在机会网络中,节点信息传输成功率和路由开销是衡量网络性能的主要指标,提高传输成功率能够有效降低数据的丢包率,减少路由开销能够减缓节点消耗和死亡,保证网络性能。但是由于机会网络算法中,基于洪泛策略的算法会造成节点过高的路由开销,通过对机会网络中节点及其邻居数据包发送和接收过程进行分析,建立了有效数据预测转发路由算法(effective data prediction transmission routing algorithm,EDPT)。该算法通过模型分析,建立了合理的数据包发送和接收机制;通过仿真实验,并与机会网络中spray and wait和binary spray and wait比较,该算法提升了网络的平均传输成功率,减少了节点的平均路由开销。
车辆交流对于未来车辆的设计已经变得相当重要。低延迟情况下的高效传输速率对于选择最优消息传输路径非常重要。在简单分析一些已有车载网络路由算法基础上,提出了一种新的基于关联性的车载网络数据转发概率策略路由算法(data forwarding probability strategy based on relevance in vehicular network,FPSR)。FPSR保留了节点所携带的副本信息,通过车辆之间关联性和数据转发概率,确定最优数据传输路径,在网络拓扑结构变化快速的车载网络中能够快速实现数据传输,提高网络的性能。仿真实验的效果表明,FPSR实现了高的数据传输率和降低了数据传输时延。
目前,机会网络算法中,绝大部分都采取"数据包增殖"策略,即通过数据包的复制,来提高数据包在网络系统中的传递成功率。无论是以Epidemic算法还是以Spray and Wait算法为原型的改进型算法,其核心思想都是增殖。因此对传输过程...
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目前,机会网络算法中,绝大部分都采取"数据包增殖"策略,即通过数据包的复制,来提高数据包在网络系统中的传递成功率。无论是以Epidemic算法还是以Spray and Wait算法为原型的改进型算法,其核心思想都是增殖。因此对传输过程进行了某种时段上的划分,提出了阶段性非增殖型传递算法NPST(Non Proliferation Stage Transfer Algorithm)。该算法的核心思想是:在系统运行的初期,系统按照其他经典算法运行;当节点中缓存的数据包达到某种条件时,系统改用非增殖型策略,节点间数据包的转发不再产生新的副本,而是以"交换"的方式进行;在系统运行的中期及后期,该算法能有效降低系统整体的路由开销及能量消耗,提高网络性能。
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