吳大鵬，傅象玖，張洪沛，王汝言

(重慶郵電大學(xué)光纖通信技術(shù)重點實驗室，重慶400065)

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節(jié)點狀態(tài)感知的延遲容忍網(wǎng)絡(luò)擁塞控制策略

吳大鵬，傅象玖，張洪沛，王汝言

(重慶郵電大學(xué)光纖通信技術(shù)重點實驗室，重慶400065)

摘要：為了有效提高延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸效率，節(jié)點普遍采用多副本方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，然而此種方式將造成網(wǎng)絡(luò)中冗余數(shù)據(jù)增多，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞.本文提出了一種帶有節(jié)點狀態(tài)感知的擁塞控制策略，根據(jù)運動過程中所獲知的相關(guān)歷史信息，節(jié)點以直接獲取及間接推薦的方式準確地感知網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的擁塞狀態(tài)，進而以分布式的方式動態(tài)地為數(shù)據(jù)選擇中繼節(jié)點，達到更加合理地利用有限的網(wǎng)絡(luò)資源的目的.結(jié)果表明所提出的擁塞控制能有效地改善數(shù)據(jù)成功投遞概率和網(wǎng)絡(luò)負載率.

關(guān)鍵詞：延遲容忍網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)擁塞;節(jié)點狀態(tài);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)

1　引言

延遲容忍網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant Network，DTN)［1，2］中節(jié)點之間的連接頻繁間斷，為了提高網(wǎng)絡(luò)整體性能，常采用多副本方式轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)副本在網(wǎng)絡(luò)中的不斷擴散將導(dǎo)致中繼節(jié)點緩存空間逐漸飽和，使其無法為其他數(shù)據(jù)提供轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)，進而造成網(wǎng)絡(luò)擁塞.

顯然，對于網(wǎng)絡(luò)資源有限的延遲容忍網(wǎng)絡(luò)來說，網(wǎng)絡(luò)擁塞控制尤為重要.雖然，傳統(tǒng)的傳輸控制協(xié)議(Transmission Control Protocol，TCP)［3～5］能夠較好地解決有線網(wǎng)絡(luò)的擁塞問題，但是，其需要于限定時間內(nèi)在源節(jié)點和目的節(jié)點快速反饋網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，從而實現(xiàn)擁塞控制.可見，對于節(jié)點間連接頻繁間斷的延遲容忍網(wǎng)絡(luò)來說，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息傳輸延遲較大，TCP中的擁塞控制策略無法適用.

根據(jù)擁塞產(chǎn)生的原因，DTN的擁塞可分為節(jié)點級擁塞和區(qū)域級擁塞.其中，若單個節(jié)點需要轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)量大于實際鏈路容量，則節(jié)點的緩存將逐漸飽和，進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)溢出，此種情況稱為節(jié)點級擁塞;更進一步地，當(dāng)給定區(qū)域內(nèi)多個節(jié)點發(fā)生擁塞的時候，整個區(qū)域內(nèi)部的數(shù)據(jù)由于流量過載而無法轉(zhuǎn)發(fā)，稱此種情況為區(qū)域級擁塞［6］.

針對上述問題，國內(nèi)外研究人員在DTN擁塞控制方面進行了相關(guān)研究.文獻［7］綜合考慮多個屬性特征，進而合理地選取下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，以達到擁塞控制的目的，但是其并未考慮節(jié)點下一時刻的擁塞狀態(tài)，數(shù)據(jù)將因節(jié)點狀態(tài)變化而被丟棄，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能降低.在網(wǎng)絡(luò)中存在自私節(jié)點的假設(shè)下，文獻［8］設(shè)計了多路徑并行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式，以達到減輕鏈路負載并激勵自私節(jié)點數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的目的，然而，其忽略了節(jié)點所在區(qū)域中各節(jié)點的擁塞狀態(tài).文獻［9，10］利用鄰居節(jié)點剩余緩存轉(zhuǎn)移本地節(jié)點緩存中的部分數(shù)據(jù)，以達到有效地控制擁塞的目的，然而，大量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移將使得有限的網(wǎng)絡(luò)資源無法為亟待轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)提供服務(wù).文獻［11］中節(jié)點以本地的擁塞狀態(tài)作為其所在區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，根據(jù)本地緩存中數(shù)據(jù)的擴散程度確定其轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級，且通過主動應(yīng)答機制來刪除冗余副本.然而，單個節(jié)點狀態(tài)不能準確有效地表明其所在區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài).文獻［12］中根據(jù)節(jié)點本地緩存占用情況確定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的擁塞狀態(tài)，從而根據(jù)其不同的擁塞等級調(diào)整數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)，然而其擁塞等級劃分過程過于主觀，難以客觀地反應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，對于動態(tài)性較強的DTN適應(yīng)性較差.

