1006大设计翻译版以基于NS3的DTN网络路由算法实现与评测

DTNnetworkroutingalgorithmbasedontheimplementationandevaluationofNS3Author:SUNTutor:LIUYuLIUDTNnetworkisshortforDelay-TolerantNetworks,thenetworkisdefect,suchaslandnetworks,militaryself-organizingnetworksandsensornetworks.DTNnodesinthenetworkhavelimitedresourcesandoftenmoving.DTNcommunicationnetworkoftenhaslongperiodsofintermittentcommunication,andusuallyhasnosteadyend-to-endcommunicationpath,evenwhenthereis,itisinterruptedanditspathchangesconstantly.UsingofDTNnetworksare ingmoreandmorefrequentandwidespread,studyingofDTNnetwork esincreasinglyimportant.ButduetothehighmobilityofDTNnodesandcontinuouschangingofexternalenvironment,networkconnections einstableanduncertain,thusmakethedelivery-delay eslongeranddelivery-success-rate smaller.ExistingtraditionalroutingalgorithmsdonotmeetthecharacteristicsofDTNnetworkthuscannotbefitforDTNnetwork,thereforeweneedtoproposeanewroutingalgorithmadaptedtoDTNnetwork.ExistingDTNnetworkroutingalgorithmmainlyhavethreecategories:copy,knowledge-basedandhybrid.Diversityreplicatingstrategiesusingthenodethroughmultiplecopiesofinformation,multipleholderswillincreasethechancesoftransmissionofinformationtothedestinationnode.Knowledge-basedstrategiesandnetworknodesareconnectedthroughaccesstobetterconditionstomakeforwardingdecisionstoimprovetheperformanceoftheroutingalgorithm.Hybridstrategycombinesthetworespectiveadvantages.WhereinthearticleisselectedrepresentativeEP,HSandPMRthreealgorithms,EPfloodingmethodusingthealgorithmtriesrandompairofswitchingnodes,sothateachcopyofthedatatransmittedtoeachnode.HSproposedtheconceptofcommunity.PMRalgorithmtakesintoaccounttheproceedsofinformationtransmission.Onthebasisofrealizationofthethreealgorithms,developedthesimulationprogram,theuseofsimulationandevaluationtformNS3threealgorithms.Fromcomparingtheproportionofsuccessfuldelivery,thedeliverydelayandthesuccessfuldeliveryofrevenueforthethreeaspects.Accordingtothesimulationresultsshowthat,PMRalgorithminthreeareasweresignificantlybetterthantheHSalgorithm,HSalgorithmoutperformstheEPalgorithm.WhichcangiveDTNnetworkroutingalgorithmresearchideasandthoughtsforthefuturetocontinuetostudydirection.