李致遠 畢俊蕾 王汝傳

(1江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院, 鎮(zhèn)江 212013)(2江蘇大學(xué)信息化中心, 鎮(zhèn)江 212013)(3南京郵電大學(xué)江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室, 南京 210003)

車載容遲網(wǎng)絡(luò)下基于節(jié)點傳輸能力的服務(wù)分發(fā)協(xié)議

李致遠1,3畢俊蕾2王汝傳3

(1江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院, 鎮(zhèn)江 212013)(2江蘇大學(xué)信息化中心, 鎮(zhèn)江 212013)(3南京郵電大學(xué)江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室, 南京 210003)

為了解決車載容遲網(wǎng)絡(luò)(VDTN)中節(jié)點間歇性連接導(dǎo)致的傳輸性能下降問題,提出了基于節(jié)點傳輸能力的服務(wù)分發(fā)協(xié)議(NDCSD)．在NDCSD協(xié)議設(shè)計中,通過對節(jié)點有效連接時間估計內(nèi)的吞吐量函數(shù)積分得到節(jié)點傳輸能力,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)的方法獲得吞吐量函數(shù)估計．然后,以節(jié)點傳輸能力為度量,采用Dijkstra算法設(shè)計服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議,并在隨機網(wǎng)絡(luò)仿真器上實現(xiàn)了該協(xié)議．結(jié)果表明,與同類協(xié)議相比,NDCSD協(xié)議能夠提高VDTN環(huán)境下服務(wù)數(shù)據(jù)的投遞成功率,降低服務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸時延、時延抖動及丟包率,說明綜合考慮連接時間和吞吐量的方法能夠改善VDTN下的服務(wù)傳輸能力,實現(xiàn)可靠傳輸．

車載容遲網(wǎng)絡(luò);服務(wù)分發(fā);節(jié)點傳輸能力;連接時間估計;函數(shù)近似

近年來,車載容遲網(wǎng)絡(luò)(vehicular delay tolerant network, VDTN) 作為一種新興的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日益受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注[1]．當(dāng)前的車載網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)主要包括車輛主動安全服務(wù)和用戶娛樂體驗服務(wù)[2]．然而,車輛的高速運動使得節(jié)點間的連接具有間歇性和機會性,VDTN環(huán)境中這2項服務(wù)對于數(shù)據(jù)的傳輸能力要求更高．鑒于此,需要研究VDTN環(huán)境下的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方法．

現(xiàn)有的VDTN數(shù)據(jù)分發(fā)方式可以分為以下3類:基于連接感知的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)[3-5]、基于地理區(qū)域的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)[6-8]和基于地圖導(dǎo)航的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)[9]．DARCC[3]是一種典型的基于連接感知的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方式,通過將消息發(fā)送到不同的方向以增加節(jié)點相遇的概率,從而增大數(shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)發(fā)的概率,并通過將消息傳給最接近目標(biāo)節(jié)點的鄰居來加快數(shù)據(jù)的傳輸速度．GeoSpray[6]是基于地理區(qū)域的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方式的代表,根據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的最小時延估計這一度量標(biāo)準(zhǔn)來選擇下一跳節(jié)點,同時采用了多拷貝多路徑策略;盡管這種方法能夠提高發(fā)送的成功率,卻會導(dǎo)致通信開銷增大,信道利用率降低．基于地圖導(dǎo)航的服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方式是利用車輛在長途行駛時會開啟GPS系統(tǒng)并根據(jù)電子地圖選路的特性,將駛往相同或相近目標(biāo)區(qū)域的車輛組合成穩(wěn)定的連通支配集,從而提高了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的成功率[9]．綜上所述,車載網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方法大都選擇未來時刻相遇概率較高的節(jié)點作為中繼轉(zhuǎn)發(fā),即給出了數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)方向．但對于節(jié)點在有限時間內(nèi)能否實現(xiàn)更多的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、保障服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)質(zhì)量方面的研究還比較少．

鑒于此,本文從VDTN環(huán)境下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的服務(wù)質(zhì)量保障方面展開研究,提出基于節(jié)點傳輸能力的服務(wù)分發(fā)協(xié)議(NDCSD)．在NDCSD協(xié)議中,首先根據(jù)實際路況、車輛節(jié)點的運動方向和運動速度估計出節(jié)點的有效連接時間區(qū)間;其次,根據(jù)VDTN歷史流量的特征,構(gòu)建基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型,以此估計出車輛節(jié)點的吞吐量函數(shù);然后,通過對有效連接時間區(qū)間內(nèi)的吞吐量函數(shù)求積分,得到節(jié)點傳輸能力的估計值;最后,根據(jù)節(jié)點傳輸能力的估計值,結(jié)合Dijkstra算法,構(gòu)造出高效的車載容遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方法．

