延迟容忍网络中的路由算法研究

研究了延迟容忍网络的几种路由算法并通过仿真比较它们的性能。仿真结果表明已知的拓扑信息越多，算法表现越好。为在延迟容忍网下寻找合适的路由算法提供了参考数据。     

基于运动状态的延迟容忍网络受控传输路由算法

根据延迟容忍网络(Delay/Disruption Tolerant Networks,DTN)中节点移动特性,提出基于移动节点运动状态的延迟容忍网络受控传输路由协议。通过获取信息传输范围内各邻居节点的运动信息,筛选符合预期要求的节点作为中继节点进行消息转发。     

一种基于延迟变化率的网络延迟自适应采样算法

文章提出了一种测量网络延迟的自适应采样算法，针对周期性延迟采样不能很好地根据当前网络状态调整采样频率这一缺点，自适应采样算法以延迟变化率作为动态控制采样频率的主要指标。通过对自适应和周期性采样算法实际测量中测得的数据进行比较分析，自适应算法能根据网络当前状态调整采样频率．不仅能有效地跟踪到延迟突变，而且还可以从总体上大大减少采样工作量。     

多延迟多瓶颈网络拥塞鲁棒控制研究

研究了具有多延迟用户源端和多瓶颈链路端的复杂网络的主动队列管理控制器的设计和稳定性分析.建立了具有非线性、输入带有时滞和不确定参数扰动的通用网络TCP/AQM动态模型.在平衡点线性化后,采用还原算法进行延迟补偿和预估,将该模型转化为无时滞的线性模型.在系统状态矩阵和输入矩阵参数扰动不满足匹配但有界的条件下,采用积分滑模变结构控制算法,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了滑模可到达和渐进稳定的可行条件,根据该条件设计鲁棒主动队列管理算法.理论证明了该算法的稳定性.     

基于社会环境的一种优化Prophet延迟容忍网络路由算法

在移动智能终端普及的今天,延迟容忍网络作为数据的补充传输方案具有重要的意义。在社会环境中,节点移动规律具有明显周期性,Prophet路由算法在该类场景中效果较好。因此文章提出了一种基于加强传统概率的路由算法,其在工作日模型下对E Prophet算法进行了仿真实验。实验结果表明,所提出的E Prophet算法在该场景下优于传统的Prophet算法。     

基于预期延迟值的扩散转发路由算法

针对现有延迟容忍网络路由算法在消息传递过程中分发不灵活的问题,提出基于节点通话历史记录计算预期通断时长以及消息传递延迟值,并根据结果选择节点、分配副本数进行消息转发的路由算法（MDESF）。在算法不同阶段,根据节点的活跃度选择中继节点,再分配传递消息的副本数目,加快分发,降低延迟。同时为保证消息及时传递,在单副本阶段选择最优节点转发。本算法同时提出内存管理策略,提高消息转发成功率。仿真实验表明,该算法相对其他同类算法在投递率、交付时延和网络拥塞比率方面综合表现更优。     

延迟容忍网络中一种多信息融合的改进概率路由算法

综合利用节点物理状态信息(位置和速度矢量信息)和社会关系信息(历史相遇信息),提出一种多信息融合的概率路由算法(PRMF)。该算法依据节点间距离的远近程度动态调整两类信息在预测相遇关系中的权重,以选择合适的信息来计算传输概率,并依据传输概率的大小选择转发节点。另外,还引入有效的分组副本控制和分组散播策略,并结合预测信息改进了节点缓存管理方法。仿真结果表明:与现有的几种路由算法相比,PRMF保持了较低的平均开销,同时具有最高的投递率和最小的平均延迟。     

延迟效应重构网络算法研究

大量调控网络重构的模型和方法被研究,但是数据大小对算法精度的影响问题涉及很少。通过研究数据尺寸大小对延迟信息论方法构建基因调控网络精度的影响,表明基因调控网络构建的精度会在一定数据尺寸规模下达到一个稳态。为了克服互信息的一些缺点,引入了多时延互信息值计算两个基因之间的调控关系,构建的基因调控网络取得了很好的查全率和查准率。并用真实的生物分子网络进行测试,实验表明,基于多时延的策略在构建基因调控网络中扮演了一个重要角色。     

基于信誉的延迟容忍网络双重Spray and Wait增强方案

引入转发证据的概念,设计了节点行为观测协议,提出一种基于信誉的双重Spray and Wait增强方案。通过对原始协议直接传输阶段的建模,使得信誉门限的确定建立在概率计算的基础上。仿真结果表明,在自私节点存在的环境中,与原始方案相比,增强方案能够减少自私行为对网络的危害,提高网络性能。     

延迟/中断可容忍网络路由中的关键技术

容迟网络是一种受限网络,以频繁的间断性和高而可变的延迟为特点,在某段时间内可能不存在端到端的路径,使得数据传输受到限制。对路由算法的研究是解决这种网络中数据传输问题的关键。虽然已经有大量的路由算法被提出,但不同的算法的侧重点不一样,有必要对路由涉及到的关键问题和技术做分析研究和总结,以便于将来的研究,目的正是如此,分析了与延迟/中断容忍网络（DTN）路由相关的关键技术。     

