CN102271089B - 一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法 - Google Patents

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CN102271089B CN201110250085.5A CN201110250085A CN102271089B CN 102271089 B CN102271089 B CN 102271089B CN 201110250085 A CN201110250085 A CN 201110250085A CN 102271089 B CN102271089 B CN 102271089B
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Abstract

本发明公开了一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法,该方法通过融合主动缓存清理策略与被动缓存清理策略,实现高效的容迟网络中数据包冗余副本的缓存清理。主动缓存清理利用TTL退化机制删除失效副本。在被动缓存清理中,通过引入基于时间预测和定向确认的传输控制机制来提高缓存清理的有效性,降低缓存清理的时间延迟,减小确认信息的多副本传输造成的对带宽和存储空间的消耗,实现快速高效的缓存清理。当不同容迟网络模型对缓存清理的服务质量有不同的需求时,本方法可以通过调整定向确认机制中的传输方案,获得更好的网络性能。本方法实用性高,应用范围广,提升了对容迟网络中有限缓存的利用率。

Description

一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法
技术领域
本发明涉及一种延迟容忍网络中的缓存清理方法,更特别地说,是指一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法。
背景技术
容迟网络(DTN)的架构来源于对星际英特网的研究,即在高延迟环境下的深空通信技术;2002年在ICIR会议上由K.Fall等科学家正式提出,IRTF将其定义为“延迟和中断容忍的互操作网络”。DTN支持各种区域网络的互操作性,能够容忍区域网络内和网络间的长延迟,在各种区域网络的通信特性之间进行转换。
在容迟网络中,由于节点的缓存空间有限,如何高效地利用有限的缓存空间实现更多的数据传输便成为容迟网络研究中的一个关键问题。作为容迟网络传输控制技术的核心,容迟网络的路由策略通常分为复制和转发两大类,其中基于复制策略的路由协议,如Epidemic Routing协议、Spray and Wait/Focus协议等。复制策略利用数据包的多副本传输,实现了低延迟的数据通信,但也产生了其最重要的缺陷,即网络中的数据包冗余。如何有效地清理掉中继节点(除目的节点外,数据包传输路径上的节点,也称为副本承载节点)携带的冗余数据包,是容迟网络缓存管理策略的重要研究内容。
由于容迟网络连接易断、连接时间短,传统网络模型的确认机制不能很好地实现容迟网络的缓存清理。为此,本发明主要解决在减小传输开销的前提下实现确认信息的快速传输,同时提高传输的有效性,避免无效传输对节点缓存及网络带宽的浪费。
发明内容
为增加容迟网络节点中的可用缓存空间,提升缓存利用率,本发明将主动缓存清理和被动缓存清理相结合,解决了数据包冗余副本的清理问题,并依据节点移动和节点相遇的历史数据对确认信息的转发进行调控,提高传输的有效性,减小控制信息传输增加的网络传输开销,实现冗余数据包的快速清理。其中,主动缓存清理策略应用TTL退化机制来定时删除缓存中已失效的数据包;被动缓存清理策略应用节点接收到的数据包待清理确认信息将缓存中的冗余数据包的副本删除。本发明中,所有节点一方面执行主动清理策略,另一方面通过与邻居节点的信息交换,基于时间预测和定向确认机制,将待清理的数据包的确认信息传输到携带该数据包的其他节点,实现被动清理。
本发明是一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法,在容迟网络缓存清理中包括有主动缓存清理与被动缓存清理;
主动缓存清理是在一个时间周期TTTL内,采用TTL退化机制对节点携带的数据包PID中的数据包有效期TTL进行更新,从而得到更新后的数据包有效期TTLnew;若TTLnew≤0,则删除该数据包PID,从而完成节点内对存储的数据包PID的主动清理;若TTLnew>0,则该数据包PID继续缓存在节点中;
在被动缓存清理中节点间是指在容迟网络中能够进行相互通讯的节点,则第一节点A与第十一节点B相遇时的被动清理策略执行下列步骤:
步骤一:节点间数据摘要交换
第一节点A将缓存的数据包PA中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第一数据摘要PA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,则第十一节点B根据接收到的第一数据摘要PA(YA,MA,T)与第十一数据摘要PB(YA,MA,T)进行互融比较找出PB(YA,MA,T)中不存在且PA(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第十一节点B向第一节点A请求的数据摘要QPB(YA,MA,T),即第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T);
第十一节点B将缓存的数据包PB中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第十一数据摘要PB(YA,MA,T)发送给第一节点A,则第一节点A根据接收到的第十一数据摘要PB(YA,MA,T)与第一数据摘要PA(YA,MA,T)进行互融比较找出PA(YA,MA,T)中不存在且PB(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第一节点A向第十一节点B请求的数据摘要QPA(YA,MA,T),即第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T);
步骤二:节点间请求补缺数据
第一节点A将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,第十一节点B将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)中请求的内容QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第一节点A,则第一节点A将QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第一节点数据包PA中,得到第一数据包
