机会网路典型路由算法

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8.1.2 衍生的路由算法[共4页]

第8章改进的Epidemic路由算法8.1.2 衍生的路由算法泛洪算法期望通过多副本带来更多的相遇机会，从而提高传输成功率、降低传输延迟，但多副本显然也会消耗更多的网络资源，如存储空间、传输带宽等。

副本数量和传输成功率、传输延迟是否呈线性关系，以及如何获得恰当的副本数量使网络性能最优，成为很多研究者关注的问题，按照某种机制有限度地泛洪成为研究基于泛洪策略算法的重要方法。

文献[22]提出了PRoPHET算法，该算法对节点传输成功的概率进行估算，选择性地复制数据分组，避免生成低传输效率的副本，该路由算法可以是Epidemic路由算法的一种改进，将无限泛洪改进为按照概率策略有限度泛洪，该算法机理在第2章中有较详细的介绍。

文献[17]提出了ARER（Adaptive Randomized Epidemic Routing）算法，该算法定义了复制密度（RD，Replications Density），并以此为依据动态地为每个数据分组设置转发概率。

该算法根据数据分组的权重来决定转发和丢弃次序，其权重使用由复制密度、传输成功概率和TTL（Time To Live）决定的，该算法可视为是对PRoPHET算法的改进。

文献[26]提出了MaxProp算法，文献[1]提出了PREP （PRioritized EPidemic）算法，这两个算法为数据分组设定优先级，使用了不同的方式计算优先级，并依优先级来决定数据分组的转发和丢弃次序。

关于MaxProp算法在第2章中有较详细的介绍，这里不再赘述。

PREP算法使用拓扑感知（Topology Awareness）和数据分组的到期时间（Expiry Time）来确定优先级。

文献[27，28]提出免疫的概念，思路是在Epidemic算法基础上阻止已传输成功的数据分组副本在网络中继续传输，从而减少网络中无效的数据分组副本。

文献[29]提出了ARM（Adaptive Multi-Copy Routing AMR）路由算法，如图8-1所示，若图中s为源节点，d为目标节点，a、125。

1.4.2 移动模型[共2页]

机会网络路由算法可能不存在端到端连接以及资源稀缺的特征，使传统的路由算法无法适用，大量针对机会网络的新的路由算法被提出[7~9, 20~23]。

文献[10，11，24]分别从不同角度对路由算法进行了分类。

针对路由算法的研究主要是提出新的算法，对算法进行理论分析和实验评价。

对路由算法的研究是机会网络中最成熟的、取得成果最多的领域，这个领域也是本书的重点，本书会在后面的章节中从不同的角度对路由算法的相关内容进行详细论述。

1.4.2 移动模型由于机会网络的传输机会有赖于节点移动，移动模型成为机会网络研究的又一个重要领域[25~27]。

除机会网络外，许多其他研究领域也涉及移动模型的问题，移动模型并非机会网络独有的研究领域，关于移动模型的研究历史非常久远，最早的随机移动模型的研究甚至可以追溯到20世纪20年代。

尽管移动模型是机会网络研究的重点之一，但由于不是本书关注的重点，下面仅对移动模型的研究现状做简要概括。

文献[28，29]分别综述了移动模型研究状况，对移动模型进行了分类，并给出了各种移动模型的特点。

其中，文献[28]从4种不同的角度对移动模型进行了分类，具体分类方法如下。

（1）根据节点的移动特性根据节点的移动特性可以将移动模型分为随机移动模型和受限移动模型。

随机移动模型中节点的移动随机选择方向和速度；受限移动模型中节点的移动受到当前或历史因素的影响。

在受限移动模型中的一些模型里，节点的当前移动状态受到物理定律的限制和节点运动历史纪录的影响，与之前的移动状态是相关的，称为基于时间的移动模型。

在某些移动场景中（例如战场、旅游），节点的移动受到其附近某个领航节点的影响，即不同节点的移动实际上是相关的，这样的移动模型称为基于空间的移动模型。

有些模型中节点的移动受到建筑、街道或其他障碍物12。

MaxProp 算法_机会网络路由算法_[共3页]

机会网络路由算法
30 2.2.5 MaxProp 算法
马萨诸塞大学安姆斯特分校的Burgess 等人在文献[19]中提出了MaxProp 算法，该算法是基于调度策略[34]，按照优先级来调度数据分组的传输，数据分组的优先级是根据链路的历史数据以及几个补充机制来决定的。

MaxProp 算法的核心是每个节点维护一个数据分组队列，如图
2-3所示。

按照该队列传输或删除数据分组，该队列是依据各数据分组到其目标节点传输开销排列的。

图2-3 MaxProp 算法路由策略
路径的传输开销是数据分组成功传输到目标节点概率的一个估计，是通过增量平均化方法来估算的，具体计算方法如下[19]。

假设网络中所有节点构成集合s ，若节点,i s j s ∈∈，则节点
i 下一次遇到的节点是j 的概率为i j f ，i j f 的初始值是11
s −。

当节点i 遇到节点j 后，i j f 的值加1，然后重新规则化所有的f 值。

如网络中共有5个节点，除节点i 外，其他节点分别称为节点1、节点2、节点3、节点4，这些节点和节点i 的相遇概率的初值分别为10.25i f =，20.25i f =，30.25i f =，40.25i f =；若节点i 和节点3相遇后，则3i
f 加1，值为1.25；然后重新规则化，即重新令411i j j f ==∑，具体方法是令所有/2i j f ，得到新的10.125i f =，
20.125i f =，30.625i f =，40.125i f =。

Epidemic 算法_机会网络路由算法_[共2页]

机会网络路由算法
2.1.4 基于计划的路由算法
在一些应用场景下，一些节点会按照计划移动，如公共汽车会按照计划在固定线路上行驶，如果所有节点都知道这个计划，那么网络中节点就可以根据这个计划来决定是否转发数据分组。

