CN105847149B - 基于多层网络的无线容迟网络路由方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,属于计算机网络技术领域,基于以下原则:单副本路由策略,以及每个报文均有标识其生存时间的TTL字段,该字段随着时间的推移不断减小,当减小到零时,报文就会被丢弃;包括以下内容:首先根据节点的历史相遇记录、历史通信记录、在线社交平台的好友列表、兴趣集数据等社交信息建立多层社交图;然后根据该多层社交图提取社交属性;接下来根据社交属性计算相应的社交指标;最后根据社交指标确定是否转发数据包。对比现有技术,本发明有效提高了DTN网络报文转发的成功率,适合应用在对传输时延有一定容忍,但对报文转发成功率要求较高的网络环境中。
Description
技术领域
本发明属于计算机网络技术领域,具体涉及无线容迟网络的路由选择方法,它通过利用容迟网络中节点提供的各种信息建立多层社交网络图,从而更精确地描述节点之间的社会属性,达到提高容迟网络报文转发成功率的目的。
背景技术
容迟网络(Delay/Disruption Tolerant Networks,DTN)又被称为时延容忍网络。它是指在一些特殊的网络环境下,由于网络中节点到节点的连接呈间歇性变化,导致数据报在传输过程中要经历很长的时延。目前容迟网络中的主流路由方法主要有以下几种:1)传染病路由方法。例如Epidemic,它采取了洪泛式的报文传播策略,当携带数据报的节点遇到另外一个未携带该数据报的节点时,就将自己的数据报复制并转发给这个节点,但这报文会多次复制转发,节点的平均能量消耗十分巨大。2)基于地理位置的多副本路由方法。例如HomingSpread,它认为网络中的一些物理社区会被节点们频繁访问,因此报文首先要尽可能转发到社区中,然后从社区中挑选出一些比较优秀的节点将报文复制转发给它们,但这种方式要求节点的运动有一定的可以预测性。3)基于概率的路由方法。如PRoPHET通过对节点之间相遇的历史记录进行训练,计算两个节点在未来相遇的概率,然后在路由过程中报文总会被转发给和目的节点具有较大相遇概率的节点。但由相遇记录计算出来的节点之间的相遇概率不够稳定,在不同环境中的效率差异较大。4)基于社交属性的路由方法。经典的有SimBet,它规定当携带数据报的节点遇到其它节点时,通过比较这两个节点的simbet值(simbet值由中心度及其与目的节点的相似度组成)来决定是否把数据报转发给遇到的节点,但simbet路由方法考虑的不够全面,效率不够高。
由于无线容迟网络具有间歇性连接、较长通信延时、节点能量有限、节点计算能力有限、高误码率等特点。现存的路由方法都存在某些方面的不足,因此,目前需要一种新的路由方法。
发明内容
本发明的目的是针对特殊环境下容迟网络DTN连接不稳定、通信时延长,节点能力受限等问题,提出了一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,使容迟网络报文转发成功率大幅提高。
本发明的思想是通过建立多层社交图来精确描述节点之间的社会关系,然后将表征这种社会关系的社交指标(Social Metric)作为容迟网络中两节点相遇时进行中继决策的直接参考指标,达到提高报文转发成功率的同时,不至于产生较大的时延以及较高的能耗。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
首先,对新生成的报文从源节点到目的节点传递需服从以下两点基本原则:
原则一:同一个报文的副本数目为1,即采用单副本路由策略;
原则二:每个报文均有TTL字段,标识该报文的生存时间,该字段随着时间的推移不断减小,当减小到零时,报文就会被丢弃。
每当节点vs产生了一个报文Ms,d想要发送给目的节点vd,某一时刻它与网络中另外一个节点vr相遇,在服从以上两个原则的基础上,本发明提出基于多层网络的无线容迟网络路由方法。
本发明提出的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法主要包括以下四个步骤,其中前三个步骤属于训练阶段,第四个步骤是正式路由阶段:
步骤一、根据节点的社交信息建立多层社交图;
步骤二、根据步骤一得到的多层社交图提取社交属性:主要包括从多层社交图中分别提取第l层单个节点i的活跃度Degreeil,单个节点i的重要性Betil,节点i和节点j之间的相似度Simijl;
步骤三、根据步骤二得到的社交属性计算相应的社交指标:根据下列公式将社交属性标准化,进而加权相加得到度量节点s和节点d之间关系的社交指标SMsd:
其中,DegreeUtilsl表示第l层网络节点s的标准活跃度,BetUtilsl表示第l层网络节点s的标准重要性,SimUtilsdl表示第l层网络节点s和节点d的标准相似性;α表示DegreeUtilsl的比重,β表示BetUtilsl的比重,0<α<1,0<β<1,且0<α+β<1,n表示多层社交图的层数;
步骤四、根据步骤三得到的社交指标转发数据包,当携带报文的节点与网络中的其他节点相遇,分别计算携带报文的节点与目的节点之间的社交指标和遇到的节点与目的节点之间的社交指标,通过比较社交指标来选择中继节点。