Figure BDA0000086902570000021
第十一节点B将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)发送给第一节点A,第一节点A将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)中请求的内容QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第十一节点B,则第十一节点B将QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第十一节点数据包PB中,得到第十一数据包
Figure BDA0000086902570000022
步骤三:节点间互补确认信息
第一节点A对第一数据包
Figure BDA0000086902570000031
执行目的节点匹配,得到第一确认信息
Figure BDA0000086902570000032
并将第一确认信息发给第十一节点B;目的节点匹配是指判断第一数据包
Figure BDA0000086902570000034
的目的节点是否为第一节点A,若是,则记录到第一确认信息中;若否,则不更新第一节点A的确认信息WZYA
第十一节点B对第十一数据包
Figure BDA0000086902570000036
执行目的节点匹配,得到第十一确认信息
Figure BDA0000086902570000037
并将第十一确认信息发给第一节点A;目的节点匹配是指判断第十一数据包
Figure BDA0000086902570000039
的目的节点是否为第十一节点B,若是,则记录到第十一确认信息
Figure BDA00000869025700000310
中;若否,则不更新第十一节点B的确认信息WZYB
步骤四:节点间匹配清理数据
第一节点A将接收到的第十一确认信息
Figure BDA00000869025700000311
与第一数据包进行信息包含匹配,将匹配成功的第十一确认信息
Figure BDA00000869025700000313
记录到第一匹配确认信息PWZYA中,同时将第一数据包
Figure BDA00000869025700000314
中匹配成功的数据包清理掉,得到第二数据包
第十一节点B将接收到的第一确认信息
Figure BDA00000869025700000316
与第十一数据包
Figure BDA00000869025700000317
进行信息包含匹配,将匹配成功的第一确认信息
Figure BDA00000869025700000318
记录到第十一匹配确认信息PWZYB中,同时将第十一数据包
Figure BDA00000869025700000319
中匹配成功的数据包清理掉,得到第十二数据包
Figure BDA00000869025700000320
步骤五:时间预测获取有效相遇概率
第一节点A采用时间预测传输策略Time对第一匹配确认信息PWZYA、第一数据包传输信息ZJA、第一预测相遇时间
Figure BDA00000869025700000321
第一相遇概率
Figure BDA00000869025700000322
进行整合处理,得到第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000323
第十一节点B采用时间预测传输策略Time对第十一匹配确认信息PWZYB、第十一数据包传输信息ZJB、第十一预测相遇时间
Figure BDA00000869025700000324
第十一相遇概率
Figure BDA00000869025700000325
进行整合处理,得到第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000326
步骤六:节点间定向确认
第一节点A将第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000327
发送给第十一节点B,则第十一节点B利用接收到的第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000328
第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000329
第十一匹配确认信息PWZYB执行定向确认传输策略DXCS,得到第十二确认信息
Figure BDA00000869025700000330
第十一节点B将第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000331
发送给第一节点A,则第一节点A利用接收到的第十二有效相遇概率
Figure BDA0000086902570000041
第二有效相遇概率
Figure BDA0000086902570000042
第一匹配确认信息PWZYA执行定向确认传输策略DXCS,得到第二确认信息
Figure BDA0000086902570000043
本发明基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法有如下优点:
1.本发明结合主动清理和被动清理策略,提高了缓存清理的效率。
2.主动缓存清理策略应用TTL退化机制来定时删除缓存中已失效的数据包,能够及时释放缓存空间。
3.本发明利用节点相遇的历史数据,采用定向确认机制来调控确认信息的传输,避免了无方向传输对带宽和缓存造成的浪费。
4.本发明利用节点移动的历史数据,对节点相遇时间做出预测,降低了确认信息失效的机率,降低了缓存清理的时延和消耗。
5.本发明支持确认信息的多种定向传输方案,能够适用于对服务质量有不同要求的容迟网络模型。
附图说明
图1是本发明中容迟网络的缓存清理的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做进一步的详细说明。
参见图1所示,本发明采用时间预测与定向确认的方法来获得对于容迟网络缓存中的冗余数据包的高效清理。本发明将主动缓存清理与被动缓存清理相结合,主动缓存清理策略通过数据包有效期TTL退化机制,将数据包的TTL值小于等于O的数据包及时清除(即TTLnew≤0);同时,被动缓存清理策略依据节点与节点之间相遇(即两个节点之间相遇)时收到的确认信息WZYID来清理缓存。
