机会网路典型路由算法

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8.1.2 衍生的路由算法[共4页]

第8章改进的Epidemic路由算法8.1.2 衍生的路由算法泛洪算法期望通过多副本带来更多的相遇机会，从而提高传输成功率、降低传输延迟，但多副本显然也会消耗更多的网络资源，如存储空间、传输带宽等。

副本数量和传输成功率、传输延迟是否呈线性关系，以及如何获得恰当的副本数量使网络性能最优，成为很多研究者关注的问题，按照某种机制有限度地泛洪成为研究基于泛洪策略算法的重要方法。

文献[22]提出了PRoPHET算法，该算法对节点传输成功的概率进行估算，选择性地复制数据分组，避免生成低传输效率的副本，该路由算法可以是Epidemic路由算法的一种改进，将无限泛洪改进为按照概率策略有限度泛洪，该算法机理在第2章中有较详细的介绍。

文献[17]提出了ARER（Adaptive Randomized Epidemic Routing）算法，该算法定义了复制密度（RD，Replications Density），并以此为依据动态地为每个数据分组设置转发概率。

该算法根据数据分组的权重来决定转发和丢弃次序，其权重使用由复制密度、传输成功概率和TTL（Time To Live）决定的，该算法可视为是对PRoPHET算法的改进。

文献[26]提出了MaxProp算法，文献[1]提出了PREP （PRioritized EPidemic）算法，这两个算法为数据分组设定优先级，使用了不同的方式计算优先级，并依优先级来决定数据分组的转发和丢弃次序。

关于MaxProp算法在第2章中有较详细的介绍，这里不再赘述。

PREP算法使用拓扑感知（Topology Awareness）和数据分组的到期时间（Expiry Time）来确定优先级。

文献[27，28]提出免疫的概念，思路是在Epidemic算法基础上阻止已传输成功的数据分组副本在网络中继续传输，从而减少网络中无效的数据分组副本。

文献[29]提出了ARM（Adaptive Multi-Copy Routing AMR）路由算法，如图8-1所示，若图中s为源节点，d为目标节点，a、125。

1.4.2 移动模型[共2页]

机会网络路由算法可能不存在端到端连接以及资源稀缺的特征，使传统的路由算法无法适用，大量针对机会网络的新的路由算法被提出[7~9, 20~23]。

文献[10，11，24]分别从不同角度对路由算法进行了分类。

针对路由算法的研究主要是提出新的算法，对算法进行理论分析和实验评价。

对路由算法的研究是机会网络中最成熟的、取得成果最多的领域，这个领域也是本书的重点，本书会在后面的章节中从不同的角度对路由算法的相关内容进行详细论述。

1.4.2 移动模型由于机会网络的传输机会有赖于节点移动，移动模型成为机会网络研究的又一个重要领域[25~27]。

除机会网络外，许多其他研究领域也涉及移动模型的问题，移动模型并非机会网络独有的研究领域，关于移动模型的研究历史非常久远，最早的随机移动模型的研究甚至可以追溯到20世纪20年代。

尽管移动模型是机会网络研究的重点之一，但由于不是本书关注的重点，下面仅对移动模型的研究现状做简要概括。

文献[28，29]分别综述了移动模型研究状况，对移动模型进行了分类，并给出了各种移动模型的特点。

其中，文献[28]从4种不同的角度对移动模型进行了分类，具体分类方法如下。

（1）根据节点的移动特性根据节点的移动特性可以将移动模型分为随机移动模型和受限移动模型。

随机移动模型中节点的移动随机选择方向和速度；受限移动模型中节点的移动受到当前或历史因素的影响。

在受限移动模型中的一些模型里，节点的当前移动状态受到物理定律的限制和节点运动历史纪录的影响，与之前的移动状态是相关的，称为基于时间的移动模型。

在某些移动场景中（例如战场、旅游），节点的移动受到其附近某个领航节点的影响，即不同节点的移动实际上是相关的，这样的移动模型称为基于空间的移动模型。

有些模型中节点的移动受到建筑、街道或其他障碍物12。

MaxProp 算法_机会网络路由算法_[共3页]

