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Enrutamiento en redes tolerantes a la latencia

El enrutamiento en redes tolerantes a la latencia se centra en la capacidad de transportar , o enrutar, datos desde un origen a un destino, una capacidad fundamental que toda re...

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El enrutamiento en redes tolerantes a la latencia se centra en la capacidad de transportar , o enrutar, datos desde un origen a un destino, una capacidad fundamental que toda red de comunicación debe poseer. Las redes tolerantes a la latencia y a las interrupciones (DTN) se caracterizan por su falta de conectividad , lo que resulta en la ausencia de rutas instantáneas de extremo a extremo. En estos entornos complejos, los protocolos de enrutamiento ad hoc populares, como AODV [ 1 ] y DSR [ 2 ], no logran establecer rutas. Esto se debe a que estos protocolos intentan primero establecer una ruta completa y, una vez establecida, reenviar los datos. Sin embargo, cuando es difícil o imposible establecer rutas instantáneas de extremo a extremo, los protocolos de enrutamiento deben adoptar un enfoque de " almacenamiento y reenvío " , donde los datos se mueven y almacenan incrementalmente a lo largo de la red con la esperanza de que finalmente lleguen a su destino. [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] Una técnica común utilizada para maximizar la probabilidad de que un mensaje se transfiera con éxito consiste en replicar muchas copias del mensaje con la esperanza de que una logre llegar a su destino. [ 6 ]

Consideraciones de enrutamiento

Hay muchas características que los protocolos DTN, incluido el enrutamiento , deben tener en cuenta. Una primera consideración es si la información sobre los contactos futuros está fácilmente disponible. Por ejemplo, en las comunicaciones interplanetarias , muchas veces un planeta o una luna es la causa de la interrupción del contacto, y la gran distancia es la causa del retraso en la comunicación. Sin embargo, debido a las leyes de la física , es posible predecir el futuro en términos de los momentos en que los contactos estarán disponibles y cuánto durarán. Este tipo de contactos se conocen como contactos programados o predecibles . [ 7 ] Por el contrario, en las redes de recuperación ante desastres, la ubicación futura de las entidades que se comunican, como los respondedores de emergencia , puede no ser conocida. Este tipo de contactos se conocen como contactos intermitentes u oportunistas .

Una segunda consideración es si se puede explotar la movilidad y, de ser así, qué nodos son móviles. Hay tres casos principales que clasifican el nivel de movilidad en la red. Primero, es posible que no haya entidades móviles. En este caso, los contactos aparecen y desaparecen basándose únicamente en la calidad del canal de comunicación entre ellos. Por ejemplo, en las redes interplanetarias , los objetos grandes en el espacio, como los planetas, pueden bloquear los nodos que se comunican durante un período de tiempo determinado. Segundo, es posible que algunos, pero no todos, los nodos de la red sean móviles. Estos nodos, a veces denominados mulas de datos , [ 8 ] [ 9 ] se explotan por su movilidad. Dado que son la fuente principal de comunicación transitiva entre dos nodos no vecinos en la red, una cuestión importante de enrutamiento es cómo distribuir adecuadamente los datos entre estos nodos. Tercero, es posible que la gran mayoría, si no todos, los nodos de la red sean móviles. En este caso, un protocolo de enrutamiento probablemente tendrá más opciones disponibles durante las oportunidades de contacto y puede que no tenga que utilizarlas todas. [ 3 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] Un ejemplo de este tipo de red es una red de recuperación ante desastres donde todos los nodos (generalmente personas y vehículos ) son móviles. [ 13 ] Un segundo ejemplo es una red vehicular donde los automóviles, camiones y autobuses móviles actúan como entidades comunicantes. [ 3 ]

Una tercera consideración es la disponibilidad de recursos de red. Muchos nodos, como los teléfonos móviles, tienen limitaciones en cuanto a espacio de almacenamiento, velocidad de transmisión y duración de la batería. Otros, como los autobuses en circulación, pueden no tener tantas limitaciones. Los protocolos de enrutamiento pueden utilizar esta información para determinar la mejor manera de transmitir y almacenar los mensajes, evitando así la sobrecarga de los recursos limitados. A partir de abril de 2008, la comunidad científica comenzó a tener en cuenta la gestión de recursos, y este sigue siendo un área de investigación activa.