典型的路由算法是MF（Message Ferrying）算法[26]。

在该算法中，Ferry节点提供数据分组转发服务，这些节点在网络中运动，从源节点收集需要转发的数据分组。

网络中的节点了解Ferry节点的运行计划，当需要传输数据分组时，会向Ferry节点运动。

2.2 典型路由算法简介
机会网络有众多的路由算法，每种路由算法都有其各自的特点，适用于不同的网络场景，在本节中简介6种典型路由算法，在2.3节中将对6种算法进行仿真比较，以分析其在各种场景下的适用性。

2.2.1 First Contact和Direct Delivery算法
First Contact算法[27]和Direct Delivery算法[28~31]都是基于转发策略的，该类路由算法数据分组在传输过程中，节点不会对其进行复制，在整个网络中仅存在一个数据分组副本。

Direct Delivery 算法也称为Direct Transmission算法。

两种路由算法的不同是：Direct Delivery算法源节点仅在遇到目标节点时才将数据分组转发给下一个节点，而First Contact算法源节点将数据分组转发给它遇到的第一个节点。

2.2.2 Epidemic算法
Epidemic算法是Amin Vahdat和David Becker在文献[14]中提出的，Amin Vahdat等人在文献[14]中给出算法的3个目标，分别是：
26。

参考文献_机会网络路由算法_[共6页]

第1章机会网络概述关键角色之一。

在关于机会网络研究的若干热点领域中，路由算法是最重要、取得成果最多的领域。

本书围绕着机会网络路由算法展开，全书分为8章并有1个附录，分别叙述如下。

第1章概述了机会网络；第2章介绍了机会网络典型路由算法，并通过仿真场景对典型路由算法进行了分析比较；第3章综述了机会网络的安全问题，分析了典型路由算法在泛洪攻击下的顽健性；第4章概述了节点能耗问题，分析了恶意节点泛洪攻击对网络生命的影响；第5章综述了节点合作问题，定义了节点合作度，分析了不同合作度下典型路由算法的性能；第6章提出了具有分组策略的路由算法；第7章提出了具有优先策略的路由算法；第8章分析了Epidemic路由算法的性能，指出了该算法存在的问题，给出了两种改进方案；最后在附录中介绍了ONE仿真平台的使用方法。

参考文献[1] CHAINTREAU A, HUI P, CROWCROFT J, et al. PocketSwitched Networks: Real-World Mobility and Its Consequences for Opportunistic Forwarding [R]. University of Cambridge, Computer Lab, Tech Rep UCAM-CL-TR-617, 2005.[2] FALL K. A delay-tolerant network architecture for challengedInternets[A]. 2003. 27-34.[3] CERF V, BURLEIGH S, HOOKE A, et al. Delay-TolerantNetworking Architecture [S]. RFC4838, 2007.[4] BURLEIGH S, HOOKE A, TORGERSON L, et al. Delay-tolerant17机会网络路由算法networking: an approach to interplanetary Internet[J]. Communications Magazine, IEEE, 2003, 41(6): 128-136.[5] 胡四泉，汪红兵，王俊峰. 机会型网络研究综述[J]. 计算机科学，2009, 36(010): 32-37.[6] PELUSI L, PASSARELLA A, CONTI M. Opportunistic networking:data forwarding in disconnected mobile ad hoc networks[J].Communications Magazine, IEEE, 2006, 44(11): 134-141.[7] WANG Y, JAIN S, MARTONOSI M, et al. Erasure-coding basedrouting for opportunistic networks[A]. 2005. 229-236.[8] RAMANA THAN R, HANSEN R, BASU P, et al. Prioritized epidemicrouting for opportunistic networks[A]. 2007. 62-66.[9] CHEN L J, YU C H, SUN T, et al. A hybrid routing approach foropportunistic networks[A]. 2006. 213-220.[10] 熊永平，孙利民，牛建伟. 机会网络[J]. 软件学报，2009, 20(1):124-137.[11] HUANG C M, LAN K, TSAI C Z. A survey of opportunisticnetworks [A]. 2008. 1672-1677.[12] SCOTT K L, BURLEIGH S. Bundle Protocol Specification[S].Network Working Group, 2007.[13] KHABBAZ M, ASSI C, FAW AZ W. Disruption-tolerant networking:a comprehensive survey on recent developments and persistingchallenges[J]. Communications Surveys & Tutorials, IEEE, 2012(99): 1-34.[14] JUANG P, OKI H, WANG Y. et al. Energy-efficient computingfor wildlife tracking: design tradeoffs and early experiences with ZebraNet[A]. 2002. 96-107.[15] SMALL T, HAAS Z J. The shared wireless infostation model: anew ad hoc networking paradigm (or where there is a whale, there is a way)[A]. 2003. 233-244.[16] HULL B, BYCHKOVSKY V, ZHANG Y, et al. CarTel: a18。

机会网络中一种低缓存占用的Epidemic路由算法

机会网络中一种低缓存占用的Epidemic路由算法左成章;刘智虎;孙希胜;索建伟【摘要】由于机会网络中节点的缓存空间有限，容易导致数据分组丢失和时延增加。

针对部分数据分组已经到达目的节点，但是该类分组仍在网络中其它节点存储、传输问题，提出一种低缓存占用的Epidemic路由算法（RBER）。

该算法通过SV 运算进行节点缓存清理，从而避免这类冗余数据分组对缓存的占用。

理论分析和仿真结果表明，该机制能够降低网络开销、数据分组的发送和缓存占用。

%To address the problem in opportunistic network that the existing epidemic-mechanism-based routing algorithms incur redundant communication overhead during the transmission of data packets, which is part of the data packets have already arrived at the destination nodes, but the data is stillin the network storage and transmission, a kind of reduce buffer overhead Epidemic routing algorithm for opportunistic networks, called RBER was proposed. The algorithm based on SV information operation, to avoid redundant data takes up the cache. Theoretical analysis and simulation results show that the mechanism can reduce network overhead, redundant data packet sending and cache usage.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4页(P85-88)【关键词】机会网络;路由算法;缓存;清理【作者】左成章;刘智虎;孙希胜;索建伟【作者单位】重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TP393机会网络(Opportunistic Networks)[1]是一种不需要源节点和目的节点之间存在完整路径，利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的自组织网络。