：NS3tform，DTNnetwork，routingalgorithm，simulationand绪 研究背 课题背 课题意 国内外研究现 DTN网络研究现状分 网络仿真平台研究现 路由算法评测标 研究目标与内 的组织结 典型DTN网络路由算 DTN网络路由算法分 典型Single-Copy算 典型Multiple-Copy算 新移动模型与新路由算法 利润最大化多副本机会路由算法(PMR算法 PMR算法构 PMR算法与其他算法的比较与提出意 DTN网络路由算法思路概 本章小 目标路由算法分 算法设计原 算法模块设 算法关键技术解 算法设计流...................................................................................................本章小 目标路由算法实 NS3平 平台环境和开发语 平台开发简要概 平台体系结构 算法实现概 节点运动模块实 Bundle信息类模块实 节点操作类模块实 化模块实 本章小 目标路由算法仿真评 NS3平台的搭 代码实现概 模块添加概 代码运行概 算法仿真评 仿真评测目 仿真评测分 实验总结与分 DTN网络路由算法展 算法设计思路分 算法研究方向展 本章小 总结与展 工作总 工作展 致 参考文 现有的路由算法大部分都假设在数据信息传输的源点和目的点之间存在一个完整TN些TN了TNTN网络路由算法十分重要。总结而言，DTN网络因为节点的高移动性和外界环境的改变而导致网络连接具有DTN网络的特性也不能很好的应用于移动网络中，因此需要提出和设计新的符合DTN网络的路由算法。对于DTN网络的研究，已经引起了国际国内的广泛的重视。很多国家和组织都开展了相关研究试验的项目，分析其使用的独特的技术，协议以及相应的特点。DTN路络连接拓扑图。DTN网络也存在信号不断波动，能量限制等众多问题，很多移动节点DTN网络的共同特点是：假设同时期到达目的节点路径是不存在的，而且实现准RIP，OSPF协议，还DTN网络中信息是不能传送的，因此提出了一种新的想法：信息节点。这份想法打破了以往的设计惯例。被称之为“Mobility-Assisted”Routing[6](DTN网络路由算法的最基本的设计理念。因为，它克服DTN网络中的路由算法都是基于Store-Carry-Forward[8]方式。该方式使节点的移一个节点一个数据信息需要发送，但如果此时并没有连接到另一个节点的路径，那个当前节点将该信息直到一个合适的交流机会到来。对于DTN网络而言，最根本来越重最常使用的网络仿真平台有OpNet，NS，还有其他网络仿真平台例如：SPW，等。OpNet提供三层建模机制，还提供了比较完整的模型库；采用了离散驱动然OpNet网络仿真工具性能高效，但该工具价格昂贵，学习，编写新协议和算法十分麻烦，编程难度太高也限制了OpNet工具的推广和使用。NSIPUNIX系统下进行网络设计和仿真。NS网络仿真平台可以查看仿真运行过程和日志输出，数据信息，还有图形显示器Nam，可以清晰直观的展示实验结果。先前经常使用的是NS2，NS2使用两种面向对象语言C++和OTCL。仿真代码通过OTCL语言进行编写，编写仿真网络环境，定义网络拓扑结构，配置相关网络数据信息和数据统计接收信息。NS3是始于2006NS2也有着很多不同的地方。NS3C++编写，仿真编NS3NS2相关模块的同时还开发了新的模块和方法，更有利于网络环境的仿真与评测。NS3是免费平台而且代码开源，方便使用。OpNet是商业软件，虽然功能十分的强大而且仿真准确度高，但价格昂贵；NS3不因此，本采用NS3网络仿真平台。一种采用网络仿真平台模DTN网络环境，本文中使NS3平台可以方便地对网络研究适合DTN网络路由算法也十分具有性，路径的不稳定性和间歇性中断使该类DTN网络的特点，提出更加适合更实性和实用性。本文的研究目标在于根据新PMR算法的思路，在NS3PMR，HSEP算法，并将三种算法进行比较。拟定仿真方案，从成功实验结果。在此基础上，得出结论并思考如何进一步优化DTN网络路由算法。DTN网络与传统网络路由算法的区别，研究DTN网络路由算法的国内出改进的想法和思路。研究现有的网络仿真平台和网络仿真评测标准，选定NS3网络其次，学习新DTN网络路由算法PMR，了解其算法的改进和优势，该算法DTN网络，而且PMR，HSEPNS3平台进行评估仿真。拟定仿真方案，并调整相关变量，从成功交付比例，传输延迟和成功交付价值面比本文的主要内容是在NS3DTN网络路由算法-PMRHS，EP。将根据新节点运动模型和新设计思路在NS3这一网络仿真平台上实DTN网络路由算法的研究现状，并对网络仿真平台和网络仿真结，并分析DTN网络路由算法进一步研究的思路和想法。第一章绪论DTN网络路由算法首先介绍本研究涉及到的HS和EP算法，重点根据数据信息在网络中存在副DTN网络路由算法-EP算法，HS算法；其次分析了新路由算法PMR的面，重点介绍了该算法的设计实现思路和思想；最后总结DTN网络路由算法研究的发展一步概括DTN网络路由算法研究设计思DTN完成算法设计后，根据NS3平台拟定仿真方案，该方案将仿真DTN网络真实EP，HSPMR三种算法的具体表现。算法的表现结果将会第六章总结与展望总体总结本的研究目标情况，评价三种路由算法的设计实现，根据对来DTN网络路由算法的研究进行展望。DTN网络路由算DTN网络的研究，已经引起了国际国内的广泛的重视。很多国家和组织都开DTN网络路由算法。提出将要代码实现的三种算法—EP，HSPMR算法。采用其他评估距离或效益的方法。本根据性策略分析目前DTN网络路由算法DTN网络中存的复本的数量将已有的算法可以分为两种：一种是Single-Copy[9]方法：在网络的任何时间里信息都只有一个节点携带该信息Multiple-Copy[10]方法：在网络中单个信息可能有多个副本，也可能有多个节点持DirectTransmission[11]（直接传输算法ABB是该信息的目的节点。