1 基于節(jié)點傳輸能力的車載容遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議

針對車輛節(jié)點移動速度快、連接時間短的特點,本文采用DTN網(wǎng)絡(luò)中Bunble束消息傳輸機制．Bunble束消息包含NDCSD協(xié)議計算所需要的基本信息(節(jié)點的位置坐標(biāo)、移動方向及速度向量)和有效數(shù)據(jù)載荷．下面從節(jié)點有效連接時間估計、節(jié)點傳輸能力估計和服務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法3個方面對NDCSD協(xié)議進行描述．

1.1 節(jié)點有效連接時間估計

節(jié)點有效連接時間估計是保障2個車輛節(jié)點進行正常通信的關(guān)鍵．車輛節(jié)點i和節(jié)點j可以通過GPS定位系統(tǒng)獲得車輛的坐標(biāo)(xi,yi)和(xj,yj),其運動速度分別為vi和vj,運動方向角分別為θi和θj．下面給出節(jié)點間有效連接時間估計過程的描述．

令α與β分別表示車輛節(jié)點i和j的速度在水平方向與垂直方向上的分量差,μ與δ分別表示車輛節(jié)點i和j所在位置在水平方向與垂直方向上的分量差,則

α=vicosθi-vjcosθj,β=visinθi-vjsinθj

μ=xi-xj,δ=yi-yj

(1)

在te時刻之后,兩車之間直線距離為r,則有

(μ+αte)2+(δ+βte)2=r2

(2)

(3)

由判別式定理,可以求得參數(shù)te,即有效連接時間的估計值,表達式如下:

(4)

1.2 吞吐量函數(shù)構(gòu)造與節(jié)點平均傳輸能力估計

對于車輛節(jié)點的吞吐量函數(shù)構(gòu)造,需要涉及到車輛節(jié)點的歷史流量信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及函數(shù)模型擬合,這實質(zhì)上是一個在線采集和離線分析構(gòu)造的過程．為了避免產(chǎn)生較大的計算和流量開銷,車輛節(jié)點每隔5min重新計算一次吞吐量函數(shù)．

1)VDTN分析數(shù)據(jù)集選擇

采用韓國首爾的WiBro網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)集作為VDTN網(wǎng)絡(luò)吞吐量函數(shù)構(gòu)造的數(shù)據(jù)集[10]．該數(shù)據(jù)來自于高速行駛的汽車和火車,多媒體數(shù)據(jù)類型包括CBR和VOIP兩種,這與本文中涉及的VDTN主動安全和娛樂2種應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)類型相同．此外,WiBro無線寬帶網(wǎng)絡(luò)與車聯(lián)網(wǎng)國際標(biāo)準(zhǔn)草案IEEE802.11p無線寬帶網(wǎng)絡(luò)有諸多相似之處,如它們都是針對移動應(yīng)用而產(chǎn)生的流量,當(dāng)移動節(jié)點速度在60～100km/h變化時,其上行平均帶寬可達1Mbit/s,而下行帶寬可達6Mbit/s．因此,它完全可以模擬真實VDTN環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)特征．

2) 吞吐量函數(shù)構(gòu)造

WiBro網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)集是一組具有高斯白噪聲的寬平穩(wěn)非線性時間序列．常用的線性網(wǎng)絡(luò)流量分析和預(yù)測模型不適用于對此類流量特征的描述,無法完成對車輛的吞吐量函數(shù)構(gòu)造．需采用非線性的機器學(xué)習(xí)模型來實現(xiàn)吞吐量函數(shù)的學(xué)習(xí)．小于3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無法逼近非線性函數(shù)曲線,只有當(dāng)層數(shù)大于等于3時,才能更好地逼近非線性函數(shù)曲線,但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,計算開銷也必然會增加,計算時延也相應(yīng)增大．綜合考慮,因此,本文選用了3層(輸入層、隱含層和輸出層)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來構(gòu)造車輛的吞吐量函數(shù)．此外,與傳統(tǒng)3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同之處在于,本文以小波函數(shù)代替常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Sigmoid函數(shù)來作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點激勵函數(shù),以小波的尺度和平移參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值參數(shù),構(gòu)成一個前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以達到對任意信號函數(shù)的最佳逼近．

