CN110611617B - 基于节点差异性与活跃度的dtn路由方法 - Google Patents

基于节点差异性与活跃度的dtn路由方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，根据DTN网络每一个节点的移动非随机性和社会性，利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，形成多个社区；确定两两节点的差异性，计算节点的活跃度；当要传送数据包的节点与其他节点相遇时，交换彼此的状态信息，将两节点的差异性与设置的阈值比较，若差异性大于或等于阈值，则将遇到的节点作为待选节点，否则不传送数据包；若待选节点的活跃度大于数据包节点，则传送数据包。本发明融合了节点的活跃度和差异性，对转发数据包设置了条件，不仅提高了递交率，而且降低了网络资源开销。

Description

基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法
技术领域
本发明属于时延容忍网络路由技术，具体为一种基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法。
背景技术
延迟容忍网络(Delay Tolerant Network)是NASA对IPN(InterplanetaryNetwork，星际网络)研究时形成的，在2003年的SIGCOMM会议上，延迟容忍网络正式被提出。DTN是一种通用的面向消息的可靠的覆盖层网络体系结构，能够处理受限网络中频繁网络断开、高延迟等问题，有着非常广阔的应用领域，例如空地通信交流、军事自组网络、特殊嵌入式硬件传感器等。DTN路由通常是提高节点通信质量的关键，也是目前研究热点、难点之一。考虑到人们的手机、电脑等电子设备作为网络中节点，均具有一定的社会性和移动非随机性，因此利用节点的社会性可以优化DTN路由。
随着DTN研究的深入，DTN路由面临着诸多挑战，比如某一时刻没有连接两个节点的端到端的路径、节点为节约资源暂时关闭电源、节点移动导致拓扑变化，造成的连接中断问题；再如传输的双向速率不对称导致流量输入与输出的速率存在差异；又如DTN网络节点携带电源或者其他设备资源均非常有限，从而导致路由策略不得不考虑资源节省问题，因此影响了链路性能。
基于概率的路由(Probabilistic Routing Protocol)是一种基于概率估计的路由算法。该算法每个节点通过估计下一节点的预测概率进行路由的决策，虽然降低了网络中的资源数量，但是预测的成功概率并不高。
基于位置的RAPID路由(PRR)通过最小化到达目的节点的时间,设计了更详细的消息复制优先级及复制规则。新算法能有效克服RAPID算法的问题,降低了消息复制数和平均时延,提高了消息成功递交率，但是算法中两节点的相遇时间分布问题增加算法不确定性与应用兼容性与局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法。
实现本发明目的的技术方案，一种基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，包括以下步骤：
步骤1、将移动设备定义为节点，由若干个节点的网络组建成一个DTN网络，根据每一个节点的移动非随机性和社会性，利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，形成多个社区；
步骤2、确定两两节点的差异性，即设定时间内，任意两个节点在相同社区碰到所有邻居节点的权重与共同相遇节点的权重之比；
步骤3、根据节点在移动过程中经过的社区数目以及在最后停留的社区的停留时间的相关函数计算节点的活跃度；
步骤4、当要传送数据包的节点与其他节点相遇时，交换彼此的状态信息，将两节点的差异性与设置的阈值比较，若差异性大于或等于阈值，则将遇到的节点作为待选节点，否则不传送数据包；若待选节点的活跃度大于数据包节点，则传送数据包。
步骤1利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，找到最佳划分层次，并据此形成多个社区的具体过程为：
步骤1-1、将DTN网络中的每个节点作为一个社区，初始化矩阵e，矩阵e中的元素为连接社区i和j的边总数；初始化连接社区i的边总数ai，
步骤1-2、依次沿着模块度Q增大最多或者减少最少的方向，将有边相连的社区对合并，并计算合并后的模块度增量ΔQ，即：