机会网络路由算法
30 2.2.5 MaxProp 算法
马萨诸塞大学安姆斯特分校的Burgess 等人在文献[19]中提出了MaxProp 算法，该算法是基于调度策略[34]，按照优先级来调度数据分组的传输，数据分组的优先级是根据链路的历史数据以及几个补充机制来决定的。

MaxProp 算法的核心是每个节点维护一个数据分组队列，如图
2-3所示。

按照该队列传输或删除数据分组，该队列是依据各数据分组到其目标节点传输开销排列的。

图2-3 MaxProp 算法路由策略
路径的传输开销是数据分组成功传输到目标节点概率的一个估计，是通过增量平均化方法来估算的，具体计算方法如下[19]。

假设网络中所有节点构成集合s ，若节点,i s j s ∈∈，则节点
i 下一次遇到的节点是j 的概率为i j f ，i j f 的初始值是11
s −。

当节点i 遇到节点j 后，i j f 的值加1，然后重新规则化所有的f 值。

如网络中共有5个节点，除节点i 外，其他节点分别称为节点1、节点2、节点3、节点4，这些节点和节点i 的相遇概率的初值分别为10.25i f =，20.25i f =，30.25i f =，40.25i f =；若节点i 和节点3相遇后，则3i
f 加1，值为1.25；然后重新规则化，即重新令411i j j f ==∑，具体方法是令所有/2i j f ，得到新的10.125i f =，
20.125i f =，30.625i f =，40.125i f =。

Epidemic 算法_机会网络路由算法_[共2页]

机会网络路由算法
2.1.4 基于计划的路由算法
在一些应用场景下，一些节点会按照计划移动，如公共汽车会按照计划在固定线路上行驶，如果所有节点都知道这个计划，那么网络中节点就可以根据这个计划来决定是否转发数据分组。

典型的路由算法是MF（Message Ferrying）算法[26]。

在该算法中，Ferry节点提供数据分组转发服务，这些节点在网络中运动，从源节点收集需要转发的数据分组。

网络中的节点了解Ferry节点的运行计划，当需要传输数据分组时，会向Ferry节点运动。

2.2 典型路由算法简介
机会网络有众多的路由算法，每种路由算法都有其各自的特点，适用于不同的网络场景，在本节中简介6种典型路由算法，在2.3节中将对6种算法进行仿真比较，以分析其在各种场景下的适用性。

2.2.1 First Contact和Direct Delivery算法
First Contact算法[27]和Direct Delivery算法[28~31]都是基于转发策略的，该类路由算法数据分组在传输过程中，节点不会对其进行复制，在整个网络中仅存在一个数据分组副本。

Direct Delivery 算法也称为Direct Transmission算法。

两种路由算法的不同是：Direct Delivery算法源节点仅在遇到目标节点时才将数据分组转发给下一个节点，而First Contact算法源节点将数据分组转发给它遇到的第一个节点。

2.2.2 Epidemic算法
Epidemic算法是Amin Vahdat和David Becker在文献[14]中提出的，Amin Vahdat等人在文献[14]中给出算法的3个目标，分别是：
26。

参考文献_机会网络路由算法_[共6页]

第1章机会网络概述关键角色之一。

在关于机会网络研究的若干热点领域中，路由算法是最重要、取得成果最多的领域。

本书围绕着机会网络路由算法展开，全书分为8章并有1个附录，分别叙述如下。

第1章概述了机会网络；第2章介绍了机会网络典型路由算法，并通过仿真场景对典型路由算法进行了分析比较；第3章综述了机会网络的安全问题，分析了典型路由算法在泛洪攻击下的顽健性；第4章概述了节点能耗问题，分析了恶意节点泛洪攻击对网络生命的影响；第5章综述了节点合作问题，定义了节点合作度，分析了不同合作度下典型路由算法的性能；第6章提出了具有分组策略的路由算法；第7章提出了具有优先策略的路由算法；第8章分析了Epidemic路由算法的性能，指出了该算法存在的问题，给出了两种改进方案；最后在附录中介绍了ONE仿真平台的使用方法。