本发明的一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法,该容迟网络缓存清理方法同步进行主动缓存清理与被动缓存清理;在容迟网络中任意节点携带的信息采用数学集合形式表示为任意节点携带信息 XD ID = P ID ( YA , MA , T , DATA , TTL ) , ZJ ID ( YA , MA , T , CA , CTTL ) , YT ID XY , GL ID XY , YGL ID XY , WZY ID , 且CA={CA1,CA2,…,CAk,…},CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLk,…};PID表示标识号为ID节点携带的数据包;PID(YA,MA,T,DATA,TTL)表示数据包PID中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、数据包内容DATA和数据包有效期TTL;ZJID表示标识号为ID节点携带的数据包传输信息;
ZJID(YA,MA,T,CA,CTTL)表示数据包传输信息ZJID中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、副本承载节点集CA和副本有效期集CTTL;CA={CA1,CA2,…,CAk,…},CA1表示第一个副本承载节点的标识号,CA2表示第二个副本承载节点的标识号,CAk表示第k个副本承载节点的标识号,也称为任意一个副本承载节点;CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLk,…},CTTL1表示CA1的副本有效期,CTTL2表示CA2的副本有效期,CTTLk表示CAk的副本有效期,也称为任意一个副本有效期;
Figure BDA0000086902570000051
表示标识号为ID节点与标识号为XY节点相遇的预测时间,简称为预测相遇时间;
Figure BDA0000086902570000052
表示标识号为ID节点与标识号为XY节点相遇的概率,简称为相遇概率;
Figure BDA0000086902570000053
表示标识号为ID节点与标识号为XY节点相遇的有效概率,简称为有效相遇概率;WZYID表示标识号为ID节点传输完成的数据摘要,简称为确认信息。
在本发明中,主动缓存清理是在一个时间周期TTTL内,采用TTL退化机制对节点携带的数据包PID中的数据包有效期TTL进行更新,从而得到更新后的数据包有效期TTLnew;若TTLnew≤0,则删除该数据包PID,从而完成节点内对存储的数据包PID的主动清理;若TTLnew>0,则该数据包PID继续缓存在节点中。在本发明中,TTL退化机制是指每更新一次数据包有效期TTL,则数据包有效期TTL减一个时间周期TTTL(即TTLnew=TTL-TTTL),直至数据包有效期TTL等于小于0(即TTLnew≤0)时止。
在本发明中,在被动缓存清理中所指代的节点间是指在容迟网络中能够进行相互通讯的节点,为了方便说明,对相遇的两个节点分别记为第一节点A和第十一节点B,其中第一节点A和第十一节点B是任意节点标识号ID的具体指代。
第一节点A携带信息 XD A = P A ( YA , MA , T , DATA , TTL ) , ZJ A ( YA , MA , T , CA , CTTL ) , YT A XY , GL A XY , YGL A XY , WZY A , 且CA={CA1,CA2,…,CAn,…},CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLn,…};PA表示第一节点A携带的数据包,简称为第一节点数据包;PA(YA,MA,T,DATA,TTL)表示数据包PA中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、数据包内容DATA和数据包有效期TTL;ZJA表示第一节点A携带的数据包传输信息,简称为第一节点数据包传输信息;ZJA(YA,MA,T,CA,CTTL)表示数据包传输信息ZJA中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、副本承载节点集CA和副本有效期集CTTL;CA={CA1,CA2,…,CAn,…},CA1表示第一个副本承载节点的标识号,CA2表示第二个副本承载节点的标识号,CAn表示第n个副本承载节点的标识号,也称为第一节点A的任意一个副本承载节点;
CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLn,…},CTTL1表示CA1的副本有效期,CTTL2表示CA2的副本有效期,CTTLn表示CAn的副本有效期,也称为第一节点A的任意一个副本有效期;
Figure BDA0000086902570000061
表示第一节点A与标识号为XY节点相遇的预测时间,简称为第一预测相遇时间;表示第一节点A与标识号为XY节点相遇的概率,简称为第一相遇概率;
Figure BDA0000086902570000063
表示第一节点A与标识号为XY节点相遇的有效概率,简称为第一有效相遇概率;WZYA表示第一节点A传输完成的数据摘要,简称为第一确认信息。
第十一节点B携带信息 XD B = P B ( YA , MA , T , DATA , TTL ) , ZJ B ( YA , MA , T , CA , CTTL ) , YT B XY , GL B XY , YGL B XY , WZY B , 且CA={CA1,CA2,…,CAm,…},CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLm,…};PB表示第十一节点B携带的数据包,简称为第十一节点数据包;PB(YA,MA,T,DATA,TTL)表示数据包PB中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、数据包内容DATA和数据包有效期TTL;ZJB表示第十一节点B携带的数据包传输信息,简称为第十一节点数据包传输信息;ZJB(YA,MA,T,CA,CTTL)表示数据包传输信息ZJB中包括有数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T、副本承载节点集CA和副本有效期集CTTL;CA={CA1,CA2,…,CAm,…},CA1表示第一个副本承载节点的标识号,CA2表示第二个副本承载节点的标识号,CAm表示第m个副本承载节点的标识号,也称为第十一节点B的任意一个副本承载节点;
CTTL={CTTL1,CTTL2,…,CTTLm,…},CTTL1表示CA1的副本有效期,CTTL2表示CA2的副本有效期,CTTLm表示CAm的副本有效期,也称为第十一节点B的任意一个副本有效期;
