一种基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟优化方法，其步骤包括：初始化移动自组网的单位平方网络场景、传输数据流以及传输调度模型；对每个节点的转发数据行为进行监控，收集、统计T时刻所有节点转发数据的成功次数和失败次数，并计算成功和失败的平均次数；利用贝叶斯方法评估T+1时刻网络环境中所有节点的信任度以及环境信任度；通过对两跳移动自组网的基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟上界的封闭式理论分析，得到最优理论端到端延迟上界以及对应的信任阈值；将信任阈值引入到网络环境中，对相遇的非目的节点进行信任评估，做出是否选择相遇节点作为中继节点的决策。本发明专利技术能够降低两跳移动自组网络中数据传输的端到端延迟。

A method of network end to end delay optimization based on Bayesian trust model

The invention relates to a trust model based on Bayesian network end-to-end delay optimization method, which comprises the following steps: the unit square network scene, initialization of mobile ad hoc network data stream transmission and transmission scheduling model; to monitor the behavior of each node forwards the data collection, statistics, T time all nodes forwarding data and the number of successful the number of failures, and calculate the average number of successes and failures; using Bayesian methods to evaluate all nodes in the network environment of the T+1 moment of trust and trust based on the environment; two hop MANET trust model based on Bayesian network end to end delay bound closed theory analysis, the optimal theory of end-to-end delay the upper bound and the corresponding trust threshold; trust threshold is introduced to the network environment, by evaluating the trust of non destination node, Making decision whether to select the node as relay node. The invention can reduce the end-to-end delay of data transmission in two hop mobile ad hoc network.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于网络
，具体涉及一种在两跳单副本移动自组网络中通过贝叶斯信任模型来优化网络端到端延迟的方法。
技术介绍
目前，无线移动通信和移动终端设备高速发展，移动自组网(MobileAdhocNetworks，简称MANETs)作为一种无中心自组织网络，已经在灾后救援通信、网络语音通话、流媒体视频等小范围临时性组网环境中广泛应用。实施移动自组网的目标之一就是在尽可能短的时间内提供高质量的数据通信服务，而且移动自组网络所服务的用户对于网络延迟时间的要求通常极为严苛。在传统移动自组网络中，由于节点是随机的移动而且随机的选择是否和邻居节点合作，这就造成数据资源的浪费，增加无关的延迟。理性的选择中继节点来转发数据会对网络延迟产生良好的影响，这就需要对中继节点的选择做出科学的判断。贝叶斯概率估计模型是一种基于概率分布的信任模型，在记录信任评估结果时，采用二项事件的后验概率服从beta分布。贝叶斯概率估计模型巧妙的结合了先验知识，能对调查结果的可能性加以数量化的评价，为信任度的计算提供了一种理论基础。相比传统的概率估计模型，贝叶斯评估模型中的信任可以从不同的方面得到反映，具有一定的灵活性和针对性，可以使决策更加科学。2013年MarcinSeredynski给出了一种MANETs中的基于信任的合作制裁方案，其中利用贝叶斯方法来对节点的信任值进行评估(SeredynskiM,AggouneR,SzczypiorskiK,KhadraouiD,\PerformanceEvaluationofTrust-BasedCollaborativeSanctioninginMANETs.\Trust,SecurityandPrivacyinComputingandCommunications(TrustCom),201312thIEEEInternationalConferenceon.IEEE,2013.)，使网络的吞吐量性能得到很好的提升。但是这篇文章没有对网络的端到端延迟性能进行研究。在基于信任的移动自组网模型中引入信任阈值，调控网络中的信任阈值可以达到控制网络端到端延迟的效果。目前先后有许多研究者在不同的常见网络模型和移动模型下对网络的时延性能进行分析研究，主要有渐近式理论分析方案和封闭式理论分析方案。渐近式理论分析方案是在宏观上描述延迟时间在极限附近的变化行为的方法，往往是通过计算方法来求取近似解。