Маршрутизация в сетях, устойчивых к задержкам

Маршрутизация в сетях, устойчивых к задержкам, связана с возможностью транспортировки или маршрутизации данных от источника к месту назначения, что является фундаментальной способностью, которой должны обладать все сети связи. Сети, устойчивые к задержкам и сбоям (DTN), характеризуются отсутствием связности , что приводит к отсутствию мгновенных сквозных путей. В таких сложных условиях популярные протоколы специальной маршрутизации, такие как AODV, ^[1] и ДСР ^[2] не получается установить маршруты. Это связано с тем, что эти протоколы пытаются сначала установить полный маршрут, а затем, после того как маршрут установлен, пересылать фактические данные. Однако, когда мгновенные сквозные пути установить сложно или невозможно, протоколы маршрутизации должны использовать подход «хранения и пересылки». ^{[ нужна ссылка ]}, где данные постепенно перемещаются и сохраняются по сети в надежде, что они в конечном итоге достигнут места назначения. ^[3]^[4]^[5] Распространенный метод, используемый для максимизации вероятности успешной передачи сообщения, заключается в копировании множества копий сообщения в надежде, что одна из них сможет достичь места назначения. ^[6]

Классификации протоколов маршрутизации

Хотя существует множество характеристик протоколов маршрутизации , один из наиболее простых способов создания таксономии основан на том, создает ли протокол копии сообщений. Протоколы маршрутизации, которые никогда не реплицируют сообщение, считаются основанными на пересылке , тогда как протоколы, которые реплицируют сообщения, считаются основанными на репликации.

У каждого подхода есть как преимущества, так и недостатки, и подходящий подход, вероятно, зависит от рассматриваемого сценария. Подходы, основанные на пересылке, как правило, гораздо менее расточительны к сетевым ресурсам, поскольку в любой момент времени в сети существует только одна копия сообщения. ^[7]^[14] Более того, когда пункт назначения получает сообщение, ни один другой узел не может иметь копию. Это устраняет необходимость для пункта назначения предоставлять обратную связь сети (за исключением, возможно, подтверждений, отправленных отправителю), чтобы указать, что оставшиеся копии могут быть удалены. К сожалению, подходы, основанные на пересылке, не обеспечивают достаточную скорость доставки сообщений во многих DTN. ^[11] С другой стороны, протоколы на основе репликации обеспечивают более высокую скорость доставки сообщений. ^[3] поскольку в сети существует несколько копий, и только одна (или в некоторых случаях, как в случае со стирающим кодированием, несколько) должна достичь места назначения. Однако компромисс здесь заключается в том, что эти протоколы могут тратить ценные сетевые ресурсы. ^[12] Более того, многие протоколы, основанные на лавинной рассылки, по своей сути не масштабируемы. Некоторые протоколы, такие как Spray and Wait, ^[11] попытаться пойти на компромисс, ограничив количество возможных реплик данного сообщения.

Важно отметить, что подавляющее большинство протоколов маршрутизации DTN основаны на эвристическом подходе и неоптимальны. Это связано с тем, что в общем случае DTN оптимальность является NP-трудной . ^[10] Точнее, « онлайн-алгоритмы без полных знаний о будущем и с неограниченной вычислительной мощностью или алгоритмы с ограниченными вычислительными возможностями с полными знаниями о будущем могут быть сколь угодно далеки от оптимальных». ^[10]

Маршрутизация на основе репликации

Протоколы, основанные на репликации, в последнее время привлекли большое внимание в научном сообществе, поскольку они могут обеспечить существенно более высокие коэффициенты доставки сообщений, чем протоколы, основанные на пересылке. Эти типы протоколов маршрутизации позволяют реплицировать сообщение; каждую из реплик, а также само исходное сообщение обычно называют копиями сообщения или репликами сообщения. Возможные проблемы с маршрутизацией на основе репликации включают:

перегрузка сети в кластерных зонах,
расточительное использование сетевых ресурсов (включая пропускную способность, хранилище и энергию) и
масштабируемость сети.

