許子涵，紀(jì)俊維

(北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院，北京100081)

1 引言

在深空通信等受限網(wǎng)絡(luò)[1]場景中，節(jié)點間由于不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒂邢薜墓?jié)點資源、惡劣的鏈路條件等原因，難以保持穩(wěn)定的端到端連接。 此時傳統(tǒng)的TCP/IP 網(wǎng)絡(luò)體系將不再適用。 容遲網(wǎng)絡(luò)[2](Delay Tolerant Networking， DTN)通過在傳輸層和應(yīng)用層之間增設(shè)了Bundle 層，使用存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制，以解決受限網(wǎng)絡(luò)的通信問題。

經(jīng)典DTN 路由算法根據(jù)節(jié)點是否已知接觸計劃等先驗知識分為兩類[3]：基于先驗知識的路由算法與多副本的路由算法。 在深空衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、有確定調(diào)度的車載網(wǎng)絡(luò)中，每一時刻節(jié)點間的通信鏈路狀態(tài)已知，每個節(jié)點根據(jù)網(wǎng)絡(luò)全局先驗知識規(guī)劃路由。 Jain 等[4]根據(jù)節(jié)點已知關(guān)于接觸計劃、緩存隊列、流量需求等先驗知識，依次提出了FC(First Contact)、MED(Minimum Expected Delay)、ED(Earliest Delivery)、EDLQ(Earliest Delivery with Local Queueing)、EDAQ(Earliest Delivery with All Queues)、LP(Linear Program)等路由，均為經(jīng)典基于先驗知識的路由算法。 這類算法依賴于先驗知識，且多為單副本路由，對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫话l(fā)變化的適應(yīng)度及消息傳輸?shù)目煽啃暂^差。 基于多副本的路由算法主要應(yīng)用于未來月表探測、社群網(wǎng)絡(luò)、野生動物網(wǎng)絡(luò)等無法事先規(guī)劃節(jié)點連接計劃的場景。 經(jīng)典基于多副本的路由算法有Epidemic[5]、Spray and Wait[6]、Spray and Focus[7]、Prophet[8]等。 這類算法對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞碾S機(jī)變化適應(yīng)性較好，但需要在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)送大量冗余副本，且消息的轉(zhuǎn)發(fā)具有一定盲目性，容易造成帶寬等網(wǎng)絡(luò)資源的浪費。 其中，Epidemic 路由[5]采用泛洪的策略。 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點與其他節(jié)點建立連接時，即可互相轉(zhuǎn)發(fā)所有可轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包。 該策略最為簡單，卻在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生大量副本，造成了節(jié)點存儲資源的浪費。 在此基礎(chǔ)上，Spray and Wait 與Spray and Focus 路由通過一定的策略限制了網(wǎng)絡(luò)中的副本數(shù)量，但數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)仍有一定盲目性，存在無法間接交付問題。 Prophet 算法通過節(jié)點歷史消息傳遞情況，計算節(jié)點相遇概率，利用節(jié)點移動的規(guī)律性選擇生成更可能遞交至目的節(jié)點的副本，但缺少對網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包副本總量的控制策略。

在未來月表探測、地球社群網(wǎng)絡(luò)等DTN 典型應(yīng)用場景往往具備以下特點：①網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭討B(tài)變化且無法準(zhǔn)確預(yù)知；②節(jié)點根據(jù)地形、社群屬性、探測任務(wù)等屬性，其運動軌跡具有一定的社區(qū)性、規(guī)律性；③節(jié)點緩存能力、網(wǎng)絡(luò)資源等均因環(huán)境限制而有限，無法適應(yīng)充滿大量冗余副本與無效轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)。 因此，該類場景應(yīng)采用充分利用節(jié)點移動規(guī)律、冗余副本較少、路由轉(zhuǎn)發(fā)具有更高方向性和有效性、基于多副本的路由算法。

針對上述特點，本文設(shè)計一種資源受限條件下的Prophet 路由算法(Prophet under Limited Resources，PLR)。 PLR 路 由 算 法 建 立 在 經(jīng) 典 的Spray and Focus 與Prophet 路由算法融合的基礎(chǔ)上，使用了一種最近相遇節(jié)點樹策略，并修改轉(zhuǎn)發(fā)副本數(shù)量控制策略，以適應(yīng)上述類型場景的需求。