(5)

(6)

(7)

由此可得

(8)

(9)

(10)

將預(yù)測值的均方差函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)C(θ),即

(11)

采用共軛梯度下降法計算誤差函數(shù)的最小值．當(dāng)誤差函數(shù)的絕對值小于預(yù)先設(shè)定的閾值時,停止網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí);否則再次使用共軛梯度下降方法計算誤差函數(shù)的最小值．由此便可得到網(wǎng)絡(luò)吞吐量函數(shù)F(x)的估計．

3) 節(jié)點的平均傳輸能力

VDTN網(wǎng)絡(luò)環(huán)境動態(tài)性強,按照現(xiàn)有的模型估計方法無法給出精確度量．本文采用在有效連接時間內(nèi)對吞吐量函數(shù)估計求積分的方法,來評估車輛節(jié)點在一段時間內(nèi)的平均傳輸能力．該指標(biāo)能夠更準(zhǔn)確地反應(yīng)節(jié)點的服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)能力,為服務(wù)數(shù)據(jù)的可靠傳輸提供質(zhì)量保障．

節(jié)點傳輸能力估計值ENFC是表述節(jié)點連接時間與節(jié)點吞吐能力的物理量,其物理意義是以吞吐量函數(shù)作為曲邊,計算高為te的曲邊梯形的面積．這種數(shù)學(xué)表述方法可以直觀形象地反映出候選的中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點在連接時間段內(nèi)的服務(wù)能力．ENFC對設(shè)計高效的車載容遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)具有重要意義．設(shè)車輛節(jié)點間的有效連接時間區(qū)間為[0,te],對有效連接時間內(nèi)的吞吐量函數(shù)F(x)求積分,可得節(jié)點的傳輸能力估計值為

(12)

1.3NDCSD服務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)過程

在NDCSD協(xié)議中,首先根據(jù)實際路況、車輛節(jié)點的運動方向和速度,估計出源節(jié)點與其通信范圍內(nèi)所有鄰居節(jié)點之間的有效連接時間區(qū)間,將鄰居節(jié)點的有效連接時間取平均值,并以此設(shè)定自適應(yīng)閾值Pth,將有效連接時間超過閾值Pth的節(jié)點視為中繼候選節(jié)點．其次,對VDTN的離線流量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,得到車輛節(jié)點的吞吐量函數(shù)．然后,通過對中繼候選節(jié)點在有效連接時間區(qū)間內(nèi)的吞吐量函數(shù)求積分,得到節(jié)點傳輸能力估計值．最后,選擇平均傳輸能力最大的節(jié)點作為下一跳中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點．若多個車輛節(jié)點同時向最優(yōu)的中繼轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù),該中繼節(jié)點受傳輸能力的限制,無法為其中的一個或多個節(jié)點提供轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù),車輛節(jié)點會根據(jù)式(12)重新計算,并動態(tài)選擇平均傳輸能力次優(yōu)的節(jié)點為其提供服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)．此外,為數(shù)據(jù)包設(shè)置優(yōu)先級,優(yōu)先級高的數(shù)據(jù)包優(yōu)先被轉(zhuǎn)發(fā)．若數(shù)據(jù)報文的優(yōu)先級相同,則優(yōu)先轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)量較小的報文．

2 仿真實驗與性能評估

2.1 仿真環(huán)境與參數(shù)設(shè)置

選用隨機網(wǎng)絡(luò)仿真器(opportunistic network environment, ONE)[11]作為NDCSD服務(wù)分發(fā)性能評估的仿真平臺．車輛以80 km/h的速度沿道路移動,運動到中繼節(jié)點的覆蓋通信范圍之內(nèi)時,與中繼節(jié)點交換網(wǎng)絡(luò)流量等Bundle束消息．相關(guān)實驗參數(shù)設(shè)置見表1．

表1 仿真實驗參數(shù)

下面從數(shù)據(jù)包的投遞成功率、平均傳輸時延、時延抖動和丟包率4個方面,將NDCSD協(xié)議分別與基于連接和地理位置感知的車載容遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議DARCC[3]和GeoSpray[6]進行比較．

