θ所在象限说明θ Quadrant ［0，90）1［90，180） 2［180，270） 3［270，360）4图4～7分别表示4种方向的运动行为，曲线代表节点在时隙T内的运动路径，V表示节点运动的方向向量，将其平移到原点处，其与X轴的正半轴沿逆时针方向的夹角对应于图中的θ，根据θ的大小来确定节点所属象限，然后分别统计集合M中各个象限的蔓延度，找到蔓延度最小的2个象限，在下一个时隙T内只向运动方向为这2个象限的节点蔓延报文．Fig．4 The first quadrant．图4 第1象限Fig．5 The second quadrant．图5 第2象限Fig．6 The third quadrant．图6 第3象限Fig．7 The fourth quadrant．图7 第4象限2．3 排队机制和丢弃策略虽然在2．2节中本文提出了基于生命游戏的区域拥塞控制策略，但由于Epidemic不限制报文的复制数量，并且缓存和传输带宽有限，依然需要制定一种合理的报文排序和丢弃策略，从而更好地调度网络资源．2．3．1 假设条件1）报文TTL有限，当TTL到期，该报文自动从网络中消失．2）每个报文诞生时随机从网络中选择不同的2个节点，一个成为源节点，一个成为目的节点．3）每个节点本地维护一张丢弃报文链表，丢弃过的报文就不再重复接收．4）节点的运动彼此独立，不会互相干扰彼此的运动行为．5）Random Walk，Random Waypoint和 Random Direction等移动模型下，节点之间的相遇时间间隔近似满足指数尾部分布（exponential tail）［22－23］，可以通过指数分布的概率密度函数近似求解节点间相遇时间间隔的概率值．6）节点间的传输带宽有限，一个报文的传输时间并不能被忽略．2．3．2 问题描述和理论模型本文考虑容迟网络中以下2个问题：1）当节点缓存中有不只一个报文，且传输带宽有限，报文执行怎样的传输顺序才能最大化全网的报文投递成功率；2）当节点的剩余缓存大小已经不足以再接纳任何报文，且有新的报文要进入缓存时，丢弃哪一个报文才能最大化全网的投递成功率．针对以上2个问题，本文考虑当节点成功向另外一个节点复制某个报文后，整个网络的某些变量会发生变化，如果能将全网络的投递成功率表示成为关于这些状态变量的函数，那么就可以求出这个报文对应于排队机制的效用值．丢弃效用值的求解采用相同的思路．本节用到的符号及对应的描述如表2所示：Table 2 Notation表2 符号说明表Variable Descrip Number of nodes in the network K（t） Number of distinct messages in the network at time t TTLi Initial TTLfor message i Li Remaining TTLfor message i Ti Elapsed time for message i（Ti＝TTLi－Li）Xi Number of copies of message i after elapsed time Ti Yi Number of nodes（excluding the source node）that have seen message i after elapsed time Ti Ui Per message utility for message i．Ui （S）is utility used in queuing and Ui（D）is utility used in dropping E Average meeting time λ Meeting rate between two nodes（λ＝1/E）tion N 首先在RandomWaypoint移动模型下，统计了2个节点间的相遇时间间隔满足的分布（如图8所示），从图8的分布可以近似拟合参数值为λ的指数分布而在该移动模型下节点间相遇时间间隔的期望值Fig．8 The meeting time distribution．图8 相遇时间间隔分布图假设当前时间网络中有K（t）种报文，每个报文i已经存活的时间记为Ti，显然报文i的剩余生命时间Li＝TTLi－Ti，当前网络中持有i号报文的节点总数为Xi，除了源节点以外感染过i号报文的节点总数为Yi，显然有一些节点感染过i号报文但是由于之后将其丢弃掉而导致当前时间不再持有该报文，故Xi≤Yi＋1．为了推导出整个网络的投递成功率与表2中变量的关系，本文在表3中描述了一些概率的意义．在表3中，Pnot（t）表示2个节点在时间t内不能相遇的概率，即为这2个节点的相遇时间间隔大于t的概率值，又由于节点间的相遇时间间隔近似满足指数分布，故有式（1）：Table 3 Probability Notation表3 概率符号说明表Variable Description Pnot （t） Probability that two nodes can not contact within timet PTi Probability that message i has been successfully delivered at present PLi Probability that the message i that has not reached the destination node at present can be delivered within its TTLi Pi Probability that message i canbe successfully delivered P The global deliveryratio in the network又由于报文i的剩余TTL为Li，故一个携带报文i的节点在剩余TTL内不能与目的节点相遇的概率如式（2）所示：当前时间网络中感染过i号报文的节点数为Yi（除去源节点），网络中（除去源节点）的节点总数为N－1，故PTi的计算如式（3）所示：当前时间持有报文i的节点数为Xi，这Xi个节点只要有一个能在剩余TTL内与目的节点相遇，则可以完成报文i的投递，故PLi的计算如式（4）所示：本文在计算式（4）的过程中忽略报文i在剩余TTL内发生以下2种情况：1）报文i感染了新的节点；2）报文i被已经持有的节点所丢弃．这主要是因为如果考虑这2点因素会大大增加模型复杂度，甚至造成无法计算的后果．借鉴式（2）～（4），报文i投递成功的可能性如式（5）所示：当前网络中有K（t）种报文，故整个网络所有报文的投递成功可能性P的表达式如式（6）所示：1）排队机制．根据2．3．1节假设中的第3）条，节点不会再接收已经丢弃过的报文，故每当报文成功感染1个节点时，该节点一定是第1次见到这个报文，故Xi和Yi都应该加1，在式（6）中这样的改变会对报文投递成功的可能性有所提高，而不同类型的报文对P提高的程度也不相同，因此本文想要优先传递这样的报文：每当报文感染1个新节点，式（6）中的P增幅最大．通过计算P对应于变量Xi和Yi的全微分来确定报文的排队效用值，因为P对变量Xi和Yi的偏导数连续，故有全微分方程如式（7）所示：当Xi和Yi都加1时对应于报文的排队效用值如式（8）所示：本文所提出的排队机制即根据不同报文的Ui（S）值的大小进行缓存中的排队，优先发送效用值大的报文．2）丢弃策略．