机会网络典型路由算法性能分析

［ｂｔａｔａｅｎｅｉｕａｏｆｕａｏｅｎｈｖｒｎｅｌｉ，ｉｐｐｒｕｔｔｅａｚｓｉｏｐｒｎｔｔｏｋｏｔｇＡｓｃｒ］Ｂｓｄｍｌｉｎｍｍｖｍｅｔｅａｉａｃｙｔｓａｅｑａｉｉｌａｌｅｘｐｏｔｉｃｅｒｕｎｏｔｓｈｔｏｈｎｂｏｉｒｔｈｎｔｖｙｎｙｓａｕｓｎｗｒｉｉ
１概述
机会网络是一种不需要在源节点和目的节点之间存在完
ＤｒｔｅｖｒｉｃＤｌｅｅｉｙ算法源节点仅在遇到目标节点时将报文
交付给下一个节点，而Ｆｒｏｔｃ算法源节点将报文交付ｉｔＣｎａｔｓ给它遇到的第１个节点。
整路径，利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的、时延和分裂可容忍的自组织网络ｕ。机会网络不同于传统的多Ｊ
ＰｅｆｒａｅＡｎａｙｉｆｐｃｌｒｏｍｎｃｌｓｓｏＴｙｉａｕｉｇＡｌｏｉｈＲｏｔｇｒｔｍｎｉｐｏｔｎｓｉｔｒｎＯｐｒｕｉｔｃＮｅｗｏｋ
ＳＵＮｉｎｚＬＩＮａ－ｕＺＪａ．ｈｉ，ＵｉｒｉＨＡＮＧｎ－ｉＨＡＮｏｇｍｉｇ，，Ｙｉｇｘｎ，Ｚｈｎ－ｎＣＨＥＮｎＤａ
［ｅｏｄ］ｏｐｒｎｔｔｏ；ｕｎｇｒｈｎｄｏｉｔｍｏｅｍｔｃＫｙｗｒｓｐｏｕｉｃｅｒｒｔｇｌｉｍ；ｏｅｂｌｄｌｅｔｓｎｗｋｏｉａｏｔｉｍｉｙ；ｒｉ

机会网络中节点协作的 Epidemic 路由算法

［摘
要］Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法是一种多副本路由算法，在资源受限的情况下，会由于无限制的洪泛使得网络
中存有大量的消息副本，消耗大量网络资源，导致网络性能下降。针对Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法中存在的问题，提出一种基于节点协作的Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法，该算法通过节点间相互的协作和一定策略抑制网络中副本数多的消息的转发
广西高校科学技术研究基金重点资助项目（ＺＤ２０１４１１２）。
机会网络（ＯｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓ） Байду номын сангаас 用节点移动带来的相遇机会实现通信，不需要源节点和目的节点之间存在完整路径，是一种具有时延和分裂可容忍特点的自组织网络 ¨ ］。路由机制对机会网络中的数据传输和网络整体性能有关键性的影响作用］，且由于间歇性和网络连通的不确定性，使得路由技术成为机会网络的关键问题 ¨ ４Ｊ。针对机会网络的特征，国内外研究人员提出了多种路由机制。根据消息转发中是否对消息进行复制，可
１相关研究
Ｅｐｉｄｅｍｉｃ＿６和Ｐｒｏｐｈｅｔ【两个路由算法是典型的多副本路由机制。Ｅｐｉｄｅｍｉｃ采用洪泛的方式将消息传递给相遇的节点，该算法通过移动节点间两两相遇实现消息的交换，每个携带消息的节点将消息副本转发给它所遇到的未携带该消息的节点，期望每个节点携带尽可能多的消息。Ｐｒｏｐｈｅｔ算法是基于节点相遇概率的多副本路由机制，它根据网络中节点相遇的频率估算消息转发的效用，利用转发效用的传递性对任意两节点间的相遇状态进行评估，根据评估结果选择与目的节点相遇概率较高的节点作为中继节点，提高消息的传输成功率。