2.2 算法性能評估

2.2.1 數(shù)據(jù)包的投遞成功率

圖1給出了發(fā)送不同消息數(shù)量時數(shù)據(jù)包的投遞成功率．由圖可知,隨著發(fā)送消息數(shù)量的增加,NDCSD和GeoSpray協(xié)議保持了80%的投遞成功率．這是因為NDCSD協(xié)議以節(jié)點傳輸能力估計為度量標(biāo)準(zhǔn),同時考慮了節(jié)點的連接時間和平均傳輸能力;但由于NDCSD協(xié)議屬于單拷貝單路徑方案,因此NDCSD協(xié)議的投遞成功率略低于采用多拷貝和多路徑策略的GeoSpray協(xié)議．而DARCC協(xié)議的數(shù)據(jù)包平均成功投遞率僅為60%, 且該算法隨著發(fā)送消息數(shù)量的增加,數(shù)據(jù)包投遞成功率下降明顯．這是因為DARCC協(xié)議選擇下一跳節(jié)點的度量標(biāo)準(zhǔn)是節(jié)點的連接時間,連接時間由車輛之間距離除以車輛行駛速度得到,而距離和速度都是瞬時值,并不能真實地反映車輛的實際連接情況,因此,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負載增大時,DARCC協(xié)議缺乏自適應(yīng),性能下降較快．

圖1 發(fā)送不同消息數(shù)量時的投遞成功率

2.2.2 平均傳輸時延

圖2為NDCSD,DARCC和GeoSpray三種協(xié)議在發(fā)送不同數(shù)量消息時的平均傳輸時延比較．由圖可知,隨著負載的增加,3種協(xié)議的平均傳輸時延均增大,但是NDCSD協(xié)議相對其他2種協(xié)議具有更低的傳輸時延．究其原因在于,傳輸時延由節(jié)點間傳輸?shù)膸捄瓦B接時間決定,NDCSD協(xié)議所提出的節(jié)點傳輸能力正是根據(jù)這2項指標(biāo)設(shè)計的;而DARCC協(xié)議只選擇連通概率最大的節(jié)點來轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù),即瞬時連接時間估計最大,沒有考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)氖Ｓ鄮捛闆r,因而導(dǎo)致其時延升高;GeoSpray與DARCC協(xié)議的轉(zhuǎn)發(fā)機制相似,都是選擇節(jié)點連通時間最大的節(jié)點作為中繼節(jié)點,沒有考慮節(jié)點的實際通信能力,但由于GeoSpray協(xié)議采用多拷貝多路徑的傳輸策略,增大了節(jié)點的相遇概率,在一定程度上提高了數(shù)據(jù)的傳輸成功率,降低了傳輸時延.如圖2所示,GeoSpray協(xié)議的時延大于NDCSD,小于DARCC．此外,從圖中還可以發(fā)現(xiàn),隨著網(wǎng)絡(luò)負載的增大,GeoSpray與DARCC協(xié)議的平均傳輸時延差距越來越小．這是因為GeoSpray協(xié)議的多拷貝策略使得網(wǎng)絡(luò)負載呈指數(shù)增長,網(wǎng)絡(luò)信道傳輸副本數(shù)據(jù)比例增大,有效數(shù)據(jù)載荷傳遞能力下降,時延增大．

圖2 發(fā)送不同數(shù)量消息時的平均傳輸時延

2.2.3 時延抖動

隨著節(jié)點連接時間的變化和網(wǎng)絡(luò)負載的增加,數(shù)據(jù)包傳輸期間時延抖動是不可避免的,時延抖動與VDTN環(huán)境下服務(wù)質(zhì)量之間有著密切的聯(lián)系．圖3給出了NDCSD,DARCC和GeoSpray三種協(xié)議之間的時延抖動比較．由圖可知,3種協(xié)議的時延抖動均與消息數(shù)量正相關(guān),即發(fā)送消息數(shù)量越多,時延抖動越大．此外,NDCSD協(xié)議的時延抖動要低于其他2種協(xié)議．這是因為NDCSD協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)的滑動窗口較大,能夠容納的數(shù)據(jù)較多,傳輸環(huán)境更加穩(wěn)定,時延抖動較小;而對于其他2種協(xié)議而言,傳遞數(shù)據(jù)的滑動窗口變化率較高,當(dāng)發(fā)送的數(shù)據(jù)量增加時,其自適應(yīng)能力變?nèi)?頻繁發(fā)生重傳,從而導(dǎo)致時延抖動增大．GeoSpray協(xié)議由于采用了多拷貝策略,傳遞的副本數(shù)據(jù)量較大,因而其時延抖動在3種協(xié)議中最大．