ΔQ＝eij+eji-2aiaj＝2(eij-aiaj)
式中，eij和eji均为连接社区i和j的边总数，ai为连接社区i的边总数，aj为连接社区j的边总数；
步骤1-3、更新社区的对称矩阵e和两两社区对应的行列；
步骤1-4、重复执行步骤1-2和1-3，直至剩余一个社区，合并完成，每一次的合并结果存储在树图中；
步骤1-5、比较树图中所有层次划分，选择Q值最大的划分作为最终的划分结果。
矩阵元素eij具体为：
Figure GDA0003212491710000021
其中，m为网络的总边数；
连接社区i的边总数ai具体为：
Figure GDA0003212491710000031
ki为社区i的度。
模块度Q具体为：
Figure GDA0003212491710000032
其中，m表示节点的网络中边的个数，v和w表示两节点，δ(cv,cw)的取值定义为：如果v和w在一个社区，即cv＝cw，则为1，否则为0，Avw为网络的邻接矩阵的一个元素，kv表示点v的度。
步骤2中两两节点的差异性的计算公式为：
Figure GDA0003212491710000033
其中，m、n表示任意两个节点，G(m)表示节点m所遇的节点集合，Diff(m,n)表示节点m和节点n的差异性，wj表示节点j的权重，具体为：
Figure GDA0003212491710000034
其中，l表示节点j在网络中的连接数，L表示网络里总连接数。
步骤3中节点活跃度的计算公式为：
Figure GDA0003212491710000035
其中，下标i表示节点i，Act表示节点活跃度，N表示节点经过的社区数目，λ表示平滑因子，T表示节点最后一次到达某社区的停留时间。
步骤4传送网络数据包的具体方法为
步骤4-1、源节点m发送消息请求；
步骤4-2、源节点m与节点n相遇，相互交换状态信息；
步骤4-3、判断节点间的差异性，根据设定的阈值α，当节点m与节点n的差异性大于或等于α时，就将节点作为待选节点，否则不转发数据包；
步骤4-4、判断节点n是否是活跃节点，若节点n的活跃度大于节点m的活跃度，就直接转发，反之不转发。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明优化了DTN路由方法，考虑到节点在社会网络的特性，融合了节点的活跃度和差异性，对转发数据包设置了条件，不仅提高了递交率，而且降低了网络资源开销。
附图说明
图1为网络的社区划分树图。
图2为数据包转发流程图。
具体实施方式
本发明针对网络中节点的社会性，提出了一种基于节点差异性和活跃度的DTN路由方法，具体步骤为：
步骤1、将移动设备定义为节点，由若干个节点的网络组建成一个DTN网络，根据每一个节点的移动非随机性和社会性，利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，形成多个社区；
在某些实施例中，按照地理位置等属性将网络中的节点进行初步划分作为初始社区，例如将某教学楼中的节点先划分为一个社区，选出一对能够使得模块度Q增值最大的社区来进行合并；当社区合并至一个时，停止合并。每一次合并都存储在一个树图中，树的叶子表示网络中的节点，树的每一层划分表示每一个具体划分。比较树图中所有层次划分，选择Q值最大的划分作为最终的划分结果。
进一步地，假设网络有n个节点，m条边，每一步合并对应的社区数目为r，初始化一个r*r矩阵e，矩阵元素eij表示连接社区i和j的边总数，即
Figure GDA0003212491710000041
初始化连接社区i的边的总数ai，即
Figure GDA0003212491710000042
步骤1-2、依次沿着模块度Q增大最多或者减少最少的方向，将有边相连的社区对合并，并计算合并后的模块度增量ΔQ，即：
ΔQ＝eij+eji-2aiaj＝2(eij-aiaj)
式中，eij为连接社区i和j的边总数，eji为连接社区j和i的边总数，ai为连接社区i的边总数，aj为连接社区j的边总数；
进一步地，模块度为社区内部的总边数和网络中总边数的比例减去一个期望值，该期望值是将网络设定为随机网络时同样的社区分配所形成的社区内部的总边数和网络中总边数的比例的大小，即模块度Q为：
Figure GDA0003212491710000051
其中m表示节点的网络中边的个数，v和w表示两节点，δ(cv,cw)的取值定义为：如果v和w在一个社区，即cv＝cw，则为1，否则为0。Avw为网络的邻接矩阵的一个元素，kv表示点v的度。