Figure BDA0000086902570000065
表示第十一节点B与标识号为XY节点相遇的预测时间,简称为第十一预测相遇时间;
Figure BDA0000086902570000066
表示第十一节点B与标识号为XY节点相遇的概率,简称为第十一相遇概率;
Figure BDA0000086902570000067
表示第十一节点B与标识号为XY节点相遇的有效概率,简称为第十一有效相遇概率;WZYB表示第十一节点B传输完成的数据摘要,简称为第十一确认信息。
参见图1所示,在采用时间预测与定向确认的方法、来进行冗余数据包的高效清理的容迟网络中,第一节点A与第十一节点B相遇时的被动清理策略执行下列步骤:
步骤一:节点间数据摘要交换
第一节点A将缓存的数据包PA中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第一数据摘要PA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,则第十一节点B根据接收到的第一数据摘要PA(YA,MA,T)与第十一数据摘要PB(YA,MA,T)进行互融比较找出PB(YA,MA,T)中不存在且PA(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第十一节点B向第一节点A请求的数据摘要QPB(YA,MA,T),即第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T);
第十一节点B将缓存的数据包PB中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第十一数据摘要PB(YA,MA,T)发送给第一节点A,则第一节点A根据接收到的第十一数据摘要PB(YA,MA,T)与第一数据摘要PA(YA,MA,T)进行互融比较找出PA(YA,MA,T)中不存在且PB(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第一节点A向第十一节点B请求的数据摘要QPA(YA,MA,T),即第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T);
步骤二:节点间请求补缺数据
第一节点A将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,第十一节点B将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)中请求的内容QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第一节点A,则第一节点A将QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第一节点数据包PA中,得到更新后的第一节点数据包
Figure BDA0000086902570000071
(简称为第一数据包);
第十一节点B将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)发送给第一节点A,第一节点A将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)中请求的内容QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第十一节点B,则第十一节点B将QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第十一节点数据包PB中,得到更新后的第十一节点数据包
Figure BDA0000086902570000073
(简称为第十一数据包
Figure BDA0000086902570000074
);
步骤三:节点间互补确认信息
第一节点A对第一数据包
Figure BDA0000086902570000075
执行目的节点匹配,得到更新后的确认信息
Figure BDA0000086902570000076
(简称第一确认信息
Figure BDA0000086902570000077
),并将第一确认信息
Figure BDA0000086902570000078
发给第十一节点B;目的节点匹配是指判断第一数据包的目的节点是否为第一节点A,若是,则记录到第一确认信息
Figure BDA00000869025700000710
中;若否,则不更新第一节点A的确认信息WZYA
第十一节点B对第十一数据包
Figure BDA00000869025700000711
执行目的节点匹配,得到更新后的确认信息
Figure BDA0000086902570000081
(简称第十一确认信息
Figure BDA0000086902570000082
),并将第十一确认信息
Figure BDA0000086902570000083
发给第一节点A;目的节点匹配是指判断第十一数据包
Figure BDA0000086902570000084
的目的节点是否为第十一节点B,若是,则记录到第十一确认信息
Figure BDA0000086902570000085
中;若否,则不更新第十一节点B的确认信息WZYB
步骤四:节点间匹配清理数据
第一节点A将接收到的第十一确认信息与第一数据包
Figure BDA0000086902570000087
进行信息包含匹配,将匹配成功的第十一确认信息
Figure BDA0000086902570000088
记录到第一匹配确认信息PWZYA中,同时将第一数据包
Figure BDA0000086902570000089
中匹配成功的数据包清理掉,得到第二数据包
Figure BDA00000869025700000810
第十一节点B将接收到的第一确认信息
Figure BDA00000869025700000811
与第十一数据包
Figure BDA00000869025700000812
进行信息包含匹配,将匹配成功的第一确认信息
Figure BDA00000869025700000813
记录到第十一匹配确认信息PWZYB中,同时将第十一数据包
Figure BDA00000869025700000814
中匹配成功的数据包清理掉,得到第十二数据包
Figure BDA00000869025700000815
步骤五:时间预测获取有效相遇概率
第一节点A采用时间预测传输策略Time对第一匹配确认信息PWZYA、第一数据包传输信息ZJA、第一预测相遇时间
Figure BDA00000869025700000816
第一相遇概率
Figure BDA00000869025700000817