針對上述問題，本文提出了節(jié)點狀態(tài)感知的擁塞控制策略(Status-aware Congestion Control Strategy，SCCS).綜合考慮自身感知的狀態(tài)信息及其相遇節(jié)點的間接感知信息，以信息融合的方式更加準確地估計下一時刻與其相遇節(jié)點的擁塞狀態(tài)，從而自適應(yīng)地調(diào)整數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，以達到降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，改善網(wǎng)絡(luò)性能的目的.

2　擁塞預(yù)測機制

節(jié)點緩存占用程度與擁塞狀態(tài)直接相關(guān).然而，對于分布式運行的DTN來說，單個節(jié)點的擁塞并不能表明其所在區(qū)域內(nèi)其他節(jié)點也出現(xiàn)擁塞，各個節(jié)點可通過合理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)有效地緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞［13，14］，以達到降低網(wǎng)絡(luò)資源消耗，合理利用網(wǎng)絡(luò)資源的目的.

2.1節(jié)點狀態(tài)感知

根據(jù)緩存占用情況，DTN中的節(jié)點可分為非飽和節(jié)點與飽和節(jié)點兩種.當(dāng)節(jié)點剩余緩存無法容納單個數(shù)據(jù)時，則稱節(jié)點處于飽和狀態(tài);反之為非飽和狀態(tài).通過獲取通信范圍內(nèi)各節(jié)點的狀態(tài)，節(jié)點能夠及時地感知給定區(qū)域內(nèi)的擁塞狀態(tài).

在理想狀態(tài)下，在給定時間段內(nèi)的相遇節(jié)點中，非飽和節(jié)點轉(zhuǎn)變?yōu)轱柡凸?jié)點的數(shù)量上限為其在［t，t +Δt］內(nèi)相遇的非飽和節(jié)點數(shù)量，如式(1)所示:

其中Nv(t)表示在t時刻，相遇節(jié)點為非飽和狀態(tài)的數(shù)量，且Nv(t)= Nt(t)- Ns(t).Nt(t)表示在t時刻的相遇節(jié)點數(shù)量，若Nt(t)=0，則表示節(jié)點未與其他節(jié)點建立連接.在最大連接持續(xù)時間為Δt的情況下，本次連接發(fā)送數(shù)據(jù)的最大流量為B×Δt，B為信道傳輸速率.若節(jié)點剩余緩存大于B×Δt，則節(jié)點狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率為0;反之，若節(jié)點發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移，則需要接收數(shù)據(jù)數(shù)量的上限Mmax如式(2)所示，其中msize為數(shù)據(jù)大小.

可見，根據(jù)DTN數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)原理可知，任意節(jié)點nk與nq相遇之后，當(dāng)節(jié)點nq中至少有Mmax個節(jié)點nk未保存的數(shù)據(jù)時，節(jié)點nk狀態(tài)才會發(fā)生改變.因此，節(jié)點nk發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率如式(3)所示，其中q表示節(jié)點nq攜帶數(shù)據(jù)數(shù)量.