RandomizedRoutingAlgorithm[12]（随机传输路由算法率为P，而且防止信息在两个节点之间来回传递，我们规定一个节点B不允许在给定时间内将信息回转给获得该信息的节点A（B刚从A获得信息。个信息的效益，utility=benefit-cost。基于效益路由算法的目标就在于：在一个络DTN网络中表现并不令人满意。单副本路由算法很不稳定而EpidemicRouting[14]（EP路由算法的资源争夺存在的情况下。但是在现实的DTN网络中，空间的有限性，带宽是受限制SprayRouting[15]（Spray&Wait两种算法在单个副本传输过程中有区别，Spray&WaitDirectTransmission方法，Spray&Focus算法采用将单副本传送给相邻节点的方法。但都采用给定数量的副DTN网络中传输，从而保证了整体传输的副本数量是可以控制的，也避免了资源HomingSpread[16]（HS算法该算法提出了CommunityhoMes的概念。CM代表节点经常的位置，在网络中CM有一个更高的优先级来传输信息。HS利用了DTN网络中不平衡的节点特性，节点CM的可能性比两个节点相遇可能性要大很多。将CM作为一种特殊的信息持有者，并且利用CM特性能获得较好的仿真结果。本节将介绍新节点移动模型和新路由算法PMR。首先，分析现有节点移动PMR算法的设计思路和新CAF结构，该结构能够弥补之前路由算法设计结构的不足，并在该结构的PMR算法的整体设计思路和思想；最后将PMR算法与其他算法进行了比较分析，突出体DTN网络，因此提出了一种新的想法：信息在连接存在时发送，在下一OpportunisticRoutingDTN网络空间大小是有限制的，传输数据信息数量的增多，将导致信道争夺和减现实的移动模型对于DTN的路由算法的表现十分的重要，尤其当采用信息将会在移动节点中，并且随着节点的移动在网络中传输，因此传输延迟将会和Mobility-AssistedRoutingSchemesMobilityModel[17]的假设都是简单化见，MobilityModelMobility-AssistedRoutingSchemes的表现十分的重要，因此新该模型[18]我们定义了Communities来表示节点经 的位置。通过设置Communities来展示节点的SkewedLocation 个特性是十分普遍而且重要的，而且这是第一现节点在时间和空间表现不同的移动模型。利润最大化多副本机会路由算法(PMR算法面，已经讲述了针对DTN网络的路由算法的很多特点。我们采用了Zero-KnowledgeRoutingZero-KnowledgeRouting算法的优点，无需记录MobilityModel。这些都表明，更好DTN网络的特性，更充分的利用节点的移动特性会带来使交付延迟缩短和提高DTN路由算法而言，最大化信息交付的可能性和最小化信息在网络中传输的理的方法就是使网络中Profit最大化。CAF(Cache-Assign- Architecture)DTN网络中，一般采用的构架Store-Carry-Forward，即一个节点携带需要传输的BundleCacheServer(BCS)：在IA中作为一个临时的bundle的节点离开IA到nIA区域的节点。当一个节点到达IA，节点会和Internet进行信息的交换。在nIA中，两个节点如果在Contact。Contact假设为短期的，而且节点可用的存储和转移带宽是受限制的。Bundles为在CAF换的数据信息。BCS：每当一个移动节点到达IA，将会通过传统网络的路由算法连通BCS。该节BAS：评估在BCS中的的Bundle，分配一些Bundles给那些即将离开IA到nIAPMRTransferCost：Bundle转发所需要的花费。 BdlList：节点持有的Bundle列表。PMR算法整体分为两是当节IA的情一种是两个节点nIA中相遇的情况。当两个节点在nIA中相遇后，PMR算法决定哪些Bundles需要进入交换的队列，它们的顺序根据评估的Profit排序，并将它们从一个节点交换到另一个节点。有当交换后会获得一个正的Profit才会进入交换队列。nIABundles。其次，完成对剩余Bundles的解耦系数再分配和收益评估。如果该Bundle已经存在另一个节当前节点交换到另一个节点的收益是果收益为正将该Bundle加入WaitList准备EMP=0或者过期时，意味着期待的相遇时间是不能估算的。使用一种贪心算法来决定两个节点的交换Bundles。一个好的方法就是计算Profit/TransferCost的比值，然EMP>0时，在给定的时间内从等待队Bundles交换从而使利益最大化。一般采用动态规划的方法或者贪心算法可以实现。这两个阶段的算法实现结果为两个节点交换的有顺序的Bundle队列。IABundlesIA开IA，BAS将实现在BCS中的Bundles的分配策略，让离开的节点携带合适的Bundles到nIABAS的分配策略是根据BundlesBundles会有更高的机会被携带离开IA。