Clasificaciones de protocolos de enrutamiento

Si bien los protocolos de enrutamiento poseen muchas características , una de las formas más inmediatas de crear una taxonomía se basa en si el protocolo crea o no réplicas de los mensajes. Los protocolos de enrutamiento que nunca replican un mensaje se consideran basados ​​en el reenvío , mientras que los que sí lo hacen se consideran basados ​​en la replicación.

Cada enfoque tiene ventajas y desventajas, y el más adecuado probablemente dependa del escenario en cuestión. Los enfoques basados ​​en reenvío suelen ser mucho menos derrochadores de recursos de red, ya que solo existe una única copia de un mensaje almacenada en la red en un momento dado. [ 7 ] [ 14 ] Además, cuando el destino recibe el mensaje, ningún otro nodo puede tener una copia. Esto elimina la necesidad de que el destino proporcione retroalimentación a la red (excepto, quizás, un acuse de recibo enviado al remitente) para indicar que las copias pendientes pueden eliminarse. Desafortunadamente, los enfoques basados ​​en reenvío no permiten tasas de entrega de mensajes suficientes en muchas DTN. [ 11 ] Los protocolos basados ​​en replicación, por otro lado, permiten mayores tasas de entrega de mensajes, [ 3 ] ya que existen múltiples copias en la red, y solo una (o en algunos casos, como con la codificación de borrado, unas pocas) debe llegar al destino. Sin embargo, la desventaja es que estos protocolos pueden desperdiciar valiosos recursos de red. [ 12 ] Además, muchos protocolos basados ​​en inundación no son inherentemente escalables. Algunos protocolos, como Spray y Wait, [ 11 ] intentan llegar a un compromiso limitando el número de réplicas posibles de un mensaje dado.

Es importante señalar que la gran mayoría de los protocolos de enrutamiento DTN se basan en heurísticas y no son óptimos. Esto se debe a que la optimalidad, en el caso general de DTN, es NP-difícil . [ 10 ] Más específicamente, " los algoritmos en línea sin conocimiento completo del futuro y con potencia computacional ilimitada, o los algoritmos con capacidad computacional limitada y conocimiento completo del futuro, pueden estar arbitrariamente lejos de ser óptimos". [ 10 ]

Enrutamiento basado en replicación

Los protocolos basados ​​en replicación han captado recientemente mucha atención en la comunidad científica, ya que permiten tasas de entrega de mensajes sustancialmente mejores que los protocolos basados ​​en reenvío. Este tipo de protocolos de enrutamiento permiten replicar un mensaje; cada una de las réplicas, así como el mensaje original, se denominan generalmente copias o réplicas del mensaje. Entre los posibles problemas del enrutamiento basado en replicación se incluyen:

  1. congestión de la red en áreas agrupadas,
  2. hacer un uso excesivo de los recursos de la red (incluido el ancho de banda, el almacenamiento y la energía), y
  3. escalabilidad de la red.

Dado que los recursos de la red pueden verse rápidamente limitados, decidir qué mensajes transmitir primero y cuáles descartar primero desempeña un papel fundamental en muchos protocolos de enrutamiento.

Ruta epidémica

El enrutamiento epidémico [ 6 ] se basa en la inundación, ya que los nodos replican y transmiten continuamente mensajes a los contactos recién descubiertos que aún no poseen una copia del mensaje. En su forma más simple, el enrutamiento epidémico es una inundación; sin embargo, se pueden utilizar técnicas más sofisticadas para limitar la cantidad de transferencias de mensajes. El enrutamiento epidémico tiene su origen en garantizar la sincronización de las bases de datos distribuidas, y muchas de estas técnicas, como la propagación de rumores, se pueden aplicar directamente al enrutamiento.

Protocolo de enrutamiento PRoPHET

El enrutamiento epidémico consume muchos recursos, ya que deliberadamente no intenta eliminar las replicaciones que probablemente no mejoren la probabilidad de entrega de los mensajes. Esta estrategia es efectiva si los encuentros fortuitos entre nodos son puramente aleatorios, pero en situaciones reales, los encuentros rara vez son totalmente aleatorios. Los mulas de datos (en su mayoría asociados a un humano) se mueven en una sociedad y, por lo tanto, tienden a tener mayores probabilidades de encontrarse con ciertas mulas que con otras. El protocolo PRoPHET (Probabilistic Routing Protocol using History of Encounters and Transitivity) utiliza un algoritmo que intenta aprovechar la no aleatoriedad de los encuentros del mundo real manteniendo un conjunto de probabilidades de entrega exitosa a destinos conocidos en la DTN ( predictibilidades de entrega ) y replicando mensajes durante encuentros fortuitos solo si la mula que no tiene el mensaje parece tener una mayor probabilidad de entregarlo. Esta estrategia se documentó por primera vez en un artículo de 2003. [ 15 ]