2 路由算法

2.1 經(jīng)典多副本路由算法及缺陷

2.1.1 Spray and Wait 路由算法

在Spray and Wait 路由[6]中，每個數(shù)據(jù)包共有散射(Spray)和等待(Wait)2 個狀態(tài)。 若數(shù)據(jù)包的剩余可復(fù)制副本量大于0，則其處于散射狀態(tài)。 在散射狀態(tài)下，當(dāng)攜帶該數(shù)據(jù)包的發(fā)送節(jié)點遇到其他節(jié)點時，將產(chǎn)生一個該數(shù)據(jù)包的副本并轉(zhuǎn)發(fā)給接收節(jié)點。 該副本的剩余可復(fù)制副本量由具體的實現(xiàn)算法決定。 當(dāng)節(jié)點移動模型滿足獨立同分布時，二分散射等待路由(Binary Spray and Wait routing)的轉(zhuǎn)發(fā)副本數(shù)量控制策略是最佳的[9]。 即每次轉(zhuǎn)發(fā)出當(dāng)前擁有的一半副本量，并將本地數(shù)據(jù)包剩余可復(fù)制副本量減半。

若數(shù)據(jù)包的剩余可復(fù)制副本量為0，則其處于等待狀態(tài)。 在等待狀態(tài)下，發(fā)送節(jié)點僅在遇到該數(shù)據(jù)包的最終目的節(jié)點時才會將其轉(zhuǎn)發(fā)。

2.1.2 Spray and Focus 路由算法

Spray and Focus 路由算法[7]將Spray and Wait 算法中的等待階段改為Focus 階段，并為每個節(jié)點增設(shè)1 個效用值屬性。 節(jié)點的效用值可用該節(jié)點與目的節(jié)點的最近相遇時間來衡量。 當(dāng)一個數(shù)據(jù)包的剩余可復(fù)制副本量為0 時進(jìn)入Focus階段。 此時該節(jié)點在遇到效用值更高的節(jié)點時，將以單副本路由的方式將該副本轉(zhuǎn)發(fā)給其他節(jié)點，本節(jié)點將不再保留該副本。

2.1.3 Prophet 路由算法

Prophet 算法[8]為每個節(jié)點定義了一個新的屬性遞交概率P(a，b)(P(a，b)∈[0，1] )，P(a，b)即表示節(jié)點a可以與節(jié)點b建立連接、通信的概率。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中共有N個節(jié)點，則每個節(jié)點均維護(hù)一個N-1 維的遞交概率向量，表示該節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中其他任意節(jié)點的遞交概率。 初始狀態(tài)下，每個節(jié)點的遞交概率向量值初始化為Pinit(Pinit∈(0，1] )，并按照以下規(guī)則更新：

當(dāng)節(jié)點a與節(jié)點b相遇且建立了通信連接時，節(jié)點a至節(jié)點b的遞交概率按式(1)增加，其中P(a，b)old表示相遇前的遞交概率。

若2 個節(jié)點在一段時間內(nèi)始終沒有相遇并建立通信連接，則這2 個節(jié)點間的遞交概率按式(2)減少。

式中，γ∈(0，1) 為衰減常數(shù)，k是兩節(jié)點遞交概率上次更新至今的單位時間。 若節(jié)點a與節(jié)點b之間的遞交概率較大，且節(jié)點b與節(jié)點c之間的遞交概率也較大，那么節(jié)點a與節(jié)點c之間的遞交概率很有可能也會較大，這是遞交概率的傳遞性。 據(jù)此，在節(jié)點a與節(jié)點b相遇時，除了更新P(a，b)，還需更新節(jié)點a遞交概率向量中的其他值。 以P(a，c)為例，其應(yīng)按式(3)更新。

式中，β∈[0，1] 是傳遞常數(shù)，決定了傳遞性對遞交概率的影響程度。 基于上述遞交概率向量模型，在兩節(jié)點建立連接后，Prophet 路由僅將數(shù)據(jù)包副本轉(zhuǎn)發(fā)給具有更大遞交概率的節(jié)點。