izationMulti-OpportunisticCache-Assign-ForwardCAFProfit-Time-VariantMobilityTime-VariantMobility如图2-1所示，PMR算法从面进行解析，首先提出了节点运动新模型，使得PMR算法更符合真实的DTN网络环境；其次PMR算法提出了新的CAF构架，使得信息传输变得方便和快速；PMR算法在利用社区的同时还考虑了信息价值收益的问题，PMRHSHS算法和PMR算法的共同点：均提出和使用了Community。一般的算法均是假设节变社区移动模型考虑到节点到达不同地方的概率是不同的。将那些节点经常的位置HSPMR算法的不同：HS算法中每个社区是不同的，每个社区之间也是没HSPMRHS算法的优点：PMRHS算法中的社区扩展为整体，PMRTOURValue，RevenueProfit，也就是均考虑了信息传输过程中怎样使化。就如同邮政和一样，很多信息均需要传DTN网络的利用率和传输交付的表现都会比单PMR提及到了社区的概念，使该算法能够更接近现实的移动网PMR通过上面与相似HS算法和TOUR算法的比较，我们不难看PMR算法的优点。除此之外，PMRCAFSCFCAF框架可以根据和BAS方法，为PMR算法的实现做好准备。DTN在DTN网络中的路由算法都是基于Store-Carry-Forward方式。该方式使节点的移一个节点一个数据信息需要发送，但是此时并没有连接到另一个节点，那个它将存储该信息直到一个合适的交流机会到来。对于DTN网络而言，最根本的目标就是最大DTN网络的特点和节点的移动特性，发现新的移动特性例如效益等获本章主要介绍了目前DTN网络路由算法几种具有代表性的算法，根据副本数量对其进行了分类。2.1节介绍了单副本和多副本算法各自的特点和区别，以及每种算法的优势和劣势。2.2节介绍了三种单副本路由算法，直接交付算法虽然简单，但是不稳定能；Spray算法控制了副本的数量，避免资源过多导致环境拥塞；HS算法提出了社区新算法，首先介绍了新移动模型即时变社区移动模型，该模型更真实的体现了DTN网络的特点，之后介绍了新路由算法构架CAF，重点介绍了PMR算法的设计思路，PMRIAnIA中Profit排序；最后分析PMR算法与其他算法的相似与不同之处，进行比较之后得出PMR算法的优势与重要意义。2.5节根据以上DTNDTN网络路由算法设计思路，并根据该思路为今后DTN网络路由算法的研究指明了方向。目标路由算法分实现都必须基于节点移动模型，都将采用新时变社区移动模型；2）算法实现都点运动模块，数据信息类模块和节点操作类模块，PMR算法包含化模块。划NS3平台，该平台是一种实用的网络仿真平台，此，代码的实现要符合规范化，而且能保证在NS3平台上顺利运行和仿真；设置Bundle类框架：所有的算法均采用Bundle框架，该框架会实现基本的每个算法都会使用，所有算法的实现都采用Bundle的框架；设置NewNode类框架：在采用Bundle类框架的基础上，每个节点都包含BdlListFinBdlList，包含关于节点的初始化，相遇，交换，移动等基本操作，本并且随时间不断地更新Revenue和Profit。其中，PMR算法将按照算定的利益最大化模块进行编写，交换获得利益最高的Bundle将优先转发交换，交换列表根据利益排序；EPHSBundle也包含价值参数，只是实现过程中不考虑价值传输因素，交换队列中Bundle列表顺序与利益无关。NewNode类编写：节点如何运动和如何传输信息的关键函数，需要记录下该节点包含bundles，节点当前的运动情况，地理位置，节点是否进入IACM，节点随着NodeMeet函数编写：节点相遇是整个算法的部分。每个算法的这个函数都有着不同，但是整体思路相似。判断两个节点是否相遇，如果相遇，对各自的BdlList进行处Bundle处理Bundle进行价值再分配，对其余Bundle判断是否需要交换，将需要交换的Bundles放入交换队列；ReturnIAReturnCM函数编写：两个节点相遇是在IACM之外的区域进行，该函数实现进入IA或CM区域的节点如何操作。整体而言，分为MN->CM和CM->MN的两类操作。涉及BCSBAS过程，具体设计思路后面会重点介绍。每隔一定时更新节点信查找删除更新加清节每隔一定时更新节点信查找删除更新加清节生初初始始化化节携Bundle的基本信息，例如长度，优先级，副本数量，生成时间，BundleBundleBundleBundleCMCM中Bundle信息和成功分发的Bundle信息。算法的重点部分在于节点相遇和节点处于CM中如何处理Bundle3-2所示，可以看出节点在环境中运动的特点。节点在空间自由移动，当两个nIAIACM区域BCS：每当一个移动节点到达IA，将会通过传统网络的路由算法连通BCS。该节BAS：评估在BCS中的的Bundle，分配一些Bundles给那些即将离开IA到nIA

IACM区域时节点数据信息列表的变化以销2）对不需要的Bundle完成价值再分配，也不需要考虑时间开销3）满足对方即目标节点的处理，需要考虑时间开销和存放到BdlSendList中4）对需要的Bundle（即开始只在一个节点上）BdlSendList中。IA需要考虑三种情况：1）MNBundle同步CM2）MNCM都有Bundle，价值再分配3）MN上剩余Bundle，直BCSCM，且价值分割;MN上新生成Bundle，需要再次BCSCM，且价节点离开IA需要考虑四种情况：1）CM上的已经分发成功的Bundle处理，需要同 需 两个节点在nIA区域相