因此，非飽和節(jié)點出現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移的實際數(shù)量如式(4)所示:

按照上述理想情況，由于飽和節(jié)點緩存無法容納額外的數(shù)據(jù)副本，因此，其狀態(tài)并不會改變.然而，在給定時間Δt內(nèi)，由于節(jié)點主動丟棄本地緩存中生存時間(Time To Live，TTL)截止的數(shù)據(jù)，部分飽和節(jié)點將轉(zhuǎn)變成非飽和節(jié)點.因此，下一時刻處于飽和狀態(tài)的節(jié)點數(shù)量主要由兩個方面的因素決定:(1)非飽和節(jié)點接收數(shù)據(jù)之后轉(zhuǎn)變成飽和節(jié)點;(2)刪除TTL到期的數(shù)據(jù)后，飽和節(jié)點變成非飽和節(jié)點.可見，下一時間段節(jié)點相遇的飽和節(jié)點數(shù)量如式(5)所示:

其中Ns(t)表示t時刻相遇節(jié)點中飽和節(jié)點的數(shù)量，Ns(0)=0; P(tmin＜Δt)= 1 -(1 -Δt/TTL)k表示在時間段內(nèi)飽和節(jié)點丟棄數(shù)據(jù)的概率; k為飽和節(jié)點攜帶數(shù)據(jù)數(shù)量.

文獻［15，16］表明在較短的時間段內(nèi)，與給定節(jié)點相遇的節(jié)點數(shù)量服從泊松分布，因此，可知其相遇節(jié)點的數(shù)量服從廣義平穩(wěn)隨機過程.從而，可利用歷史信息對下一時刻相遇節(jié)點的數(shù)量進行估計，本部分采用適用于廣義平穩(wěn)隨機過程的時間序列指數(shù)平滑方法預(yù)測相遇節(jié)點數(shù)量.本文以α(0＜α＜1)為權(quán)重估計下一時刻的相遇節(jié)點數(shù)量，如式(6)所示.

其中α為節(jié)點相遇概率，且節(jié)點相遇時間間隔服從指數(shù)分布［17］，因此節(jié)點在給定時間Δt內(nèi)的相遇概率為α=1 - e-Δt; St -1表示前一時刻預(yù)測的相遇節(jié)點數(shù)量，初始值為表示下一時刻相遇節(jié)點數(shù)量的估計值.

顯然，在給定時間Δt內(nèi)，節(jié)點運動范圍有限，因此，可認為節(jié)點所在區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)拓撲相對穩(wěn)定.由此可知，下一時刻非飽和狀態(tài)節(jié)點數(shù)量如式(7)所示:

2.2節(jié)點狀態(tài)信息聚合

DTN中的節(jié)點狀態(tài)信息具有較強動態(tài)性，Nv(t + Δt)、Ns(t +Δt)并不能十分準確的描述下一時刻處于各狀態(tài)的相遇節(jié)點數(shù)量.為了更加準確、全面地獲知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況，本文利用D-S證據(jù)理論［18］對相遇節(jié)點狀態(tài)的不確定性進行量化，從而提高預(yù)測的準確性.首先，將節(jié)點i在［t，t +Δt］內(nèi)相遇非飽和及飽和節(jié)點數(shù)量映射成一個數(shù)組(和表示本地感知結(jié)果中，非飽和節(jié)點對下一時刻擁塞狀態(tài)預(yù)測影響的權(quán)重值;表示飽和節(jié)點對下一時刻擁塞狀態(tài)預(yù)測影響的權(quán)重值;而則表示相遇節(jié)點中，未能與本地節(jié)點建立連接并未能確定其狀態(tài)的節(jié)點影響本次預(yù)測擁塞狀態(tài)的權(quán)重值，且滿足式(8)所示關(guān)系:

同時，為了縮小預(yù)測誤差，更加有效地掌握網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，本文對進行歸一化處理，其處理方式如式(9)所示:

另外，根據(jù)節(jié)點所預(yù)測的下一時刻飽和節(jié)點和非飽和節(jié)點數(shù)量，可知各狀態(tài)節(jié)點數(shù)量影響擁塞狀態(tài)的預(yù)測權(quán)重值.下一時刻非飽和節(jié)點與飽和節(jié)點影響擁塞狀態(tài)預(yù)測的權(quán)重值分別如式(10)與(11)所示:

可知，給定節(jié)點可根據(jù)式(9)～(11)獲知其運動通信范圍內(nèi)的相遇節(jié)點狀態(tài)，即節(jié)點自身感知的直接網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息.