2.1.4 無法間接交付問題

傳統(tǒng)的Spray and Wait 路由等待階段與Spray and Focus 路由的Focus 階段中，存在著無法間接交付問題，主要體現(xiàn)在2 種情況中。 第1 種情況受轉(zhuǎn)發(fā)策略影響。 如圖1 所示，實線表示兩節(jié)點互在通信范圍中且存在可用鏈路。 此時，節(jié)點a攜帶著1 個目的節(jié)點為節(jié)點d，剩余可復(fù)制副本量為0 的數(shù)據(jù)包。 若其處于等待階段，僅當(dāng)節(jié)點a與節(jié)點d有直接通信機(jī)會時，該數(shù)據(jù)包才會被轉(zhuǎn)發(fā)出。 若其處于Focus 階段，根據(jù)各類效用值計算算法，該數(shù)據(jù)包可能會被轉(zhuǎn)發(fā)給節(jié)點e。 例如當(dāng)采用與目的節(jié)點的最近相遇時間作為節(jié)點效用值時，若節(jié)點e剛與節(jié)點d斷開連接移動至圖1所示位置，則節(jié)點e的效用值將大于節(jié)點b的效用值。 在這兩種狀態(tài)下，該數(shù)據(jù)包均無法由節(jié)點b、c轉(zhuǎn)發(fā)至節(jié)點d，而將繼續(xù)在網(wǎng)絡(luò)中占用存儲資源，并增大了該數(shù)據(jù)包遞交延遲。

另一種無法間接交付的情景是網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生擁塞時。 圖1 中若節(jié)點b的緩存已不夠接收該數(shù)據(jù)包副本，根據(jù)上述路由算法，節(jié)點b將無法作為一個中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)該數(shù)據(jù)包。

圖1 無法間接交付的鏈?zhǔn)焦?jié)點分布Fig.1 Chained node distribution that cannot be delivered indirectly

2.2 PLR 路由算法

針對上述無法間接交付問題，本文提出一種基于最近相遇節(jié)點樹的PLR 路由算法。 PLR 路由算法首先將Prophet 路由與Spray and Focus 路由進(jìn)行合并。 具體地，在Prophet 路由基礎(chǔ)上，為每個數(shù)據(jù)包引入剩余可復(fù)制副本數(shù)量這一屬性。僅當(dāng)同時滿足Prophet 路由中的傳遞概率約束與Spray and Focus 路由中的剩余可復(fù)制副本數(shù)量約束時，數(shù)據(jù)包才會被復(fù)制并轉(zhuǎn)發(fā)。 在Focus 階段，使用Prophet 計算的遞交概率作為節(jié)點效用值。接著，針對無法間接交付問題，提出最近相遇節(jié)點樹機(jī)制，使每個節(jié)點可獲取當(dāng)前時刻網(wǎng)絡(luò)中通過多跳與本節(jié)點通信的節(jié)點信息。 最后，采用基于遞交概率的轉(zhuǎn)發(fā)副本數(shù)量控制策略，提高存儲資源利用率。

2.2.1 最近相遇節(jié)點樹的結(jié)構(gòu)

每個節(jié)點均維護(hù)著1 個最近相遇節(jié)點樹，樹根為該節(jié)點自身。 每個子節(jié)點均由最近相遇過的節(jié)點編號與定時器兩部分組成。 定時器的值初始化設(shè)置為ms(m ＞0)。 當(dāng)m＝0 時，該定時器所對應(yīng)的子節(jié)點及其子樹將從最近相遇節(jié)點樹中被移除。 例如m＝5， 節(jié)點a在8 s 前與節(jié)點b通信，在4 s 前與節(jié)點c通信，在3 s 前與節(jié)點d通信，在1 s 前與節(jié)點e通信，則節(jié)點a中所維護(hù)的最近相遇節(jié)點樹如圖2 所示。

2.2.2 最近相遇節(jié)點樹的更新

最近相遇節(jié)點樹將被包含在Hello 包中被廣播給通信范圍內(nèi)的節(jié)點。 當(dāng)接收節(jié)點收到了其他發(fā)送節(jié)點廣播的Hello 包時，接收節(jié)點將根據(jù)收到的信息更新本節(jié)點的最近相遇節(jié)點樹。 更新分2 步：