EMP不为动态规贪心算Profit/TransferCost动态规贪心算Profit/TransferCost比值如果BS中有如果BS中有ules的目的节点就le节点在IA33EMP为0，即意味着节点相遇时间无法评估，采用贪心算法，按照Profit/TransferCost比值对Bundles进行排EMP不为0即意味着节点相遇时间可以根据历史信息进行评估，采用动态规划的方法在规定时间内选取能获得最大收益的需要交换的Bundle列表。当节目标路由算法实NS3NS-3的由C++语言编写用程序四个网络部件。NS3还设定了日志模块，可以通过设定日志记录从而记录网络仿真过程中的很多参数和结果，NS3还有Tracing系统，Tracing系统是建立在独立的Tracing发送端是可以在仿真过程中产生信号并且提供有关数据通道。利用Tracing系统可以记录网络仿真的过程。NS3基本编写流程如下：创建节点，设置链路，安装IP协议，设置IP地址，4-1NS3整体的构架，从整体来看，NS3网网络构节应协议网络设信Defaultscheduler41NS3模块用于日志输出，Tracing模块用于记录实验仿真数据信息。DTN网络中通过节点的运动来传递交付信息，节点是每个路由算法实现的关键之Time-VariantCommunityMobilityModelCommunities来表示节点经常的位置。通过设置Communities来展示节点的SkewedLocationVisitingPreferences(不均衡位置)特性。通过设置TimePeriods来展示节点periodicalre-appearance(周期性重复)特性。通过分析可以看出，这两个特性是普遍而且重要的，也是本实现的亮点和创新之处。41表41不同阶段不同社区的概率，Comm_Range设定节点相遇的范围，还有其他参数例如TTL时间，MaxbdlList每次交换Bundle上限，带宽等。Bundle42Bundle表42Bundle当前Bundle的副本数量，信息需要时间开Bundle的最基本的数据信息；创建时间和过期时间Bundle信息是否有效；价值值分别1000，100，10。同时也要Bundle是否已经成功分发，若成功分发今后将不如表4-3所示，重点介绍Bundle信息模型的重要方法说明。这些方法函数主要用于处理Bundle列表。价值更新对于PMR算法尤其重要，随着时间的变化，Bundle信息价值不排序和交换等操作，为以后的Bundle列表操作提供方便。这些Bundle列表操作方法将应用于节点操作类模块，Bundle列表函数操作为后面的代码编程提供了便利。表43Bundle根据当前时间更新Bundle根据当前时间更新整个BundleBundle列表中去掉该重点在于如何转发Bundle，在不同的状况下该如何转发传递信息。这是每个算法的NodeMeet编写：节点相遇是整个算法的部分。每个算法的这个函数都有着不BdlList进行处理，对分发成功Bundle处理，对同时存在两个节点Bundle进行价值再分配，对其余Bundle判断是否需要交换，对于需要交换的Bundles放入交换队列。的两类操作。涉及到的主要函数为BCSBAS过程。4-4所示，介绍该模块的重要参数BdlListFinList是两个重要列表，每个节点都包含自己BdlListFinList列表；相遇时间长短决定交换列表中信息能够全部BdlSendList获得方法是不相同的；记录上次相遇的时间和相遇节点用来判断两次节点本次相遇之前是否相遇过；connetMeetTimeIA44Bundle列表节点所包含的Bundle需要发送给对方的Bundle如表4-5所示，重点介绍了节点运动过程中重要的辅助函数。判断Bundle是否已经成功分发，若成功分发将该Bundle信息放入FinBdlList中；节点相遇需要考虑相互交换的Bundle需要从当前节点获得需要转发的交换队IA或离IA均需要考虑Bundle信息价值分配问题；函数，每隔一段时间都需要清理环境中已经分发成功或者过期的Bundle，减少环境负载。表45判断Bundle将需要转发的BundleBundle函数，每隔一段时间去除已经成功转发和过期的BundleBdlSendList列表十分重要，EPHS算法均是先将所有目标节点为对方的Bundle放入BdlSendList中，然后将不存在对方BdlList中的Bundle均放入BdlSendList中，无需排序；PMR算法在将所有目标节点为对方的Bundle放入BdlSendList之后，还Profit是否为正，收益为正的Bundle也需要根据收益高低进行排序。BdlSendListBdlSendTo方法将信息列表交付给对方，HS算法在交付的过程中考虑副本转发数量，可以分为三种情况：1）CM时，当前节点仅保BundleCM2）CMBundle副本传送给对方3）双方均为节点时，副本数量均分。相遇信息判断这次相遇的时间长短2）根据contactMeetTime判断剩余时间是否足够BundlecontactMeetTime3）若是两个节点的第一次相BundleFinBdlListBdlList中查找是否②对不需要的Bundle完成价值再分配，查找Bundle是否存在对方的BdlList中，若存在说明两节点均包含该Bundle，解耦系数根据重新分配，不需要该Bundle，HS算法需要注意副本转发数量；③满足对方即目标节点的处理，查找目的节点为对方的Bundles，若存在将该Bundles存放入BdlSendList中，等待交换；④对需要的Bundle（即开始只在一个节点上）需要价值再分配，查找EPBundleBdlSendList中，其BundleBdlSendListHSEP的区别在于不需要的Bundle副本数量的分配。