為了避免感知的信息因不能準確描述節(jié)點所在區(qū)域的擁塞情況而導(dǎo)致本地節(jié)點判斷結(jié)果與實際擁塞狀態(tài)出現(xiàn)較大的偏差，本文采用均值法分別聚合來自相遇節(jié)點的間接感知結(jié)果，從而更加準確地獲知網(wǎng)絡(luò)擁塞狀態(tài).節(jié)點獲取其相遇節(jié)點的間接信息之后，分別就采用均值法進行聚合，其聚合過程如式(12)～(14)所示.

然而每個感知結(jié)果對節(jié)點狀態(tài)判定的影響程度并不相同，進而影響擁塞狀態(tài)的準確性.因此，本文采用加權(quán)平均方法進一步聚合直接與間接的感知結(jié)果，其過程如式(15)～(17)所示:

其中φ1、φ2為聚合加權(quán)因子，節(jié)點根據(jù)其獲取的感知結(jié)果自適應(yīng)地調(diào)整上述三個因素的影響因子，其加權(quán)因子計算方式如式(18)、(19)所示:

其中γ表示預(yù)測傾向因子.若γ＞0.5，則節(jié)點最終預(yù)測出的結(jié)果更傾向于本地感知的結(jié)果，而間接感知結(jié)果對其影響相對較小;若γ＜0.5，節(jié)點最終預(yù)測出的結(jié)果更傾向于間接感知的結(jié)果，而本地感知的結(jié)果對其影響相對較?。?8］.

3　擁塞控制

為了更有效地實現(xiàn)擁塞控制，節(jié)點根據(jù)其最終的預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量，即確定本次連接發(fā)送數(shù)據(jù)數(shù)量的上限，其計算方法如式(20)所示:

其中Ri-al表示本地緩存中的數(shù)據(jù)總量; Ri-se表示本次連接發(fā)送數(shù)據(jù)的上限.相遇節(jié)點若接收數(shù)據(jù)數(shù)量少于Ri-se時達到飽和狀態(tài)，則中斷本次連接.同時，為了均衡網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)的副本數(shù)量，提高每個數(shù)據(jù)成功投遞的概率，節(jié)點優(yōu)先轉(zhuǎn)發(fā)擴散速度相對緩慢的數(shù)據(jù)副本，以避免擴散迅速的數(shù)據(jù)因多次轉(zhuǎn)發(fā)導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)在本地緩存中滯留時間過長而被丟棄.然而，分布式運行的DTN節(jié)點無法獲知其緩存中每個副本在全網(wǎng)中的擴散程度.本文中節(jié)點根據(jù)在一段時間Tu內(nèi)，本地緩存和與其相遇節(jié)點中擁有給定數(shù)據(jù)副本的數(shù)量Cd衡量其擴散速率Vmsg，如式(21)所示:

可見，數(shù)據(jù)擴散率在一定程度上反映了數(shù)據(jù)副本在當(dāng)前區(qū)域中的擴散程度.因此.節(jié)點依據(jù)數(shù)據(jù)擴散率的升序轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)可有效均衡網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)副本數(shù)量.

顯然，數(shù)據(jù)的冗余副本數(shù)量隨著其存在時間的延續(xù)而不斷增加，進而其成功投遞的概率也隨之增大.相關(guān)文獻研究表明，數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的存在時間達到自身TTL的75%時，網(wǎng)絡(luò)中其數(shù)據(jù)副本數(shù)量較多［20］.此種狀態(tài)下，此類數(shù)據(jù)以較大概率完成轉(zhuǎn)發(fā)，若任其繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)，將導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)因副本數(shù)量較少，而無法成功投遞，同時網(wǎng)絡(luò)負載率也隨之增加.因此，節(jié)點不再轉(zhuǎn)發(fā)本地緩存中數(shù)據(jù)存在時間高于75%TTL的數(shù)據(jù).此外，當(dāng)節(jié)點所在范圍的節(jié)點均為飽和狀態(tài)時，新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被成功投遞的概率較低.因此為了增加這類數(shù)據(jù)被投遞成功的概率，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞，節(jié)點建立連接之后，僅轉(zhuǎn)發(fā)本地緩存中最新產(chǎn)生的數(shù)據(jù).而處于飽和狀態(tài)的相遇節(jié)點需從本地緩存中以擴散率的降序進行數(shù)據(jù)丟棄，以接收此類最新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以達到控制網(wǎng)絡(luò)擁塞的同時，均衡網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)的冗余副本數(shù)量的目的.