圖2 節(jié)點a 的最近相遇節(jié)點樹Fig.2 Recently encountered node tree in node a

1)樹的插入操作。 若接收節(jié)點維護(hù)的最近相遇節(jié)點樹中已包含具有發(fā)送節(jié)點編號的深度為2 的子節(jié)點，則該子節(jié)點的原有子樹將被刪除，并將Hello 包中發(fā)送節(jié)點的最近相遇節(jié)點樹作為該子節(jié)點的子樹插入，且該子節(jié)點的定時器重置為m。 若接收節(jié)點維護(hù)的最近相遇節(jié)點樹不包含具有發(fā)送節(jié)點編號的子節(jié)點，則Hello 包中發(fā)送節(jié)點的最近相遇節(jié)點樹將作為根節(jié)點的子樹插入接收節(jié)點的最近相遇節(jié)點樹。

2)剪枝操作。 當(dāng)接收節(jié)點的最近相遇節(jié)點樹中存在2 個或2 個以上具有相同節(jié)點編號的子節(jié)點時，若其中1 個子節(jié)點a的深度大于另1 子節(jié)點b，且其定時器剩余時間小于子節(jié)點b，則子節(jié)點a及其子樹將被刪除。 對應(yīng)的含義為接收節(jié)點刪除了到達(dá)某一節(jié)點的多條路徑中，需要經(jīng)過更長的跳數(shù)、更舊的連通信息的路徑。 至此，最近相遇節(jié)點樹完成了一次更新。

具體地，以一個例子演示最近相遇節(jié)點樹的更新過程。 發(fā)送節(jié)點a與接收節(jié)點b的最近相遇節(jié)點樹如圖3 所示。 當(dāng)兩節(jié)點相遇時，將互相發(fā)送并接收到包含對方最近相遇節(jié)點樹的Hello包。 假設(shè)定時器默認(rèn)時間m＝5， 現(xiàn)關(guān)注接收節(jié)點b中最近相遇節(jié)點樹的更新情況。

首先，節(jié)點b檢查其維護(hù)的最近相遇節(jié)點樹中是否存在某個子節(jié)點包含節(jié)點a的節(jié)點編號。不難發(fā)現(xiàn)，有一個深度為2 的子節(jié)點的節(jié)點編號為節(jié)點a，故移除該子節(jié)點原有的子樹，并將Hello 包中的節(jié)點a的最近相遇節(jié)點樹直接插入，并重置該子節(jié)點的定時器為m。 此時接收節(jié)點b中的最近相遇節(jié)點樹如圖4 所示。

圖3 更新前的最近相遇節(jié)點樹Fig.3 Recently encountered node tree before updating

圖4 插入操作后節(jié)點b 的最近相遇節(jié)點樹Fig.4 Recently encountered node tree in node b after inserting

其次，將對該樹進(jìn)行剪枝。 包含節(jié)點編號d和e的子節(jié)點在樹中均出現(xiàn)了2 次。 首先比較2個擁有節(jié)點編號d的子節(jié)點，其中深度為2 的節(jié)點相比深度為3 的節(jié)點同時滿足具有更小的深度、定時器剩余時間更長2 個條件，故將該深度為3 的子節(jié)點及其子樹刪除。 然后再比較2 個擁有節(jié)點編號e的子節(jié)點，其中深度更小的節(jié)點的定時器剩余時間更短，不同時滿足2 個剪枝條件，故這2 個節(jié)點保留。 剪枝完成后的最近相遇節(jié)點樹如圖5 所示。

2.2.3 轉(zhuǎn)發(fā)副本數(shù)量控制策略

假設(shè)當(dāng)前節(jié)點攜帶了某條消息的M個副本，在與中繼節(jié)點建立了通信鏈路后，將其中N個副本轉(zhuǎn)發(fā)給中繼節(jié)點，則N的數(shù)量如式(4)所示。

圖5 剪枝操作后節(jié)點b 的最近相遇節(jié)點樹Fig.5 Recently encountered node tree in node b after pruning

