Page 326 - 《软件学报》2021年第8期

2608 Journal of Software 软件学报 Vol.32, No.8, August 2021

Table 4 DFP values and probabilities
表 4 DFP 取值及其概率
DFP 值 出现概率
16 0.000 5
8 0.004 5
4 0.027 5
2 0.097 5
1 0.24
1/2 0.342
1/4 0.288

Table 5 Experimental parameters
表 5 实验参数
参数 值
−6
λ 4.5×10
−6
μ 5.5×10
Message size 500KB
Interface transmission speed 250KB/s
Interface transmission range 20m
TTL 6hrs
Movement model Shortest path map-based movement
Move speed 0.5~1.5 m/s
Simulation time 12hrs
选取 Direct Transmission(DT)、Epidemic Routing、Spray and Wait(S&W)以及 PRoPHET,与 MBOR 进行比
较,考察算法性能.
(1) 分组投递率:成功接收的分组数目占发送的分组数目的比例.
改变节点密度,统计得到各协议的分组投递率如图 7 所示.

Fig.7 Impact of node number on packet delivery ratio
图 7 节点数目对分组投递率的影响

提高节点密度可以从一定程度上提升网络连接性,使投递的分组数目增多,但同时也会产生更多的冗余.由
于采用了全网洪泛策略,Epidemic 的分组投递率最低.与其相比,DT 的单副本传输策略、S&W 的部分洪泛机制
以及 PRoPHET 的节点选择机制均能有效降低产生的分组数目,获得比 Epidemic 的盲转发更高的分组投递
率.MBOR 的运动转发机制能更好地保证分组的投递.尽管其差异化副本传输策略针对高优先级数据同样采取
洪泛方式进行传输,但此类数据往往占比较低.对于数量最多的普通数据,MBOR 采取条件转发策略,在抑制副
本数目、限制盲目洪泛的同时选择更具运动灵活性的节点参与数据转发,进一步提升投递成功率.
固定节点数目、改变网络负载大小,研究分组投递率的变化情况如图 8 所示.从图中可以明显看出,随着网
络负载的增加,各协议的投递率均出现了明显的下降.这是由于过大的负载造成缓存溢出,导致数据丢包,从而