Se utiliza un algoritmo adaptativo para determinar la predictibilidad de las entregas en cada Mule. El Mule M almacena la predictibilidad de las entregas P ( M , D ) para cada destino conocido D. Si el Mule no ha almacenado un valor de predictibilidad para un destino, se asume que P ( M , D ) es cero. La predictibilidad de las entregas utilizada por cada Mule se recalcula en cada encuentro oportunista según tres reglas:

  1. Cuando la Mula M se encuentra con otra Mula E , la predictibilidad para E aumenta: P ( M , E ) nuevo = P ( M , E ) viejo + (1 - P ( M , E ) viejo ) * L encuentro donde L encuentro es una constante de inicialización.
  2. Las predictibilidades para todos los destinos D distintos de E están 'envejecidas': P ( M , D ) nueva = P ( M , D ) vieja * γ K donde γ es la constante de envejecimiento y K es el número de unidades de tiempo que han transcurrido desde el último envejecimiento.
  3. Las predictibilidades se intercambian entre M y E y la propiedad 'transitiva' de la predictibilidad se utiliza para actualizar la predictibilidad de los destinos D para los cuales E tiene un valor P ( E , D ) bajo el supuesto de que es probable que M vuelva a encontrarse con E : P ( M , D ) nuevo = P ( M , D ) antiguo + (1 - P ( M , D ) antiguo ) * P ( M , E ) * P ( E , D ) * β donde β es una constante de escala.

El protocolo se ha incorporado a la implementación de referencia mantenida por el Grupo de Investigación IRTF DTN y la versión actual está documentada en el RFC 6693. El protocolo se ha probado en situaciones reales durante el proyecto Sámi Network Connectivity (SNC) y se está desarrollando aún más durante el proyecto Networking for Communications Challenged Communities (N4C) del Séptimo Programa Marco de la UE .

Máxima propiedad

MaxProp [ 3 ] fue desarrollado en la Universidad de Massachusetts, Amherst , y fue financiado, en parte, por DARPA y la Fundación Nacional de Ciencias . El artículo original se encuentra en la conferencia IEEE INFOCOM 2006. MaxProp se basa en el principio de inundación , de modo que si se detecta un contacto, todos los mensajes que no estén en posesión de dicho contacto intentarán ser replicados y transferidos. La inteligencia de MaxProp reside en determinar qué mensajes deben transmitirse primero y cuáles deben descartarse primero. En esencia, MaxProp mantiene una cola ordenada según el destino de cada mensaje, ordenado por la probabilidad estimada de una ruta transitiva futura hacia ese destino.

Núcleo MaxProp

Para obtener estas probabilidades estimadas de ruta, cada nodo mantiene un vector de tamañonorte−1{\displaystyle n-1}(dóndenorte{\displaystyle n}es el número de nodos en la red) que consiste en la probabilidad que tiene el nodo de encontrarse con cada uno de los otros nodos en la red. Cada uno de losnorte−1{\displaystyle n-1}Los elementos del vector se establecen inicialmente en1|norte|−1{\displaystyle {\frac {1}{|n|-1}}}, lo que significa que el nodo tiene la misma probabilidad de encontrarse con cualquier otro nodo a continuación. Cuando el nodo se encuentra con otro nodo,j{\displaystyle j}, eljel{\displaystyle j^{\text{th}}}El elemento de su vector se incrementa en 1, y luego todo el vector se normaliza de manera que la suma de todas las entradas sea igual a 1. Cabe destacar que esta fase es completamente local y no requiere la transmisión de información de enrutamiento entre nodos.