步骤1-3、更新社区的对称矩阵e和两两社区对应的行列；
步骤1-4、重复执行步骤1-2和1-3，直至剩余一个社区，合并完成，每一次的合并结果存储在树图中；
步骤1-5、比较树图中所有层次划分，选择Q值最大的划分作为最终的划分结果。
步骤2、确定两两节点的差异性，即设定时间内，任意两个节点在相同社区碰到所有邻居节点的权重与共同相遇节点的权重之比，具体为：
更新并计算一段时间t内，网络中每一个节点在各个社区所遇节点的的集合G，以及这些节点的权重w，计算两个节点m,n各自碰到的所有节点的权重函数与共同相遇节点的权重函数，两者相除即为差异性Diff(m,n)，即：
Figure GDA0003212491710000052
其中，m、n表示任意两个节点，G(m)表示节点m所遇的节点集合，Diff(m,n)表示节点m和节点n的差异性，wj表示节点j的权重，具体为：
Figure GDA0003212491710000053
其中，l表示节点j在网络中的连接数，L表示网络里总连接数。
将差异性Diff(m,n)记录在差异性表中。
步骤3、根据节点在移动过程中经过的社区数目以及在最后停留的社区的停留时间的相关函数计算节点的活跃度，具体为：
更新一段时间t内，网络中每一个节点i移动经过的社区个数N，以及该节点经过的最后一个区域的停留时间T，以此计算出节点的活跃度Acti，即：
Figure GDA0003212491710000054
其中，下标i表示节点i，Act表示节点活跃度，N表示节点经过的社区数目，λ表示平滑因子，T表示节点最后一次到达某社区的停留时间。
将跃度Acti记录在活跃度表中。
步骤4、当源节点m发送转发请求，与节点n相遇时，两节点交换各自状态信息，先将差异性表中两节点的差异性Diff(m,n)，与事先设置的阈值α进行比较，若大于或等于阈值，就将节点n作为待转发节点；否则，取消转发。然后，比较节点n与节点m的活跃度Actn、Actm，若Actn＞Actm，则进行数据包转发过程；反之，不转发。
通过本发明，无论节点在哪一社区，通过节点活跃度和差异性大小的比较，实现了网络中数据包转发的条件筛选，减少了网络拥塞情况，优化DTN路由策略。
实施例
如图1所示，在实例中的校园网络中一共设定了30个节点，依照地理位置和校园建筑分布，先初步将节点划分为20个初始社区，将初始社区进行标号1、2、……、19、20，每个初始社区都包含一个或多个节点，例如1社区包含了节点a、b、c。这里我们使用Newman算法对初始社区进行划分与合并，首先从网络中选出模块度Q增值最大的两个初始社区对进行合并；如果网络中的所有初始社区处于同一个社区，则停止合并。例如社区6与所有初始社区进行模块度增量△Q的计算，其次找到最大的△Q对应的社区3，将他们进行合并为一个子社区，而后再一次对剩下社区进行相同操作，直至合成一个社区。最后选择△Q最大的层次进行划分，本实施例中第17次划分Q值最大，最终划分为3个社区，我们将这些社区进行编号，如图1矩形框中所标。至此校园网络的模型建立完毕。
在节点差异性的计算阶段，对网络中的每一对节点进行差异性的计算，并存入差异性表中，一段时间内更新一次。例如，计算b号节点与c号节点的Diff(b,c)，统计相同社区下所遇到的共同节点有5个，权重分别为：0.1，0.5，0.23，0.05，0.6。总共相遇节点数为15个，每个节点的权重都是0～1之间的小数，则
Figure GDA0003212491710000061
将结果存入差异性表中，如表1所示。
表1
Figure GDA0003212491710000071
在节点活跃度的计算阶段，对网络中各个节点进行活跃度的计算，并存入活跃度表中，一段时间更新一次。例如，计算b移动节点的Actb，统计节点移动所经过的社区个数为6，以及最后一个社区停留的时间为30s，则Actb＝6e-30λ(λ＞0)，将结果存入活跃度表中，如表2所示。
表2
节点i 活跃度
a 0.21
b 0.36
c 0.05
…… ……
B 0.38
C 0.01
D 0.19
在网络数据包的转发阶段，其数据包转发过程如图2所示：b节点发送转发请求，此时b节点与c节点相遇，相互交换各自的状态消息，紧接着判断节点的差异性Diff(b,c)，根据设定的阈值α＝2.5，b节点与c节点的Diff(b,c)大于或等于α，将c节点作为待选节点。其次，判断b节点与c节点的活跃度Act，可得Actc>Actb，则将数据包转发至c节点。