每当节点丢弃一个报文i，网络中当前持有报文的节点数减1，而感染过报文i的节点数不变，故只有Xi－1，此时对应P的变化量如式（9）所示：因为每当Xi－1，P值的变化为负值，故应该丢弃使P值变化较小的报文，报文的丢弃效用值如式（10）所示：本文所提出的丢弃策略，即根据不同报文的Ui（D）值的大小决定丢弃的先后顺序，在缓存中已有的报文和新到的报文之间进行比较，丢弃Ui（D）值最小的报文．2．3．3 参数值（Xi 和Yi）的统计在式（8）和式（10）中，计算报文的Ui（S）和Ui（D）时，需要知道每种报文的Xi，Yi，Li 这3个值，其中Li在报文i中可以直接获取，而Xi和Yi需要进行全网统计．丢弃过报文i的节点数量记为Di，则Xi＋Di＝Yi＋1，因此只需统计Yi 和Di即可．1）Yi的统计方法．本文在报文的尾部加入一个字段Y，用来近似统计报文总共感染到的节点数目，统计策略如下：每当节点之间相遇时，所有传递出去的报文在发送节点和接收节点上的字段Y都加1，如果相遇的2个节点有相同的报文，并且报文在字段Y上的数值不一样，就用数值大的报文替换掉数值小的报文，这样一段时间以后网络中多数报文的字段Y可以近似反映报文感染到的节点的个数Yi，统计流程如图9所示：Fig．9 The statistics collection process for Yi．图9 Yi统计过程2）Di的统计方法．由于每个节点本地保存丢弃链表，故当节点相遇时交换彼此的丢弃列表（此处特殊强调这种交换并不影响节点原有的丢弃列表，只是使其能够统计其他节点丢弃报文的情况），一段时间之后网络中的每个节点都能统计出有多少个节点丢弃过i号报文，故得到Di．2．4 基于生命游戏的GLCCS的流程2．4．1 拥塞检测GLCCS的拥塞检测主要进行3条判断，其中ML为要接收的报文大小，BL为接收节点的本地缓存剩余容量，BA为接收节点本地缓存大小．当节点有新到报文时，首先对比丢弃过的报文链表，如果新到报文在其中或者节点缓存中已经有这条报文则直接丢弃新到报文，否则执行以下判断：1）若ML＜BL时则没有发生拥塞，正常传输报文，然后将新到的报文和缓存中原有的报文重新执行排队机制；2）若ML＞BA时则直接丢弃该报文；3）若BA＞ML≥BL时则发生了拥塞，进入到拥塞避免机制．2．4．2 拥塞避免1）执行2．3．2节中的丢弃策略，如果丢弃这个报文之后缓存区仍然溢出，则继续执行丢弃策略，直到缓存区不再发生拥塞，转到步骤2）．2）将丢弃掉的报文放入丢弃报文记录中，并将剩余报文执行2．3．2节中的排队机制．2．4．3 GLCCS流程图GLCCS流程图如图10所示：Fig．10 The flow diagram of the GLCCS．图10 GLCCS流程图3 性能评估3．1 实验环境设定为了测试GLCCS的性能，本文采用机会网络模拟器ONE进行实验，节点间采用蓝牙通信协议，分别对ONE中已有的节点移动模型RandomWaypoint和真实数据集epfl（San Francisco的出租车GPS数据）［24］进行模拟．RandomWaypoint又称为随机路点移动模型，每个节点随机地选择一个目的地，沿着最短路径行走到目的地后重复该行为；epfl统计了美国旧金山500个出租车30d内的GPS信息．为了进一步对比GLCCS与其他经典拥塞控制方法的优劣，本文在表4和表5的实验参数下对Epidemic路由协议分别执行GLCCS，DF，DL，DO，DY五种拥塞控制策略，从以下4方面评估GLCCS的性能：1）投递成功率＝成功投递到目的节点的报文数量/网络中产生的报文总数；2）平均时延＝消息到达目的节点的平均时间；3）负载比率（开销比）＝（利用连接成功传递包的次数－传递到目的节点的包的个数）/传递到目的节点的包的个数；4）丢包率＝被丢弃的报文数/产生的报文总数．Table 4 Simulation Parameters under RandomWaypoint表4 RandomWaypoint仿真参数s 18 000 Simulation Area/m2 4 500×3 400 Number of Nodes 50，60，70，…，150 Moving Speed/（m/s） 2 Transmission Speed/Kbps 250 Transmission Range/m 100 BufferSize/MB 5，10，15，…，50 Interval of Message Generation ［5，10］，［10，15］，［15，20］，…，［40，45］Parameter Value Simulation Time/TTL/min 60 Message Size/MB 1．5～2Table 5 Simulation Parameters under epfl表5 epfl实验参数Parameter Value Simulation Time/s 1．8×104 Simulation Area/m2 （1．94×1．29）×106 Number of Nodes 500 Transmission Speed/Kbps 250 Transmission Range/m 200 Buffer Size/MB 5，10，15，…，50 Interval of Message Generation ［5，10］，［10，15］，［15，20］，…，［40，45］TTL/min 300 Message Size/MB 1．5～23．2 实验结果与分析3．2．1 RandomWaypoint仿真本文在ONE模拟器下设置节点的移动模型为RandomWaypoint，在4 500m×3 400m 的地图内默认放置140个节点，节点缓存大小设置为30MB，报文的产生速率为每25～30s产生一条报文．在测试实验开始之前首先需要确定2．2节中时隙T的取值，本文在默认参数下分别更改时隙T的大小，观察报文投递成功率的变化情况如图11所示．从图11的数据可以看出，当T取得1 500s时，GLCCS的性能最好．Fig．11 Delivery ratio under different time slot T．图11 不同时隙T的投递成功率在确定时隙T的取值之后将节点总数更改为50，60，…，150，其他设置不变，分别测得5种拥塞控制策略的投递成功率（如图12所示）、平均时延（如图13所示）、负载比率（如图14所示）和丢包率（如图15所示）．Fig．12 Delivery ratio under different number of nodes．图12 不同节点总数的投递成功率Fig．13 Average delay under different number of nodes．图13 不同节点总数的平均时延Fig．14 Overhead ratio under different number of nodes．图14 不同节点总数的负载比率Fig．15 Message loss ratio under different number of nodes．图15 不同节点总数的丢包率从图12数据分析得知不同节点总数下，GLCCS的投递成功率高于另外4种拥塞控制策略，DF，DL，DO，DY这4种拥塞控制策略中DF和DO两种的性能相对较好，但GLCCS的投递成功率依然比这2种高出20%左右，并且随着节点数量的增加，投递成功率显著增长，主要是因为地图范围固定，而节点数量的增加导致传输机会的增多，投递率也相应增长，当节点总数到达150时，投递成功率趋近于0．9．图13中数据显示不同节点总数下5种拥塞控制策略的平均时延情况，GLCCS与DO策略的平均时延曲线较为接近，但是随着节点数的不断增加，GLCCS的平均。