Поскольку сетевые ресурсы могут быстро стать ограниченными, решение о том, какие сообщения передавать первыми, а какие сообщения отбрасывать первыми, играет решающую роль во многих протоколах маршрутизации.

Маршрут эпидемии

Маршрут эпидемии ^[6] по своей природе основан на лавинной рассылки, поскольку узлы постоянно реплицируют и передают сообщения вновь обнаруженным контактам, у которых еще нет копии сообщения. В самом простом случае маршрутом эпидемии является наводнение; однако для ограничения количества передач сообщений можно использовать более сложные методы. Эпидемическая маршрутизация основана на обеспечении синхронизации распределенных баз данных, и многие из этих методов, такие как распространение слухов, могут быть напрямую применены к маршрутизации.

Протокол маршрутизации ПРОФЕТ

Эпидемическая маршрутизация особенно требовательна к ресурсам, поскольку она намеренно не пытается устранить репликации, которые вряд ли улучшат вероятность доставки сообщений. Эта стратегия эффективна, если случайные встречи между узлами являются чисто случайными, но в реальных ситуациях встречи редко бывают полностью случайными. Информационные Мулы (в основном связанные с человеком) перемещаются в обществе и, соответственно, имеют большую вероятность встречи с одними Мулами, чем с другими. Протокол вероятностной маршрутизации с использованием истории встреч и транзитивности (PROPHET) использует алгоритм, который пытается использовать неслучайность реальных встреч, поддерживая набор вероятностей для успешной доставки в известные пункты назначения в DTN ( предсказуемость доставки ) и копирование сообщений во время оппортунистических встреч только в том случае, если Мул, у которого нет сообщения, имеет больше шансов доставить его. Эта стратегия была впервые описана в статье 2003 года. ^[15]

Адаптивный алгоритм используется для определения прогнозируемости доставки в каждом Mule. Мул M прогнозы доставки P ( M , D ) для каждого известного пункта назначения D. хранит Если Мул не сохранил значение предсказуемости для пункта назначения, P ( M , D ) предполагается равным нулю. Прогнозируемость доставки, используемая каждым Мулом, пересчитывается при каждой оппортунистической встрече в соответствии с тремя правилами:

Когда Мул M встречает другого Мула E , предсказуемость для E увеличивается:
P ( M , E ) _new = P ( M , E ) _old + (1 - P ( M , E ) _old ) * L _{встреча} , где L _{встреча} — константа инициализации.
Прогнозируемости для всех пунктов назначения D , кроме E, являются «устаревшими»:
п ( M , D ) _новый знак равно п ( M , D ) _старый * γ ^К где γ — константа старения, а K — количество единиц времени, прошедших с момента последнего старения.
происходит обмен прогнозируемыми значениями Между M и E , а «транзитивное» свойство предсказуемости используется для обновления предсказуемости пунктов назначения D , для которых E имеет значение P ( E , D ) в предположении, что M , вероятно, снова встретит E :
P ( M , D ) _новый = P ( M , D ) _старый + (1 - P ( M , D ) _старый ) * P ( M , E ) * P ( E , D ) * β где β - константа масштабирования.

Протокол был включен в эталонную реализацию, поддерживаемую исследовательской группой IRTF DTN , а текущая версия задокументирована в RFC 6693. Протокол был опробован в реальных ситуациях в рамках проекта Sámi Network Connectivity (SNC) и находится в стадии дальнейшего развития в течение Проект Рамочной программы ЕС 7 «Сети для сообществ, испытывающих проблемы со связью» (N4C) .

МаксПроп

МаксПроп ^[3] была разработана в Массачусетском университете в Амхерсте и частично финансировалась DARPA и Национальным научным фондом . Оригинал статьи можно найти на конференции IEEE INFOCOM 2006. MaxProp по своей природе основан на лавинной рассылки : если контакт обнаружен, все сообщения, не хранящиеся у контакта, будут пытаться реплицироваться и передаваться. Интеллект MaxProp заключается в определении того, какие сообщения следует передавать первыми, а какие сообщения следует отбрасывать первыми. По сути, MaxProp поддерживает упорядоченную очередь на основе пункта назначения каждого сообщения, упорядоченную по предполагаемой вероятности будущего транзитного пути к этому пункту назначения.

