An Improved Probabilistic Routing Algorithm Based on Moving Direction Prediction in DTNs

节点(物理) 概率逻辑 计算机科学 地理路由 计算机网络 布线(电子设计自动化) 传输(电信) 算法 路由算法 目的地顺序距离矢量路由 路径(计算) 路由协议 动态源路由 人工智能 工程类 电信 结构工程
作者
Meiling Huang,Changhao Li,Lei Yan,Suzhi Cao,Lei Zhang
出处
期刊:Smart innovation, systems and technologies 卷期号:: 111-131
标识
DOI:10.1007/978-981-19-7184-6_10
摘要

In a delay-tolerant network (DTN), nodes use a store-and-forward mechanism to forward messages from a source node to an encounter node until the message reaches the destination node. The traditional probabilistic routing protocol using history of encounters and transitivity (Prophet) is one of the important routes in DTN, to decide whether the node carrying the message should pass the message to the encountering node. The scene of this paper focuses on some DTNs with a large moving area. Most of the default communication devices are mobile, and the moving direction is random. If the encountering node is close to the destination node, the next encounter is still close. When trending, we will record the movement direction between nodes and use the prediction of the movement direction to make more reasonable decisions on the routing algorithm. Therefore, an improved probabilistic routing algorithm (M-Prophet) based on moving direction prediction is proposed, which is based on the node transmission probability update stage of the traditional Prophet algorithm and improves by updating the encounter probability according to the moving direction between nodes. M-Prophet first records the delay of the encounter between nodes and defines the moving direction according to the comparison between the last delay and the delay of this encounter, so as to design a new node delivery probability formula. The final simulation results show that the M-Prophet algorithm proposed in this paper can improve the performance of the message delivery success rate by up to 11% compared with the traditional Prophet algorithm and reduce the average delay by about 10 s.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
红炉点血完成签到,获得积分10
刚刚
chiech完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
2秒前
熊泰山完成签到 ,获得积分10
2秒前
沫沫完成签到 ,获得积分10
3秒前
hhan完成签到,获得积分10
3秒前
NexusExplorer应助星光采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
思源应助KIKIKI采纳,获得10
6秒前
研友_VZG7GZ应助chiech采纳,获得10
6秒前
消摇完成签到,获得积分10
7秒前
pengpeng完成签到,获得积分10
8秒前
tulips发布了新的文献求助10
8秒前
杨洋完成签到 ,获得积分10
8秒前
WHUT-Batteries完成签到,获得积分0
9秒前
Echo1128完成签到 ,获得积分10
10秒前
丰富白秋完成签到,获得积分10
10秒前
小乐0528完成签到 ,获得积分10
11秒前
苦行僧完成签到,获得积分10
11秒前
penzer完成签到 ,获得积分10
11秒前
知来者发布了新的文献求助10
11秒前
LiYan完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
圆听听完成签到 ,获得积分10
14秒前
Hh完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
逢考必过完成签到,获得积分10
16秒前
七七完成签到 ,获得积分10
16秒前
靓丽黑夜发布了新的文献求助10
17秒前
孙非完成签到,获得积分10
17秒前
yuancw完成签到 ,获得积分10
17秒前
kitty完成签到,获得积分10
17秒前
星光发布了新的文献求助10
18秒前
苗条的凝雁完成签到,获得积分10
18秒前
情怀应助喜悦的天钰采纳,获得10
19秒前
知来者完成签到,获得积分10
21秒前
金扇扇完成签到 ,获得积分10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
FUNDAMENTAL STUDY OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS 500
微纳米加工技术及其应用 500
Nanoelectronics and Information Technology: Advanced Electronic Materials and Novel Devices 500
Performance optimization of advanced vapor compression systems working with low-GWP refrigerants using numerical and experimental methods 500
Constitutional and Administrative Law 500
PARLOC2001: The update of loss containment data for offshore pipelines 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5294333
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4444199
关于积分的说明 13832392
捐赠科研通 4328271
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2376032
邀请新用户注册赠送积分活动 1371362
关于科研通互助平台的介绍 1336532