当前节点为CM时，CM仅保留该Bundle的一个副本，将其余副本给对方，当接收方CM时，当前节点仅保留Bundle的一个副本，其CMPMR算法而言，与前面的区别在于并不是将对方BundleBdlSendList中，而是考虑在传输ReturnCMReturnIA函数：ReturnCM/IA步骤分如下步骤，部分步骤需要考虑时间开销(contactMeetTime变量)。更新CMBundle的状态，每次均执行。MNBundleCMMNFinBdlListCMFinBdlListBundleCMBundle传送给CM的FinBdlList列表中；MNCM都有Bundle，价值再分配。若MNBdlList列表中Bundle存CMBdlList中，进行解耦系数重新分配，HS算法需要考虑副本传输数量问题；MNBundleCMBundlesBundle传送直接CMBundleMNCMFinBdlListBundleMNBdlList中MN中该BundleFinBdlList；若Bundle不MNBundleMNFinBdlList中；以MN为最终目标的Bundle，直接发送Bundle。查找CM的BdlList列表中目HSPMR的区别在于HS算法中认为CM并不是统一的，而且需要考虑副本数量𝑣𝑎𝑙𝑖(t)=𝐶0*𝑒−ɣ(𝑡−𝑡0)(t 其中，𝐶0为Bundle的初始值，在本实验中分为三种类型：𝐶ℎ𝑖𝑔ℎ,，𝐶𝑚𝑖𝑑，𝐶𝑙𝑜𝑤时间t时的价值。功交付后获得的收益，见式re𝑣𝑒𝑛𝑢𝑒𝑚(𝑣𝑎𝑙𝑖,𝑡)=𝑣𝑎𝑙𝑖(𝑡)∗(𝐾𝑖,𝑚∗θ∗ +ɸ/(ɣ+λ)) 率；λ为节点mIA区域的概率；𝐾𝑖,𝑚为解耦系数，值在0-1之间。当两个节点m，n相遇后，解耦系数重新分配见(4.3),(4.4)，重新分配解耦系𝐾′ ∗(𝐾𝑖,𝑚+ 𝐾′ ∗(𝐾𝑖,𝑚+ Bundle信息的价值和收益值，为节𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)+𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)−𝑟𝑒𝑣𝑚(𝑣𝑎𝑙𝑖)−𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡𝑖,𝑚,𝑛 𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)+𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)−𝑟𝑒𝑣𝑚(𝑣𝑎𝑙𝑖)− 传输前节点m，n都含有数据信息i时，获得的收益为(4.5)第二部分。其𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)，𝑟𝑒𝑣′(𝑣𝑎𝑙𝑖)为传输后节点m，n的收益值，𝑟𝑒𝑣𝑚(𝑣𝑎𝑙𝑖)，𝑟𝑒𝑣𝑛(𝑣𝑎𝑙𝑖) 发生变化，重新进行了分配。TransferCost为节点传输过程中的花费，包括传送时间，带宽，能力的消耗等。当两个节点都携带信息i时，不需要TransferCost，只需对两者解耦系数进行重新分配即可。当节点相遇后需要根据Bundle列表中Profit进行排序，收益越与EP，HS算法相比，PMR算法为保证传输采用了如下方法PMRProfitCalculateBundle预期产生的Profit值。计算如(4.5)所示，首先分别计算双方获得的Profit值，然后计算总收益。若总收益为正，可以交Bundle，若总收益为负Bundle；益越高的Bundle越早传输；3）设置变量BdlSendProfit，该变量交换Bundle获得的收益值，根根据上一章节的需求说明和设计，本章介绍了NS3DTN网络路由算法的目标路由算法仿真评前两个章节分别介绍了基于NS3的三种算法的详细设计及功能模块的具体实具体运行和仿真的过程，运行实验并分析，验证三种算法的优劣。NS3根据实验需要，NS3UbuntuC++，GCC，G++等环境，NS3平台的搭建具体过程比较复杂，重要步骤如下：C++python$sudo$sudoapt-getinstallgccg++$sudoapt-getinstallgccg++pythonpython-51C++pythonNS3pythonbazaar组件，源码控制组件Mercurial，调试工具Gdb，仿真必需的词法分析器和语法分析，Pcap文NS3源码cdtarballstarxjf ./build.py./build.py--enable-examples--enable-52编译NS3./waf./waf-doptimized--enable-examples--enable-tests./waf./waf-doptimized--enable-examples--enable-tests./waf./waf./waf-ddebug--enable-examples--enable-tests./wafconfigure-ddebug--enable-sudo--enable-examples--enable-./waf

