CN114980249B - 一种基于节点连接能力的路由方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于节点连接能力的路由方法，该方法包括以下步骤：S1、节点连接状态发生改变时，根据当前周期节点相遇信息更新节点间相遇投递概率和节点社交压力；S2、周期结束时，根据节点社交压力对估计的节点社交压力进行更新；S3、消息转发阶段，根据估计的节点社交压力计算出节点连接能力，并根据节点连接能力和节点消息概率计算出节点效用值，以此计算出需要转发的消息副本数，然后按照转发消息副本数对消息转发队列进行排序，最后根据消息转发队列的顺序依次对消息进行传递。本发明减少了因节点间连接时间短而导致消息无法完整传输或节点投递概率低却携带大量副本的情况发生，减少了消息传输延时，提高了消息投递率。
Description
技术领域
本发明涉及机会网络路由算法技术领域，尤其涉及一种基于节点连接能力的路由方法。
背景技术
容迟网络作为一种解决长时延网络的技术，因其不需要始终保持端到端之间完整的通信链路，相较于使用TCP/IP协议的互联网具有更广阔的应用前景：在如地震战争、偏远地区等基站遭到破坏或者覆盖不全的恶劣条件下，具有很大的研究价值。容迟网络采用“存储-携带-转发”方式进行消息传输，基于TCP/IP协议的路由算法在容迟网络中不再适用，因此需要研究并提出新的路由算法来优化容迟网络中数据的传输。
为了减少节点间因连接时间短而造成消息传输中断情况的出现，通过划分周期的方式，根据历史相遇信息对节点连接能力进行预测，并综合节点间相遇概率和预测的节点连接能力，对Spray阶段的消息副本进行分配，使更容易到达消息目的节点且连接能力强的节点能够携带更多的消息，从而让消息的传输更具有目的性且不容易丢失。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于节点连接能力的路由方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于节点连接能力的路由方法，在机会网络中，通过计算节点效用值来动态估计当前周期节点的消息传输能力，根据节点效用值来对消息副本进行分配，消息传输能力高的消息效用值越高；该方法包括以下步骤：
S1、节点连接状态发生改变时，根据当前周期节点相遇信息更新节点间相遇投递概率和节点社交压力；
S2、周期结束时，根据节点社交压力对估计的节点社交压力进行更新；
S3、消息转发阶段，根据估计的节点社交压力计算出节点连接能力，并根据节点连接能力和节点消息概率计算出节点效用值，以此计算出需要转发的消息副本数，然后按照转发消息副本数对消息转发队列进行排序，最后根据消息转发队列的顺序依次对消息进行传递。
进一步地，本发明的所述步骤S1中节点社交压力的计算方法为：
节点vi在第k个周期的社交压力是指节点vi在第k个周期处于断开连接状态权值的累积值，记为计算方法为：
其中权值f(t)的计算公式为：
其中，tnext表示下一次节点建立连接时间或当前周期结束时间；由于节点vi处于连接状态的时间区间权值为0，因此只需关注连接断开状态的时间区间[tlast,tnext]即可，其中tlast表示节点上一次连接断开时间或者周期开始时间；假设第k个周期含有n个连接断开状态的时间区间，第i个区间的长度为则对每个连接断开区间进行积分即为：
因此节点vi在第k个周期的社交压力表示为：
进一步地，本发明的所述步骤S2中估计的节点社交压力的计算公式为：
节点vi在第k个周期估算的社交压力是指节点vi根据历史相遇信息估算出的第k个周期的社交压力预测值，记为计算方法如下：
其中，α表示节点社交压力值对估计的节点社交压力值影响的比重，取值范围为[0,1]。
进一步地，本发明的所述步骤S3中节点连接能力和节点效用值计算公式为：
节点vi在第k个周期估计的节点连接能力是衡量第k个周期节点连接能力的评价指标，记为计算方法如下：
节点vi与vj在第k个周期的效用值指节点vi在第k个周期估计的节点连接能力和节点vi与vj间相遇概率的加权平均值，记为计算方法为：
其中，β表示估计的节点连接能力值对节点效用值影响的比重，取值范围为[0,1]；P(i,j)表示节点vi与vj间的投递概率值。
