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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1 简介延迟容忍网络（DTNs） 1 是移动无线网络，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Ad Hoc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L6,7，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IDD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。2 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 6 7 ，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 11，12 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。3 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，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ij的泊松流程。参数ij代表每个节点对（i,j）的联系率。接下来，参数ij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T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（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，PtT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。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，1，l是固定预算，T是TTL信息的其它部分。为了简化计算，我们得到公式（4）的简化形式以下：其中qj=j*T,k=N-M(T)-1。在我们的理论框架中，信息转发过程服从（2）和（4）。B.我们框架中的一些有用结论通过以上理论分析，我们可以得到以下有用结论：MFB和MML。1. MFB:通过（4），我们有如下公式： 在这里我们使用积分中值定理。因此我们的得到最大的固定预算。 其中T0,minf1(t),f2(t),.,fl(t)0。2. MML:同样的，通过（7）我们可以得到最大信息延迟： 这里l等于1，minf1(t),f2(t),.,fl(t)0。因为只有源节点在开始的时候有信息，所以这里l取1。接下来我们将给出获得f的方法。4 路由 通过以上理论框架，我们首先给出MTTLP路由过程。然后，给出建立和计算某些参数的方法。A. 详细路由 喷雾阶段：对于每个由源节点A创建的信息，第一个喷雾信息A复制到相邻的节点，然后通过（2）计算相邻节点传输概率的总和spa。如果spa，A停止喷雾信息副本。此外，A和它相邻的都转为等待。否则，A把总和spa发送到节点B，B在A的相邻集中有最大的传输概率。之后，A进入等待阶段，B则继续A的喷雾和比较阶段。然而，当B计算新的总和spb时，spb需要与spa相乘。 等待阶段：如果喷雾阶段没有发现目的地，那么将执行下面的程序：节点C有一个副本M和满足没有副本M的节点D。如果D的传输概率（2）大于C的，那么唯一的副本转发到节点D，或者C保持拥有这唯一副本。B.解决某些参数为了计算T，我们首先估计参数。在8中，我们用源节点的传输概率估算minf1(t),f2(t),.,fl(t)。因为当信息生成时，只有源可以计算传输概率（2）。在一时间短里，我们用源节点的传输概率近似估计。当等于零时，我们采用近似值为0.001。而且它提供的传输概率很小： 接着我们通过泊松过程中最大似然估计解决分配参数ij。我们用节点j和节点i之间的平均联系率j估计参数ij。另外，j是通过一段时间里历史联系信息来解决。5 仿真结果在这一部分中，我们从以下四个方面对MTTLP，TSR和EP进行比较：（1）平均副本个数；（2）平均跳数；（3）平均延迟；（4）平均传输率。A. 场景设置为了使仿真更真实，我们选用现实世界连接跟踪和合成流动跟踪：（i）Infocom0618（ii）Helsinki19。详细参数见表I，在我们的仿真中采用ONE20。表I 方案的共同特性方案特点HelsinkiInfocom06节点101836间隔3天3天范围10米10米规模10000,8000100,100缓冲区50MB2MB信息大小50KB10KB传输速率250KB250KBB.仿真结果接下来的这一部分，给出了详细的比较和分析。我们在仿真中生成1000个信息，通过除20计算每个参数的平均值。下图中，左边是Helsinki方案，右边是Infocom06方案。图1到4表明了平均副本数，跳数，延迟和传输率的结果。我们可以看到MTTLP比Helsinki和Infocom06要好。原因如下：1）TSR是基于节点移动IID假设；2）TSR或EP浪费更多网络资源。详细的分析如下：图1. 平均副本个数图2. 平均跳数个数图3. 平均延迟图4. 平均传输率我们知道TSR是通过节点移动IID假设的发展来的。在这种假设下，每一个节点的行为被看做是相同的。因此，对于TSR，没有必要选择一个特定的节点作为中继。然而，在喷雾阶段，这种方法使得TSR天真喷雾的邮件副本，平均副本数和平均跳数（图1-2）明显大于MTTLP。因此，如 8，11 和我们的仿真所示，如何选择中继节点是非常重要。同时，资源浪费（如缓冲区和带宽等）在TSR和EP中仍然存在。因为在TSR，源或中继节点天真的喷雾信息在喷雾或等待阶段进行复制或等待。对于EP，网络资源被泛滥的副本消耗。因为EP是基于浪费大量资源的简单泛滥方案。从图3-4可以看出，尽管EP和TSR消耗更多的网络资源，但是在增加传输效率和减少信息延迟上没有太多优势。因此，从图1-4可以看出，我们路由方案明显优于TSR和EP。六结论在本文中，我们为分析DTNs提出了一个理论框架。在这个框架中，节点的连接是基于IID假设。转发过程服从Gamma分布。基于这个框架，我们提出一种称为MTTLP新的喷雾路由方案。在具有Infocom06真实的数据和工作一天的运动模型方案