其中，條件1 為中繼節(jié)點的遞交概率大于2倍的當(dāng)前節(jié)點遞交概率，且當(dāng)前節(jié)點的剩余緩存容量不足10%。 此時當(dāng)前節(jié)點的緩存區(qū)容量即將耗盡，且遇到了遞交概率遠(yuǎn)大于自身的節(jié)點，故當(dāng)前節(jié)點將所有副本發(fā)送給中繼節(jié)點。 這樣既緩解了當(dāng)前節(jié)點的緩存區(qū)占用情況，也保證了該消息的遞交成功率不減少。 同時當(dāng)前節(jié)點不保留副本的措施，也避免了遞交概率極小的節(jié)點長期攜帶該消息副本，既無法對數(shù)據(jù)包的遞交起到實質(zhì)性的作用，在數(shù)據(jù)包完成遞交后又難以接收到該消息的反饋包清除網(wǎng)絡(luò)中殘余副本，長期無效地占用緩存資源。

條件2 為中繼節(jié)點遞交概率大于2 倍的當(dāng)前節(jié)點遞交概率，且當(dāng)前節(jié)點的剩余緩存容量大于10%。 此時當(dāng)前節(jié)點發(fā)送當(dāng)前剩余副本的3/4 給中繼節(jié)點，自己保存1/4 副本。 即將更多的副本發(fā)送給遞交概率遠(yuǎn)大于當(dāng)前節(jié)點的中繼節(jié)點，且因自身緩存區(qū)剩余量足夠，當(dāng)前節(jié)點也仍攜帶少量副本等待轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會，增大該數(shù)據(jù)包總的遞交概率。

在滿足轉(zhuǎn)發(fā)條件的其他情況下，當(dāng)前節(jié)點每次轉(zhuǎn)發(fā)剩余副本的一半給中繼節(jié)點，并保存一半的副本，該條件下轉(zhuǎn)發(fā)副本數(shù)量控制策略與二分散射等待路由算法相同。

2.2.4 PLR 路由算法實現(xiàn)

為了防止因擁塞而導(dǎo)致無法間接交付問題，規(guī)定在每個節(jié)點預(yù)留出一個數(shù)據(jù)包最大可能的緩存大小，專門用于對目的節(jié)點在最近相遇節(jié)點樹上的數(shù)據(jù)包進(jìn)行接收與快速轉(zhuǎn)發(fā)。

綜上所述，PLR 路由轉(zhuǎn)發(fā)算法流程如圖6 所示。

圖6 PLR 路由轉(zhuǎn)發(fā)算法流程圖Fig.6 Flow chart of PLR routing algorithm

3 仿真結(jié)果

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文使用基于NS-3 的DTN 仿真軟件[10]，選取了社區(qū)移動模型[11]，對PLR 路由算法及其他經(jīng)典路由算法(Epidemic[5]、Spray and Wait[6]、Spray and Focus[7]、Prophet[8])進(jìn)行仿真與比較。NS-3 是一款強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)仿真庫，社區(qū)移動模型是一類經(jīng)典的節(jié)點運動有一定規(guī)律性的網(wǎng)絡(luò)移動模型。 仿真場景參數(shù)設(shè)置如表1 所示。 該參數(shù)下的社區(qū)移動模型網(wǎng)絡(luò)可模擬深空網(wǎng)絡(luò)、野生動物網(wǎng)絡(luò)、城市物聯(lián)網(wǎng)等場景。

Prophet 路由中計算遞交概率向量時的各參數(shù)如表2 所示。

3.2 緩存平均占用量分析

緩存平均占用量指每個節(jié)點在仿真中每1 s緩存占用量的平均值，用來衡量該路由算法對存儲資源的依賴性。 仿真結(jié)果如圖7 所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置Table 1 Settings of simulation parameters

表2 算法參數(shù)設(shè)置Table 2 Settings of algorithm parameters

圖7 不同路由算法的緩存平均占用量Fig.7 Average buffer occupancy of different routing algorithms

Epidemic 路由對數(shù)據(jù)包副本數(shù)量沒有限制，占用的節(jié)點緩存資源最多，容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，從而使數(shù)據(jù)包超時、丟棄。 Spray and Wait 與Spray and Focus 路由限制了網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)包副本的數(shù)量。Prophet 路由給轉(zhuǎn)發(fā)限定了條件，除非遇到具有更大概率完成遞交的節(jié)點，否則不產(chǎn)生新的副本。故這3 個路由算法對節(jié)點緩存資源的使用相對較少。 PLR 路由在這些限制副本數(shù)量策略的基礎(chǔ)上，通過最近相遇節(jié)點樹與在每個節(jié)點預(yù)留一塊緩存的策略，保證了經(jīng)過多跳可完成遞交的數(shù)據(jù)包可有效利用節(jié)點緩存完成轉(zhuǎn)發(fā)，故其需要節(jié)點存儲攜帶的數(shù)據(jù)包更少，占用的緩存資源最少。