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机会网络中一种低缓存占用的Epidemic路由算法

机会网络中一种低缓存占用的Epidemic路由算法左成章;刘智虎;孙希胜;索建伟【摘要】由于机会网络中节点的缓存空间有限，容易导致数据分组丢失和时延增加。

针对部分数据分组已经到达目的节点，但是该类分组仍在网络中其它节点存储、传输问题，提出一种低缓存占用的Epidemic路由算法（RBER）。

该算法通过SV 运算进行节点缓存清理，从而避免这类冗余数据分组对缓存的占用。

理论分析和仿真结果表明，该机制能够降低网络开销、数据分组的发送和缓存占用。

%To address the problem in opportunistic network that the existing epidemic-mechanism-based routing algorithms incur redundant communication overhead during the transmission of data packets, which is part of the data packets have already arrived at the destination nodes, but the data is stillin the network storage and transmission, a kind of reduce buffer overhead Epidemic routing algorithm for opportunistic networks, called RBER was proposed. The algorithm based on SV information operation, to avoid redundant data takes up the cache. Theoretical analysis and simulation results show that the mechanism can reduce network overhead, redundant data packet sending and cache usage.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4页(P85-88)【关键词】机会网络;路由算法;缓存;清理【作者】左成章;刘智虎;孙希胜;索建伟【作者单位】重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065;重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065【正文语种】中文【中图分类】TP393机会网络(Opportunistic Networks)[1]是一种不需要源节点和目的节点之间存在完整路径，利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的自组织网络。

机会网络典型路由算法性能分析

［ｂｔａｔａｅｎｅｉｕａｏｆｕａｏｅｎｈｖｒｎｅｌｉ，ｉｐｐｒｕｔｔｅａｚｓｉｏｐｒｎｔｔｏｋｏｔｇＡｓｃｒ］Ｂｓｄｍｌｉｎｍｍｖｍｅｔｅａｉａｃｙｔｓａｅｑａｉｉｌａｌｅｘｐｏｔｉｃｅｒｕｎｏｔｓｈｔｏｈｎｂｏｉｒｔｈｎｔｖｙｎｙｓａｕｓｎｗｒｉｉ
１概述
机会网络是一种不需要在源节点和目的节点之间存在完
ＤｒｔｅｖｒｉｃＤｌｅｅｉｙ算法源节点仅在遇到目标节点时将报文
交付给下一个节点，而Ｆｒｏｔｃ算法源节点将报文交付ｉｔＣｎａｔｓ给它遇到的第１个节点。
整路径，利用节点移动带来的相遇机会实现网络通信的、时延和分裂可容忍的自组织网络ｕ。机会网络不同于传统的多Ｊ
ＰｅｆｒａｅＡｎａｙｉｆｐｃｌｒｏｍｎｃｌｓｓｏＴｙｉａｕｉｇＡｌｏｉｈＲｏｔｇｒｔｍｎｉｐｏｔｎｓｉｔｒｎＯｐｒｕｉｔｃＮｅｗｏｋ
ＳＵＮｉｎｚＬＩＮａ－ｕＺＪａ．ｈｉ，ＵｉｒｉＨＡＮＧｎ－ｉＨＡＮｏｇｍｉｇ，，Ｙｉｇｘｎ，Ｚｈｎ－ｎＣＨＥＮｎＤａ
［ｅｏｄ］ｏｐｒｎｔｔｏ；ｕｎｇｒｈｎｄｏｉｔｍｏｅｍｔｃＫｙｗｒｓｐｏｕｉｃｅｒｒｔｇｌｉｍ；ｏｅｂｌｄｌｅｔｓｎｗｋｏｉａｏｔｉｍｉｙ；ｒｉ