Cuando dos nodos se encuentran, primero intercambian sus vectores de probabilidad estimada de encuentro. Idealmente, cada nodo tendrá un vector actualizado de todos los demás nodos. Con estos n vectores disponibles, el nodo puede calcular la ruta más corta mediante una búsqueda en profundidad, donde los pesos de la ruta indican la probabilidad de que el enlace no se produzca (tenga en cuenta que esto es 1 menos el valor encontrado en el vector correspondiente). Estos pesos de ruta se suman para determinar el costo total de la ruta, y se calculan sobre todas las rutas posibles hacia los destinos deseados (destinos para todos los mensajes que se encuentran actualmente en espera). La ruta con el menor peso total se elige como el costo para ese destino en particular. Luego, los mensajes se ordenan por costos de destino y se transmiten y descartan en ese orden.

Adiciones de MaxProp

En conjunto con el enrutamiento principal descrito anteriormente, MaxProp permite muchos mecanismos complementarios, cada uno de los cuales contribuye a la tasa de entrega de mensajes en general. Primero, los nodos que reciben un mensaje correctamente (y son el destino final de ese mensaje) inyectan confirmaciones en la red. Estas confirmaciones son hashes de 128 bits del mensaje que se propagan por la red e instruyen a los nodos a eliminar copias adicionales del mensaje de sus búferes. Esto ayuda a liberar espacio para que los mensajes pendientes no se pierdan con tanta frecuencia. Segundo, los paquetes con un bajo número de saltos tienen mayor prioridad. Esto ayuda a promover la replicación inicial rápida de mensajes para dar a los mensajes nuevos una ventaja . Sin esta ventaja, los mensajes más recientes pueden verse rápidamente eclipsados ​​por los más antiguos, ya que generalmente hay menos copias de mensajes nuevos en la red. Tercero, cada mensaje mantiene una "lista de saltos" que indica los nodos que ha visitado previamente para garantizar que no vuelva a visitar un nodo.

RÁPIDO

RAPID, [ 10 ] acrónimo de Resource Allocation Protocol for Intentional DTN routing (Protocolo de asignación de recursos para el enrutamiento intencional de DTN), fue desarrollado en la Universidad de Massachusetts, Amherst. Se presentó por primera vez en la publicación de SIGCOMM 2007, DTN Routing as a Resource Allocation Problem ( Enrutamiento DTN como problema de asignación de recursos ). Los autores de RAPID argumentan como premisa básica que los algoritmos de enrutamiento DTN anteriores afectan incidentalmente las métricas de rendimiento, como el retardo promedio y la tasa de entrega de mensajes. El objetivo de RAPID es afectar intencionalmente una única métrica de enrutamiento. Al momento de la publicación, RAPID se había instrumentado para minimizar intencionalmente una de tres métricas: retardo promedio, plazos incumplidos y retardo máximo.

Protocolo RAPID

El núcleo del protocolo RAPID se basa en el concepto de una función de utilidad. Una función de utilidad asigna un valor de utilidad,Ui{\displaystyle U_{i}}, a cada paquetei{\displaystyle i}, que se basa en la métrica que se está optimizando.Ui{\displaystyle U_{i}}se define como la contribución esperada del paquetei{\displaystyle i}a esta métrica. RAPID replica primero los paquetes que localmente resultan en el mayor aumento de utilidad. Por ejemplo, supongamos que la métrica a optimizar es el retardo promedio. La función de utilidad definida para el retardo promedio esUi=−D(i){\displaystyle U_{i}=-D(i)}Básicamente, es el negativo del retardo promedio. Por lo tanto, el protocolo replica el paquete que produce la mayor disminución del retardo. RAPID, al igual que MaxProp, se basa en la inundación y, por consiguiente, intentará replicar todos los paquetes si los recursos de la red lo permiten.

El protocolo general se compone de cuatro pasos:

  • Inicialización: Se intercambian metadatos para ayudar a estimar la utilidad de los paquetes.
  • Entrega directa: Los paquetes destinados a los vecinos inmediatos se transmiten.
  • Replicación: Los paquetes se replican en función de la utilidad marginal (el cambio es la utilidad dividida por el tamaño del paquete).
  • Terminación: El protocolo finaliza cuando se interrumpen los contactos o se han replicado todos los paquetes.

Rocíe y espere

Spray and Wait es un protocolo de enrutamiento que busca obtener las ventajas de la tasa de entrega del enrutamiento basado en replicación, así como las ventajas de la baja utilización de recursos del enrutamiento basado en reenvío. Spray and Wait fue desarrollado por investigadores de la Universidad del Sur de California . Se presentó por primera vez en la conferencia ACM SIGCOMM de 2005, bajo la publicación "Spray and Wait: Un esquema de enrutamiento eficiente para redes móviles con conexión intermitente". Spray and Wait logra la eficiencia de recursos al establecer un límite superior estricto en el número de copias por mensaje permitidas en la red.