由圖7 可知，當(dāng)單個節(jié)點存儲能力大于14 MB時，PLR 路由對節(jié)點緩存資源的使用量趨于飽和。 節(jié)點更強(qiáng)的緩存能力將不再對PLR 路由有明顯的增益效果，這也符合PLR 路由適用于節(jié)點緩存資源受限場景的特點。

3.3 遞交率分析

遞交率指成功送達(dá)至目的節(jié)點的數(shù)據(jù)包數(shù)量與計劃發(fā)送的數(shù)據(jù)包總數(shù)之比，是衡量路由算法有效性最直接的指標(biāo)。 仿真結(jié)果如圖8 所示。

圖8 不同路由算法的遞交率 Fig.8 Delivery rate of different routing algorithms

由圖8 可知，在節(jié)點緩存能力不同的仿真中，PLR 路由的遞交率均最高，Epidemic 路由的遞交率均最低。 尤其是節(jié)點緩存能力小于等于14 MB時，PLR 路由對節(jié)點緩存資源的使用尚未飽和，此時它的性能明顯優(yōu)于其他路由算法。

3.4 網(wǎng)絡(luò)有效開銷比分析

網(wǎng)絡(luò)有效開銷比指最終遞交至目的節(jié)點的副本被轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)之和與網(wǎng)絡(luò)中所有副本被轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)之和的比值，用來衡量該路由算法對帶寬等通信資源的有效利用率。 仿真結(jié)果如圖9 所示。

由圖9 可知，每種路由算法在節(jié)點最大緩存容量不同的網(wǎng)絡(luò)中所呈現(xiàn)出的網(wǎng)絡(luò)有效開銷比基本一致。 其中，Epidemic、Spray and Wait、Spray and Focus 算法的轉(zhuǎn)發(fā)均存在一定的盲目性，故網(wǎng)絡(luò)中的很多轉(zhuǎn)發(fā)并不能對數(shù)據(jù)包的遞交起到直接作用，故網(wǎng)絡(luò)有效開銷比均較低。 而Prophet 與PLR 路由算法對轉(zhuǎn)發(fā)均有較嚴(yán)格的要求。 在保證較高的網(wǎng)絡(luò)有效開銷比同時，PLR 算法仍為多副本路由算法，網(wǎng)絡(luò)中仍有一定數(shù)量的副本以保證該路由的可靠性。 PLR 路由算法較高的網(wǎng)絡(luò)有效開銷比也使它更加適用于網(wǎng)絡(luò)帶寬、功率等資源受限的場景。

圖9 不同路由算法的網(wǎng)絡(luò)有效開銷比Fig.9 Effective cost ratio of network of different routing algorithms

綜上可知，在該類仿真場景中，PLR 路由算法的緩存平均占用量、遞交率、網(wǎng)絡(luò)有效開銷比等網(wǎng)絡(luò)性能均優(yōu)于其他經(jīng)典的多副本路由算法。

4 結(jié)論

本文提出的最近相遇節(jié)點樹機(jī)制及基于此機(jī)制的PLR 路由算法，解決了DTN 網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)典多副本路由算法下的無法間接交付問題。 在具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錈o法準(zhǔn)確預(yù)知、節(jié)點運動有一定社群性或規(guī)律性、節(jié)點緩存能力與網(wǎng)絡(luò)資源受限等特點的DTN 典型應(yīng)用場景中，如未來月表探測、地球社群網(wǎng)絡(luò)等，PLR 路由算法的遞交率、緩存平均占用量、網(wǎng)絡(luò)有效開銷比等性能比傳統(tǒng)的Epidemic、Spray and Wait、Spray and Focus、Prophet 算法有所提升，達(dá)到了更好的網(wǎng)絡(luò)性能。