Ядро MaxProp

Чтобы получить эти оценки вероятности пути, каждый узел поддерживает вектор размера $n-1$ (где $n$ — количество узлов в сети), состоящее из вероятности того, что узел встретит каждый из других узлов в сети. Каждый из $n-1$ элементы в векторе изначально установлены на ${\frac {1}{|n|-1}}$ , что означает, что следующий узел с равной вероятностью встретит любой другой узел. Когда узел встречает другой узел, $j$ , $j^{\text{th}}$ элемент его вектора увеличивается на 1, а затем весь вектор нормализуется так , что сумма всех записей равна 1. Обратите внимание, что этот этап является полностью локальным и не требует передачи информации о маршрутизации между узлами.

Когда два узла встречаются, они сначала обмениваются оцененными векторами вероятности встречи узлов. В идеале каждый узел должен иметь актуальный вектор от любого другого узла. Имея под рукой эти n векторов, узел может затем вычислить кратчайший путь с помощью поиска в глубину, где веса пути указывают вероятность того, что связь не возникнет (обратите внимание, что это 1 минус значение, найденное в соответствующем векторе). Эти веса пути суммируются для определения общей стоимости пути и вычисляются по всем возможным путям к желаемым местам назначения (назначения для всех сообщений, удерживаемых в данный момент). В качестве стоимости для этого конкретного пункта назначения выбирается путь с наименьшим общим весом. Затем сообщения упорядочиваются по стоимости назначения, передаются и удаляются в этом порядке.

Дополнения MaxProp

В сочетании с базовой маршрутизацией, описанной выше, MaxProp допускает множество дополнительных механизмов, каждый из которых способствует увеличению коэффициента доставки сообщений в целом. Во-первых, подтверждения вводятся в сеть узлами, которые успешно получили сообщение (и являются конечным пунктом назначения этого сообщения). Эти подтверждения представляют собой 128-битные хэши сообщения, которые передаются в сеть и инструктируют узлы удалить дополнительные копии сообщения из своих буферов. Это помогает освободить место, поэтому важные сообщения удаляются не так часто. Во-вторых, пакеты с малым количеством переходов имеют более высокий приоритет. Это помогает обеспечить начальную быструю репликацию сообщений, чтобы дать новым сообщениям « фору ». Без этого старта новые сообщения могут быстро оказаться перегружены старыми сообщениями, поскольку в сети обычно меньше копий новых сообщений. В-третьих, каждое сообщение поддерживает «список переходов», указывающий узлы, которые оно ранее посетило, чтобы гарантировать, что оно не посетит узел повторно.

СТРЕМИТЕЛЬНЫЙ

СТРЕМИТЕЛЬНЫЙ, ^[10] который является аббревиатурой от «Протокол распределения ресурсов для преднамеренной маршрутизации DTN», был разработан в Массачусетском университете в Амхерсте. Впервые он был представлен в публикации SIGCOMM 2007 года «Маршрутизация DTN как проблема распределения ресурсов» . Авторы RAPID в качестве базовой предпосылки утверждают, что предыдущие алгоритмы маршрутизации DTN случайно влияют на показатели производительности, такие как средняя задержка и коэффициент доставки сообщений. Целью RAPID является намеренное создание единой метрики маршрутизации. На момент публикации RAPID был настроен так, чтобы намеренно минимизировать один из трех показателей: среднюю задержку, пропущенные сроки и максимальную задержку.

РАПИД-протокол

Ядро протокола RAPID основано на концепции функции полезности. Функция полезности присваивает значение полезности, $U_{i}$ , к каждому пакету $i$ , который основан на оптимизируемой метрике. $U_{i}$ определяется как ожидаемый вклад пакета $i$ этому показателю. RAPID сначала реплицирует пакеты, что приводит к максимальному увеличению полезности. Например, предположим, что метрикой для оптимизации является средняя задержка. Функция полезности, определенная для средней задержки, равна $U_{i}=-D(i)$ , в основном отрицательная средняя задержка. Следовательно, протокол реплицирует пакет, что приводит к наибольшему уменьшению задержки. RAPID, как и MaxProp, основан на лавинной рассылки и поэтому будет пытаться реплицировать все пакеты, если позволяют сетевые ресурсы.