本发明产生的有益效果是：本发明的基于节点连接能力的路由方法，通过划分周期的方式对节点连接能力进行预测，综合节点连接能力和Prophet中计算的消息投递概率，来确定节点效用值，并基于此对消息副本进行分配，尽可能使得连接能力强且到目的节点概率大的中继节点能够携带更多副本，减少因节点间连接时间短而导致消息无法完整传输或节点投递概率低却携带大量副本的情况发生，减少了消息传输延时，提高了消息投递率。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的基于节点连接能力的路由算法的消息转发策略过程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的基于节点连接能力的路由方法，在机会网络中，通过划分周期的方式，根据历史相遇信息对节点连接能力进行预测，并综合节点间相遇概率和预测的节点连接能力定义节点效用值。通过计算节点效用值来动态估计当前周期节点的消息传输能力，根据节点效用值来对消息副本进行分配，消息传输能力高的消息效用值越高；该方法包括以下步骤：
S1、节点连接状态发生改变时，根据当前周期节点相遇信息更新节点间相遇投递概率和节点社交压力；
S2、周期结束时，根据节点社交压力对估计的节点社交压力进行更新；
S3、消息转发阶段，根据估计的节点社交压力计算出节点连接能力，并根据节点连接能力和节点消息概率计算出节点效用值，以此计算出需要转发的消息副本数，然后按照转发消息副本数对消息转发队列进行排序，最后根据消息转发队列的顺序依次对消息进行传递。
步骤S1中节点社交压力的计算方法为：
节点vi在第k个周期的社交压力是指节点vi在第k个周期处于断开连接状态权值的累积值，记为计算方法为：
其中权值f(t)的计算公式如下所示：
tnext表示下一次节点建立连接时间或当前周期结束时间。由于节点vi处于连接状态的时间区间权值为0，因此只需关注连接断开状态的时间区间[tlast,tnext]即可，其中tlast表示节点上一次连接断开时间或者周期开始时间。假设第k个周期含有n个连接断开状态的时间区间，第i个区间的长度为则对每个连接断开区间进行积分即为：
因此节点vi在第k个周期的社交压力还可表示为：
步骤S3节点连接能力和节点效用值计算公式为：
节点vi在第k个周期估计的节点连接能力是衡量第k个周期节点连接能力的评价指标，记为计算方法如下。
节点vi与vj在第k个周期的效用值指节点vi在第k个周期估计的节点连接能力和节点vi与vj间相遇概率的加权平均值，记为计算方法如公式3.6所示。
综上，本发明公开了一种基于节点连接能力的路由算法，通过划分周期的方式，根据历史相遇信息对节点连接能力进行预测，并综合节点间相遇概率和预测的节点连接能力，对Spray阶段的消息副本进行分配，使更容易到达消息目的节点且连接能力强的节点能够携带更多的消息，从而让消息的传输更具有目的性且不容易丢失。最后在相同仿真环境下，与Spray and Wait算法、PBSAW算法和DPN-ASW算法，从节点缓存、消息生成周期和消息生成间隔方面进行了比较。实验结果显示本文提出方法在消息投递率、网络开销、消息传输时延方面的总体表现最好。
实验采用ONE仿真平台，结合典型路由算法Spray and Wait，将本发明提出方法与Spray and Wait算法、PBSAW算法和DPN-ASW算法进行仿真和对比分析。仿真平台模拟赫尔辛基市地图作为节点移动范围，具体参数设置如表1所示。
表1仿真参数
(1)节点缓存空间对路由算法性能的影响；
在表1参数设置下，比较各个算法在不同缓存空间下的路由性能。
本发明方法的投递率最高，相较于PBSAW算法平均提高了6.35％，相较于DPN-ASW算法平均提高了8.72％，相较于Spray and Wait算法平均提高了10.38％。这主要是因为本发明方法综合考虑节点投递概率和节点连接强度，对Spray阶段的副本分配进行了优化，使得更容易将消息传输到目的节点且连接能力强的节点能分配到更多副本，一定程度上避免了因接触时间短而产生消息传输中断、连接能力强但很难将消息投递到目的节点分配大量副本而造成消息副本的大量浪费等情况出现。因此，PBSAW算法投递率低大概率是没有考虑节点连接能力，对于连接频繁但每次连接时间短的节点仍分配大量副本，导致大量消息副本在传输过程中丢失；DPN-ASW算法没有对仿真时间进行周期划分，无法对节点连接强度进行准确预测，并且按照TTL(消息生存周期)对消息副本进行排序会优先对快要过期的消息副本进行传输，这对于整体消息传输时延会有所提升，而本文根据消息副本数对消息副本进行排序，尽量确保在有限时间内大量副本能够得到传输，这两个原因使得本文提出的本发明方法投递率优于DPN-ASW算法。
DPN-ASW算法和PBSAW算法的网络负载率最低，这可能是因为忽略对节点连接强度的考量或者对于节点连接强度的预测不准，而导致消息副本在传输过程中丢失的情况，从而使得网络中副本数减少，计算出的网络负载率较低。Spray and Wait算法的网络负载率最高的原因是相较于其他算法，大量副本没有得到成功转发，仍然由节点所携带，因此网络中副本大量堆积，计算出的网络负载率很高。