圖3 發(fā)送不同數(shù)量消息時的時延抖動

2.2.4 丟包率

丟包率與網(wǎng)絡(luò)帶寬、節(jié)點緩沖區(qū)及節(jié)點間連接時間密切相關(guān)．圖4給出了NDCSD,DARCC和GeoSpray三種協(xié)議的丟包率比較．由圖可知,NDCSD協(xié)議的丟包率明顯低于其他2類協(xié)議．設(shè)置實驗參數(shù)時,這3種協(xié)議的緩沖區(qū)大小是相同的,因此,丟包率僅與網(wǎng)絡(luò)帶寬和節(jié)點間的連接時間正相關(guān)．DARCC協(xié)議以節(jié)點間的連通性作為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇的指標(biāo),沒有考慮節(jié)點的可用帶寬,導(dǎo)致其丟包率較大．GeoSpray通過多拷貝多路徑策略,增大了VDTN環(huán)境下節(jié)點的連通概率,因此,在網(wǎng)絡(luò)傳輸負載較低時,丟包率較DARCC協(xié)議低,而當(dāng)發(fā)送消息數(shù)量增大時,副本呈指數(shù)增長,丟包率增大,明顯高于DARCC協(xié)議．NDCSD協(xié)議將兩者有機結(jié)合,具有較好的數(shù)據(jù)傳輸能力和擁塞規(guī)避能力,明顯改善了數(shù)據(jù)丟包率這一性能指標(biāo)．

圖4 發(fā)送不同數(shù)量消息時的丟包率

3 結(jié)語

本文提出了一種基于節(jié)點傳輸能力的VDTN網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議NDCSD．首先,根據(jù)車輛節(jié)點的運動方向和運動速度估計出節(jié)點的有效連接時間．其次,選擇與VDTN環(huán)境相近的WiBro網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的多媒體數(shù)據(jù)集作為VDTN流量,通過分析該數(shù)據(jù)集的流量特征,構(gòu)建車輛流量模型,以此作為車輛節(jié)點的吞吐量函數(shù)．然后,通過對有效連接時間內(nèi)吞吐量函數(shù)求積分,獲得節(jié)點傳輸能力估計值．最后,依據(jù)節(jié)點的平均轉(zhuǎn)發(fā)能力設(shè)計高效的車載容遲網(wǎng)絡(luò)服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)協(xié)議．與同類服務(wù)數(shù)據(jù)分發(fā)方法相比,NDCSD協(xié)議能夠提高VDTN環(huán)境下數(shù)據(jù)包投遞成功率,降低數(shù)據(jù)包的平均傳輸時延、時延抖動及丟包率,從而保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆?wù)質(zhì)量,滿足用戶對各類服務(wù)的需求．

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Node-delivery-capability-based service dissemination protocol for vehicular delay tolerant network

Li Zhiyuan1,3Bi Junlei2Wang Ruchuan3

(1School of Computer Science and Telecommunication Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)(2Informatization Center, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China)(3High Technology Research Key Laboratory of Wireless Sensor Networks of Jiangsu Province,Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)

The node-delivery-capability-based service dissemination (NDCSD) protocol is proposed to solve the degrading performance issue for data transmission in vehicular delay tolerant networking (VDTN) due to the frequently intermitted connections. In the NDCSD protocol, the node delivery capability is computed by the integration of the throughput function within the active connection time. The wavelet-based neural network is used to train the sampling data to obtain the approximation of the throughput function. Then, through taking the node delivery capability as the metric, the service data distribution protocol is designed by using the Dijkstra algorithm, and the NDCSD protocol is implemented on the opportunity networks emulator. The experimental results show that compared with other classical protocols, the NDCSD protocol can significantly improve the successful rate of service delivery and reduce the data transmission delay, the delay jitter and the packet loss. The combination of the connection time and the throughput of nodes can improve the service delivery capability and implement the reliable transmission.

vehicular delay tolerant network; service dissemination; node delivery capability; connection time estimation; function approximation

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.008

2016-10-11. 作者簡介: 李致遠(1981—)，男，博士，副教授，lizhiyuan@ujs.edu.cn.

國家自然科學(xué)基金資助項目(61202474, 61373017, 61572260)、中國博士后科學(xué)基金資助項目(2015M570469)、江蘇大學(xué)高級專業(yè)人才科研啟動基金資助項目(12JDG049).

李致遠,畢俊蕾,王汝傳.車載容遲網(wǎng)絡(luò)下基于節(jié)點傳輸能力的服務(wù)分發(fā)協(xié)議[J].東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,47(3):461-465.

10.3969/j.issn.1001-0505.2017.03.008.

TP393.08

A

1001-0505(2017)03-0461-05