Общий протокол состоит из четырех этапов:

Инициализация. Обмен метаданными помогает оценить полезность пакетов.
Прямая доставка: передаются пакеты, предназначенные непосредственным соседям.
Репликация: пакеты реплицируются на основе предельной полезности (изменение полезности зависит от размера пакета).
Завершение: протокол завершается, когда контакты разрываются или все пакеты реплицируются.

Распылить и подождать

Spray and Wait — это протокол маршрутизации, который пытается получить преимущества коэффициента доставки маршрутизации на основе репликации, а также преимущества низкого использования ресурсов маршрутизации на основе пересылки. Spray and Wait был разработан исследователями из Университета Южной Калифорнии . Впервые он был представлен на конференции ACM SIGCOMM 2005 года в публикации «Распылить и подождать: эффективная схема маршрутизации для периодически подключаемых мобильных сетей». Spray and Wait обеспечивает эффективность использования ресурсов, устанавливая строгий верхний предел количества копий одного сообщения, разрешенного в сети.

Обзор протокола распыления и ожидания

Протокол распыления и ожидания состоит из двух фаз: фазы распыления и фазы ожидания. При создании нового сообщения в системе номер $L$ прилагается к этому сообщению, указывая максимально допустимое количество копий сообщения в сети. На этапе распыления источник сообщения отвечает за «распыление» или доставку одной копии $L$ отдельные «реле». Когда ретранслятор получает копию, он переходит в фазу ожидания, где ретранслятор просто удерживает это конкретное сообщение до тех пор, пока пункт назначения не встретится напрямую.

Версии с распылением и ожиданием

Существует две основные версии Spray and Wait: ванильная и бинарная . Обе версии идентичны, за исключением того, как $L$ копии достигают $L$ отдельные узлы на этапе распыления. Самый простой способ добиться этого, известный как ванильная версия, состоит в том, чтобы источник передал одну копию сообщения первому. $L-1$ отдельные узлы, с которыми он сталкивается после создания сообщения.

Вторая версия, называемая Binary Spray and Wait. Здесь исходный код начинается, как и прежде, с $L$ копии. Затем он передает ${\text{floor}}(L/2)$ своих копий на первый встреченный узел. Каждый из этих узлов затем передает половину общего количества имеющихся у него копий будущим узлам, с которыми они встречаются, у которых нет копий сообщения. Когда узел в конечном итоге отдает все свои копии, кроме одной, он переключается в фазу ожидания, где ожидает возможности прямой передачи с пунктом назначения. Преимущество Binary Spray and Wait заключается в том, что сообщения распространяются быстрее, чем в стандартной версии. Фактически авторы доказывают, что Binary Spray and Wait оптимален с точки зрения минимальной ожидаемой задержки среди всех схем Spray и Wait, предполагая, что движение узла — IID .

Протокол Bubble Rap

Бабл-рэп ^[16] впервые вводит понимание человеческой мобильности в дизайн DTN. Они изучают социальные структуры между устройствами и используют их при разработке алгоритмов пересылки для карманных коммутируемых сетей (PSN). Экспериментируя со следами реального мира, они обнаруживают, что человеческое взаимодействие неоднородно как с точки зрения хабов, так и с точки зрения групп или сообществ. Согласно этому выводу, они предлагают Bubble Rap, алгоритм пересылки на основе социальных сетей, который значительно повышает эффективность пересылки по сравнению с алгоритмами PROPHET, основанными на истории, и алгоритмами SimBet, основанными на социальных сетях. Этот алгоритм также показывает, как его можно реализовать распределенным образом, что демонстрирует его применимость в децентрализованной среде PSN.