本发明方法的平均时延最低，相较于DPN-ASW算法平均降低了15.52％，相较于Spray and Wait算法平均降低了16.21％，相较于算法PBSAW平均降低了18.64％。这是由于本发明方法在Spray阶段对副本分配更加合理，使得大量副本能够更快到达目的节点。
综上所述，本发明方法在消息投递率和平均时延方面均优于其他三种算法，在网络开销方面虽表现不佳但仍优于Spray and Wait算法，因此可以得出在不同缓存空间条件下本发明方法的整体性能是最好的。
(2)消息生存周期对路由算法性能的影响；
在表1参数设置下，比较各个算法在不同消息生存周期下的路由性能。
本发明方法的消息投递率最高，相较于Sprayand Wait提高了8.39％，相较于DPN-SAW提高了8.97％，相较于PBSAW提高了9.40％。
结果仍然是PBSAW和DPN-ASW算法的网络负载率最低，本发明方法次之，Spray andWait算法的网络负载率最高。
本发明方法的平均时延最低，相较于Spray and Wait算法平均降低了1.94％，相较于DPN-ASW算法平均时延平均降低了10.68％，相较于PBSAW算法平均降低了15.90％。
(3)消息生成间隔对路由算法性能的影响；
在表1参数设置下，比较各个算法在不同消息产生间隔下的路由性能。消息生成间隔与消息产生速率呈反比。
随着消息生成间隔不断增加，消息生成速率不断降低，因而网络中的消息逐渐变少，网络资源利用率变高，因节点缓存空间不足而造成消息丢弃的情况逐渐减少，投递率从而基本呈现上升趋势。
本发明方法的消息投递率最高，相较于PBSAW算法平均提高了3.23％，相较于DPN-ASW算法平均提高了5.03％，相较于Spray and Wait算法平均提高了5.28％。
各个算法的网络负载率，结果与之前仍保持一致。
本发明方法的平均时延最低，相较于Spray and Wait算法平均降低了1.04％，相较于DPN-ASW算法平均降低了9.18％，相较于PBSAW算法平均降低了14.39％。
总的来说，在消息产生间隔变化情况下，本发明方法在消息投递率上始终是最高的，在网络负载率和消息传输时延方面也表现良好，对网络的整体性能提升最大。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于节点连接能力的路由方法，其特征在于，在机会网络中，通过计算节点效用值来动态估计当前周期节点的消息传输能力，根据节点效用值来对消息副本进行分配，消息传输能力高的消息效用值越高；该方法包括以下步骤：
S1、节点连接状态发生改变时，根据当前周期节点相遇信息更新节点间相遇投递概率和节点社交压力；
S2、周期结束时，根据节点社交压力对估计的节点社交压力进行更新；
S3、消息转发阶段，根据估计的节点社交压力计算出节点连接能力，并根据节点连接能力和节点消息概率计算出节点效用值，以此计算出需要转发的消息副本数，然后按照转发消息副本数对消息转发队列进行排序，最后根据消息转发队列的顺序依次对消息进行传递；
所述步骤S1中节点社交压力的计算方法为：
节点在第/>个周期的社交压力是指节点/>在第/>个周期处于断开连接状态权值的累积值，记为/>，计算方法为：
其中权值的计算公式为：
其中，表示下一次节点建立连接时间或当前周期结束时间；由于节点/>处于连接状态的时间区间权值为0，因此只需关注连接断开状态的时间区间/>即可，其中/>表示节点上一次连接断开时间或者周期开始时间；假设第/>个周期含有/>个连接断开状态的时间区间，第/>个区间的长度为/>，则对每个连接断开区间进行积分即为：
因此节点在第/>个周期的社交压力表示为：
所述步骤S2中估计的节点社交压力的计算公式为：
节点在第/>个周期估算的社交压力是指节点/>根据历史相遇信息估算出的第/>个周期的社交压力预测值，记为/>，计算方法如下：
其中，α表示节点社交压力值对估计的节点社交压力值影响的比重，取值范围为[0,1]；
所述步骤S3中节点连接能力和节点效用值计算公式为：
节点在第/>个周期估计的节点连接能力是衡量第/>个周期节点连接能力的评价指标，记为/>，计算方法如下：
节点与/>在第/>个周期的效用值指节点/>在第/>个周期估计的节点连接能力和节点/>与/>间相遇概率的加权平均值，记为/>，计算方法为：
其中，β表示估计的节点连接能力值对节点效用值影响的比重，取值范围为[0,1]；P (i,j)表示节点与/>间的投递概率值。
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