进行整合处理,得到第一有效相遇概率的更新(简称为第二有效相遇概率);
第十一节点B采用时间预测传输策略Time对第十一匹配确认信息PWZYB、第十一数据包传输信息ZJB、第十一预测相遇时间
Figure BDA00000869025700000820
第十一相遇概率
Figure BDA00000869025700000821
进行整合处理,得到第十一有效相遇概率的更新(第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000823
);
步骤六:节点间定向确认
第一节点A将第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000824
发送给第十一节点B,则第十一节点B利用接收到的第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000825
第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000826
第十一匹配确认信息PWZYB执行定向确认传输策略DXCS,得到第十一确认信息的更新(简称为第十二确认信息
Figure BDA00000869025700000828
);
第十一节点B将第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000829
发送给第一节点A,则第一节点A利用接收到的第十二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000830
第二有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000831
第一匹配确认信息PWZYA执行定向确认传输策略DXCS,得到第一确认信息
Figure BDA00000869025700000832
的更新(简称为第二确认信息
Figure BDA00000869025700000833
)。
在本发明中,步骤五中的时间预测传输策略Time包括下列步骤:
步骤501:第一节点A将第一相遇概率赋值给第一有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000835
步骤502:第一节点A依据第一匹配确认信息PWZYA对ZJA(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,执行步骤503;若匹配失败,返回步骤501;
步骤503:在第一节点A中比较第一节点A的任意一个副本有效期ZJA(CTTLn)与承载-相遇时间
Figure BDA0000086902570000091
的时间大小,若
Figure BDA0000086902570000092
时,则将第一有效相遇概率
Figure BDA0000086902570000093
修改为0;若
Figure BDA0000086902570000094
时,则不调整第一有效相遇概率
Figure BDA0000086902570000095
在本发明中,第一节点A与任意副本承载节点CAn的预测相遇时间记为
Figure BDA0000086902570000096
简称为承载-相遇时间
Figure BDA0000086902570000097
在本发明中的时间预测传输策略Time中,对于第十一节点B的处理与第一节点A是相同的,即:
步骤511:第十一节点B将第十一相遇概率
Figure BDA0000086902570000098
赋值给第十一有效相遇概率
Figure BDA0000086902570000099
步骤512:第十一节点B依据第十一匹配确认信息PWZYB对ZJB(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,执行步骤513;若匹配失败,则返回步骤511;
步骤513:在第十一节点B中比较第十一节点B的任意一个副本有效期ZJB(CTTLm)与承载-相遇时间的时间大小,若
Figure BDA00000869025700000911
时,则将第十一有效相遇概率
Figure BDA00000869025700000912
修改为0;若
Figure BDA00000869025700000913
时,则不调整第十一有效相遇概率
在本发明中,步骤六中的定向确认传输策略DXCS包括下列步骤:
在容迟网络中,容迟网络允许的缓存清理时延阈值记为HDin,确认信息传输开销阈值记为HCin;容迟网络工作中缓存清理时延记为HD,确认信息传输开销记为HC;当HCin→∞且HD<HDin时记为定向确认情况一;当HDin→∞且HC<HCin时记为定向确认情况二;除定向确认情况一和定向确认情况二以外的情形记为定向确认情况三。
步骤601:第一节点A依据第一匹配确认信息PWZYA对ZJA(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,则执行步骤602;若匹配失败,则不将PWZYA更新到第二确认信息
Figure BDA00000869025700000915
中;
步骤602:当出现HCin→∞且HD<HDin时,判断第一节点A的副本承载节点集ZJA(CA)中是否存在有一个副本承载节点满足
Figure BDA00000869025700000916
若是,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure BDA00000869025700000917
中;若否,不更新第二确认信息
Figure BDA00000869025700000918
当出现HDin→∞且HC<HCin时,判断第一节点A的副本承载节点集ZJA(CA)中每一个副本承载节点是否都满足
Figure BDA0000086902570000101
若是,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure BDA0000086902570000102
中;若否,不更新第二确认信息
Figure BDA0000086902570000103
当出现定向确认情况三时,首先计算第一节点A的有效相遇概率集
Figure BDA0000086902570000104
中元素的平均值
Figure BDA0000086902570000105
计算第十一节点B的有效相遇概率集
Figure BDA0000086902570000106
中元素的平均值
Figure BDA0000086902570000108
时,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure BDA0000086902570000109