DTN中蔓延路由协议拥塞控制方案研究

DTN中蔓延路由协议拥塞控制方案研究窦飞;高永智【摘要】针对在DTN中使用蔓延路由协议,受转发节点的缓存限制,导致递交率因网络拥塞而下降的问题,在分析比较几种报文丢弃策略的基础上,提出一种改进的拥塞控制方案.当拥塞发生时,对节点缓存中超过某个TTL门限的报文进行丢弃.将改善递交率作为主要参数,使用ONE仿真器对改进方案的性能进行仿真和比较.结果显示,这种方案很好地实现了拥塞控制.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)016【总页数】3页(P169-171)【关键词】DTN;蔓延路由;拥塞控制;递交率【作者】窦飞;高永智【作者单位】安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039【正文语种】中文【中图分类】TN915.0-34;TP393DTN(delay/disruption tolerant network) [1-3]是一种具有缺乏连接保证、超长传输延迟、间歇连通等特性的通信网络。

在DTN中，报文是通过网络节点的“存储-携带-转发”来进行传输的。

节点携带并复制报文，遇到下一跳节点就将报文复制转发出去。

为了保证递交率，每个节点应该尽量多地携带报文，这就使得节点缓存会很快地被占满，从而产生网络拥塞，递交率反而会受到影响。

要解决上述矛盾，就必须研究拥塞控制方案，一种很好的方案是丢弃网络中已经成功递交的报文复制。

然而，由于DTN特殊的网络拓扑结构、报文递交状态很难预测，所以只能通过猜测最可能已经成功递交的报文，然后将它丢弃来达到释放缓存的目的。

目前的丢弃策略[4]主要有丢弃最新接收到的报文(drop last,DL)、丢弃最先接收到的报文(drop front,DF)、丢弃剩余TTL最少的报文(drop oldest,DO)、丢弃剩余TTL最大的报文(drop youngest,DY)。

一种可变效用的DTN路由方案研究

一种可变效用的DTN路由方案研究王贵竹;高永智;窦飞【摘要】由于容迟网络(DTN)为满足极端情况下的端到端服务,使得容迟网络的路由机制复杂而且有别于现存的各种网络.基于洪泛的蔓延(Epidemic)路由,由于其广播特性,网络容易拥塞,基于效用(utility)的单复制路由机制,开销小,但是递交率不高,延迟大.文中根据这两种路由机制的优点,结合数据包产生的初期应尽最大努力递交这一思想,提出了一种可变效用的路由机制.通过ONE仿真器仿真了蔓延路由,PRoPHET路由,Spray and Wait 路由机制以及文中提出的可变效用路由机制,结果表明文中提出的可变效用路由机制在递交率、平均延迟两个指标上表现的非常出色.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2010(020)005【总页数】4页(P59-62)【关键词】容迟网络;蔓延路由机制;效用路由机制;可变效用路由机制【作者】王贵竹;高永智;窦飞【作者单位】安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言容迟网络(DTN,Delay-Tolerant Network)是由K.Fall等科学家于2002年在 ICIR 会议上提出的一种通用的、面向连接的网络体系结构[1]。

它是一种区域网络(包括因特网)之上的覆盖网络。

许多新兴的网络有如下的特征：间歇连通性、长的或可变的延迟、非对称数据速率、高差错率[1]。

任何一个网络首要解决的问题便是路由机制,容迟网络当然也不例外,由于容迟网络为适应各种极端情况下端到端通信的需要,使得容迟网络的路由机制有别于现存的网络的路由机制[2]。

根据路由策略的不同,将目前的路由机制分为4类[3]：基于冗余(redundancy-based)的机制、基于效用(utility-based)的、冗余效用混合(hybrid)机制和基于主动运动(node movement)的转发机制[4]。