Протокол CafRep

КафеРеп ^[17] — это полностью локализованный адаптивный протокол пересылки и репликации с контролем и предотвращением перегрузок, позволяющий использовать мобильную социальную структуру с учетом перегрузок в гетерогенных сетях DTN. CafRep использует комбинированные метрики социальных сетей, буфера и задержки для пересылки и репликации сообщений с учетом перегрузки, что максимизирует коэффициент доставки сообщений и доступность узлов, одновременно сводя к минимуму задержку и скорость потери пакетов в периоды повышения уровня перегрузки. В основе CafRep лежит комбинированная относительная эвристика, управляемая утилитой, которая обеспечивает высокоадаптируемую политику пересылки и репликации, управляя обнаружением и разгрузкой перегруженных частей сети и адаптируя скорость отправки/пересылки на основе прогнозов ресурсов и контактов.

ХОЛОДНЫЙ

RACOD: маршрутизация с использованием оптимизации колоний муравьев в DTN ^[18] знакомит с изучением путей с использованием ACO , а также разумно решает, какое сообщение удалить, а какое передать. В DTN нет точных сведений о пункте назначения, и поэтому нам необходимо распространять сообщения во всех направлениях для поиска пункта назначения. ACO помогает эффективно ориентироваться и прокладывать кратчайший путь. Протокол использует легкие сообщения, называемые ant, для построения кратчайших путей. Движение муравья в ACO можно сопоставить с распространением сообщений, которые реплицируются в DTN и ищут пункт назначения. Более того, этот протокол также обеспечивает лучшую технику управления буфером: он представляет метод трехсторонней сортировки, который помогает отбрасывать устаревшие или вредоносные сообщения и, таким образом, снижает нагрузку на буфер.

Маршрутизация на основе пересылки

Маршрутизация состояния канала с устойчивостью к задержкам (dtlsr)

DTLSR реализован в реализации DTN2 BP и призван обеспечить прямое расширение маршрутизации по состоянию канала . ^[19] При использовании DTLSR объявления о состоянии канала отправляются, как и в OLSR , но ссылки, которые считаются «неработающими», не удаляются из графа немедленно. Вместо этого «выключенные» ссылки устаревают путем увеличения их показателей до тех пор, пока не будет достигнут некоторый максимум, после чего они удаляются из графика. Цель этого состоит в том, чтобы данные продолжали передаваться по путям, которые раньше поддерживались, в надежде, что они снова будут поддерживаться в будущем.

Пакетная маршрутизация с учетом расписания (также маршрутизация графа контактов)

Протокол SABR является расширением маршрутизации графа контактов. ^[20] целью которого является предоставление решения маршрутизации для широкого спектра сценариев, включающих как запланированное, так и обнаруженное соединение. Для режима запланированного подключения SABR использует «план контактов», предоставленный управлением сетью, с описанием текущего и будущего расписания подключения. Затем SABR принимает решения о пересылке на основе метрики самого раннего прибытия, где пакеты маршрутизируются по изменяющемуся во времени графу связности. SABR использует историческую контактную информацию и обнаружение соседей для маршрутизации по незапланированным каналам. Протокол SABR стандартизируется Консультативным комитетом по системам космических данных .

Некооперативная маршрутизация в сетях, устойчивых к задержкам

Большинство существующих протоколов маршрутизации и доставки данных для DTN предполагают, что мобильные узлы охотно участвуют в доставке данных, делятся своими ресурсами друг с другом и следуют правилам базовых сетевых протоколов. Тем не менее, рациональные узлы в реальных сценариях взаимодействуют стратегически и могут проявлять эгоистичное поведение по разным причинам (например, из-за ограничений ресурсов, отсутствия интереса к данным или социальных предпочтений). ^[21] Например, если узел имеет ограниченные ресурсы батареи или стоимость полосы пропускания сети, предоставляемой операторами мобильной связи, высока, он не будет охотно передавать данные другим, пока не будут предоставлены соответствующие стимулы. Между тем, злонамеренные узлы могут атаковать сеть разными способами, нарушая нормальную работу процесса передачи данных. Например, злоумышленник может отбрасывать полученные сообщения, но предоставлять поддельные метрики маршрутизации или ложную информацию с целью либо привлечь больше сообщений, либо снизить вероятность их обнаружения. Эта проблема становится еще более сложной, когда некоторые вступающие в сговор злоумышленники повышают свои показатели, чтобы обмануть системы обнаружения атак. Однако справиться с некооперативным поведением мобильных узлов в сетях DTN очень сложно из-за модели распределенной сети и прерывистого доступа узлов к централизованным органам власти.

