分析延迟容忍网络的异构理论框架

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1、分析延迟容忍网络的异构理论框架摘要——本文中我们首先为DTNs提出来一个节点间的联系都是通过独立不同分布假设异构理论框架。此外,信息转发过程服从Gamma分布。然后,我们提出了一个基于框架的喷雾路由方案。此外,在具有Infocom06真实的数据和工作一天的运动模型方案的同一个仿真中,将我们的方案与传统的喷雾路由(TSR)协议和流行(EP)协议方案进行比较。仿真结果表明,我们的方案在一下四个方面比TSR和EP较好:平均副本数,平均跳数,平均传输延时和传输率。关键词:容忍网络;喷雾方案;理论框架;一个仿真一.简介延迟容忍网络(DTNs)[1]是移动

2、无线网络,不存在一个从源到目的地完整的、稳定的链路。在这种情况下,移动AdHoc网络路由方案(如DSR,AODV[2])不能工作。因为当数据被发送时,源和目的地之间需要建立与维护稳定路径。针对DTNs中消息的传递,设计和开发了几中路由方案。如控制复制的路由协议(如单拷贝[3,4,5],固定预算L[6,7],基于用途的[8,9,10])。在控制复制的路由协议中,固定数量的信息副本生成和分发不同的节点,接着每个节点进行复制直到遇到目的地。在本文中,我们首先提出了DTNsde分析框架,节点之间的联系是基于独立不同分布(IDD)假设[11,12]。在I

3、DD假设中,分布参数如节点间的接触率,不同节点间是不同独立的。同时,消息转发过程服从Gamma分布(GD)[13]。基于这个框架,我们提出了一种新的喷雾路由方案:基于概率路由协议(MTTLP)的消息-时间-生存。接着把我们的路由方案与传统的喷雾路由协议(TSR[6,7])和流行的路由协议(EP[14])相比较。仿真结果表明,我们的MTTLP明显比TSR和EP好。本文的其余部分安排如下:第二节介绍了相关的工作。在第III和IV,我们谈论理论框架和路由方案。然后是MTTLP仿真结果,TSR和EP相比较并在第五部分呈现。最后部分总结了我们的工作。二.

4、相关工作如上所述,控制复制路由协议的设计和开发是为减少DTNs中网络资源的消耗。通过不同的信息转发的控制方案,控制复制协议有效地降低了网络路由资源消耗,提高网络的性能。喷雾路由方案是一个典型的控复复制路由方案[67],在DTNs中得到了广泛的应用。喷雾路由有三大类协议,包括二进制喷雾&等待(BSW),喷雾&等待(SW)和喷雾&焦点(SF)[6,7]。虽然他们的喷雾和等待方案是不同的,它们都基于IID(独立同分布)节点流动性假设,如随机漫步和随机路标。在[15,16,17]中,基于真实场景的一些研究证明了IID假设节点的移动性是不现实的。在[11

5、,12]中,建立和分析了异构网络模型。在这种模型中,节点间的联系是基于IDD的假设。更重要的是,研究了节点之间的更复杂的行为,提出了DTNs中路由的设计[8]。在[11,12]中,实验仿真结果表明异构模型比基于假设的IID模型更加可靠、合理。为了使我们的分析更接近真实环境,我们建立了一个理论框架中,其接触节点间的联系是基于假设的IDD。消息转发过程服从GD。接着,我们基于此框架提出了一种新的喷雾路由方案(MTTLP)。在下面的章节中,我们详细描述了理论框架和MTTLP。一.理论框架在这部分中,我们首先给出可以帮助我们建立理论框架的基本假设。然后

6、,给出了框架。接着根据我们的理论得到一些重要的信息,如做大固定预算(MFB)和最大信息延迟(MML)。A.理论框架为了建立我们的框架,我们提出了一下假设:1.会议时间的每个节点对服从具有异构泊松流程速率λij的泊松流程。参数λij代表每个节点对(i,j)的联系率。接下来,参数λij根据最大似然估计[16]进行计算.2.每个节点拥有一个存储相关消息全局信息的向量,包容信息是他们已知节点的数量或者拥有这个信息。接着,节点通过互相见面交换信息的方式更新NV。通过这个向量,节点可以很容易的计算出概率(2),并且可以预测出我们的模型是很精确的。基于以上假

7、设,我们建立了理论框架。在泊松过程中,我们知道第k次成功事件服从GD,如下:这里λ是泊松速率,k是事件数量。我们假设在最坏的情况下信息转发到目的地,每个节点保持复制特定信息M。为了使我们的描述更清楚,我们重写(1)(2)其中ΔT代表剩余TTL(生存时间)信息,M(t)是知道DTNs中信息的节点的个数,并且每个节点都存储到NV中。(3)中的λ(t)j是泊松过程的参数,而且它是一个随时间变化的参数。传输概率通过公式(2)进行计算,P{t<ΔT}代表节点J和其它节点之间联系的N-M(t)机会。理想的情况下,节点J满足任何没有消息或不知道这个消息节点。

8、近似的情况下,当J通过(2)计算传输概率时,J从NV的J中消除一些节点。通过(2)和(3),我们可以得到以下方程:在(4)中,α≥1,l是固定预算,Δ

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