ERC2：具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法

ERC2：具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法作者：谭静董程凤王慧强王贺哲冯光升吕宏武袁泉陈诗军来源：《计算机应用》2019年第01期摘要：针对延迟容忍网络（DTN ）拓扑结构动态变化和节点存储空间有限的问题，提出一种具有拥塞控制策略的DTN 传染路由（ERC2）方法。

该方法基于一种动态存储状态模型（DSSM ），节点可通过感知网络状况动态调整节点半拥塞状态的门限降低网络发生拥塞的可能性，增加ACK 索引以及消息管理队列，使节点存储状态随着网络负载的随机变化而动态更新并主动删除冗余包，并根据不同拥塞状态结合传染路由和Prophet 路由的优点选择单一或混合模式进行消息转发，从而达到预防、避免、解除拥塞的目的，实现节点自适应缓存管理以及网络的动态拥塞控制。

在模拟器ONE 上采用Working Day Movement 模型进行仿真，其中与Prophet 相比，ERC2方法在消息递交率上提高66.18%，平均时延降低48.36%，转发次数提高22.83%。

仿真结果表明，在拥塞程度不同的场景中，ERC2与Epidemic 、Prophet 路由算法相比具有更好的网络性能。

关键词：延迟容忍网络;传染路由;拥塞控制;动态存储;缓存管理中图分类号： TP393.08文献标志码：AAbstract： Delay Tolerant Network （DTN） has characteristics of dynamic topology changes and limited node storage space. A DTN Epidemic Routing with Congestion Control strategy（ERC2） method was proposed. The method was based on a Dynamic Storage State Model （DSSM）. According to sensing network conditions， the threshold of nodes semi-congested state was dynamically adjusted to reduce the possibility of network congestion by nodes. The ACK index and message management queue were added to make node storage state change randomly with network load， dynamically update and actively delete redundant packages. Single or mixed mode was selected for message forwarding according to different congestion states combining with advantages of Epidemic and Prophet routing， so as to achieve the purpose of preventing， avoiding and canceling congestion， realizing adaptive buffer management of nodes and dynamically controlling congestion of network. Simulations were conducted on the ONE（Opportunistic Networking Environment） platform using Working Day Movement （WDM） model. In the simulation， ERC2 was 66.18% higher than Prophet in message delivery rate. The average latency of ERC2 was decreased by 48.36%， and the forwarding number was increased by 22.83%. The simulation results show that ERC2 has better network performance than Epidemic and Prophet routing algorithms in scenarios with different levels of congestion.Key words： Delay Tolerant Network （DTN）; epidemic routing; congestion control; dynamic storage; buffer management0 引言延迟容忍网络（Delay Tolerant Network， DTN）[1]架构体系具有时延高、间歇性连接、资源受限等特点，被广泛应用于环境质量监控、室内地图生成、交通拥塞预报和灾后现场救援[2]等各类场景。

DTN中基于时间因素的拥塞感知路由算法

DTN中基于时间因素的拥塞感知路由算法良梓;任哲坡;吴晓军【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】In order to solve the problem of blindness in choice of relay nodes in spray and wait routing, a routing named CARA based on time factor is proposed in this paper. Considered time’s influence over the forwarding probability, this algo-rithm improves the forwarding probability of Prophet algorithm. The improved probability chooses relay nodes which dynamically distribute packets, and optimize congestion control by congestion-aware adaptive mechanism. The simula-tion results show CARA algorithm achieves an improvement in delivery by 10.21% and a reduction in delay by 7.05%compared with CS-DTN algorithm, and realizes a reduction in overhead by 8.16%compared with BSW algorithm.%为了解决散发等待路由算法中，中继节点的选择存在盲目性的问题，提出一种基于时间因素的拥塞感知路由算法CARA。