浅谈机会网络路由算法

任何时刻源节点和目标节点之间可能一直不存在点直在和目标节点相遇时才进行数据转发．这样连通的路径做网络耗费是最小的，但往往会传输延迟较大。并
很明显．机会网络和现有的常用的网络不同，且经常会因为源节点碰不到目标节点而造成传输它具有以下特性：失败，传输成功率最低。在源扩散Ｓｕｃｐａ其ｏｒｅｒＳｙ
（）数据传输速率、１低高延迟（）络断开ａｄＷａ（Ｓ算法翻．先指定消息的最大拷贝２网ｎｉＳＷ）ｔ中事（ｅｗｒｉｏｎｃｏ）３长排队时间。是由于数为Ｌ源节点起始时拥有一个消息的Ｌ个拷贝．Ｎｔｏｄｓｎｅｔｎ（）ｋｃｉ正。
网络的路由问题更是机会网络中的研究重点现相冗余的消息．目标节点接收到编码后的一部分有常用的网络路由协议中都是假设在源节点和目消息，就能够通过一定的运算来重组原始数据。在
标节点之间至少存在一条完整的通信路径．所以Ｌｎ —ｙ［ｉｇＪｈ］４等人提出的ＨＥ — Ｃ中．针对每个编码后不适合在机会网络中运行。机会网络中的路由转的小消息会生成两个拷贝。当遇见邻居节点的时发机制是以 “ 储一携带一转发 ”Ｓｏ－ａｙ候，首先会将消息的第ｌ拷贝传递给该邻居节存（ｔｅＣｒ — ｒｒ份Ｆｒａｉｇ的模式工作。要设计出高效机会网络点，后会在该连接持续的时间内。ｏｗｒｎ）ｄ然将其他消息的路由协议的关键问题在于如何针对每个消息来找第２份拷贝传输给该节点。该机制因为充分利用出最好的下一跳转发节点和何时进行数据转发。了所有的连接机会所以传输性能更好良好的路由算法能提高报文传输的成功概率．降２３基于相遇预测的转发算法．低传输延迟，减少能量的消耗。根据对历史概率进行统计．每个节点都具有人们针对不同类型的机会网络提出了各式各个与目标节点相遇的概率．人们也可以通过节样的路由算法。目前现有机会网络路由算法主要点的历史移动来预测该概率值在节点移动过程

仿真结果分析_机会网络路由算法_[共4页]

第8章改进的Epidemic 路由算法139 （1）每个节点维护一个字段用来存放阈值λ，[0,1]λ∈。

节点缓存中被占用空间的百分比若超过阈值λ，则认为节点缓存区饱和。

（2）节点i 和任一节点j 相遇时，节点i 首先获取j 及周围节点缓存状况，统计和节点i 接触的节点个数N ai ，缓冲饱和节点个数N ei 。

（3）计算ei i aiN p N =，由其定义可知[0,1]i p ∈。

（4）节点i 按照p i 值，随机复制数据分组并发送到与之接触的节点。

在Self-adaptive 机制下，p 值可以反映周围节点缓存饱和状况，根据p 值向网络中注入数据分组副本显然可以抑制缓存饱和情况的普遍发生，抑制挤出效应的发生，从而改进路由算法的性能。

8.4.2 仿真结果分析以表8-1场景为基础，以100节点，800数据分组为例，来分析阈值对算法传输成功率的影响，结果如图8-11所示。

图8-11中数据由(d ae -d e )/d e 计算而得，其中d ae 和d e 分别是Self-adaptive Epidemic 和Epidemic 算法的传输成功率。

1．阈值的影响按照Self-adaptive Epidemic 算法机制，阈值为0时，该算法退化为Epidemic 算法，图8-11中结果也验证该结论。

由图8-11可以看出当阈值设置恰当时，算法的传输成功率可以较大幅度地提高，如当阈值为90%时，改善幅度达到了38.9%。

2．不同数据分组数量影响以表8-1场景为基础，采用100节点，30～3 600个数据分组，数据分组生存期为3h ，以此来评价算法的性能。

图8-12～图8-14中以Epidemic 、PRoPHET 、Spray and Wait [31]作为对照算法。

PRoPHET 和Self-adaptive Epidemic 属同类算法，都可视为在Epidemic 算法基础上通过限制数据分组副本数量来改善算法性能，两种算法有较高的可比性。

基于效用的混合编码机会网络路由算法——UH-EC

了一种解决方案，并在此基础上设计和实现了一种新的数据转发机制— —基于效用的混合擦除编码机制（ＵＨ— Ｃ）Ｅ。在ＯＭＮＥ＋Ｔ＋的仿真结果表明：新的路由方案，时延更小，转发成功率高。～圆～［关键词］机会网络数据转发混合擦除编码
一
延。
４然后４将消息存储在自己的缓存中，，等到遇到下一个节点的时候将
消息再转发出去，直到转发给目的节点Ｄ。
２节点相遇时间预测的相关概念、节点连接是指某一时刻，两节点进入彼此的通信覆盖范围内，即两者的距离不大于有效传播范围，反之，若两节点不同时处在彼此的通讯范围内，则认为两节点断开。如图３ａ所示就是节点连接状态，３ｂ（）图（）节点处于断开状态。
科技信息
高校理科研究
基于效用硇混合编码机会网络路由算法
王银涛高媛苏高峰ｚ黄玉飞（．１中北大学电子与计算机科学技术学院２中北大学机电工程学院）．
ＵＨ— ＥＣ
～

［摘
要］ — Ｃ数据转发机制在节点连接持续时间方面，ＨＥ并没有给出一种方法来计算节点连接持续时间。针对这一问题，本文提出
息来探寻节点与相遇节点链接情况，进而发送数据，并不能很好地预知节点的连接时长，从而也就无法保证在节点连接的时候发送多少个数据块，多少数据块能够有效转发出去。有本文将提出一种节点相遇预测算法，用于对节点连接时间预测和节点效用值的估计，而使消息沿着从发往目的节点效用值高的中继节点转发。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了因节点连接时间不确定而造成的数据块丢失，提高了数据转发的成功率，同时由于基于效用值的节点转发机制，减少了传输时

一种基于社区的机会网络路由算法

ＴｈｅｎＲＯＮＣｒｅｄｅｓｉｇｎｓｔｈｅｍｅｓｓａｇｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｍｅｓｓａｇｅｆｏｒｗａｒｄｉｎｇｗｈｉｃｈ
转发的问题，提出一种基于社区的机会网络路由算法ＲｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓ
ｂａｓｅｄｏｎＣｏｍｍｕｎｉｔｙ（ＲＯＮＣ），通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息，优化转发节点判定
一
种基于社科，黄堰江，刘艳伟，周黎
（重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆４０００６５）
［摘要］针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在时延过长、冗余
２０１５年７月
Ｊｕ１．２０１５
Ｖｏ１．２９Ｎｏ．３ＳｕｍＮｏ．１０１
第２９卷第３期总１０１期
ＤＯＩ：１０．１６２５５／ｊ．ｃｎｋｉ．１ｄｘｂｚ．２０１５．０３．００７
机制，重设消息传输条件，降低消息转发次数，从而提高消息传输成功率，降低传输时延。理论分