綜上所述，在資源(緩存、能量、帶寬)受限的延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中，本文通過準確地感知當(dāng)前節(jié)點擁塞狀態(tài)及其所在范圍內(nèi)的擁塞狀態(tài)，節(jié)點根據(jù)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中擴散速率以及數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中已生存的時間控制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，通過合理地選擇下一跳中繼節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)及網(wǎng)絡(luò)資源開銷的控制.本文所提出的SCCS機制實現(xiàn)的偽代碼如算法1.

4　數(shù)值分析

本文采用延遲容忍網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(Opportunistic Network Environment，ONE)分析和驗證所提出擁塞控制策略的性能，所采用的測試環(huán)境為基于赫爾辛基市的地圖模型及基于INFOCOM06中實測數(shù)據(jù)的實測模型.其中該實測數(shù)據(jù)來自于CRAWDAD(a Community Resource for Archiving Wireless Data At Dartmouth)公開公布的實驗數(shù)據(jù)，INFOCOM06實測數(shù)據(jù)收集于巴塞羅那INFOCOM’06會議期間98個(78個由與會人員攜帶，20個靜態(tài)部署)節(jié)點間通過Bluetooth通信的記錄.在測試環(huán)境中假設(shè)節(jié)點運用手機或其他移動設(shè)備，采用Bluetooth2.1 + EDR接口，因此具有250KBps的傳輸帶寬及10m的傳輸距離［21，22］.同時其數(shù)據(jù)存儲空間相對受限，本文中節(jié)點數(shù)據(jù)存儲空間隨機設(shè)置為10～20MB.由于延遲容忍網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)的負載狀況由節(jié)點緩存及數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔直接決定，在存儲空間受限時，網(wǎng)絡(luò)擁塞程度與數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔呈反比.因此，本文選擇數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔驗證所提出的機制的有效性.

網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)分別為數(shù)據(jù)投遞成功概率、網(wǎng)絡(luò)平均傳輸延遲和網(wǎng)絡(luò)負載率，進而將所提出的SCCS性能與文獻［14］中的UCCTDN策略，文獻［23］中的CCICN策略以及沒有擁塞控制的路由策略(Unable Congestion Control Routing，UCCR)進行比較.文獻［13］中根據(jù)本地丟棄數(shù)據(jù)數(shù)量dr和發(fā)送數(shù)據(jù)數(shù)量du的比例CV檢測網(wǎng)絡(luò)中的擁塞，進而更新網(wǎng)絡(luò)擁塞檢測值，并將其與設(shè)定閾值比較的結(jié)果作為給定區(qū)域的擁塞狀態(tài)，進而動態(tài)調(diào)整本次連接發(fā)送數(shù)據(jù)數(shù)量.文獻［23］中通過CV檢測網(wǎng)絡(luò)中的擁塞，并根據(jù)CV' =α·(d/r)+(1 -α)·CV更新?lián)砣麢z測值，若CV'＞CV，則節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)數(shù)量limit以步長ai(ai＞1)增加，反之則以limit = limit·md衰減，其中(0＜md＜1)，并以此作為節(jié)點所在區(qū)域的擁塞狀態(tài)，同時計算數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)發(fā)的概率，從而確定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)順序.具體參數(shù)設(shè)置如表1所示.

表1　仿真參數(shù)設(shè)置

不同的數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的性能分析如圖1～3所示.