中;若否,不更新第二确认信息
Figure BDA00000869025700001010
在本发明中的定向确认传输策略DXCS中,对于第十一节点B的处理与第一节点A是相同的,即:
步骤611:第十一节点B依据第十一匹配确认信息PWZYB对ZJB(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,则执行步骤612;若匹配失败,则不将PWZYB更新到第十二确认信息
Figure BDA00000869025700001011
中;
步骤612:当出现HCin→∞且HD<HDin时,判断第十一节点B的副本承载节点集ZJB(CA)中是否存在有一个副本承载节点满足
Figure BDA00000869025700001012
若是,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息
Figure BDA00000869025700001013
中;若否,不更新第十二确认信息
当出现HDin→∞且HC<HCin时,判断第十一节点B的副本承载节点集ZJB(CA)中每一个副本承载节点是否都满足
Figure BDA00000869025700001015
若是,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息
Figure BDA00000869025700001016
中;若否,不更新第十二确认信息
Figure BDA00000869025700001017
当出现定向确认情况三时,首先计算第十一节点B的有效相遇概率集
Figure BDA00000869025700001018
中元素的平均值
计算第一节点A的有效相遇概率集
Figure BDA00000869025700001020
中元素的平均值
Figure BDA00000869025700001021
Figure BDA00000869025700001022
时,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息中;若否,不更新第十二确认信息
Figure BDA00000869025700001024
在本发明中,任意两个节点相遇时进行的被动缓存清理相同于第一节点A与第十一节点B相遇时的被动清理策略。
在本发明中,利用确认信息WZYID清理缓存是指采取时间预测机制计算有效相遇概率集
Figure BDA0000086902570000111
来指导确认信息的定向传输;所述的定向传输支持依据不同容迟网络模型对服务质量的要求来选择具体的定向传输方案,从而实现低延迟、低通信开销的容迟网络缓存清理。

Claims (2)

1.一种基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法,其特征在于:在容迟网络缓存清理中包括有主动缓存清理与被动缓存清理;
主动缓存清理是在一个时间周期TTTL内,采用TTL退化机制对节点携带的数据包PID中的数据包有效期TTL进行更新,从而得到更新后的数据包有效期TTLnew;若TTLnew≤0,则删除该数据包PID,从而完成节点内对存储的数据包PID的主动清理;若TTLnew>0,则该数据包PID继续缓存在节点中;
在被动缓存清理中节点间是指在容迟网络中能够进行相互通讯的节点,则第一节点A与第十一节点B相遇时的被动清理策略执行下列步骤:
步骤一:节点间数据摘要交换
第一节点A将缓存的数据包PA中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第一数据摘要PA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,则第十一节点B根据接收到的第一数据摘要PA(YA,MA,T)与第十一数据摘要PB(YA,MA,T)进行互融比较找出PB(YA,MA,T)中不存在且PA(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第十一节点B向第一节点A请求的数据摘要QPB(YA,MA,T),即第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T);
第十一节点B将缓存的数据包PB中的数据包源节点信息YA、数据包目的节点信息MA、数据包发送时刻信息T,即第十一数据摘要PB(YA,MA,T)发送给第一节点A,则第一节点A根据接收到的第十一数据摘要PB(YA,MA,T)与第一数据摘要PA(YA,MA,T)进行互融比较找出PA(YA,MA,T)中不存在且PB(YA,MA,T)中存在的摘要,从而产生第一节点A向第十一节点B请求的数据摘要QPA(YA,MA,T),即第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T);
步骤二:节点间请求补缺数据
第一节点A将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)发送给第十一节点B,第十一节点B将第一请求数据摘要QPA(YA,MA,T)中请求的内容QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第一节点A,则第一节点A将QPA→B(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第一节点数据包PA中,得到第一数据包
Figure FDA0000391106140000011
第十一节点B将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)发送给第一节点A,第一节点A将第十一请求数据摘要QPB(YA,MA,T)中请求的内容QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)发给第十一节点B,则第十一节点B将QPB→A(YA,MA,T,DATA,TTL)填入第十一节点数据包PB中,得到第十一数据包
Figure FDA0000391106140000012
步骤三:节点间互补确认信息
第一节点A对第一数据包
Figure FDA0000391106140000021
执行目的节点匹配,得到第一确认信息
Figure FDA0000391106140000022
并将第一确认信息
Figure FDA0000391106140000023
发给第十一节点B;目的节点匹配是指判断第一数据包
Figure FDA0000391106140000024
的目的节点是否为第一节点A,若是,则记录到第一确认信息
Figure FDA0000391106140000025
