多种应用场景下的时延容忍网络最优路由策略设计与研究

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1、声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：29f丫年岁月侈日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：么包丛乃仟年弓月协日硕士学位论文多种应用场景下的时延

2、容忍网络最优路由策略设计与研究摘要随着时延容忍网络在现实生活中不断得到应用，其主流路由策略设计不足导致的性能瓶颈日益突出。理想的路由策略应该在能耗较低的前提下使时延容忍网络的传输性能达到最优，然而由于应用场景的多样化，很难简单地用一个或一类路由策略作为普遍最优的解决方案，需要针对不同的应用场景建立DTN相应的路由策略模型，并结合运筹学、统计学的知识对策略模型进行分析和性能评估。时延容忍网络中存在两类典型的使用场景：第一类为复杂数据传输型场景，具有数据节点多，链路不稳定，网络情况复杂等显著特点；第二类场景为有限通信资源环境下军用／科用DTN网络场景，此场景下，系统的通讯资源极度稀缺，几乎没有

3、基站进行支持，参加行动的人员被分隔为若干组，分散在任务执行半径内的不同区域，多用于科学考察、军事任务和抢险救灾等重要行动中。论文通过研究上述使用场景，设计出相应的最优DTN路由策略。论文中针对复杂数据传输型DTN网络场景：引入线性规划方法将大数据多节点网络传输问题抽象为大规模线性规划问题，分析了列生成算法解决大规模线性规划问题的可行性，设计并完成了复杂数据传输场景下基于列生成算法的DTN路由策略。论文在有限通信资源环境下军用／科用DTN网络场景中：应用排队论M／M／l队列，构建了直属数据节点传输服务模型，用chebishov不等式预估了系统投递率的最优值，设计并完成了有限通信资源环境下军用

4、／科用DTN直属数据节点DTN路由策略。另外论文在ONES仿真系统下对研究的两种DTN路由策略进行了仿真实验。通过理论推导和多次比较试验，得到了影响相应DTN路由策略性能的关键因素，并在相同的实验条件下分别与各自使用场景中常用的DTN路由策略进行了性能对比。本文对最优DTN路由策略的研究做出了些许贡献。关键词：时延容忍网络，路由策略，复杂数据传输DTN场景，军用／科用DTN网络场景，最优路由硕士学位论文AbstractWiththedelay．tolerant．networkinthereallifecontinuestobeappliedandimplemented．theperforl

5、nanceboRleneckofDTNnetworkalsoappearsduetodefectsintheprocessofdesigningroutingpolicy．IdealDTNroutingpolicyofatransmissionsystemshouldbeabletoachieveoptimalperformance．However,duetothedelaytolerantnetworkcontainsalargenumberofdifferentapplicationscenarios，itisdifficulttosimplyusejustoneoratypicalc

6、lassofroutingstrategiesasauniversaloptimalsolution，wemustestablishtheappropriatemodelDTNroutingpoliciesfordifferentapplicationscenarios．anddesignaDTNroutingpolicyanalysisandperformancepredictionbyusingknowledgeofStatisticsandLogistics．Arounddelaytolerantnetworkapplicationscenarios，mostscenariosCan

7、bebroadlydividedintotwomaincategories：Scenario1：AlargedatatransfertypeDTNnetworkundernormalcircumstancesScenario2：MilitaryorscientificDTNnetworkapplication、析mtheLimitedcommunicationresourcesandtheenvironment．Thro