[发明专利]一种基于时间表的DTN机会预测路由方法

说明书

本发明公开了一种基于时间表的容迟容断网络(DTN)机会预测路由方法，在研究现有容迟容断网络路由机制的基础上，针对战场特殊环境和移动车队的特点设计了集结‑展开移动模型和基于时间表的机会预测DTN路由算法及缓存管理策略，能够根据移动节点活动时间表预测节点的物理位置和节点之间相遇的机率，进而做出优化的信息转发决策，使得在战场环境高延时、链路频繁中断的条件下能够保持网络通信畅通，提高信息传输的可靠性、数据吞吐量并减少投递时延，从而增强战场环境下DTN通信网络的生存能力。

技术领域

本发明涉及一种基于时间表的DTN机会预测路由方法，针对复杂多变的战场或应急通信环境设计高效的DTN路由算法以提高数据转发效率和可靠性，本发明涉及DTN网络技术、DTN节点移动模型和机会预测路由。

背景技术

延迟容忍网络(Delay Tolerant Network,DTN)也称为容迟容断网络或容迟网络，是一种能容忍网络中断和较大传输延迟的新型网络体系。容迟容断网络(DTN)作为一种新型存储转发网络体系，能在复杂恶劣的网络环境下提供基本的通信服务，近年来得到广泛关注和研究。DTN的信息传输依赖于节点间的接触机会，采用异步传输方式将数据逐跳发送给目的节点。DTN将传统的存储转发模式变为存储等待转发或存储中继转发模式，提高了信息传输的可靠性。DTN具有广泛的应用领域，包括军事通信、应急通信、车辆通信、无线传感网、社交网络和深空通信等。

DTN网络中路由算法是一个关键组成部分，选择合适的路由策略以保证高效的端到端数据传输是DTN研究的一个热点问题。由于DTN网络中很可能不存在到目的节点的端到端路径，加之受限的节点能量、存储空间及有限的网络带宽，使得设计高效健壮的DTN路由算法变得非常困难。

迄今，研究人员针对不同应用场景提出了多种DTN路由算法。在城市交通领域，赫尔辛基市将交通工具作为通信终端，建立了基于DTN的通信模型，并对DTN移动模型和路由算法进行了验证。在传感网络领域，ZebraNet项目采用DTN技术建立了野生动物监测网络，采用基于历史信息的概率路由方法，大大提高了斑马信息的收集效率。根据路由策略的不同，马华东等人将DTN路由算法分为五大类：洪泛路由、转发策略路由、历史预测路由、概率式路由和编码策略路由^[1]。洪泛路由的典型代表是流行性(Epidemic)路由，在转发过程中各中继节点依次复制消息并以泛洪方式进行转发。洪泛路由的消息传输可靠性较高，但开销过大。转发策略路由根据网络拓扑信息选择最佳路径，消息以逐跳方式转发至目的地，在保证消息投递率的同时减少开销。历史预测路由学习消息传播的历史经验，中继节点根据经验来决定消息的转发和传播路径。概率式路由根据节点移动或网络拓扑的实际情况，以某种概率分布来进行消息的转发。编码策略路由将网络编码引入消息转发，可以提高网络吞吐量和均衡网络负载。

虽然近期针对DTN网络的路由问题提出了各式各样的路由算法，但由于DTN网络拓扑变化的动态特性，链路中断的随机性以及网络中存在的大延时和长中断，算法设计依然存在诸多问题和挑战，例如算法应用场景的差异比较大，现有路由算法数据转发效率低，节点不能很好的结合自身特性和网络状态进行数据转发，洪泛式的转发会造成资源浪费，固定式的转发又可能造成转发的失败，算法可靠性和有效性是必须考虑的问题。

另一方面，研究学者对DTN网络中的移动模型进行了系统研究，主要包括个体移动模型和群体移动模型两大类。个体移动模型是指在判断移动性规律时仅考虑节点的绝对位置变化，移动模型刻画的是节点作为单独的个体所表现出的移动性特征。典型的个体移动模型包括随机游走模型和随机路点模型等。