Ссылки

^ CE Перкинс и EM Ройер. Специальная векторная маршрутизация по требованию. На втором семинаре IEEE по мобильным вычислительным системам и приложениям, февраль 1999 г.
^ Д. Б. Джонсон и Д. А. Мальц. Мобильные вычисления, глава Динамическая маршрутизация источника в одноранговых беспроводных сетях, страницы 153–181. Издательство Kluwer Academic, февраль 1996 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Джон Берджесс, Брайан Галлахер, Дэвид Дженсен и Брайан Нил Левин. MaxProp: Маршрутизация для устойчивых к сбоям сетей на базе транспортных средств. В Proc. IEEE INFOCOM, апрель 2006 г.
^ Фило Хуанг, Хидекадзу Оки, Юн Ван, Маргарет Мартоноси, Ли Шиуан Пэ и Дэниел Рубинштейн. Энергоэффективные вычисления для отслеживания дикой природы: компромиссные решения и первые опыты использования Zebranet. СИГОПС Опер. Сист. Ред., 36(5):96–107, 2002.
^ Огюстен Шентро, Пан Хуэй, Джон Кроукрофт, Кристоф Дио, Ричард Гасс и Джеймс Скотт. Влияние мобильности людей на оппортунистические алгоритмы пересылки. Транзакции IEEE на мобильных вычислениях, 6(6):606–620, 2007.
^ Jump up to: ^а ^б Амин Вахдат и Дэвид Беккер. Эпидемическая маршрутизация для частично подключенных одноранговых сетей. Технический отчет CS-2000-06, факультет компьютерных наук, Университет Дьюка, апрель 2000 г.
^ Jump up to: ^а ^б Сушант Джайн, Кевин Фолл и Рабин Патра. Маршрутизация в сети, устойчивой к задержкам. В Proc. ACM SIGCOMM, 2004 г.
^ Джеа Д., Сомасундара А.А. и Шривастава М.Б. Несколько управляемых мобильных элементов (мулы данных) для сбора данных в сенсорных сетях. В Proc. Международная конференция IEEE/ACM по распределенным вычислениям в сенсорных системах (DCOSS), июнь 2005 г.
^ Рахул К. Шах, Сумит Рой, Сушант Джайн и Вэйлон Брюнетт. MULE данных: моделирование трехуровневой архитектуры для разреженных сенсорных сетей. В Proc. Семинар IEEE SNPA, май 2003 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Аруна Баласубраманян, Брайан Нил Левин и Арун Венкатарамани. Маршрутизация DTN как проблема распределения ресурсов. В Proc. ACM SIGCOMM, август 2007 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Трасивулос Спиропулос, Константинос Псунис и Каулиджи С. Рагхавендра. Распылить и подождать: эффективная схема маршрутизации для периодически подключающихся мобильных сетей. В WDTN '05: Материалы семинара ACM SIGCOMM 2005 г. по сетям, устойчивым к задержкам, 2005 г.
^ Jump up to: ^а ^б Трасивулос Спиропулос, Константинос Псунис и Каулиджи С. Рагхавендра. Распылите и сфокусируйтесь: эффективная маршрутизация с поддержкой мобильности для гетерогенной и коррелированной мобильности. На пятой ежегодной международной конференции IEEE по всеобъемлющим вычислениям и коммуникациям, 2007 г.
^ Сэмюэл К. Нельсон, Альберт Ф. Харрис и Робин Кравец. Управляемая событиями и ролевая мобильность в сетях аварийного восстановления. В CHANTS 07: Материалы второго семинара по сетям с вызовами, 2007 г.
^ Дэн Хенрикссон, Тарек Ф. Абдельзахер и Рагху К. Ганти. Основанный на кэшировании подход к маршрутизации в сетях, устойчивых к задержкам. В материалах 16-я Международная конференция по компьютерным коммуникациям и сетям, 2007. ICCCN 2007, 2007.
^ А. Дориа и О. Шелн. Вероятностная маршрутизация в периодически подключаемые сети. В материалах четвертого ACM Международный симпозиум по мобильным одноранговым сетям и вычислениям (МобиХок 2003), 2003.
^ Хуэй П., Кроукрофт Дж. и Ёнеки Э. (2011). Bubble Rap: социальная пересылка в сетях, устойчивых к задержкам. Мобильные вычисления, Транзакции IEEE, 10 (11), 1576–1589.
^ Милена Раденкович и Эндрю Гранди (2012). Эффективный и адаптивный контроль перегрузки для гетерогенных сетей, устойчивых к задержкам. Ad Hoc Networks, т. 10, н. 7, 2012.
^ Навин Сингх и Авадхеш Сингх (2019), «RACOD: Маршрутизация с использованием оптимизации муравьиных колоний в DTN», Международный журнал датчиков, беспроводной связи и управления (2019) 9: 1. https://doi.org/10.2174/2210327909666190404141124
^ Деммер М., Фолл К., «DTLSR: маршрутизация с устойчивостью к задержкам для развивающихся регионов», Материалы семинара 2007 г. по сетевым системам для развивающихся регионов, 2007 г.
^ Джузеппе А., Николаос Б., Бирран Э., Бисио И. и Берли С., «Маршрутизация контактного графа в космических сетях DTN: обзор, улучшения и производительность», Журнал IEEE Communications Magazine, 53 (3 ) стр. 38–46, http://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20150423-130958749.
^ Джедари, Бехруз; Ся, Фэн; Нин, Чжаолун (2018). «Обзор человекоориентированных коммуникаций в некооперативных беспроводных ретрансляционных сетях». Опросы и учебные пособия IEEE по коммуникациям . 20 (2): 914–944. arXiv : 2008.04651 . дои : 10.1109/COMST.2018.2791428 . S2CID 44112053 .