该算法考虑时间因素对转发概率的影响，改进Prophet算法中的转发概率。

拥塞控制的四种典型方法

拥塞控制的四种典型方法1. 慢启动算法（Slow Start Algorithm）：慢启动算法是TCP拥塞控制中的一种经典方法。

在慢启动阶段，发送方每经过一个往返时间（RTT），就将发送窗口的大小加倍。

这样，发送方可以利用较小的窗口先探测网络的拥塞程度，逐渐增加发送窗口，直到遇到网络拥塞的状况。

一旦发现网络拥塞，发送方会根据拥塞信号减少发送窗口的大小，从而达到拥塞控制的目的。

2. 拥塞避免算法（Congestion Avoidance Algorithm）：拥塞避免算法是TCP拥塞控制中的另一种重要方法。

在拥塞避免阶段，发送方将发送窗口的大小按线性方式递增，而不是指数增长。

这种线性增长能够更好地避免网络拥塞的发生。

同时，发送方也会周期性地检测网络的拥塞程度，根据情况调整发送窗口的大小。

如果发现网络出现拥塞，发送方会采取相应的措施，如减小发送窗口等。

3. 快速重传算法（Fast Retransmit Algorithm）：快速重传算法是TCP拥塞控制的一种补充方法，用于解决发送方超时重传的问题。

当接收方在收到数据包之后发现连续的数据包丢失，则会立即发送一个重复ACK（Acknowledgement）给发送方，告诉它有一个数据包丢失。

发送方在收到重复ACK之后，会判断是否有丢失的数据包，如果有，则会立即进行快速重传，而不是等待超时重传定时器到期。

通过快速重传，可以更快地恢复丢失的数据包，从而减少拥塞的发生。

4. 拥塞恢复算法（Congestion Recovery Algorithm）：拥塞恢复算法是TCP拥塞控制中的一种重要方法。

它用于在网络出现拥塞时，恢复正常的数据传输速率。

当发送方发现网络拥塞时，会将发送窗口的大小减半，以降低数据传输的速率。

然后，发送方会进入拥塞避免阶段，以线性的方式增加发送窗口的大小。

当网络拥塞情况改善后，发送方会逐渐增加发送窗口的大小，最终恢复到网络的正常传输速率。

以上是拥塞控制的四种典型方法，它们在TCP协议中被广泛应用。

网络拥塞解决方案

网络拥塞解决方案一、引言网络拥塞是指网络中的数据传输量超过了网络设备的处理能力，导致网络性能下降、延迟增加和数据丢失等问题。

为了解决网络拥塞问题，本文将介绍一些常见的网络拥塞解决方案，包括流量控制、拥塞控制、负载均衡和带宽扩容等。

二、流量控制流量控制是通过限制数据传输的速率来控制网络拥塞。

其中，常用的流量控制算法包括令牌桶算法和漏桶算法。

1. 令牌桶算法令牌桶算法通过引入令牌桶来控制数据的传输速率。

在发送数据之前，发送方需要从令牌桶中获取令牌，每个令牌代表一定数量的数据。

如果令牌桶中没有足够的令牌，发送方就无法发送数据。

这样可以有效地控制数据的传输速率，避免网络拥塞。

2. 漏桶算法漏桶算法将数据传输看作是水流进入一个漏桶中，漏桶以固定的速率漏水。

如果数据传输速率超过了漏桶的漏水速率，多余的数据将被丢弃。

通过漏桶算法，可以平滑网络流量，避免网络拥塞。

三、拥塞控制拥塞控制是通过调整数据传输的速率来控制网络拥塞。

常用的拥塞控制算法包括TCP拥塞控制算法和RED（随机早期检测）算法。

1. TCP拥塞控制算法TCP拥塞控制算法通过动态调整拥塞窗口大小和重传超时时间来控制数据传输速率。

当网络出现拥塞时，拥塞窗口会减小，从而降低数据传输速率。

当网络拥塞缓解时，拥塞窗口会增大，提高数据传输速率。

常见的TCP拥塞控制算法包括慢启动、拥塞避免和快速恢复等。

2. RED算法RED算法通过随机丢包来控制网络拥塞。

当网络出现拥塞时，RED算法会随机选择一部分数据包进行丢弃，从而降低数据传输速率。

通过动态调整丢包概率，RED算法可以有效地控制网络拥塞。

四、负载均衡负载均衡是通过将网络流量均匀地分布到多个服务器上来提高网络性能和可靠性。

常用的负载均衡算法包括轮询、加权轮询和最少连接等。

1. 轮询算法轮询算法将每个请求依次分配给不同的服务器，实现负载均衡。

当有新的请求到达时，轮询算法会将请求分配给下一个服务器。

这样可以保证每个服务器都能平均分担负载。

拥塞控制的主要工作过程 -回复

拥塞控制的主要工作过程-回复拥塞控制是计算机网络中的一个重要问题，主要目的是确保网络的稳定性和可靠性，避免网络拥塞情况下带来的性能下降和数据传输延迟。

拥塞控制涉及到多个环节和过程，下面将一步一步回答拥塞控制的主要工作过程。

第一步：拥塞检测拥塞检测是拥塞控制的第一步。

网络中的拥塞通常是由于网络负载过重、带宽不足、路由器缓冲区溢出等原因引起的。

为了检测网络是否发生拥塞，常用的方法有两种：主动检测和被动检测。

主动检测是指网络设备周期性地发送测试数据包来检测网络的负载情况；被动检测则是基于收到的数据包的延迟、丢包等指标来判断是否发生拥塞。

第二步：拥塞通知一旦发现网络发生拥塞，拥塞控制的第二步就是通知网络中的各个节点。

通知的方式有多种，其中一种常用的方式是发送拥塞通知报文。

这些报文中包含有关拥塞状态、拥塞程度和其他相关信息，通常被发送给发送方的源节点。

源节点在收到拥塞通知后，会根据不同的策略进行相应的调整。

第三步：拥塞窗口减小拥塞控制的第三步是减小拥塞窗口，以减少数据的发送速率。

拥塞窗口用于控制发送方可以发送的数据包数量。

当网络发生拥塞时，发送方会根据接收到的拥塞通知进行调整，减少拥塞窗口的大小，从而降低数据的发送速率。

第四步：拥塞避免拥塞控制的第四步是拥塞避免。

这一步是为了防止拥塞出现在下一个发送周期，采取的策略是根据网络状态动态修改拥塞窗口的大小。

常用的拥塞避免算法包括慢开始和拥塞避免（TCP Reno）等。

第五步：拥塞恢复当网络发生拥塞时，为了恢复网络的正常运行，需要进行拥塞恢复操作。

拥塞恢复的主要目标是快速找到网络中的拥塞点并采取相应的措施，恢复网络的稳定性和可靠性。

拥塞恢复的方法包括减小数据发送速率、路由调整、增加网络带宽等。

第六步：拥塞控制算法的选择网络中存在多种拥塞控制算法，根据不同的网络环境和需求，可以选择合适的算法进行拥塞控制。

常见的拥塞控制算法包括TCP、UDP等。

总结：拥塞控制的主要工作过程包括拥塞检测、拥塞通知、拥塞窗口减小、拥塞避免、拥塞恢复和拥塞控制算法的选择。

简析DTN网络与传统网络的区别

2010年第4期0引言通过网络传输数据现在已经是非常容易的事情了，但是在一些经常发生延迟或者中断的网络传输数据是非常困难的，发生延迟或者中断的原因有很多，或者是网络拓扑经常发生变化或者是环境恶劣等原因。

