Dataöverföring i opportunistiska fördröjningstoleranta nätverk (DTNs) måste förlita sig på oplanerade sporadiska möten mellan noder. Den största utmaningen i dessa nätverk är att utveckla en mekanism som bygger på vilken noder kan lära sig att göra nästan optimala regler för beslut om vidarebefordran trots att de inte har någon förhandskunskap om nätverkets topologi. Vidarebefordringsmekanismen bör helst leda till hög leverans sannolikhet, låg genomsnittlig latens och effektiv användning av nätresurserna. I detta dokument föreslår vi både centraliserade och decentraliserade encopy-meddelanden vidarebefordra algoritmer som, under relativt starka antaganden om nätverkens beteende, minimerar de förväntade latenserna från någon nod i nätverket till en viss destination. Efter att ha bevisat att våra föreslagna algoritmer är optimala utvecklar vi en decentraliserad algoritm som innebär en rekursiv maxlikelihood-procedur för att uppskatta mötesfrekvensen. Vi bekräftar den förbättring som våra föreslagna algoritmer gör i systemets prestanda genom numeriska simuleringar på datauppsättningar från syntetiska och verkliga opportunistiska nätverk. Index Terms-Delay toleranta nätverk (DTNs), opportunistiska vidarebefordran, möteshastighet uppskattning.
Till exempel, Shaghghian och Coates REF har använt några förenklade antaganden om nätverket beteende för att föreslå två vidarebefordra algoritmer.
Optimal Forwarding in Opportunistic Delay Tolerant Networks With Meeting Rate Estimations
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}