Epidemic机制下基于优先级的机会网络路由算法

Ａｂｔａｔｎｓｍｅｓｅａｉｓｏｐｏｎｓｉｅｗｏｋ，ａｔｆｏｅａｅｈｇｒｒｔｓｅｗｏｋｒｓｕｃｓｓｒｃ：Ｉｏｃｎｒｏｆｏｐ￣ｕｉｃｎｔｒｓａｐｒｏｄｓｖｉｈｐｉｉｔｕｅｎｔｒｅｏｒｅｔｎｈｏｙｏ
ｓｕｃｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔａｈｅａｇｏｉｍａｆｅｔｖｅｙｒｓｒｃｈｄｅｃｏｒｆｏｄｎｔｅｐｃｏｒｅ．ＳｉｌｔｅｕｔｈｗｈｔｔｌｒｔｏｈｃｎｅｃｉｌｅｔｉｔｔｅＥｐｉｍｉｖｅｏｉｇｗｉｒｓｅｔｒＴｅｐｒｏｍａｃｆｈｇｒｏｉｏｅｓｓｇｉｃｎｌｎｒａｅｔｏｔａｅｔｇｔｅｏａｐｏｒａｅｔｍｅｆｃｏ．ｈｅｆｒｎｅｏｉｈｐｉｒｎｄｓｉｉｎｆａｔｉｃｅｓｄｗｉｕｆｃｉｈｙｔｉｙｈｎ
ＳＵＮａｚ，ＺＨＡＮＧｎｇｉＪｉｎｈｉＹｉｘｎ，ＣＨＥＮｎ，ｅ１Ｄａｔａ．ＲｏｉｃｍｅｏｐｐｏｔｕｔｎｇｓｈｅｆｏｒｕｎｉｔｃｎｅｗｏｋｔｓｉｔｒｗｉｈＥｐｉｍｉｄｅｃ
ｂｓｄｏｒｒｙｓｒｔｇ．ｏｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉａｉｎ，０２４（０：０．１．ａｅｎｐｉｉａｅｙＣｍｐｔｒｇｎｅｉｎｐｌｔｓ２１，８２）１８１１ｏｔｔＥｎｃｏ
．
Ｕｎｅｐｄｍｉｃａｉｍ，ｏｔｇａｇｒｔｍａｅｎｐｉｒｔｔａｅｉｓｒｐｓｄｗｈｃｓｉｌｍｅｔｄｏｄｒＥｉｅｃｍｅｈｎｓａｒｕｉｌｏｈｂｓｄｏｒｉｓｔｇｃｉｏｏｅ，ｉｈｉｍｐｅｎｅｎｎｉｏｙｒｐ

不同合作度下机会网络典型路由算法健壮性分析

孙践知刘乃瑞韩忠明，，，陈丹
（．１北京工商大学计算机与信息工程学院，北京１０４；．００８２北京青年政治学院计算机系，北京１００）０１２
摘要：机会网络路由算法在不同合作度下的健壮性是一个重要的但未被充分研究的问题，分析了机会网络中
ＡｂｔａｔＲｏｕｔｅｓｏｐｏｔｎｓｉｅｗｒｏｔｇａｇｒｈｔｉｅｅｔｅｒｅｏｏｅｃｏｅａｉｎｉａｍｐｒｎｓｓｒｃ：ｂｓｎｓｆｏｐｒｉｃｎｔｏｋｒｕｉｌｏｉｍｓｗｉｄｆｒｎｇｅｆｎｄｏｐｒｔｓｎｉｏｔｔ — ｕｔｎｔｈｆｄｏａｉ
Ｓｉｎｚｉ，ＬＵＮａ— ｉ，ＨＡＮＺｏｇｒｉｇ，ＣＨＥＤａＵＮＪａ —ｈＩｉｕｒｈｎ— ｎｕＮｎ（．ｏｅｅｏｏｐｔ１ＣｌｇｌｆＣｍｕｅＩｏｍａｉｎＥｇｎｅｉｒ＆ｎｒｔｎｉｅｒｇ，Ｂｉｎｅｈｏｏｙ＆ＢｓｎｓＵｉｒｉ，ｅｎ００８ｈｎ；．ｅｔｏＣｍｕｅｆｏｎｅｉｇＴｃｎｌｇｊｕｉｓｎｅｔＢｉｇ１０４，Ｃｉａ２Ｄｐ．ｏｐｔｅｖｓｙｉｆｆｒＳｉｃ，ＢｉｇＹｕｈＰｌｉｏｌｅＢｉｎ０１２，ＣｉａｃｎｅｅｉｏｔｏｉｃＣｌｇ，ｅｉ１００ｅｊｎｔｓｅｊｇｈｎ）
ａｓｒｐｓｄｔｒｅｄｇｅｓｏｏｅｃｏｅａｉｎｆｒｄｆｒｎｉａｉｎｎｅｉｎｄｔｅｅａｕｔｎｃｉｒａｈｎｔｅｍｅｈｄｌｏｐｏｏｅｅｅｒｅｆｎｄｏｐｒｔｏｉｅｅｔｔｔｓａｄｄｓｅｈｖｌａｉｒｅ．Ｔｅｈｔｏｈｏｆｓｕｏｇｏｔｉ