针对这个问题，很多人提出了解决方法，但是现有的方法都是在原来的网络协议的基础上做改进的，人们认为现在的因特网标准协议已经足够解决这个问题了，但是在一些特定的场景中，这些协议是行不通的，所以就有了容迟网络［1］（Delay Tolerant Network，DTN）这个概念。

DTN体系结构是因特网研究任务组（IRTF）的容迟网络研究组（DTNRG）［2］在IPN（星际网络）研究基础上发展而来的，最初是为行星间Internet通信而提出的，它主要聚集于高延迟的太空通信和缺乏连续连接的不同网络协同工作环境中，是一种面向消息（message）的可靠的覆盖层体系结构，是形成受限网络（chal-lenged network）互联的适当方法。

1TCP的问题现在人们熟悉的互联网使用的是TCP/IP协议，但TCP/IP协议族的平稳运行是依赖如下物理链路特性假定的：a）在数据源和目的地之间存在端到端的路径。

b）在网络中任何节点对之间的最大RTT （往返传输时间）不能太长。

c）端到端的分组丢失率较小。

而容迟网络是针对网络高链路中断和低速率的情况进行的，这样TCP/IP已经不再适合这样的网络了，这种“受限网络”最初是由于主机和路由器的移动而出现的，也可能是由于能量管理或冲突导致的网络分割/断开（network partition/disconnection）［3］而形成的。

尤其是容迟网络的高延迟和低速率对于TCP来说是非常行不通的。

容迟网络的基本观念是尽力使得数据在地球上和很远距离的星空通信就好像地球上任何两个地方通信一样简单，当主机要传送数据时，如果根据TCP协议，那么就需要首先建立三次握手，当从地球上面太空间通信时，如果延迟的时候超过几秒钟，这样就会出现连接失败，单是对于太空通信这种低延迟、高中断率的链路来说，这样的时间是远远不够的，所以TCP协议已经不能适用于容迟网络。

DTN中基于Epidemic路由的拥塞控制策略研究

ＫｅｙｗｏｒｄｓＤｅｌａｙｔｏｌｅｒａｎｔｎｅｔｗｏｒｋ（ＤＴＮ）ＥｐｉｄｅｍｉｃｒｏｕｔｉｎｇＭｅｓｓａｇｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙＢｕｆｆｅｒｒｅｓｉｄｕａｌｒａｔｅＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙ
０引言
ＤＴＮ，即延迟容忍网络，源自于对行星际通信网
ＷａｎｇＰｅｉｐｅｉ１ＬｉＴａｏ１ＷａｎｇＲｕｃｈｕａｎ２
１（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）２（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ）
关键词ＤＴＮ网络Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由消息冗余度缓存空闲率拥塞控制策略
中图分类号ＴＰ３９３文献标识码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．０６．０２１
ＣＯＮＧＥＳＴＩＯＮＣＯＮＴＲＯＬＳＴＲＡＴＥＧＹＢＡＳＥＤＯＮＥＰＩＤＥＭＩＣＲＯＵＴＩＮＧＩＮＤＴＮ
络［１］的描述，现在通常指在消息传输过程中不能确保端到端路径的无线网络。ＤＴＮ网络主要有生态环境监控网络［２］、无线车载自组织网络［３］、ＰｅｏｐｌｅＮｅｔ［４］等。
ＤＴＮ网络具有连接间断、节点移动频繁、延迟大、
收稿日期：２０１８－１１－０２。国家自然科学基金项目（６１３７３０１７，６１５７２２６０）。汪佩佩，硕士生，主研领域：ＤＴＮ网络路由，拥塞控制策略。李涛，副教授。王汝传，教授。

计算机网络中的拥塞控制算法

计算机网络中的拥塞控制算法随着互联网普及和用户数量的增加，网络拥塞问题日益严重，为了解决这一问题，拥塞控制算法应运而生。

拥塞控制是指在网络过度拥塞时，采取一定的措施来减少网络拥堵及网络的延迟，从而提高网络性能和用户体验。

本文将介绍计算机网络中常用的几种拥塞控制算法。

TCP Reno算法TCP Reno算法是TCP的一种变种，也是目前最常用的拥塞控制算法之一。

TCP Reno根据网络拥塞的程度调整数据流量，具体实现过程如下：当网络没有出现拥塞时，TCP Reno的拥塞窗口增长速度很快，每发送一个数据包就会将拥塞窗口加1，从而最大限度地利用网络带宽。

当网络出现拥塞时，TCP Reno会收到三个ACK（确认信息），说明有数据包丢失了。

此时，TCP Reno 会将拥塞窗口减小，并通过重传数据包等方法来保证数据的传输。

当网络恢复正常后，TCP Reno会逐渐增大拥塞窗口，以达到最大限度地利用网络带宽。

TCP Vegas算法TCP Vegas算法是另一种流行的拥塞控制算法。

它主要通过计算网络延迟来控制拥塞窗口大小，实现修正网络拥堵问题。

TCP Vegas通过计算网络延迟时间来调整发送对象的速度，因此当网络中的拥塞程度增加时，TCP Vegas算法会立即减小发送速度，而不是等待数据包丢失后才进行调整，从而减少了数据包的丢失率。