./test.py-c./test.py-c./waf./waf-- NS3NS3平台代码实现节将重点介绍NS3平台模块添加和代码编写过程。$src/create-module.py$src/create-module.py

defconfigureconf.env.appendvalue(“LINKFLAGS”,”-lpthread”)conf.env.append_value(“CFLAGS”,”-将会Src文件夹下产生一个叫Newmodel的文件夹，里面有doc/examples/helper/defconfigureconf.env.appendvalue(“LINKFLAGS”,”-lpthread”)conf.env.append_value(“CFLAGS”,”-Waf./waf./waf./waf./waf./wafNS35-8Python接口，码编写开头该模块的头文件即可，例如：#include"ns3/newmodel-module.h"./waf./waf–runTracefile记录了节点的产生时间，产生源点和目的节点，节点所在位置，BDLNEW代表产生新的Bundle，BDLEXP代表Bundle已经过期，BDL-MOV代表Bundle移动，BDL-SUCBundle成功分发，NODSMT代表两个节点相遇，LEFTIA代表节点离开IA，KEEPND代表两个节点继续保持联系，NODSEP代表两节点中断连接，NODEMT5-11IAIA的IA5-12所示，记录了本次DTN网络路由算法仿真评测设计思路和具体实现步骤，并将实DTNDTN网络传输过程社区对DTN网络信息传输的影响。大部分路由算法点的运动都是假设节衡的，通过实验仿真查看社区对于DTN网络的影响；DTN网络信息传输的影响。信息的传输考虑商品货运的特点，大部分的DTN网络路由算法的设计都考虑所有的信息价值相等。事实上信息如同商品DTNDTN根据实验结果得出结论DTN网络研究的方向。实验数据能真实反映每种化趋势给定算法性能优劣，为进一步研究DTN网络路由算法指明方向。表3G从表5-2中可以看出，重点从平均延迟时间，信息传输成功比例，传输收益以及副0 #ofBDLsperDelivery513PMR0 0 #ofBDLsperDelivery514HS0 #ofBDLsper0 #ofBDLsperDelivery515EP0 #ofBDLsper0 #ofBDLsperDelivery516可以看出，三种算法都随着每小时信息产生数量的增多成功交付比例EP0 #ofBDLsperTotalaverage517可以看出，随着环境中数据信息的增多，三种算法的交付延迟都呈增长趋势。PMRHS算法，HSEP算法。0 10000 1000150020002500#ofBDLsperTotal5-18500时，PMRHS53.4%，PMREP算法高118.1%。当每小时信息产生数量为3000时，PMR算法比HS算法高48.7%，PMR算法EP121.1%。可以看出，不论环境负载如何变化，PMR算法的优势明显高于HS算法和EP算法，而且算法性能排序依然为PMR，HS，EP。0 NumberofDelivery0 0 NumberofAveragedelivery NumberofTotal通过图5-20可以看出，PMR算法交付延迟明显低于HS算法，HS算法交付延迟低于EP算法。因为EP算法仅有源点信息，导致传输延迟较高 NumberofTotalHS算法，HSEP算法。结论与上面相似，PMR算法性能优于HS算法，HS算法性能优于EP算法。选定节点数量为100，每小时信息产生量为500，副本数量为10。列出实验数据表格，根据表5-3进一步分析三种算法。根据数据可以看出，PMR算法能够在三种优先级不同的情况下均获得更高的成功HSEPPMR比HS54%EP173%。总价值PMRHS53%EP118%。由此可以看出，PMRHSEP算法。平均传输延迟比较，PMRHS53%EP93%PMR算法能降低传输时间，有利于信息的快速。通过上述数据对比和分析，可以得出结论，PMR算法表现明显优于其他算5-32Delay TotalAverage PMR算法最优，HS算法较好，EPTTL时间，节点相遇范围，同，三种算法对于不同优先级数据的影响也不相同。PMR算法明显有利于高优先级数据信息的传输，HS算法和EP算法对不同优先级的数据信息不敏感。结果的原因。整体而言，该实验结果证明了本初始假设，PMR算法优于HS算法，HS算法优于EP算法，也验证了DTN网络路由算法新设计思路正确性。通过上述实验结果的分析，我们可以得出结PMR算法优HS算法，HS算法优于EP算法。这种优势来自于算法设计思路的不同，本节将重点讲解出现该实验结果的原因以及对未来研究DTN网络路由算法的展望。EP算法采用的洪泛法，该方法能快速将数据传送到整个网络，但是会导致网络中副本数量泛滥，资源浪费和环境负载增加等不利因素，在这种因素的导致下，EP算法HS算法提出了社区的概念，设定社区传输信息的高优先级，并利用社区协助节点信息。社区在DTN网络信息过程中起到十分重要的作用，而且HS算法设了副本的数量，能避免网络中由于信息大量导致的拥塞现象，所以HS算法性能明显优于EP算法。PMR算法则在利用社区设计理念的基础上，提出了信息传输的价值收益问题，高优先级的信息会更快的传输，获得收益会更大。在这种设计理念下，PMR算法性能超越HS算法，获得很好的表现结果。本中的PMR算法充分考虑了DTN网络特性，节点采用新的移动模型，节点运动DTN网络。