机会网络中基于复制的路由算法研究

机会网络中基于复制的路由算法研究摘要：随着无线网络应用的增加和规模的日益扩大，无线网络分裂和连接中断的恰当处理变得愈加重要，从而促进了机会网络的诞生和发展。

机会网络是一种新型网络，与传统的单跳和多跳无线网络不同，它能够在无线链路断开和网络分裂情况下完成通信任务，即使端到端路径不存在也不妨碍它传输信息,因此适用于环境相对较苛刻的场合，如野生动物监测、偏远地区的Internet接入、星际互联和车载传感信息系统等。

它既是一种具体的网络形式，也是一种新的带挑战性的网络通信技术，被视为移动Ad Hoc网络发展的重要方向，对未来普适计算具有重要意义。

在本文研究中，我们首先从总体上介绍了机会网络的概况，根据算法原理的不同，对机会网络路由算法进行了分类、分析与比较，其中本文以机会网络中基于复制的路由算法为主要研究对象，并实现了具有代表性的路由算法，即Epidemic路由算法。

接着本文对Epidemic路由算法的相遇节点感知（sensing）和分组交换的操作进行了深入分析。

提出一种基于分组索引增量交换的机会网络路由算法（ERBEI），在分组索引的交换过程中只传递增量信息，并借助Request消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组，同时在相遇节点感知过程中只使用Hello消息，且优先发送位于最后一跳的数据分组，从而减少开销、降低分组时延。

利用OPNET仿真软件对该算法和其他相关算法进行仿真和比较，理论分析和仿真结果说明，ERBEI算法在控制开销、分组端到端时延、存储空间占用等方面的性能得到整体提升。

接下来本文研究了网络拓扑信息对Epidemic路由算法的影响。

提出一种基于邻居信息交换的机会网络路由算法（LDREN），在分组索引的交换过程中交换两跳邻居信息从而增强对本地拓扑的掌握，并优先发送位于最后两跳的数据分组；同时在节点相遇感知过程中借助Echo消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组。

利用OPNET 仿真软件对该算法和其他相关算法进行仿真和比较。

主动编码的机会网络高效路由算法

主动编码的机会网络高效路由算法摘要：由于COPE路由算法被动的等待编码机会，数据无法得到有效转发，限制了网络吞吐量性能的提升。

鉴于此，提出一种主动编码的机会网络高效路由算法——ANCBCR（active network coding based COPE routing）。

ANCBCR不仅使用主动异或编码和多播技术，而且增加了数据转发顺序优化机制，使数据在获得更优编码机会的同时得到最大程度的转发。

理论分析和仿真结果表明，该算法在网络吞吐量和快速成功投递性能方面优于COPE路由算法和基于COPE协议改进的网络编码感知机会路由算法。

关键词：机会网络；网络编码；路由算法；多播；网络吞吐量0 引言机会网络是不需要源节点和目的节点之间存在完整路径，利用节点移动带来的机会相遇实现网络通信、时延和分裂可容忍的自组织网络。

网络编码是2000年由Ahlswed等提出，2005年之后许多国外学者开始研究无线网络中的网络编码。

COPE[1]利用机会侦听和接收报告的方式最大化一次传输的数据包数量，但被动的编码机制限制了网络编码提升网络吞吐量的能力；CORE[2]中提出了转发集的概念，每个节点单独计算数据转发的优先级，可同时得到网络编码和机会路由对无线网络所带来的增益；MORE[3]采用随机线性编码的方式提高投递率，但提升网络吞吐量能力有限，网络延时大；PACE[4]中节点每次都着眼于提升节点附近区域中的编码增益，并增加了转发延时有效的控制了碰撞的发生。

王少园[5]等提出COPE改进算法，以链路质量度量作为备选转发节点集的选择标准，在一定程度上提高了整体网络的吞吐量，降低了数据端到端的时延。

基于上述分析提出了ANCBCR算法。

1 ANCBCR算法下面是算法的描述。

1.1 主动异或编码2 仿真与分析2.1 实验平台搭建与参数设置本文采用ONE（Opportunistic Network Environment）仿真软件平台，采用（Shortest Path Map Based Movement）为移动模型。

机会路由算法

机会路由算法
机会路由算法（Opportunity Routing Algorithm）是一种在无线
自组织网络（Wireless Self-Organizing Network，WSN）中用
于选择最佳数据传输路径的算法。

该算法通过评估网络中可用的传输路径的质量和可靠性，选择最佳的路径来传输数据。

机会路由算法基于网络中节点之间的邻居关系和通信质量。

它通过一个特定的节点（称为基准节点）来评估每个传输路径的质量。

基准节点会周期性地广播探测消息，周围的节点会通过接收到这些消息来判断与自己的连接质量，并将这些信息传递给基准节点。

基于接收到的信息，基准节点会计算每个传输路径的质量指标，例如包丢失率、延迟和能耗等。

根据这些指标，基准节点选择最佳的路径，并将数据传输通过该路径发送给目标节点。

如果最佳路径发生故障或不可靠，机会路由算法会重新评估可用的路径，并选择新的最佳路径来继续传输数据。

机会路由算法的优点是它是一种自适应的算法，可以根据网络条件和拓扑结构来选择最佳路径，提高网络的传输效率和可靠性。

然而，该算法也存在一些挑战，例如对网络资源的消耗较大，计算复杂度较高等。

总之，机会路由算法是一种用于无线自组织网络中选择最佳数据传输路径的算法，通过评估传输路径的质量和可靠性来选择最佳路径，并提供高效的数据传输和通信。

3 示例_机会网络路由算法_[共4页]