机会网络中节点协作的 Epidemic 路由算法

［摘
要］Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法是一种多副本路由算法，在资源受限的情况下，会由于无限制的洪泛使得网络
中存有大量的消息副本，消耗大量网络资源，导致网络性能下降。针对Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法中存在的问题，提出一种基于节点协作的Ｅｐｉｄｅｍｉｃ路由算法，该算法通过节点间相互的协作和一定策略抑制网络中副本数多的消息的转发
广西高校科学技术研究基金重点资助项目（ＺＤ２０１４１１２）。
机会网络（ＯｐｐｏｒｔｕｎｉｓｔｉｃＮｅｔｗｏｒｋｓ） Байду номын сангаас 用节点移动带来的相遇机会实现通信，不需要源节点和目的节点之间存在完整路径，是一种具有时延和分裂可容忍特点的自组织网络 ¨ ］。路由机制对机会网络中的数据传输和网络整体性能有关键性的影响作用］，且由于间歇性和网络连通的不确定性，使得路由技术成为机会网络的关键问题 ¨ ４Ｊ。针对机会网络的特征，国内外研究人员提出了多种路由机制。根据消息转发中是否对消息进行复制，可
１相关研究
Ｅｐｉｄｅｍｉｃ＿６和Ｐｒｏｐｈｅｔ【两个路由算法是典型的多副本路由机制。Ｅｐｉｄｅｍｉｃ采用洪泛的方式将消息传递给相遇的节点，该算法通过移动节点间两两相遇实现消息的交换，每个携带消息的节点将消息副本转发给它所遇到的未携带该消息的节点，期望每个节点携带尽可能多的消息。Ｐｒｏｐｈｅｔ算法是基于节点相遇概率的多副本路由机制，它根据网络中节点相遇的频率估算消息转发的效用，利用转发效用的传递性对任意两节点间的相遇状态进行评估，根据评估结果选择与目的节点相遇概率较高的节点作为中继节点，提高消息的传输成功率。

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1.1机会网路典型路由算法研究机会网络是一种节点分布稀疏、网络拓扑结构不断发生变化的间歇性通信网络。

数据以多跳方式，采用“接收-携带-转发”的机制传输给目的节点，如果中间节点没有合适的可供传输的路径或节点，则无法立刻将数据转发出去，而是保存在节点缓存中，等到出现合适的传输机会之后，再将消息转发出去。

而现有的有线网络和无线自组织网络中基于TCP/IP 协议的端到端路由协议已经不再适用于机会网络。

因此，如何在机会网络中寻找一条时延尽可能低、消耗尽可能小、传输成功率尽可能高的路径，将消息准确传递到目的节点，是机会网络中一个极具挑战性的问题。

从不同角度出发，机会网络的路由策略有不同的分类方式[27]。

按照消息传输方式可分为洪泛路由策略和转发路由策略；按照路由所使用报文的份数可分为单报文路由策略和多报文路由策略；按照节点所掌握的网络拓扑信息还可分为确定性路由策略和随机性路由策略。

本文按照消息传输方式不同将目前的路由协议分为如下几类：直接传输路由策略(Direct Transmission)、基于泛洪的路由策略(Flooding Based)、基于情景感知的路由策略(Context Based)、基于社区的路由策略(Community Based)、基于编码的路由策略(Coding Based)、基于预测的路由策略(Predicted Based)。

1.1.1基于副本或泛洪的路由策略直接传输(Direct Transmission，DT)路由在运行过程中，不产生消息副本，消息一直保存在源节点缓存中，直到源节点在运动过程中遇到目的节点，才将消息转发给目的节点。

DT 路由协议由于没有进行路由优化处理，也没有产生任何副本消息，因此传输时延很大。

为了减少网络中消息的传输时延，研究人员提出了基于泛洪的路由协议，通过消息携带节点产生大量的消息副本，转发给每一个相遇的节点，完成消息的投递。

根据网络中消息副本数量的多少，还可以将基于泛洪的路由分为两大系列：泛洪路由和限制性泛洪路由。

最简单的泛洪路由为传染病路由或称为流行性路由(Epidemic Routing)[13]。

顾名思义，传染病路由中消息的分发类似于传染病病毒散发，当消息携带节点在移动过程中碰到没有携带该消息的节点时，便产生消息副本并传递给对方，然后该节点将消息存储在自身缓存中，继续转发给所遇到的其他节点，直到消息传递到目的节点或者消息的TTL 等于零。