Claims (7)

1.一种基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、将移动设备定义为节点，由若干个节点的网络组建成一个DTN网络，根据每一个节点的移动非随机性和社会性，利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，形成多个社区；
步骤2、确定两两节点的差异性，即设定时间内，任意两个节点在相同社区碰到所有邻居节点的权重之和与共同相遇节点的权重之和的比值，节点的权重具体为：
Figure FDA0003229613480000011
其中，l表示节点j在网络中的连接数，L表示网络里总连接数；
步骤3、根据节点在移动过程中经过的社区数目以及在最后停留的社区的停留时间的相关函数计算节点的活跃度；
步骤4、当要传送数据包的节点与其他节点相遇时，交换彼此的状态信息，将两节点的差异性与设置的阈值比较，若差异性大于或等于阈值，则将遇到的节点作为待选节点，否则不传送数据包；若待选节点的活跃度大于数据包节点，则传送数据包。
2.根据权利要求1所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，步骤1利用Newman快速算法对DTN网络进行划分、合并，找到最佳划分层次，并据此形成多个社区的具体过程为：
步骤1-1、将DTN网络中的每个节点作为一个社区，初始化矩阵e，矩阵e中的元素为连接社区i和j的边总数；初始化连接社区i的边总数ai，
步骤1-2、依次沿着模块度Q增大最多或者减少最少的方向，将有边相连的社区对合并，并计算合并后的模块度增量ΔQ，即：
ΔQ＝eij+eji-2aiaj＝2(eij-aiaj)
式中，eij和eji均为连接社区i和j的边总数，ai为连接社区i的边总数，aj为连接社区j的边总数；
步骤1-3、更新社区的对称矩阵e和两两社区对应的行列；
步骤1-4、重复执行步骤1-2和1-3，直至剩余一个社区，合并完成，每一次的合并结果存储在树图中；
步骤1-5、比较树图中所有层次划分，选择Q值最大的划分作为最终的划分结果。
3.根据权利要求2所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，矩阵元素eij具体为：
Figure FDA0003229613480000021
其中，m为网络的总边数；
连接社区i的边总数ai具体为：
Figure FDA0003229613480000022
ki为社区i的度。
4.根据权利要求2所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，模块度Q具体为：
Figure FDA0003229613480000023
其中，m表示节点的网络中边的个数，v和w表示两节点，δ(cv,cw)的取值定义为：如果v和w在一个社区，即cv＝cw，则为1，否则为0，Avw为网络的邻接矩阵的一个元素，kv表示点v的度。
5.根据权利要求1所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，步骤2中两两节点的差异性的计算公式为：
Figure FDA0003229613480000024
其中，m、n表示任意两个节点，G(m)表示节点m所遇的节点集合，Diff(m,n)表示节点m和节点n的差异性，wj表示节点j的权重。
6.根据权利要求1所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，步骤3中节点活跃度的计算公式为：
Figure FDA0003229613480000025
其中，下标i表示节点i，Act表示节点活跃度，N表示节点经过的社区数目，λ表示平滑因子，T表示节点最后一次到达某社区的停留时间。
7.根据权利要求1所述的基于节点差异性与活跃度的DTN路由方法，其特征在于，步骤4传送网络数据包的具体方法为
步骤4-1、源节点m发送消息请求；
步骤4-2、源节点m与节点n相遇，相互交换状态信息；
步骤4-3、判断节点间的差异性，根据设定的阈值α，当节点m与节点n的差异性大于或等于α时，就将节点n作为待选节点，否则不转发数据包；
步骤4-4、判断节点n是否是活跃节点，若节点n的活跃度大于节点m的活跃度，就直接转发，反之不转发。
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