Internet中支配延迟的特征行为研究

通过对CAIDA机构授权的原始海量样本数据处理得到单向链路延迟,在此基础上计算了路径上最大的链路延迟对端到端延迟的比例以及路径上链路个数分布,基于此定义了支配延迟.针对链路延迟对端到端延迟的影响进行分析,表明支配延迟之间的差异是导致端到端延迟呈现多峰分布的主要原因.支配延迟更多地出现在路径的中间部分和AS自治域内部,说明延迟瓶颈从网络的接入部分向传输部分转移,得出传输延迟在总延迟中的影响逐渐减小,路径中的支配延迟将主要由传播延迟决定的结论.     

因特网中"瓶颈"现象的分析与网络优化

随着业务和应用的发展、用户和规模的爆炸性增长,因特网面临许多挑战,如地址空间耗尽、服务质量（QoS）问题等。实质上,QoS问题与网络中存在的一些“瓶颈”是相关的。因特网中存在许多“瓶颈”,本文分析了几个关键“瓶颈”,包括：“最后-公里”、“最初-公里”、“对等点”、IP地址转换等。并且指出,关键“瓶颈”在不同历史阶段是不同的。随着技术进步,接入带宽和路由器目前已不是网络中最关键的“瓶颈”在不同历史阶段是不同的。随着技术进步,接入带宽和路由器目前已不是网络中最关键的“瓶颈”。当前,我们不能再单纯一味地升级网络,要重视对因特网进行优化,通过流量工程和CDN等技术,才能有效地从根本上解决问题。     

基于GPS的端到端时延测量方法设计方案

端到端时延是评估Internet的网络性能的重要参数之一,也是近年来的研究热点。由于端到端时延的测量存在收发时钟不同步问题,所以常用的网络时延测量方法大多是通过测往返时延来间接求得端到端时延,测量结果的误差较大。文中基于GPS接收机的同步方法设计出网络时延测量仪来测量端到端时延,解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度。     

物联网的瓶颈以及未来分析

物联网,作为一个极具爆发力的新兴产业即将崛起,各地也纷纷成立研究机构以及公司,加快推进物联网产业。本文从物联网的本质出发,以其内在阐述物联网的发展以及市场问题。     

物联网中的能量和时延联合优化策略研究

Network and communications models are built for target tracking and pursuing in the Internet of Things (IoT). According to these models, two tracking schemes which jointly optimize the pursuing energy and delay are proposed. The merits of these schemes are that they can enhance energy efficiency of both the pursuing route and communication in the network. Moreover, experimental results are provided to demonstrate the benefits of the proposed schemes which will be used as optimization schemes for the IoT tracking service.     

突破物联网产业化瓶颈助力绿色发展和公共安全

从物联网应用服务市场的供给和需求分析入手,探讨了各级政府除要做好当地物联网产业规划和政策引导外,还应发挥的作用,并提出相关物联网发展的建议.     

影响互联网网速的因素

在本文中,从理论和实际网络的情况分析了影响互联网网速的因素。在实际的网络中对于各个因素的影响程度进行了测试。根据分析和测试的结果,认为网速是受到了多种因素的影响,影响互联网网速最主要的原因不仅仅是接入网络的带宽,网速还受到TCP协议的设置的限制。     

无线传感器网络定位算法研究进展

无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务,节点定位问题则是许多应用的基础,是无线传感器网络的支撑技术之一。对基于测距定位算法和免于测距定位算法进行了分析对比,并对无锚节点这一新的节点定位技术做了介绍。最后对节点定位算法的优缺点作了总结,并对节点定位技术未来趋势进行展望。     

DV-Hop无线网络定位算法研究

针对无线传感器网络定位的DV-Hop定位算法定位精度不足,文中提出了一种改进后的DV-Hop算法。改进后的算法在原基础上引入了均匀量化模型来提高每段跳距的精度和最小二乘法以解决定位过程中造成的累积误差。仿真结果证明,改进后的算法显著的提高了未知节点的定位精度。     

基于限定域-蜂群的光纤物联网节点定位算法研究

为了实现物联网光纤感知层中待测节点的快速精确定位,提出了基于限定域-蜂群的节点定位算法,建立了针对光纤传感网络数据特点的节点定位模型,采用矩形限定域简化约束条件,从而提高定位精度。实验结果显示,当参考节点数大于3时,对定位平均误差的影响基本不变;当种群数取18时,定位平均误差趋于稳定,3种算法的平均定位精度分别是2.3 m、3.1 m和3.4 m;而达到定位精度需要的迭代次数分别是12次、15次和41次。由此可见,本算法在稳定性、定位精度及收敛速度方面均具有更好的定位性能,其在大范围物联网光纤感知层节点定位领域具有一定的实际应用价值。