基于自适应矢量压缩的机会网络高效低时延路由算法

摘要

针对采用epidemic机制的机会网络路由算法在汇总矢量(summary vector,SV)的交换、存储和请求矢量(request vector,RV)的交换过程中存在冗余开销影响效率的问题,提出一种基于自适应矢量压缩的路由算法(epidemic routing based on adaptive compression of vector,ERACV),所提算法通过采用自适应压缩SV和RV的长度、改进SV交换、收到SV分组后优先发送目的地为相遇节点的数据分组等新机制,减少控制开销和节点的存储开销,降低数据分组时延.理论分析验证了ERACV算法的有效性,仿真结果显示,与经典的感染路由算法分销及其改进后的消息传输控制算法相比,ERACV算法的控制和SV存储开销分别减少了39％和96.4％,数据分组的平均端到端时延则降低了2.5％以上,并且维持了100％的数据传送成功率.