作为优选,所述社交信息包括历史相遇记录、历史通信记录、在线社交平台的好友列表、兴趣集数据。
有益效果
本发明通过网络中节点提供的多种不同维度的数据建立多层社交图,以求更加精准地描绘网络中节点间的稳定的社交指标(Social Metric),然后将这一社交指标作为DTN网络中两节点相遇时进行中继决策时的直接参考指标,达到提高DTN网络报文转发成功率的目的,适合应用在对传输时延有一定容忍,但对报文转发成功率要求较高的网络环境中。
附图说明
图1为本发明提出的基于多层网络的容迟网络路由方法(MLR)的流程示意图。
图2为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的报文转发成功率(Delivery Ratio)随时间变化的对比情况示意图。
图3为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的平均时延(Average Delay)随时间变化的对比情况示意图。
图4为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的网络中最大能耗节点的能量消耗(Maximum Load)随时间变化的对比情况示意图。
图5为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的网络中节点的平均能耗(Average Load)随时间变化的对比情况示意图。
图6为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的报文平均转发次数(Average Forwardings)随时间变化的对比情况示意图。
图7为本发明提出的MLR路由方法与DTN网络中其他常见路由方法的报文平均跳数(Average Hops)随时间变化的对比情况示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式做进一步详细说明。
实施例
本部分将结合上述附图对基于多层网络的无线容迟网络路由选择方法做详细说明,此方法所包含各个部分的具体实施方式如下:
步骤一、本例通过历史相遇记录、历史通信记录、在线社交平台的好友列表、兴趣集数据等社交信息说明如何建立多层社交图。
通过历史相遇记录建立第一层社交图:只有当两节点之间的历史相遇次数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过历史通信记录建立第二层社交图:只有当两节点之间的历史真实通信次数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过节点之间在在线社交平台上的好友关系建立第三层社交图:只有当两节点是直接好友关系或两节点之间的共同好友个数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过节点之间的兴趣集数据建立第四层社交图:只有两个节点的共同兴趣的占比大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连。
步骤二、对于社交图中的某个节点来说,与之直接相关联的节点数目越多,那么该节点就越活跃,使用社交图中每个节点的度来描述其活跃度Degreeil。对于社交网络中节点重要性的度量,有理由相信如果网络中其他节点的通信很多情况下都要经过这个节点来转达,那么这个节点就越重要;由此可以使用网络中所有节点对之间的最短路径经过该节点的条数描述其重要性Betil。对于节点之间的关系采用相似度来衡量,使用社交图中两个节点的公共邻居个数描述两个节点的相似度Simijl。
步骤三、分别按照如下公式计算携带报文的节点vs与目的节点vd之间的社交指标SMsd,遇到的节点vr与目的节点vd之间的社交指标SMrd:
第一步:计算l层网络节点s的标准活跃度:
计算l层网络节点r的标准活跃度:
第二步:计算l层网络节点s的标准重要性:
计算l层网络节点r的标准重要性:
第三步:计算l层网络节点s和节点d的标准相似性:
计算l层网络节点r和节点d的标准相似性:
第四步:计算l层网络节点s和节点d的社交指标SMsd:
计算l层网络节点s和节点r的社交指标SMrd:
其中0<α<1,0<β<1,且0<α+β<1;α、β用于表征各指标的权重。
步骤四、根据网络中节点之间的社交指标做出路由选择:
每当节点vs携带一个报文Msd想要发送给目的节点vd,某一时刻它与网络中另外一个节点vr相遇,本发明提出的基于多层网络的无线容迟网络路由算法MLR对报文的路由过程按照下面的步骤执行(算法流程图见附图1):
第一步:节点vs携带了一个报文Msd想要发送给目的节点vd,某一时刻它与网络中另外一个节点vr相遇;
第二步、如果vs之前没有遇到过vr,那么vs和vr交换它们在每层社交图中的社会属性,包括活跃度Degree、重要性Bet和相似性Sim,否则,继续;
第三步、如果vr就是报文Msd的目的节点vd,那么将报文Msd直接交付给vr,转第九步;否则,继续;
第四步、判断报文Msd的TTL值减1的大小,如果(TTL-1)的值小于等于0,丢弃该报文,转第九步;否则继续;