TCP Vegas算法的一个缺点是它缺乏流控制，导致其不能有效地限制数据发送量。

因此，在实际应用中，TCP Vegas通常与TCP Reno或其他流控制机制组合使用，以提高网络的性能和稳定性。

TCP BIC算法TCP BIC算法是基于TCP Reno和TCP Vegas算法的改进版本。

TCP BIC使用线性增长和二次降低来控制窗口拥塞。

当网络拥塞时，TCP BIC通过减小窗口大小来降低发送速度，以减少数据包的丢失率和传输时延。

与TCP Reno不同，TCP BIC通过使用线性增长和积极降低拥塞窗口，可以更好地控制网络流量。

四种拥塞控制算法PPT

发送端每收到一个确认，就把 cwnd 加 1。于是发送端可以接着发送 M1 和 M2 两个报文段。
慢开始和拥塞避免算法的实现举例
拥塞窗口 cwnd
24 20 ssthresh 的初始值16 新的 ssthresh 值12 8 4 慢开始 0
拥塞避免 “加法增大”
网络拥塞
“乘法减小”
拥塞避免 “加法增大”
当拥塞窗口 cwnd 增长到慢开始门限值 ssthresh 时（即当 cwnd = 16 时），就改为执行拥塞避免算法，拥塞窗口按线性规律增长。
慢开始和拥塞避免算法的实现举例
拥塞窗口 cwnd
24 20 ssthresh 的初始值16 新的 ssthresh 值12 8 4 慢开始 0
拥塞避免 “加法增大”
…
t
传输轮次
• 使用慢开始算法后，每经过一个传输轮次，拥塞窗口 cwnd 就加倍。
• 一个传输轮次所经历的时间其实就是往返时间 RTT。 • “传输轮次”更加强调：把拥塞窗口 cwnd 所允许发送的报文段都连续发送出去，并收到了对已发送的最后一个字节的确认。 • 例如，拥塞窗口 cwnd = 4，这时的往返时间 RTT 就是发送方连续发送 4 个报文段，并收到这 4 个报文段的确认，总共经历的时间。
慢开始和拥塞避免算法的实现举例
拥塞窗口 cwnd
24 20 ssthresh 的初始值16 新的 ssthresh 值12 8 4 0
拥塞避免 “加法增大”
网络拥塞
“乘法减小” 拥塞避免 “加法增大”
指数规律增长
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
传输轮次
22
慢开始
慢开始
在执行慢开始算法时，拥塞窗口 cwnd 的初始值为 1，发送第一个报文段 M0。

基于邻居节点位置的受控传染DTN路由算法

基于邻居节点位置的受控传染DTN路由算法李建波;由磊;姜山;戴晨曲;徐吉兴【摘要】针对容迟网络(DTN)拓扑频繁割裂、间歇连接等特点,利用余弦定理,提出一种基于一跳邻居节点信息的下一跳节点选择算法,并基于此实现受控传染路由算法LC-Epidemic.LC-Epidemic算法不对全局拓扑知识信息做任何假设,只利用一跳以内节点的位置信息.实验结果表明,当节点移动相对缓慢并且消息生命周期较短时,LC-Epidemic算法的消息投递率逼近于Epidemic算法,然而其网络开销却只有后者的50％.在消息生命周期较短的情况下,当节点的缓存资源不是限制路由算法性能的瓶颈因素时,LC-Epidemic算法在投递时延方面好于BinarySpray&Wait以及FirstContact算法.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2014(040)008【总页数】10页(P76-85)【关键词】容迟网络;路由协议;余弦定理;受控传染路由;节点位置【作者】李建波;由磊;姜山;戴晨曲;徐吉兴【作者单位】青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071【正文语种】中文【中图分类】TP3931 概述容迟网络(Delay Tolerant Networks，DTN)是近年来无线网络领域内的一个研究热点，泛指部署在极端环境下由于节点的移动或者能量调度等原因而导致节点间只能间歇性进行通信甚至长时间处于中断状态的一类网络。

其概念起源于星际互联网络(Inter Planetary Internet，IPN)，其主要目的是为了将因特网中的协议应用到星际之间的网络互联中。

为此，国际互联网研究任务组(Internet Research Task Force，IRTF)专门成立了星际网络研究小组(Inter Planetary Internet Research Group，IPNRG)。