Внешние ссылки

[1] CE Перкинс и EM Ройер. Специальная векторная маршрутизация по требованию. На втором семинаре IEEE по мобильным вычислительным системам и приложениям, февраль 1999 г.

[2] Д. Б. Джонсон и Д. А. Мальц. Мобильные вычисления, глава Динамическая маршрутизация источника в одноранговых беспроводных сетях, страницы 153–181. Издательство Kluwer Academic, февраль 1996 г.

[burgess2006-3] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и Джон Берджесс, Брайан Галлахер, Дэвид Дженсен и Брайан Нил Левин. MaxProp: Маршрутизация для устойчивых к сбоям сетей на базе транспортных средств. В Proc. IEEE INFOCOM, апрель 2006 г.

[4] Фило Хуанг, Хидекадзу Оки, Юн Ван, Маргарет Мартоноси, Ли Шиуан Пэ и Дэниел Рубинштейн. Энергоэффективные вычисления для отслеживания дикой природы: компромиссные решения и первые опыты использования Zebranet. СИГОПС Опер. Сист. Ред., 36(5):96–107, 2002.

[5] Огюстен Шентро, Пан Хуэй, Джон Кроукрофт, Кристоф Дио, Ричард Гасс и Джеймс Скотт. Влияние мобильности людей на оппортунистические алгоритмы пересылки. Транзакции IEEE на мобильных вычислениях, 6(6):606–620, 2007.

[vahdat2000-6] Jump up to: ^а ^б Амин Вахдат и Дэвид Беккер. Эпидемическая маршрутизация для частично подключенных одноранговых сетей. Технический отчет CS-2000-06, факультет компьютерных наук, Университет Дьюка, апрель 2000 г.

[jain2004-7] Jump up to: ^а ^б Сушант Джайн, Кевин Фолл и Рабин Патра. Маршрутизация в сети, устойчивой к задержкам. В Proc. ACM SIGCOMM, 2004 г.

