[发明专利]用于容迟网络的路由决策方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及容迟网络路由决策，可用于在容迟网络中对网络整体性能的提升。

背景技术

容迟网络DTN是一种新型的网络体系结构，泛指由于节点移动等原因而没有稳定的端到端传输路径、甚至大部分时间处于中断状态的一类网络。这一概念最早是由K.Fall在著名国际会议SIGCOMM2003上提出来的，其应用涵盖了因特网以外的许多通信网络，如星际网络、乡村网络、战争网络、野生动物监控与追踪网络、移动Ad Hoc网络和无线传感器网络、包交换网络PSN等。对容迟网络的研究将为这些网络在拓扑动态变化的情况下提供一定品质的网络服务，被认为是实现“无处不在的网络”的一项关键技术，具有重要的研究意义。

与传统网络相比，容迟网络的拓扑动态变化，节点间没有稳定的传输路径，甚至可能在任意时刻都没有一条完整的传输通路，这使得那些依赖于稳定传输路径的传统Ad hoc网络路由机制在容迟网络中难以发挥作用，因此，必须依据其特点设计新的路由机制。目前已有的容迟网络路由方法包含基于复制思想的泛洪算法、传染路由算法、散发等待算法等，这些算法在解决容迟网络路由问题时可以很好地保证传输率；但由于这些算法所需的巨大网络开销与节点缓存等有限网络资源之间的矛盾严重限制了他们的使用。研究人员针对这种情况，提出了不同的数据丢弃策略，如最早丢弃DOA和最小丢弃DLE；还提出了概率扩散的概念来节省网络开销，即只向概率较高的邻居节点扩散，如概率路由算方法PROPHET；以及基于能量约束和历史信息路由方法ERHR，等等。即便如此，传统路由方法仍然没能充分利用网络拓扑的变化历史及未来每一个接触的调度信息，来优化报文的传输过程，从而导致网络整体性能不高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，针对容迟网络的特点，提供一种用于容迟网络的路由决策方法，对可预知的时延较大的移动性网络，充分利用节点自身运行规律及其与周边相邻节点的接触概率进行调节，并借助马尔科夫决策模型形成一种新型具有学习功能的路由决策，实现容迟网络节点数据包投放机会提升，使容迟网络整体性能得到提高。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：首先，对时变链路容量函数进行离散化处理，构造一个三维矩阵将描述网络拓扑变化；然后，对离散的链路容量函数进行二值量化，使每条链路得到齐次马尔科夫模型；最后，将容迟网络的路由决策过程定义为一个阶段有限的离散时间决策的马尔科夫决策模型，并利用马尔科夫决策理论中全局最优方程定义及后向迭代算法等内容，计算最优决策序列，具体实现过程如下：

(1)以离散化的链路连通特性描述网络拓扑状况：

(1a)在观测时间段内，以给定的采样间隔Δ和平滑步长，将任意网络节点i和j间的时变链路容量函数c_ij(t)离散化，得到离散序列c_ij(t₀+aΔ)。

(1b)各节点将采样所得离散序列传遍全网，使各节点整合出一个以离散的形式表征的三维矩阵：

A＝{c_ij(t₀+aΔ)}_|V|×|V|×K，

其中，V、E分别表示所考虑网络内的节点和边，|V|、|E|分别表示节点和边的数目；i，j＝0，1，L，|V|-1；t为网络运行时间，t₀为时间统计起点，a为采样的时间序列，a＝0，1，L K，K为采样序列最大值。

(2)根据已得到的三维矩阵A，采用二值量化表示链路容量，每条链路得到如下齐次马尔科夫模型为：

cij(t0+aΔ)=01,]]>

该模型体现了各链路容量为一个在“0”和“1”状态间转移的马尔科夫过程；式中，“0”表示链路连通，“1”表示断开。