拥塞控制方法

拥塞控制方法
拥塞控制方法是网络通信中的一项重要技术，它可以保证网络传输的
质量和效率。

本文将从分步骤的角度来阐述拥塞控制方法。

第一步：定义拥塞控制
拥塞控制是一种通过控制数据包的传输速度来保证网络传输质量和效
率的技术。

它的目的是在网络负载达到一定水平时，有效地控制流量，防止网络拥塞和崩溃。

第二步：确定拥塞标志
拥塞控制需要一个有效的拥塞标志来判断网络是否处于拥塞状态。

因此，在进行拥塞控制时，需要定义一些拥塞标志，如数据包丢失率、
时延、网络负载、信噪比等。

第三步：确定拥塞控制算法
拥塞控制的核心是拥塞控制算法。

常见的拥塞控制算法有TCP Reno、TCP Vegas、TCP Westwood等。

这些算法使用不同的拥塞控制策略和拥塞标志来决定传输速度，从而控制网络流量。

第四步：应用拥塞控制
在实际网络通信中，拥塞控制算法需要应用到具体的网络设备中。

比如，在TCP协议中，拥塞控制算法需要实现在协议栈中。

第五步：监控拥塞状态
网络通信中，网络状态始终在不断地变化，因此，在进行拥塞控制时，需要持续地监控网络的拥塞状态。

只有在实时监控拥塞状态的前提下，才能及时采取措施，保证网络传输的质量和效率。

总结：
拥塞控制方法是网络通信中非常重要的一项技术，它可以保证网络传
输的质量和效率。

在进行拥塞控制时，需要分步骤地实现拥塞控制算法，应用到具体的网络设备中，并且持续监控网络的拥塞状态，保证
网络通信的质量和效率。

一种适用于DTN网络的新型拥塞控制策略

不同的路由算法具有不同的转发策略和路由规
控制进行研究，提出一种新的基于消息的保存权值则，于一个ＤＮ网络产生的拥塞情况也各学院知识创新工程重要：向项目：０８－网络信息安全前沿技术研究一星通信中数据可靠传输与安全技术研究。卫Ｉ号：ＹＪ１１编ＹＹ一Ｏ３
收稿日期：０１ — ２０２０１ —１
２１１数据通信０１．
Ｎ８ｅｃｏＷＴｈｎ
一一
登ｌｏｃｌｙ
所以一个拥塞控制策略对不同路由算法的性能也有点的移动速度、输速度、传以及通信范围。针对逐跳不同的影响。在这种情况下，了保障整个网络的通之问的消息的传输成功率以及传输代价决定消息的为信质量，要选择适当的路由算法和相应的拥塞控制转发策略和丢弃策略，增加整个网络传输成功率和
低了２３％。０
关键词：ＤＴＮ网络；时容忍；塞控制；延拥缓存调度小区间干扰协调；率协调；频功率调整；ＴＬＥ
１引言
和转发时延的拥塞控制策略ｗＤＣ（ｅｓｇｉｔＣｓｍｓａｅｇＷｅｈ
ｎａｓｒＤｌａｅｏｇｓｏｏｔｒｅ）ｒｅａｉｏＳａｇＤＴ（ｅａｎｓｕｔｎＴｌｒｎｎｅｏｅａｌａｄｔｎｆｅｙｂｓｄＣｎｅｔｎＣｎｒｌｔｔｙ，ＮＤｌｙａｄＤｉｐｉ — ０ｅａｔｔｒｐｒｂｅｒｏｉ

计算机网络的拥塞控制

计算机网络的拥塞控制计算机网络中的拥塞是指当网络中的流量超过了网络链路或节点的处理能力时所产生的现象。

当网络发生拥塞时，数据传输的性能会受到影响，甚至可能导致数据丢失或延迟增加。

为了解决网络拥塞问题，计算机网络采用了各种拥塞控制机制。

一、概述拥塞控制是计算机网络中的一个重要问题，它主要关注如何控制网络中的流量，以保证网络的性能和可靠性。

拥塞控制机制旨在根据网络的拥塞程度，合理地控制数据的发送速率，从而避免网络拥塞的发生。

二、拥塞控制算法1. AIMD算法AIMD（Additive Increase Multiplicative Decrease）算法是一种经典的拥塞控制算法。

该算法通过不断调整发送速率来适应网络的拥塞情况。

当网络没有发生拥塞时，发送速率增加；当网络发生拥塞时，发送速率减小。

2. RED算法RED（Random Early Detection）算法是一种主动队列管理算法。

该算法通过在网络节点的队列中监测队列长度来估计网络的拥塞程度，并根据拥塞程度来调整数据的传输速率，从而实现拥塞控制。

3. ECN机制ECN（Explicit Congestion Notification）机制是一种基于IP网络的拥塞控制机制。

该机制通过在数据包的IP头部添加拥塞标志位来表示网络的拥塞程度，从而让网络节点可以根据拥塞程度来调整数据的传输速率。

三、拥塞控制策略1. 负反馈控制负反馈控制是一种常用的拥塞控制策略，它主要通过监测网络的拥塞情况，并根据拥塞情况来动态调整数据的传输速率。

负反馈控制可以有效地避免网络拥塞的发生，并保持网络的稳定性和可靠性。

2. 规避策略规避策略是一种基于预测的拥塞控制策略，它通过分析网络的负载和拥塞状况，提前采取措施来规避网络拥塞的发生。

规避策略可以在网络出现拥塞之前就进行调整，从而避免拥塞对网络性能造成的不良影响。

3. 分级拥塞控制分级拥塞控制是一种将网络流量分为不同优先级的策略，通过给不同优先级的流量分配不同的网络资源，从而实现对网络拥塞的控制。

DTN拥塞控制研究进展

（．ｃｏｌｏｏｐｔ，Ｎｔｎｌｎ１ＳｈｏＣｍｕｅａｉａｆｒｏＣａｇｈ１０２ｈｎ）ｈｎｓａ４０８，Ｃｉａ
ｏｆｒｅｈｏｇ，Ｃａｇｈ１０３ｈｎｆＤｅ￣Ｔｃｎｌｙｈｎｓａ４０７，Ｃｉｅｗｏａ；２ＳｈｏＳｆｗｒ，ＨｎｎＵｉｎｉ．ｃｏｌｏｏａｅｕａｎｖｔｆｔｅｙ，
第２７卷第１０期
２１００年１０月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉｔｓａｃｆｏｕｅｓｃｏ
Ｖｏ．７Ｎｏ１１２．０Ｏｃ．２０ｔ０１
ＤＮ拥塞控制研究进展术Ｔ
的ＴＰ拥塞控制机制不适用于具有延时长且抖动严重、接频繁中断、对称数据流、源受限等特征的ＤＮＣ连非资Ｔ
网络，特别是保管传递模式不同于尽力而为服务模型，给拥塞控制机制带来了新的挑战。分析了应对这些挑战
ｄｉ１３６／ｉｉｓ１０１３９．０１１０２ｏ：０．９９．ｓｎ．０ — ６５２０．０．０
ＳｒｅｎｃｎｅｔｏｏｔｏｏｕｖｙｏｏｇｓｉｎｃｎｒｌｆｒＤＴＮ
ＴＡＯｎ－．ＧＯＮＧｅ — ｕＹｏｇ－Ｚｈｎｇｈ
已提出的方案，于节点级拥塞、基链路级拥塞和区域级拥塞分别阐述各方案基本思想及其之间的关系，最后进行了总结并给出了ＤＮ拥塞控制技术未来的研究方向。Ｔ关键词：容迟容断网络；拥塞控制；保管传输