[8] Джеа Д., Сомасундара А.А. и Шривастава М.Б. Несколько управляемых мобильных элементов (мулы данных) для сбора данных в сенсорных сетях. В Proc. Международная конференция IEEE/ACM по распределенным вычислениям в сенсорных системах (DCOSS), июнь 2005 г.

[9] Рахул К. Шах, Сумит Рой, Сушант Джайн и Вэйлон Брюнетт. MULE данных: моделирование трехуровневой архитектуры для разреженных сенсорных сетей. В Proc. Семинар IEEE SNPA, май 2003 г.

[balasubramanian2007-10] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Аруна Баласубраманян, Брайан Нил Левин и Арун Венкатарамани. Маршрутизация DTN как проблема распределения ресурсов. В Proc. ACM SIGCOMM, август 2007 г.

[spyropoulos2005-11] Jump up to: ^а ^б ^с Трасивулос Спиропулос, Константинос Псунис и Каулиджи С. Рагхавендра. Распылить и подождать: эффективная схема маршрутизации для периодически подключающихся мобильных сетей. В WDTN '05: Материалы семинара ACM SIGCOMM 2005 г. по сетям, устойчивым к задержкам, 2005 г.

[spyropoulos2007-12] Jump up to: ^а ^б Трасивулос Спиропулос, Константинос Псунис и Каулиджи С. Рагхавендра. Распылите и сфокусируйтесь: эффективная маршрутизация с поддержкой мобильности для гетерогенной и коррелированной мобильности. На пятой ежегодной международной конференции IEEE по всеобъемлющим вычислениям и коммуникациям, 2007 г.

[13] Сэмюэл К. Нельсон, Альберт Ф. Харрис и Робин Кравец. Управляемая событиями и ролевая мобильность в сетях аварийного восстановления. В CHANTS 07: Материалы второго семинара по сетям с вызовами, 2007 г.

[14] Дэн Хенрикссон, Тарек Ф. Абдельзахер и Рагху К. Ганти. Основанный на кэшировании подход к маршрутизации в сетях, устойчивых к задержкам. В материалах 16-я Международная конференция по компьютерным коммуникациям и сетям, 2007. ICCCN 2007, 2007.

[Probabilistic-15] А. Дориа и О. Шелн. Вероятностная маршрутизация в периодически подключаемые сети. В материалах четвертого ACM Международный симпозиум по мобильным одноранговым сетям и вычислениям (МобиХок 2003), 2003.

[16] Хуэй П., Кроукрофт Дж. и Ёнеки Э. (2011). Bubble Rap: социальная пересылка в сетях, устойчивых к задержкам. Мобильные вычисления, Транзакции IEEE, 10 (11), 1576–1589.

[17] Милена Раденкович и Эндрю Гранди (2012). Эффективный и адаптивный контроль перегрузки для гетерогенных сетей, устойчивых к задержкам. Ad Hoc Networks, т. 10, н. 7, 2012.

[18] Навин Сингх и Авадхеш Сингх (2019), «RACOD: Маршрутизация с использованием оптимизации муравьиных колоний в DTN», Международный журнал датчиков, беспроводной связи и управления (2019) 9: 1. https://doi.org/10.2174/2210327909666190404141124

[19] Деммер М., Фолл К., «DTLSR: маршрутизация с устойчивостью к задержкам для развивающихся регионов», Материалы семинара 2007 г. по сетевым системам для развивающихся регионов, 2007 г.

[20] Джузеппе А., Николаос Б., Бирран Э., Бисио И. и Берли С., «Маршрутизация контактного графа в космических сетях DTN: обзор, улучшения и производительность», Журнал IEEE Communications Magazine, 53 (3 ) стр. 38–46, http://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20150423-130958749.

[21] Джедари, Бехруз; Ся, Фэн; Нин, Чжаолун (2018). «Обзор человекоориентированных коммуникаций в некооперативных беспроводных ретрансляционных сетях». Опросы и учебные пособия IEEE по коммуникациям . 20 (2): 914–944. arXiv : 2008.04651 . дои : 10.1109/COMST.2018.2791428 . S2CID 44112053 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

Рекомендации по маршрутизации