機會網(wǎng)絡(luò)（opportunisticnetwork）[1]是一種不需要在源節(jié)點和目的節(jié)點之間存在完整路徑，利用節(jié)點移動帶來的相遇機會實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的時延和分裂可容忍的自組織網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)基本路由策略的不同，可將機會網(wǎng)絡(luò)中主要的路由算法[2]大致分為三大類：基于場景的路由算法[3]、基于編碼的路由算法[4]和基于交換的路由算法[5]�，F(xiàn)有的基于場景、編碼、交換的機會網(wǎng)絡(luò)路由算法都未對節(jié)點的地理位置信息加以利用，而節(jié)點的地理位置信息是一種可以幫助網(wǎng)絡(luò)路由的有用信息，如果對其加以合理使用，能夠有效提升路由性能。在傳統(tǒng)的移動自組織網(wǎng)中已經(jīng)對基于地理位置信息的路由算法進(jìn)行了深入的研究，目前已提出多種基于地理位置信息的路由算法[6]，如利用位置信息建路的路由（LocationAidedRouting，LAR）算法[7]和LOTAR（LocationTraceAidedRouting）[8]以及直接利用位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的路由（GreedyPerimeterStatelessRouting，GPSR）算法[9]、DREAM（DistanceRoutingEffectAlgorithmforMobility）[10]等。

　　摘要：機會網(wǎng)絡(luò)基于方向的地理路由（DIG）算法存在數(shù)據(jù)分組傳輸時延偏大以及成功率偏低的問題，這是由于DIG算法使數(shù)據(jù)在緩存中的等待時間過長且不能有效保證攜帶數(shù)據(jù)的節(jié)點向目的節(jié)點方向移動，針對該問題，提出了基于定向數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡乩砺酚桑℅RDDT）算法。該算法采用了一種新的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制并且更加有效地利用鄰居表信息，有效避免了以上情形的出現(xiàn)，從而達(dá)到降低數(shù)據(jù)分組傳輸時延并提高成功率的目的。OPNET仿真實驗結(jié)表明，與DIG算法相比，GRDDT算法在傳輸時延和數(shù)據(jù)傳輸成功率等方面的性能均得到提高。

　　關(guān)鍵詞：機會網(wǎng)絡(luò),地理路由,位置信息,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),OPNET

　　0引言

　　機會網(wǎng)絡(luò)中源到目的節(jié)點之間的路徑不一定存在，使得傳統(tǒng)的移動自組織網(wǎng)絡(luò)中基于地理位置信息的路由算法無法適應(yīng)拓?fù)溟g斷的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，需要加以改進(jìn)[11-12]。目前機會網(wǎng)絡(luò)中對基于地理位置信息的路由算法研究較少，其中DIG（DIrectionbasedGeographicroutingscheme）[13]算法是一個典型代表，該算法利用節(jié)點位置信息輔助進(jìn)行路由發(fā)現(xiàn)和維護(hù)，通過兩個節(jié)點之間的相遇，完成節(jié)點地理位置及運動方向等信息的交換，并利用該信息選擇合適的數(shù)據(jù)發(fā)送給對方，以此完成數(shù)據(jù)的交互，從而達(dá)到降低時延的目的。

　　1DIG算法

　　1.1DIG算法原理

　　DIG路由算法是機會網(wǎng)絡(luò)中基于地理位置信息的定向路由算法，該算法通過節(jié)點兩兩相遇來完成數(shù)據(jù)的交互。在該算法中，假定目的節(jié)點的位置是確定的，網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點都知道目的節(jié)點的當(dāng)前位置。當(dāng)兩個節(jié)點相遇后，節(jié)點之間先交換它們的當(dāng)前位置和運動方向等信息，然后根據(jù)相遇節(jié)點的位置、運動方向以及目的節(jié)點的位置信息，選擇合適的數(shù)據(jù)發(fā)送給對方。

　　當(dāng)源節(jié)點產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分組要發(fā)送給目的節(jié)點時，源節(jié)點會盡快地把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)出去，以節(jié)約存儲空間。若與自己相遇的節(jié)點比自己更靠近目的節(jié)點，則轉(zhuǎn)發(fā)該數(shù)據(jù)分組給對方；當(dāng)數(shù)據(jù)分組到目的節(jié)點的距離大于給定的門限值T時，當(dāng)前節(jié)點選擇的下一跳必須比自己更靠近目的節(jié)點，而且運動方向在區(qū)間[θ-ξ，θ+ξ]內(nèi)，其中θ為當(dāng)前節(jié)點到目的節(jié)點所形成的角度。

　　4結(jié)語

　　針對DIG運行時數(shù)據(jù)分組時延偏大、且采用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機制無法保證將數(shù)據(jù)傳遞到目的節(jié)點的問題，本文提出了GRDDT算法，并通過仿真實驗與DIG算法進(jìn)行了比較分析，仿真結(jié)果顯示GRDDT算法在數(shù)據(jù)傳輸成功率、平均時延和數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)等方面的性能得到提升。由于在機會網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)并不處于連通狀態(tài)，當(dāng)節(jié)點發(fā)布位置信息時無法保證所有節(jié)點都能收到該節(jié)點的位置信息，如果節(jié)點利用過期的節(jié)點位置信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)時就有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸失敗。為此，我們將通過跨層機制增強對鄰居信息的感知，在提高位置信息的準(zhǔn)確性和節(jié)能方面展開進(jìn)一步的研究。

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