机会网络路由算法A.3 示例下面给出两个示例帮助读者理解ONE仿真参数的配置方法，读者可以通过模仿示例来学习ONE仿真平台的使用。

1．示例I在下面的仿真场景中，定义了两个组，第1组有200个节点，所有节点ID以n开头，第2组有200个节点，所有节点ID以P 开头。

两个组共同的是移动模型和路由算法，分别是ShortestPath- MapBasedMovement 和DirectDeliveryRouter。

场景中有定义了两个事件，每个事件对应着一个节点组，两个事件生成的数据分组的前缀分别是w和e，按照设置仿真结束后会输出3种类型的报告文件。

具体设置如下：Scenario.nrofHostGroups = 2Group.nrofHosts =200Group.movementModel = ShortestPathMapBasedMovementGroup.bufferSize = 5MbtInterface.transmitSpeed = 250kGroup.router = DirectDeliveryRouterGroup1.groupID = nGroup2.groupID = pGroup2.nrofHosts =10Group2.nroInterfaces=2Group2.interface1=btInterfaceGroup2.interface2=highspeedInterfaceGroup2.movementModel = BusMovementGroup2.routeFile = data/HelsinkiMedium/A_bus.wktGroup2.routeType = 2Group2.busControlSystemNr = 1160。

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1.1机会网路典型路由算法研究机会网络是一种节点分布稀疏、网络拓扑结构不断发生变化的间歇性通信网络。

数据以多跳方式，采用“接收-携带-转发”的机制传输给目的节点，如果中间节点没有合适的可供传输的路径或节点，则无法立刻将数据转发出去，而是保存在节点缓存中，等到出现合适的传输机会之后，再将消息转发出去。

而现有的有线网络和无线自组织网络中基于TCP/IP 协议的端到端路由协议已经不再适用于机会网络。

因此，如何在机会网络中寻找一条时延尽可能低、消耗尽可能小、传输成功率尽可能高的路径，将消息准确传递到目的节点，是机会网络中一个极具挑战性的问题。

从不同角度出发，机会网络的路由策略有不同的分类方式[27]。

按照消息传输方式可分为洪泛路由策略和转发路由策略；按照路由所使用报文的份数可分为单报文路由策略和多报文路由策略；按照节点所掌握的网络拓扑信息还可分为确定性路由策略和随机性路由策略。

本文按照消息传输方式不同将目前的路由协议分为如下几类：直接传输路由策略(Direct Transmission)、基于泛洪的路由策略(Flooding Based)、基于情景感知的路由策略(Context Based)、基于社区的路由策略(Community Based)、基于编码的路由策略(Coding Based)、基于预测的路由策略(Predicted Based)。

1.1.1基于副本或泛洪的路由策略直接传输(Direct Transmission，DT)路由在运行过程中，不产生消息副本，消息一直保存在源节点缓存中，直到源节点在运动过程中遇到目的节点，才将消息转发给目的节点。

DT 路由协议由于没有进行路由优化处理，也没有产生任何副本消息，因此传输时延很大。

为了减少网络中消息的传输时延，研究人员提出了基于泛洪的路由协议，通过消息携带节点产生大量的消息副本，转发给每一个相遇的节点，完成消息的投递。

根据网络中消息副本数量的多少，还可以将基于泛洪的路由分为两大系列：泛洪路由和限制性泛洪路由。

最简单的泛洪路由为传染病路由或称为流行性路由(Epidemic Routing)[13]。

顾名思义，传染病路由中消息的分发类似于传染病病毒散发，当消息携带节点在移动过程中碰到没有携带该消息的节点时，便产生消息副本并传递给对方，然后该节点将消息存储在自身缓存中，继续转发给所遇到的其他节点，直到消息传递到目的节点或者消息的TTL 等于零。

实际的网络中，节点的缓存和能量都有限，不可能保证足够的带宽资源，Epidemic 路由的性能将急剧下降，另外大量的冗余信息将过多地消耗节点能量，甚至导致网络拥塞。

为了改进Epidemic 路由的不足，研究人员提出了限制性泛洪路由，通过控制源节点中的副本数量，来平衡资源消耗与网络的性能。

其中Spray And Wait 路由算法包含Spray 和Wait 两个阶段，在Spray 阶段，源节点通过控制消息Message的副本数量N，从一定程度上避免了Epidemic 算法中冗余信息过多的弊端，源节点将产生的N 个副本分别转发给其最先遇到的中间节点。

1.1.2基于预测信息的路由策略泛洪路由策略利用源节点产生的多副本转发，网络节点中信息冗余度大，对网络资源的依赖度高。

为了更大程度上降低对网络资源的消耗，基于预测的路由策略通过网络中不同节点的相遇历史或者运动路径等信息来预测某个节点的传输概率(Delivery Probability)，并决定是否将消息转发给该节点。

此类路由策略的核心思想在于消息携带节点利用网络拓扑信息或者节点间的相遇历史信息对每一条潜在的路径进行评估和预测，将数据包在一个最恰当的时机选择最恰当的节点进行转发，从而有效地减少了信息复制的盲目性，避免在网络中生成低效的消息副本，提高了网络资源利用率。

Lindgren 等提出的PROPHET(Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters and Transitivity)路由算法，是一种基于节点历史信息的概率转发路由协议，该算法首先假设网络中节点的移动并非完全是随机的，也就是说节点的移动趋势是可以预测的，如果一个节点在过去的某一段时间经常与某个节点相遇，则该节点未来将有更大概率再次访问该地区，这与人类活动的重复性、可预测性等特点更加接近，有效的减少了对网络缓存及带宽资源等网络资源的消耗。

PROPHET 协议分为两个部分：相遇概率的计算和转发策略。

（1）相遇概率计算PROPHET协议通过定义传输概率P(a,b)表示节点a与节点b相遇的概率，与Epidemic 类似，当两节点相遇时，彼此交换各自的SV 信息，与Epidemic 不同的是，SV 信息中包含了节点缓存中的消息列表以及消息的传输概率。