实际的网络中，节点的缓存和能量都有限，不可能保证足够的带宽资源，Epidemic 路由的性能将急剧下降，另外大量的冗余信息将过多地消耗节点能量，甚至导致网络拥塞。

为了改进Epidemic 路由的不足，研究人员提出了限制性泛洪路由，通过控制源节点中的副本数量，来平衡资源消耗与网络的性能。

其中Spray And Wait 路由算法包含Spray 和Wait 两个阶段，在Spray 阶段，源节点通过控制消息Message的副本数量N，从一定程度上避免了Epidemic 算法中冗余信息过多的弊端，源节点将产生的N 个副本分别转发给其最先遇到的中间节点。

1.1.2基于预测信息的路由策略泛洪路由策略利用源节点产生的多副本转发，网络节点中信息冗余度大，对网络资源的依赖度高。

为了更大程度上降低对网络资源的消耗，基于预测的路由策略通过网络中不同节点的相遇历史或者运动路径等信息来预测某个节点的传输概率(Delivery Probability)，并决定是否将消息转发给该节点。

此类路由策略的核心思想在于消息携带节点利用网络拓扑信息或者节点间的相遇历史信息对每一条潜在的路径进行评估和预测，将数据包在一个最恰当的时机选择最恰当的节点进行转发，从而有效地减少了信息复制的盲目性，避免在网络中生成低效的消息副本，提高了网络资源利用率。

Lindgren 等提出的PROPHET(Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters and Transitivity)路由算法，是一种基于节点历史信息的概率转发路由协议，该算法首先假设网络中节点的移动并非完全是随机的，也就是说节点的移动趋势是可以预测的，如果一个节点在过去的某一段时间经常与某个节点相遇，则该节点未来将有更大概率再次访问该地区，这与人类活动的重复性、可预测性等特点更加接近，有效的减少了对网络缓存及带宽资源等网络资源的消耗。

PROPHET 协议分为两个部分：相遇概率的计算和转发策略。

（1）相遇概率计算PROPHET协议通过定义传输概率P(a,b)表示节点a与节点b相遇的概率，与Epidemic 类似，当两节点相遇时，彼此交换各自的SV 信息，与Epidemic 不同的是，SV 信息中包含了节点缓存中的消息列表以及消息的传输概率。

PROPHET 协议中节点相遇概率的计算分三个部分。

当任意两个节点相遇的时候，将更新各自的传输预期值，如果两个节点之间经常相遇，则他们之间的传输概率也就更高。

如公式2-1所示：P(a,b)P(a,b)(1P(a,b))*P=+-(0.1)old old init式中P(a,b)表示节点a与节点b之间的传输概率，P(a,b)表示在过去某old∈是一个初始常量值，用以一时刻节点a和节点b之间的传输概率，P[0,1]init保证经常相遇的两节点之间有一个更高的传输概率值。

由公式2.1可以看出，如果两个节点之间频繁相遇，传输概率将逐渐增大。

当两个节点经过一段时间没有相遇，则他们之间传输消息的可能性就会降低，传输概率也会随着时间的增长而逐渐衰弱。

其公式如下所示：P(a,b)P(a,b)*k oldγ= (0.2) 式中[0,1)γ∈ 称为衰减因子，指数k 为从上一次计算传输概率开始所经历的时间单元个数，时间单元的长短可以根据实际应用情况或者目标网络的期望时延定义。

同样，在PROPHET 路由算法中，节点之间信息的传输概率具有传递的特性。

如果节点A 与节点B 经常相遇，而节点B 与节点C 也经常相遇，则相对于节点A 来说，节点C 也是一个潜在的消息传输节点。

公式2.3很好的显示了这个传递特性是如何影响节点之间的传输概率的。

P(a,c)P(a,c)(1P(a,c))*P(a,b)*P(b,c)*old old β=+- (0.3) 式中β∈[0,1]是一个常量，用来控制传递特性对传输概率的影响程度。