但是在实际应用中，研究者更希望能看到确切的延迟描述方法。封闭式理论分析方案是用有限的运算符号来对问题进行数学形式的表示，能够给出一种封闭的数学结果。而这种封闭的数学结果对于指导设计决策更加有意义。另外，在现有封闭式理论分析方案中，大部分主要局限于按序接收，即目的节点严格按照发送顺序接收的传输方式。然而，这种接收方式会产生对大量接收机会的浪费，难以灵活的控制延迟，限制了移动自组网在具有严格时延或速度要求的即时通信环境中的应用。相比按序接收方式，无序接收方式更能够充分利用每一个接收机会，提高传输数据的成功率。王晓菲等给出了一种在随机移动模型下移动自组网无序传输端到端延迟的闭解分析(王晓菲,蔡英,李卓.随机移动模型下移动自组网无序传输端到端延迟闭解分析[J].电子与信息学报，ISTICEIPKU2014，(1).DOI:10.3724/SP.J.1146.2013.00155.)。这种方法综合分析了媒介竞争、流量竞争、排队延迟等问题，合理划分并且对各延迟关键时间段给出了精确分析，给出了端到端延迟的严格的封闭形式理论上界。但是，这个方法忽略了节点之间信任关系对端到端延迟的影响。信任是依赖其它节点的一种意愿，信任模型就是解决整个网络中节点之间得到合理信任值的问题。通常的信任模型都是通过量化节点的行为并且计算节点的信任度来评估节点之间的信任关系的。引入信任模型可以在节点之间获取信任值的基础上建立一定的信任关系，在节点相遇时更加理性的选择中继节点，从而达到降低网络端到端延迟、提高数据传输效率的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于设计一种在两跳移动自组网络路由中选择可信任中继节点时，通过贝叶斯信任模型来优化网络端到端延迟的方法。本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟优化方法，包括以下步骤：步骤(1)：在任意初始时刻，初始化移动自组网的单位平方网络场景、传输数据流以及传输调度模型；步骤(2)：对网络中每个节点的转发数据行为进行监控，收集、统计在T时刻所有节点转发数据的成功次数和失败次数，计算得到网络环境中节点转发数据的成功和失败的平均次数；步骤(3)：根据步骤(2)中的数据，利用贝叶斯方法评估在T+1时刻网络环境中所有节点的信任度以及环境信任度；步骤(4)：引入信任阈值，通过对两跳移动自组网的基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟上界的封闭式理论分析，得到最优理论端到端延迟上界以及对应的信任阈值；步骤(5)：将步骤(4)中得到的信任阈值引入到网络环境中，对相遇的非目的节点进行信任评估，做出是否选择相遇节点作为中继节点的决策。进一步，在步骤(1)中在任意初始时刻，将移动自组网的单位平方网络范围划分为m*m个小区，随机安排n个自由移动的节点；设定一种基于时隙并且快速移动的网络场景，忽略移动模型复杂的边界效应，并规定每个节点在任一时隙持续期间仅归属于唯一的一个小区，每个时隙能够成功传输的最大比特数固定为一个数据包；在任何时隙，至多允许节点在相遇时完成一次转发和一次接受，以及为某一数据分组提供的一次副本转发；每个源节点生成包的速率为λ；在任何时隙，位于某一个小区里的节点只能够向位于同一小区的邻居节点传输数据包，即网络通信范围r可以近似取值为任意两个水平距离且垂直距离均为α整数倍的小区属于相同传输组，α的取值满足：其中Δ为防止干扰而引入的保护因子，每个传输组每隔α2个时隙获得一次传输机会。在网络环境中，源节点用S表示，中继节点用R表示，目的节点用D表示。数据包从S直接或间接的发送到D。再进一步，在步骤(2)中采用Watchdog和Pathrater对网络中每个节点的转发数据行为进行监控；收集、统计在T时刻转发数据的成功次数{a1,a2,…,ai,…,an本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟优化方法，其特征在于：包括如下步骤： (1)在任意初始时刻，初始化移动自组网的单位平方网络场景、传输数据流以及传输调度模型； (2)对网络中每个节点的转发数据行为进行监控，收集、统计在T时刻所有节点转发数据的成功次数和失败次数，计算得到网络环境中节点转发数据的成功和失败的平均次数； (3)根据步骤(2)中的数据，利用贝叶斯方法评估在T+1时刻网络环境中所有节点的信任度以及环境信任度； (4)引入信任阈值，通过对两跳移动自组网的基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟上界的封闭式理论分析，得到最优理论端到端延迟上界以及对应的信任阈值； (5)将步骤(4)中得到的信任阈值引入到网络环境中，对相遇的非目的节点进行信任评估，做出是否选择相遇节点作为中继节点的决策。

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)在任意初始时刻，初始化移动自组网的单位平方网络场景、传输数据流以及传输调度模型；
(2)对网络中每个节点的转发数据行为进行监控，收集、统计在T时刻所有节点转发数据的成功次数和失败次数，计算得到网络环境中节点转发数据的成功和失败的平均次数；
(3)根据步骤(2)中的数据，利用贝叶斯方法评估在T+1时刻网络环境中所有节点的信任度以及环境信任度；
(4)引入信任阈值，通过对两跳移动自组网的基于贝叶斯信任模型的网络端到端延迟上界的封闭式理论分析，得到最优理论端到端延迟上界以及对应的信任阈值；
(5)将步骤(4)中得到的信任阈值引入到网络环境中，对相遇的非目的节点进行信任评估，做出是否选择相遇节点作为中继节点的决策。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，在任意初始时刻，将移动自组网的单位...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡英，汤飞，范艳芳，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11