中;若否,则不更新第一节点A的确认信息WZYA
第十一节点B对第十一数据包执行目的节点匹配,得到第十一确认信息
Figure FDA0000391106140000027
并将第十一确认信息
Figure FDA0000391106140000028
发给第一节点A;目的节点匹配是指判断第十一数据包
Figure FDA0000391106140000029
的目的节点是否为第十一节点B,若是,则记录到第十一确认信息
Figure FDA00003911061400000210
中;若否,则不更新第十一节点B的确认信息WZYB
步骤四:节点间匹配清理数据
第一节点A将接收到的第十一确认信息
Figure FDA00003911061400000211
与第一数据包
Figure FDA00003911061400000212
进行信息包含匹配,将匹配成功的第十一确认信息
Figure FDA00003911061400000213
记录到第一匹配确认信息PWZYA中,同时将第一数据包
Figure FDA00003911061400000214
中匹配成功的数据包清理掉,得到第二数据包
Figure FDA00003911061400000215
第十一节点B将接收到的第一确认信息
Figure FDA00003911061400000216
与第十一数据包
Figure FDA00003911061400000217
进行信息包含匹配,将匹配成功的第一确认信息记录到第十一匹配确认信息PWZYB中,同时将第十一数据包
Figure FDA00003911061400000219
中匹配成功的数据包清理掉,得到第十二数据包
Figure FDA00003911061400000220
步骤五:时间预测获取有效相遇概率
第一节点A采用时间预测传输策略Time对第一匹配确认信息PWZYA、第一数据包传输信息ZJA、第一预测相遇时间
Figure FDA00003911061400000221
第一相遇概率
Figure FDA00003911061400000222
进行整合处理,得到第二有效相遇概率
第十一节点B采用时间预测传输策略Time对第十一匹配确认信息PWZYB、第十一数据包传输信息ZJB、第十一预测相遇时间
Figure FDA00003911061400000224
第十一相遇概率
Figure FDA00003911061400000225
进行整合处理,得到第十二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000226
步骤六:节点间定向确认
第一节点A将第二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000227
发送给第十一节点B,则第十一节点B利用接收到的第二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000228
第十二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000229
第十一匹配确认信息PWZYB执行定向确认传输策略DXCS,得到第十二确认信息
第十一节点B将第十二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000231
发送给第一节点A,则第一节点A利用接收到的第十二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000232
第二有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000233
第一匹配确认信息PWZYA执行定向确认传输策略DXCS,得到第二确认信息
Figure FDA00003911061400000234
所述TTL退化机制是指每更新一次数据包有效期TTL,则数据包有效期TTL减一个时间周期TTTL,直至数据包有效期TTL等于小于0时止;
步骤五中的时间预测传输策略Time包括下列步骤:
步骤501:第一节点A将第一相遇概率赋值给第一有效相遇概率
Figure FDA0000391106140000032
步骤502:第一节点A依据第一匹配确认信息PWZYA对ZJA(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,执行步骤503;若匹配失败,返回步骤501;
步骤503:在第一节点A中比较第一节点A的任意一个副本有效期ZJA(CTTLn)与承载-相遇时间
Figure FDA0000391106140000033
的时间大小,若
Figure FDA0000391106140000034
时,则将第一有效相遇概率
Figure FDA0000391106140000035
修改为0;若
Figure FDA0000391106140000036
时,则不调整第一有效相遇概率
Figure FDA0000391106140000037
步骤511:第十一节点B将第十一相遇概率赋值给第十一有效相遇概率
Figure FDA0000391106140000039
步骤512:第十一节点B依据第十一匹配确认信息PWZYB对ZJB(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,执行步骤513;若匹配失败,则返回步骤511;
步骤513:在第十一节点B中比较第十一节点B的任意一个副本有效期ZJB(CTTLm)与承载-相遇时间
Figure FDA00003911061400000310
的时间大小,若时,则将第十一有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000312
修改为0;若时,则不调整第十一有效相遇概率
Figure FDA00003911061400000314
在容迟网络中,容迟网络允许的缓存清理时延阈值记为HDin,确认信息传输开销阈值记为HCin;容迟网络工作中缓存清理时延记为HD,确认信息传输开销记为HC;当HCin→∞且HD<HDin时记为定向确认情况一;当HDin→∞且HC<HCin时记为定向确认情况二;除定向确认情况一和定向确认情况二以外的情形记为定向确认情况三;
步骤六中的定向确认传输策略DXCS包括下列步骤:
步骤601:第一节点A依据第一匹配确认信息PWZYA对ZJA(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,则执行步骤602;若匹配失败,则不将PWZYA更新到第二确认信息
Figure FDA00003911061400000315
中;