PMRCAF构架，该实验结果PMR算法性能优实了利用该思路DTN网络路由算法的正NS3实现的过程和结果。5.1节主要介绍了实验环境搭建与配置情况；5.25.3节从实验目的、实验数据准备、实验过程和实验总结分析描述，的设计思路和设计想法提出，并相信未来DTN网络路由算法性能将进一步改进。总结与展DTN网络即延迟网络，与传统网络有着很大的区别。DTN网络使用越来越频法实现的。例如和地面之间的通信，野生环境的监测等等都无法建立稳定的有线网DTN网络都会有间歇连通甚至长时间不连通的特性，而且通常并不存在稳定DTN网络路由算法有别于传统网络路由算法，关于DTN网络路由算法的研究已经有了初步的进展，而且也提出了很多高效的路由算法。在DTN网络中的路由算法都是基于-携带-转发方式。该方式使节点的移动性变成了携带信息传输的途径，从而避免了没有稳定的源点到目的点连通路径的缺陷。一个节点一个数据信息需要发送，对于DTN网络而言，最根本的目标就是最大化数据信息传输的可能性并且最小化信息PMR，PMR算法不仅提CAF。PMR算法整体分为IAnIA中相遇的情况。当两个节点在nIA中相遇后，PMR算法决定哪些Bundles需要进入交换队列，并且它们的顺序根据评估的Profit排序，然后将它们从当前节点交换到对方节点。本的主要研究内容总结如下第一，研究学习三种具有代表性的DTN网络路由算法，分别是Epidemic，HomingSpread和Profit izationMulti-copy算法。三种算法都有着自己的特点，EP算法采用洪泛法，HS算法首次提出了社区的概念，考虑到节点运动的不均衡性，PMR算法则NS3平台实现了三种路由算法。NS3是网络仿真模拟器，给定了用的部分模块化处理和添加，之后算法仿真评测。争取今后将每个算法整体作为NS3算法评测结果的改进。通过实验结果看出算法的性能与中算法实验数据有DTNDTN网PMR算法已经能达到较为优秀PMR算法性能并不稳定，而且算法的性能DTN网络路由算致处。老师一丝不苟的敬业精神和满腔热情的育人精神深深的感动和激励着我。感谢我的舍友-于婷婷，姜倩盼，同学在毕设期间给予我的鼓励和帮助，每当的鼓励和对我无私的爱让我更有信心追求心中的梦想，用的青春和一生的心血培育了我的成长，的恩情我永记在心。参考文DelayTolerantNetworkingResearchGroup.2007[Online]..P.Juang,H.Oki,Y.Wang,M.Martonosi,L.S.Peh,andD.Rubenstein,“Energy-efficientcomputingforwildlifetracking:Designtradeoffsandearlyexperienceswithzebranet,”inProc.ACMASPLOS,2002.H.Wu.R.Fjimoto,R.Guensler,andM.Hunter,“MDDV:Mobility-centricdatadisseminationalgorithmforvehicularnetworks,”inProc.ACM MWorkshoponVehicularAdHocNetworks(VANET),2004.R.C.Shah,S.Roy,S.Jain,andW.Brunette,“Datamules:Modelingandysisofathree-tierarchitectureforsparsesensornetworks,”ElsevierAdHocNetw.J.,2003.C.E.Perkins,AdHocNetworking,1sted.Reading,MA:Addison-Wesley,E.Bulut,Z.Wang,andB.K.Szymanski,“Cost-EffectiveMultiperiodSprayingforRoutinginDelay-TolerantNetworks,”IEEE/ACMTrans.Netw.,vol.18,no.5,pp.1530-1543,Oct.2010.A.Lindgren,A.Doria,andO.Schelen,“Probabilisticroutinginintermittentlyconnectednetworks,”SIG Comput.Commun.Rev.,vol.7,no.3,2003.A.Chaintreau,P.Hui,J.Crowcroft,C.Diot,R.Gass,andJ.Scott,“ImpactofHumanMobilityonOpportunisticForwardingAlgorithms,”IEEETrans.Computing,vol.6,no.6,pp.606-620,Jun.2007.T.Spyropoulos,K.Psounis,andC.S.Raghavendra,“EfficientRoutinginIntermittentlyConnectedNetworks:TheSingle-CopyCase,”IEEE/ACMTrans.New.,vol.16,no.1,pp.77-90,Feb.2008.[10]T.Spyropoulos,K.Psounis,andC.S.Raghavendra,“EfficientRoutinginIntermittentlyConnectedNetworks:TheMultiple-CopyCase,”IEEE/ACMTrans.New.