第五步、分别计算节点vs和节点vr相对于节点vd的社交指标,得到SMsd和SMrd两个节点之间的社交指标;
第六步、比较节点vs和节点vr的社交指标SMsd与SMrd的大小,如果SMrd大于SMsd,转到第七步;否则,转到第八步;
第七步、更新报文Msd的TTL值为TTL-1,节点vs将报文Msd转发给节点vr,然后记vr为vs,转第一步;
第八步、节点vs继续携带报文Msd等待与其它节点相遇,转第一步;
第九步、方法结束。
试验结果
为了验证本发明的有益效果,对本实施例进行仿真验证。
本实验采用SigComm2009数据集,该数据集于2012年7月15日首次提交于CRAWDAD网址,这是本领域内做路由问题公认的数据集。该数据集包含76个网络节点之间的相遇和通讯记录,以及每个节点的Facebook好友列表、兴趣集。将从2009年8月17日8:00起开始的80000秒数据作为历史数据,用于训练基于多层网络的容迟网络路由方法和其他对比路由方法所需的各种参数;选取从80000秒到249200秒这段时间(共计47小时)的数据作为测试数据,用于测试MLR与其他对比路由方法的路由性能指标。同时我们将网络中的76个节点组成76*75=5700个测试节点对,测试节点对包含一个源节点和一个目的节点。每一个节点对都进行一次从源节点到目的节点的数据包转发,如果数据包能在测试时间之内到达目的节点,那么就将其标志为路由成功的节点对,否则将其标记为路由失败的节点对。
本实验将MLR路由方法与以下四种路由方法进行对比:
Epidemic:当前节点将数据报文复制并转发给它所遇到的所有未携带该数据报文的节点。
SimBet:当前节点vs将报文转发给相遇的节点vr,当且仅当节点vr的simbet值比节点vs的simbet值大。
Fresh:它认为节点最近一次与目的节点相遇的时间越晚,那么它在将来遇到目的节点的可能性就更大,报文转发时总是朝着与目的节点相遇时间更晚的方向转发。
Greedy-Total:当前节点vs将数据报文转发给相遇的节点vr,当且仅当在历史过程中vr遇到的节点数比vs遇到的节点数多。
针对本实验模拟的所有路由方法,我们使用以下性能衡量标准来对每种路由方法的性能进行比较:
传递成功率:成功将数据报文从源节点传送到目的节点的情况占测试总情况的百分比。
平均时延:对于成功传送到目的节点的所有数据报文,它们从源节点到目的节点的时延平均数,单位是秒。
平均能耗:一段时间之内网络中所有节点能量消耗的平均值。由于我们采用的是模拟实验,所以从实践的角度上去统计节点消耗的电量。根据我们之前的假设,由于节点待机耗电、节点搜索和发现在其通信范围内的节点的耗电这两个无法从路由的角度去优化,所以这里只考虑节点之间通信的耗电,并认为两个节点之间相互发送和接收报文,那么这两个节点各自消耗单位为1的电量。
节点最大能耗:一段时间之内,网络中消耗能量最多的节点的能耗。
平均跳数:对于成功传送到目的节点的所有数据报文,它们从源节点到目的节点的平均跳数。
平均转发次数:网络中所有数据包跳数的平均值。
图2至图7展示了基于多层网络的无线容迟网络路由方法MLR与Epidemic、SimBet、Greedy-Total、Fresh路由方法在SigComm2009数据集上模拟的结果对比。每幅图的横坐标均为测试时间,反映了每种路由性能指标随着测试时间的变化情况。图2反映了各个路由方法的数据包传输成功率随测试时间的变化情况,其纵坐标为传输成功的报文占总报文的百分比。在这一性能指标上,本文提出的MLR是除了Epidemic之外表现最好的路由方法,由于Epidemic路由方法采用了传染病度的洪泛式传播,该方法是容迟网络中报文传输成功率所能达到的极限,在传输成功率越接近Epidemic的路由方法的表现也就越优秀。本文提出的MLR路由方法由于根据多种不同维度数据建立网络的多层社交图,从中提取社交属性,力求更精准、稳定地描述网络中节点之间的综合关系,因此相比普通基于社交和基于概率的容迟网络路由方法,其表现也更加优秀。图3反映了各个路由方法在平均时延Delay这一性能指标上的表现,可见采用洪泛式的Epidemic方法能够有较优的表现,我们提出的MLR方法在这一指标上表现一般,但DTN网络中报文的传输一般都会经过较长时延,只要在能够忍受的范围之内,都被认为是可以接受的。图4和图5反映出本文提出的MLR路由方法在网络中节点的最大能耗MaximumLoad和平均能耗AverageLoad也有着比较好的控制,由于MLR对这方面并没有特殊优化,且最终的效果也和其他路由方法没有拉开较大差距,这里不再具体分析。需要指出的是,由于Epidemic路由方法采用洪泛的方式,在取得高报文传输成功率的同时,也带来了很大的网络能耗,从实验结果反映出其能耗是其他路的10倍以上,因此不适合在图中进行展示。从图6和图7可以看出MLR在平均转发次数AverageForwardings和跳数AverageHops方面也有着优秀的表现,这是因为我们选取的社交指标比较合理,网络中的报文通常只需经过较小的跳数就能达到目的节点。
综上所述,本发明所提出的基于多层网络的无线容迟网络路由方法MLR,通过建立多层社交图来精确计算节点之间稳定的社交指标,并将这一社交指标作为路由过程中进行中继选择时的唯一参考指标,达到了提高容迟网络报文转发成功率的目的。