圖1(a)和(b)分別為實測模型與基于地圖環(huán)境下數(shù)據(jù)投遞率的仿真結(jié)果.且隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增大，三種擁塞控制策略及UCCR的投遞率均隨之增加.隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增大，網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的數(shù)量減少，而網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)的冗余副本數(shù)量增多，數(shù)據(jù)被投遞成功的概率增加.因此，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增加，三種擁塞控制策略及UCCR的數(shù)據(jù)成功投遞概率也隨之增加.UCCDTN和CCICN根據(jù)本地節(jié)點檢測結(jié)果作為其所在區(qū)域的擁塞狀態(tài)，從而進行擁塞控制，然而，本地節(jié)點的擁塞狀態(tài)不能完全表明其所在區(qū)域的擁塞狀態(tài)，因此，節(jié)點所在區(qū)域的其他節(jié)點以此檢測結(jié)果進行擁塞控制，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點未能有效處理其所在區(qū)域的擁塞狀態(tài)，進而網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)投遞成功的概率相對較低.SCCS分布式地感知網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的狀態(tài)，通過聚合本地感知結(jié)果和間接感知結(jié)果，從而更準確地預(yù)測下一時刻網(wǎng)絡(luò)中的擁塞狀態(tài)，進而做出當(dāng)前區(qū)域最合理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)決策，從而有效的提高了數(shù)據(jù)投遞成功的概率.UCCR由于未采取擁塞控制策略而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)較嚴重的擁塞狀況，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量減少時擁塞狀況有所緩解，從而數(shù)據(jù)投遞成功的概率不斷增加.實測模型中，SCCS的數(shù)據(jù)投遞成功概率相對于UCCDTN來說平均提高了48%;相對于CCICN來說，SCCS的投遞率平均提高了38%;而遠高于UCCR.基于地圖環(huán)境下，SCCS的數(shù)據(jù)投遞成功概率相對于UCCDTN來說平均提高了60%;相對于CCICN來說，SCCS的投遞率平均提高了55%;同時也遠高于UCCR策略.

圖2(a)和(b)分別為實測模型與基于地圖環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)負載率的仿真結(jié)果.且兩圖中三種擁塞控制策略及UCCR的網(wǎng)絡(luò)負載率均隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增加而增加.隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增加，網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)量減少.因此，網(wǎng)絡(luò)中同一數(shù)據(jù)的冗余副本數(shù)量增多，數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)也相應(yīng)增加.因此，成功投遞數(shù)據(jù)所需的代價也相對增加.SCCS中，網(wǎng)絡(luò)擁塞較嚴重時，節(jié)點僅擴散本地產(chǎn)生的最新數(shù)據(jù)，且通過均衡網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)的副本數(shù)量，有效地達到了降低網(wǎng)絡(luò)擁塞的目的.而UCCDTN與CCICN通過本地節(jié)點檢測結(jié)果作為其所在區(qū)域的擁塞狀態(tài)，節(jié)點檢測出擁塞較輕時，節(jié)點及其所在區(qū)域的節(jié)點的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)窗口不斷增大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中迅速擴散，網(wǎng)絡(luò)擁塞隨之愈加嚴重;在網(wǎng)絡(luò)擁塞嚴重時，相對于SCCS來說，UCCDTN、CCICN及UCCR轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的數(shù)量相對較多.因此，其負載率相對較高.實測模型中，相對于UCCDTN來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了38%;相對于CCINC來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了51%;相對于UCCR來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了58.3%.基于地圖環(huán)境下，相對于UCCDTN來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了42%;相對于CCINC來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了49%;相對于UCCR來說，SCCS的網(wǎng)絡(luò)負載率平均降低了53.1%.