（2）转发策略与传统的网络不同，机会网络无法计算节点之间的最短路径。

PROPHET 路由算法通过计算相遇节点与目的节点的传输概率，从而选择是否转发消息。

PROPHET 路由分为两种具体的转发策略：第一种是如果相遇节点的传输概率比自己大，则转发消息，否则等待其他的节点。

第二种是提前设置一个传输概率阀值，当相遇节点到目的节点的传输概率高于该阀值时，转发消息，否则继续等待其他节点，PROPHET 算法一定程度上反映了人类的社会活动特征，性能上比Epidemic 路由算法有一定的提高，但是由于需要等待传输概率更高的节点出现，网络时延相应的有增加，其次为了避免在等待过程中缓存中消息的丢弃，中间节点需要足够的缓存空间和高效的消息管理策略。

1.1.3 基于情景感知的路由策略基于副本的路由策略通过在网络中产生大量的消息副本，提高目的节点接收消息的成功率，并不需要任何网络拓扑结构的相关知识。

而这种盲目的消息复制，对于网络资源的要求很高，并且导致大量副本消息的浪费，在网络中产生大量的冗余。

而基于情景感知的路由策略，通过中间节点获取的情景感知参数来选择最优的传输路径，可以极大地提高网络的性能。

当前主要研究的情景感知参数包括：节点的位置信息，节点的移动信息，节点的链路信息，网络拓扑结构信息等。

Context-Aware Routing(CAR)路由算法基于节点的逻辑链接信息设计，算法综合考虑节点移动速度，剩余能量以及网络拓扑结构等情景感知信息，通过效用函数计算并确定邻节点的传输概率。

在CAR 路由算法中，扩展了DSDV 路由协议的信息表，表中包括下一跳节点标示符、节点通信距离、传输消耗等信息，节点通过周期性地广播路由信息表和其他节点的传输概率信息，相互交换彼此的路由表。

如果信息携带节点与目的节点处在同一个连通区域，则使用传统的路由协议进行消息传输，否则，将消息转发给连通区域内与目的节点传输概率最高的中间节点。

从某种意义上而言，CAR 路由策略是机会路由与传统路由协议的结合。

1.1.4基于编码的路由策略随着编码技术的发展，越来越多的人将编码技术应用到了机会网络路由策略的设计中。

基于编码的路由策略的核心思想是，将源节点产生的信息分成多个的消息片段或者消息块，然后使用一定的路由算法在网络中进行传输。

当目的节点接收到其中的一部分信息片段之后，利用解码算法，实现数据的还原。

这类算法可以有效提高路由的传输效率，增加消息的传输成功率。

但是由于算法考虑到消息的编码和解码，算法复杂度比较高，路由开销较大。

经典的基于编码的路由算法有基于擦除编码(Erasure-Coding，EC)路由，混合式编码(Hybird EC,H-EC)路由等。

EC 路由算法将消息分成大量的代码块，其中目的节点通过接收代码块中一部分有效信息实现消息的重构。

具体而言，该策略假设源节点产生的消息大小为M ，消息复制因子为r ，按照事先设计的编码规则，源节点将消息编码成N 个大小一致的消息片段，均等地转发给最先遇到的kr个中间节点，这里k 为一常数。

如果目的节点接收到N 个消息片段中的1/ r ，即可实现对原消息的重构。

在相同的网络负荷rM 下，EC 路由策略通过kr 个中间节点实现消息片段的转发，相对于Spray And Wait 路由算法中的r 个中间节点，具有更低的传输时延，特别是在网络链接较差的情况下，表现出了很好的鲁棒性。

但是在网络链接条件较好时，由于每次相遇只是转发固定数目的消息片段，没有充分利用机会网络中的连接机会，基于擦除编码的路由算法性能并没有那么好。

针对各种场景中网络连接的不同情况，混合式路由算法H-EC 结合洪泛算法的高性能和编码算法的鲁棒性，将从不同节点处接收到的消息映射到一个由有限域所形成的消息向量中，将消息重新编码成新的消息向量。

接下来，源节点对编码后产生的消息生成两个副本，其中第一个副本采用EC 算法进行传输，而第二个副本采用A-EC 算法传输，在目的节点接收到足够的消息向量后，便可以实现原消息的重构。