步骤602:当出现HCin→∞且HD<HDin时,判断第一节点A的副本承载节点集ZJA(CA)中是否存在有一个副本承载节点满足
Figure FDA00003911061400000316
若是,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure FDA00003911061400000317
中;若否,不更新第二确认信息HDin表示在容迟网络中,容迟网络允许的缓存清理时延阈值;
当出现HDin→∞且HC<HCin时,判断第一节点A的副本承载节点集ZJA(CA)中每一个副本承载节点是否都满足
Figure FDA00003911061400000319
若是,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure FDA00003911061400000320
中;若否,不更新第二确认信息
Figure FDA0000391106140000041
HCin表示确认信息传输开销阈值;
当出现定向确认情况三时,首先计算第一节点A的有效相遇概率集
Figure FDA0000391106140000042
中元素的平均值
Figure FDA0000391106140000043
计算第十一节点B的有效相遇概率集
Figure FDA0000391106140000044
中元素的平均值
Figure FDA0000391106140000045
Figure FDA0000391106140000046
时,则第一节点A执行确认信息融合,即将PWZYA添加到第二确认信息
Figure FDA0000391106140000047
中;若否,不更新第二确认信息
Figure FDA0000391106140000048
步骤611:第十一节点B依据第十一匹配确认信息PWZYB对ZJB(YA,MA,T)进行包含匹配,若匹配成功,则执行步骤612;若匹配失败,则不将PWZYB更新到第十二确认信息
Figure FDA0000391106140000049
中;
步骤612:当出现HCin→∞且HD<HDin时,判断第十一节点B的副本承载节点集ZJB(CA)中是否存在有一个副本承载节点满足
Figure FDA00003911061400000410
若是,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息
Figure FDA00003911061400000411
中;若否,不更新第十二确认信息
当出现HDin→∞且HC<HCin时,判断第十一节点B的副本承载节点集ZJB(CA)中每一个副本承载节点是否都满足
Figure FDA00003911061400000413
若是,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息
Figure FDA00003911061400000414
中;若否,不更新第十二确认信息
Figure FDA00003911061400000415
当出现定向确认情况三时,首先计算第十一节点B的有效相遇概率集
Figure FDA00003911061400000416
中元素的平均值
Figure FDA00003911061400000417
计算第一节点A的有效相遇概率集
Figure FDA00003911061400000418
中元素的平均值
Figure FDA00003911061400000420
时,则第十一节点B执行确认信息融合,即将PWZYB添加到第十二确认信息
Figure FDA00003911061400000421
中;若否,不更新第十二确认信息
Figure FDA00003911061400000422
2.根据权利要求1所述的基于时间预测和定向确认的容迟网络缓存清理方法,其特征在于:在被动缓存清理中节点间是指在容迟网络中能够进行相互通讯的节点。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103200041B (zh) * 2013-03-04 2016-08-17 北京航空航天大学 基于历史数据的容迟容断网络节点相遇概率预测方法
CN103476060B (zh) * 2013-09-08 2016-08-17 北京航空航天大学深圳研究院 一种基于gps位置分发确认信息的车载网络缓存清理方法
WO2016013139A1 (ja) * 2014-07-24 2016-01-28 日本電気株式会社 Delay-Tolerant network(DTN)内でのデータ配送のための装置及び方法
CN104133881B (zh) * 2014-07-25 2018-04-27 广东睿江云计算股份有限公司 一种调整文件缓存时间的方法与装置
CN105188086B (zh) * 2015-08-28 2018-12-25 哈尔滨工程大学 一种面向Epidemic路由算法的节点缓存释放的延迟容忍网络拥塞避免方法
CN111830039B (zh) * 2020-07-22 2021-07-27 南京认知物联网研究院有限公司 一种智能化的产品质量检测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414965A (zh) * 2008-12-04 2009-04-22 天津大学 用于容迟网络和间歇连接网络的节省节点能量的方法
CN101557608A (zh) * 2009-05-14 2009-10-14 北京航空航天大学 一种基于消息延时条件传输的移动无线传感器网络节点身份保护方法
EP2252036A1 (en) * 2009-05-15 2010-11-17 Thomson Licensing Method for disseminating content in a mobile ad hoc network

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101414965A (zh) * 2008-12-04 2009-04-22 天津大学 用于容迟网络和间歇连接网络的节省节点能量的方法
CN101557608A (zh) * 2009-05-14 2009-10-14 北京航空航天大学 一种基于消息延时条件传输的移动无线传感器网络节点身份保护方法
EP2252036A1 (en) * 2009-05-15 2010-11-17 Thomson Licensing Method for disseminating content in a mobile ad hoc network

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