圖3(a)和(b)分別為實測模型與基于地圖環(huán)境下數(shù)據(jù)在緩存中停留時間的仿真結(jié)果.且兩圖中三種擁塞控制策略及UCCR的數(shù)據(jù)在緩存中停留時間隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間的增加而降低.隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間間隔的增加，節(jié)點產(chǎn)生數(shù)據(jù)數(shù)量也隨之減少，因此，數(shù)據(jù)在緩存中等待轉(zhuǎn)發(fā)的時間隨之縮短.同時，網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)冗余副本數(shù)量增多，因此，數(shù)據(jù)投遞成功所需的時間也相對減少，從而緩存中數(shù)據(jù)停留時間也相對減小.而SCCS中，節(jié)點到達飽和狀態(tài)后，本地節(jié)點只轉(zhuǎn)發(fā)本地產(chǎn)生的最新數(shù)據(jù)，而其他數(shù)據(jù)則處于等待狀態(tài).因此，數(shù)據(jù)在節(jié)點緩存中停留的時間較長.而UCCDTN和CCICN中，每次建立連接之后，節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)較多，從而進一步減少了本地緩存中數(shù)據(jù)等待轉(zhuǎn)發(fā)時間.相對于SCCS來說，UCCDTN和CCICN中數(shù)據(jù)等待發(fā)送所需的時間相對較少，而UCCR由于發(fā)生擁塞導(dǎo)致數(shù)據(jù)需要等待較長時間發(fā)送.實測模型中，相對于UCCDTN來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均延長了3%;而相對于CCICN來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均延長了6%;相對于UCCR來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均減小了13%.基于地圖環(huán)境下，相對于UCCDTN來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均延長了15%;而相對于CCICN來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均延長了38%;相對于UCCR來說，SCCS中數(shù)據(jù)在緩存中的停留時間平均減小了18.3%.

5　結(jié)束語

本文提出了節(jié)點狀態(tài)感知的延遲容忍網(wǎng)絡(luò)擁塞控制策略，通過聚合其本地擁塞狀態(tài)感知結(jié)果和所獲取的間接擁塞狀態(tài)感知結(jié)果，節(jié)點預(yù)測下一時刻的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并根據(jù)此預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程，進而通過本地獲知的擴散率均衡網(wǎng)絡(luò)中各數(shù)據(jù)冗余副本數(shù)量，以提高數(shù)據(jù)投遞成功概率，降低網(wǎng)絡(luò)擁塞.仿真結(jié)果表明，與其他網(wǎng)絡(luò)擁塞機制相比，所提SCCS策略在數(shù)據(jù)投遞成功概率和網(wǎng)絡(luò)負載率均得到很大的改善.

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吳大鵬男，1979年8月出生，黑龍江大慶人，博士、重慶郵電大學(xué)教授，2006年畢業(yè)于重慶郵電大學(xué)獲碩士學(xué)位，2009年畢業(yè)于北京郵電大學(xué)獲博士學(xué)位.主要研究方向為泛在無線網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量管理等.

E-mail: wudp@ cqupt.edu.cn

傅象玖男，1988年2月出生，重慶梁平人，2011年畢業(yè)于沈陽理工大學(xué)獲學(xué)士學(xué)位，2014年畢業(yè)于重慶郵電大學(xué)獲碩士學(xué)位，從事延遲容忍網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的相關(guān)研究.

E-mail: queyuecanghai@163.com

Congestion Control Strategy with Node Status Evaluation for Delay Tolerant Networks

WU Da-peng，F(xiàn)U Xiang-jiu，ZHANG Hong-pei，WANG Ru-yan
(Key Laboratory of Optical Fiber Communication，Chongqing University of Posts and Telecommunications，Chongqing 400065，China)

Abstract:To improve the data transmission efficiency of delay tolerant network(DTN)，multiple copies of packets are injected into the network.However，the network will be congested due to large number of redundant copies.To solve the congestion，a congestion control strategy with node status evaluation is introduced in this paper.According to the historical information obtained during the node movement process，the congestion status is determined by combining the direct and indirect estimation results.Furthermore，the relay node can be selected reasonably，and the limited network resources can be utilized effectively.Results show that the packet delivery ratio and network overhead ratio can be improved dramatically by our proposed strategy.

Key words:delay tolerant network; network congestion; node status; packet forwarding

作者簡介

基金項目:國家自然科學(xué)基金(No.61371097);重慶市自然科學(xué)基金重點項目(No.CSTC2013JJB40001，No.CSTC2013JJB40006);重慶市青年科技人才培養(yǎng)計劃(No.CSTC2014KJRC-QNRC40001)

收稿日期:2014-04-08;修回日期: 2014-10-09;責(zé)任編輯:孫瑤

DOI:電子學(xué)報URL：http: / /www.ejournal.org.cn10.3969/j.issn.0372-2112.2016.01.027

中圖分類號：TP393.04

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：0372-2112(2016)01-0186-07