以上所述的具体描述,对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例,用于解释本发明,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:主要包括以下四个步骤,其中前三个步骤属于训练阶段,第四个步骤是正式路由阶段:
步骤一、根据节点的社交信息建立多层社交图;
步骤二、根据步骤一得到的多层社交图提取社交属性:主要包括从多层社交图中分别提取第l层单个节点i的活跃度Degreeil,单个节点i的重要性Betil,节点i和节点j之间的相似度Simijl;
步骤三、根据步骤二得到的社交属性计算相应的社交指标:根据下列公式将社交属性标准化,进而加权相加得到度量节点s和节点d之间关系的社交指标SMsd:
其中,DegreeUtilsl表示第l层网络节点s的标准活跃度,BetUtilsl表示第l层网络节点s的标准重要性,SimUtilsdl表示第l层网络节点s和节点d的标准相似性;α表示DegreeUtilsl的比重,β表示BetUtilsl的比重,0<α<1,0<β<1,且0<α+β<1,n表示多层社交图的层数;
步骤四、根据步骤三得到的社交指标转发数据包:当携带报文的节点与网络中的其他节点相遇,分别计算携带报文的节点与目的节点之间的社交指标和遇到的节点与目的节点之间的社交指标,通过比较社交指标来选择中继节点。
2.根据权利要求1所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述社交信息包括但不限于历史相遇记录、历史通信记录、在线社交平台的好友列表、兴趣集数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述多层社交图为通过历史相遇记录建立第一层社交图:只有当两节点之间的历史相遇次数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过历史通信记录建立第二层社交图:只有当两节点之间的历史真实通信次数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过节点之间在在线社交平台上的好友关系建立第三层社交图:只有当两节点是直接好友关系或两节点之间的共同好友个数大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连;通过节点之间的兴趣集数据建立第四层社交图:只有两个节点的共同兴趣的占比大于某一阈值时,该层社交图中这两个节点间才相连。
4.根据权利要求1所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述第l层单个节点i的活跃度Degreeil以该层与之直接相关联的节点数目表征。
5.根据权利要求1所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述第l层单个节点i的重要性Betil以网络中该层所有节点对之间的最短路径经过该节点的条数表征。
6.根据权利要求1所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述第l层节点i和节点j之间的相似度Simijl以该层两个节点的公共邻居个数表征。
7.根据权利要求1-6任一所述的一种基于多层网络的无线容迟网络路由方法,其特征在于:所述步骤四通过以下过程实现:
第一步:节点vs携带了一个报文Msd想要发送给目的节点vd,某一时刻它与网络中另外一个节点vr相遇;
第二步、如果vs之前没有遇到过vr,那么vs和vr交换它们在每层社交图中的社会属性,包括活跃度Degree、重要性Bet和相似性Sim,否则,继续;
第三步、如果vr就是报文Msd的目的节点vd,那么将报文Msd直接交付给vr,转第九步;否则,继续;
第四步、判断报文Msd的TTL-1值的大小,如果TTL-1的值小于等于0,丢弃该报文,转第九步;否则继续;
第五步、分别计算节点vs和节点vr相对于节点vd的社交指标,得到SMsd和SMrd两个节点之间的社交指标;
第六步、比较节点vs和节点vr的社交指标SMsd与SMrd的大小,如果SMrd大于SMsd,转到第七步;否则,转到第八步;
第七步、更新报文Msd的TTL值为TTL-1,节点vs将报文Msd转发给节点vr,然后记vr为vs,转第一步;
第八步、节点vs继续携带报文Msd等待与其它节点相遇,转第一步;
第九步、方法结束。
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Legal Events
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---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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