摘要：为了应对传统自组织网络高度动态拓扑、短寿命连接等特性导致的传输失效问题,基于命名数据网络(NDN)架构,设计了一种联合链路稳定性和内容可达性的可靠转发(RF-LSCA)策略。该策略基于多属性决策方法,综合考虑链路持续时间、节点间距离和内容可达性3个关键属性,从而更加精确地选择最优转发节点,提升了内容传输性能;此外,鉴于单一最优路径可能存在的不稳定性,该策略进一步将决策模型与概率转发思想相结合,设计了兼具低开销与高可靠性的冗余转发机制。这一设计充分利用了NDN的多路径特性,以保障移动环境下的内容传输性能。通过仿真实验验证,所提RF-LSCA在内容获取平均时延、平均跳数、内容满足率等多个关键性能指标上优于现有策略,充分证明了其在提高NDN-AdHoc网络传输效率方面的优越性。

摘要：设计了命名数据移动自组织网络的全新转发策略(LAFS).LAFS控制低能量节点对请求数据包的响应,实现了在不增加网络负载的前提下延长整网生命周期、降低网络时延的效果.通过将LAFS与命名数据网络中已有的两个转发策略在生命周期、跳数和时延三个方面进行分析与比较,证实了LAFS转发策略更高效节能.

摘要：随着智慧城市的发展,移动智能终端的普及,社会网络成为研究人员热议的话题。由于洪泛算法在网络投递率、网络延迟方面有着较为突出的表现,文章主要基于社会网络的洪泛算法,设计了MUOB的消息队列转发策略。通过实验结果表明MUOB转发策略在网络投递率、网络延迟方面优于传统的随机转发策略,先进先出转发策略以及最近的Min Hop转发策略。

摘要：针对基于命名数据网络的转发策略存在网络拥塞、高延时以及转发命中率低的问题,提出一种区分调度提升树转发策略。将兴趣包进行服务类型和紧急度分类,使用加权循环调度算法对数据包优先级排序,生成优先级队列;针对端口信息、节点内缓存、兴趣包热度等属性进行决策,生成提升树,选择最优端口进行数据转发。使用SUMO软件设计真实道路车辆信息,利用ndnSIM软件进行仿真实验,结果表明:使用区分调度提升树转发策略,能使兴趣包满足率相较于智能泛洪转发策略提升8.9%,平均时延降低25 ms;相较于BREB转发策略提升5.1%,平均时延降低14.6 ms。区分调度提升树转发策略能缓解网络的拥塞,更好地适应车联网拓扑的动态变化,能充分利用车辆节点内的缓存信息,提供更高效的车辆服务。

摘要：无人机和无人船组成的移动自组织网络存在通信环境恶劣和网络拓扑结构变化频繁等挑战,导致网络性能变差。针对这一问题,建立以数据为中心的命名数据网络(Named Data Networking, NDN)网络架构,在此基础上提出基于深度强化学习的智能数据转发策略。利用深度强化学习实时感知网络动态变化,优化数据转发策略,设计优先采样和双重Q网络算法,加快深度强化学习收敛速度。实验结果表明,该策略可以有效降低时延并提高兴趣包满足率。

摘要：传统互联网在多方面面临挑战,全新架构的命名数据网络NDN的特点使其适用于战术环境。目前无线移动NDN转发策略在提升网络效率同时会增加开销,也未考量战术环境服务发现、抗毁性和协议轻量化等关键特征。文中设计基于判决选择的节点感知转发策略(DSPAF),并用基于权重的优选内容提供者判决准则WFSRP选择中继,仿真验证该策略的优越性和适用性。

摘要：资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.无结构P2P方面的已有工作主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.提出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、易维护的自适应搜索算法,即***根据用户的访问历史抽取用户的兴趣属性,并遵循用户的访问行为模式,以自发的方式组织基于用户兴趣属性的应用层SmallWorld覆盖网络,然后基于覆盖网络实现了高效的文件定位.分析了影响搜索性能的关键因素,针对Small World网络特点分别设计了基于兴趣度、基于本体距离和基于兴趣宽度等有效的查询消息转发策略.最后实验显示,SWAPS以其高成功率、低带宽消耗和很小的响应时间能够显著的提高搜索性能,而且对用户的访问行为体现出良好适应性.

摘要：作为一种间歇性连接的网络,延迟容忍网络(DTN)中的消息通过节点间的机会性相遇完成投递,这种多跳、随机的传递方式使得消息难以被追踪,因此DTN非常适合实现信息的隐蔽传输.然而在DTN中节点之间的连接频繁断开限制了传输效率,且现有的DTN路由并未针对隐蔽传输的安全性进行相关研究.为保证隐蔽传输的通信质量和安全性,提出一种路由算法,首先利用节点的静态社会特征和实时相遇情况设计一种高效的消息转发策略以提高消息的投递效率;其次考虑到过多的消息副本在增加投递概率的同时也会增加暴露的风险,根据网络连通情况对副本数进行了动态设置.最后,将提出的算法与DTN经典算法进行仿真对比,结果显示本算法能够提高DTN的消息投递率,减少网络开销,同时提高消息的安全性.

摘要：随着全球数字媒体的深刻变革,互联网用户关注的重点逐渐向如何快速获取信息转移,而不关注信息的存储位置。现在的TCP/IP网络协议架构却无法适应当今内容应用需求的迅速发展。为了适应这一互联网的转变,以信息为中心的新型网络架构信息中心网络(information-certric networking,ICN)受到了广泛关注。网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征,对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据。在ICN中,由于网络缓存机制导致时延的不确定性,为网络传输控制带来了挑战。通过对ICN网络的经典架构命名数据网络(named data networking,NDN)网络时延模型进行建模,采用了神经网络算法进行时延预测,设计了基于预测时延的转发策略机制,创新地在NDN网络组件转发信息表(forwarding information based,FIB)上新增接口信息Stat,以实现转发路径的动态选择。仿真结果表明,该设计机制能够有效地提升网络传输控制性能。

摘要：为了更加深入的研究容迟网络(delay tolerant networks,DTN)路由技术中决定性能表现的主要因素,以3种具有代表性的主流DTN路由为例,设计了一个典型的地区探测场景,利用ONE模拟器进行了仿真实验。实验结果表明,在相同的应用场景下,采用不同策略的DTN路由表现出很大的性能差异。实验数据的对比分析证明,路由算法的性能主要受网络中报文拷贝数量及其转发策略的限制,同时跟网络硬件性能也有很大关系。