PROPHET 协议中节点相遇概率的计算分三个部分。

当任意两个节点相遇的时候，将更新各自的传输预期值，如果两个节点之间经常相遇，则他们之间的传输概率也就更高。

如公式2-1所示：P(a,b)P(a,b)(1P(a,b))*P=+-(0.1)old old init式中P(a,b)表示节点a与节点b之间的传输概率，P(a,b)表示在过去某old∈是一个初始常量值，用以一时刻节点a和节点b之间的传输概率，P[0,1]init保证经常相遇的两节点之间有一个更高的传输概率值。

由公式2.1可以看出，如果两个节点之间频繁相遇，传输概率将逐渐增大。

当两个节点经过一段时间没有相遇，则他们之间传输消息的可能性就会降低，传输概率也会随着时间的增长而逐渐衰弱。

其公式如下所示：P(a,b)P(a,b)*k oldγ= (0.2) 式中[0,1)γ∈ 称为衰减因子，指数k 为从上一次计算传输概率开始所经历的时间单元个数，时间单元的长短可以根据实际应用情况或者目标网络的期望时延定义。

同样，在PROPHET 路由算法中，节点之间信息的传输概率具有传递的特性。

如果节点A 与节点B 经常相遇，而节点B 与节点C 也经常相遇，则相对于节点A 来说，节点C 也是一个潜在的消息传输节点。

公式2.3很好的显示了这个传递特性是如何影响节点之间的传输概率的。

P(a,c)P(a,c)(1P(a,c))*P(a,b)*P(b,c)*old old β=+- (0.3) 式中β∈[0,1]是一个常量，用来控制传递特性对传输概率的影响程度。

（2）转发策略与传统的网络不同，机会网络无法计算节点之间的最短路径。

PROPHET 路由算法通过计算相遇节点与目的节点的传输概率，从而选择是否转发消息。

PROPHET 路由分为两种具体的转发策略：第一种是如果相遇节点的传输概率比自己大，则转发消息，否则等待其他的节点。

第二种是提前设置一个传输概率阀值，当相遇节点到目的节点的传输概率高于该阀值时，转发消息，否则继续等待其他节点，PROPHET 算法一定程度上反映了人类的社会活动特征，性能上比Epidemic 路由算法有一定的提高，但是由于需要等待传输概率更高的节点出现，网络时延相应的有增加，其次为了避免在等待过程中缓存中消息的丢弃，中间节点需要足够的缓存空间和高效的消息管理策略。

1.1.3 基于情景感知的路由策略基于副本的路由策略通过在网络中产生大量的消息副本，提高目的节点接收消息的成功率，并不需要任何网络拓扑结构的相关知识。

而这种盲目的消息复制，对于网络资源的要求很高，并且导致大量副本消息的浪费，在网络中产生大量的冗余。

而基于情景感知的路由策略，通过中间节点获取的情景感知参数来选择最优的传输路径，可以极大地提高网络的性能。

当前主要研究的情景感知参数包括：节点的位置信息，节点的移动信息，节点的链路信息，网络拓扑结构信息等。

Context-Aware Routing(CAR)路由算法基于节点的逻辑链接信息设计，算法综合考虑节点移动速度，剩余能量以及网络拓扑结构等情景感知信息，通过效用函数计算并确定邻节点的传输概率。

在CAR 路由算法中，扩展了DSDV 路由协议的信息表，表中包括下一跳节点标示符、节点通信距离、传输消耗等信息，节点通过周期性地广播路由信息表和其他节点的传输概率信息，相互交换彼此的路由表。

如果信息携带节点与目的节点处在同一个连通区域，则使用传统的路由协议进行消息传输，否则，将消息转发给连通区域内与目的节点传输概率最高的中间节点。

从某种意义上而言，CAR 路由策略是机会路由与传统路由协议的结合。

1.1.4基于编码的路由策略随着编码技术的发展，越来越多的人将编码技术应用到了机会网络路由策略的设计中。

基于编码的路由策略的核心思想是，将源节点产生的信息分成多个的消息片段或者消息块，然后使用一定的路由算法在网络中进行传输。

当目的节点接收到其中的一部分信息片段之后，利用解码算法，实现数据的还原。

这类算法可以有效提高路由的传输效率，增加消息的传输成功率。

但是由于算法考虑到消息的编码和解码，算法复杂度比较高，路由开销较大。

经典的基于编码的路由算法有基于擦除编码(Erasure-Coding，EC)路由，混合式编码(Hybird EC,H-EC)路由等。

EC 路由算法将消息分成大量的代码块，其中目的节点通过接收代码块中一部分有效信息实现消息的重构。

具体而言，该策略假设源节点产生的消息大小为M ，消息复制因子为r ，按照事先设计的编码规则，源节点将消息编码成N 个大小一致的消息片段，均等地转发给最先遇到的kr个中间节点，这里k 为一常数。

如果目的节点接收到N 个消息片段中的1/ r ，即可实现对原消息的重构。

在相同的网络负荷rM 下，EC 路由策略通过kr 个中间节点实现消息片段的转发，相对于Spray And Wait 路由算法中的r 个中间节点，具有更低的传输时延，特别是在网络链接较差的情况下，表现出了很好的鲁棒性。

但是在网络链接条件较好时，由于每次相遇只是转发固定数目的消息片段，没有充分利用机会网络中的连接机会，基于擦除编码的路由算法性能并没有那么好。

针对各种场景中网络连接的不同情况，混合式路由算法H-EC 结合洪泛算法的高性能和编码算法的鲁棒性，将从不同节点处接收到的消息映射到一个由有限域所形成的消息向量中，将消息重新编码成新的消息向量。

接下来，源节点对编码后产生的消息生成两个副本，其中第一个副本采用EC 算法进行传输，而第二个副本采用A-EC 算法传输，在目的节点接收到足够的消息向量后，便可以实现原消息的重构。