Descripción general del protocolo de rociar y esperar

El protocolo Spray and Wait se compone de dos fases: la fase de pulverización y la fase de espera. Cuando se crea un nuevo mensaje en el sistema, se genera un númeroL{\displaystyle L}Se adjunta a ese mensaje indicando el número máximo de copias permitidas del mensaje en la red. Durante la fase de distribución, la fuente del mensaje es responsable de "distribuir" o entregar una copia aL{\displaystyle L}distintos "relés". Cuando un relé recibe la copia, entra en la fase de espera, donde simplemente retiene ese mensaje en particular hasta que se encuentra directamente con el destino.

Versiones de "Rociar y esperar"

Hay dos versiones principales de Spray and Wait: vanilla y binary . Las dos versiones son idénticas excepto por cómoL{\displaystyle L}copias alcanzanL{\displaystyle L}nodos distintos durante la fase de pulverización. La forma más sencilla de lograr esto, conocida como la versión vainilla , es que la fuente transmita una sola copia del mensaje al primero.L−1{\displaystyle L-1}nodos distintos que encuentra después de que se crea el mensaje.

Una segunda versión, denominada Binary Spray and Wait. Aquí, la fuente comienza, como antes, conL{\displaystyle L}copias. Luego transfierepiso(L/2){\displaystyle {\text{piso}}(L/2)}de sus copias al primer nodo que encuentra. Cada uno de estos nodos luego transfiere la mitad del número total de copias que tiene a los nodos futuros que encuentra que no tienen copias del mensaje. Cuando un nodo finalmente entrega todas sus copias, excepto una, pasa a la fase de espera donde espera una oportunidad de transmisión directa con el destino. El beneficio de Binary Spray and Wait es que los mensajes se difunden más rápido que la versión estándar. De hecho, los autores demuestran que Binary Spray and Wait es óptimo en términos de retardo esperado mínimo entre todos los esquemas de Spray and Wait, suponiendo que el movimiento de los nodos es IID .

Protocolo de plástico de burbujas

Bubble Rap [ 16 ] introduce por primera vez la comprensión de la movilidad humana en el diseño de DTN. Estudian las estructuras sociales de la interacción entre dispositivos y las aprovechan en el diseño de algoritmos de reenvío para redes conmutadas de bolsillo (PSN). Mediante experimentos con rastros del mundo real, descubren que la interacción humana es heterogénea tanto en términos de nodos como de grupos o comunidades. Con base en este hallazgo, proponen Bubble Rap, un algoritmo de reenvío basado en la interacción social, para mejorar significativamente la eficiencia del reenvío en comparación con los algoritmos PROPHET (basado en el historial) y SimBet (basado en la interacción social). Este algoritmo también muestra cómo puede implementarse de forma distribuida, lo que demuestra su aplicabilidad en el entorno descentralizado de las PSN.

Protocolo CafRep

CafRep [ 17 ] es un protocolo de reenvío y replicación adaptativo totalmente localizado con control y prevención de congestión para habilitar un marco social móvil consciente de la congestión en DTN heterogéneas. CafRep utiliza una métrica combinada social, de búfer y de retardo para el reenvío y la replicación de mensajes conscientes de la congestión que maximiza la tasa de entrega de mensajes y la disponibilidad de nodos, al tiempo que minimiza la latencia y las tasas de pérdida de paquetes en momentos de niveles crecientes de congestión. En el núcleo de CafRep se encuentra una heurística combinada basada en la utilidad relativa que permite políticas de reenvío y replicación altamente adaptativas al gestionar la detección y descarga de partes congestionadas de la red y adaptar las tasas de envío/reenvío en función de predicciones de recursos y contactos.

RACOD

RACOD: Enrutamiento mediante Optimización por Colonia de Hormigas en DTN [ 18 ] introduce el aprendizaje de rutas utilizando ACO y también decide de forma inteligente qué mensaje descartar y cuál transmitir. En DTN, no hay conocimiento exacto del destino y, por lo tanto, necesitamos propagar mensajes en todas direcciones para buscarlo. ACO ayuda a explorar y construir la ruta más corta de manera efectiva. El protocolo utiliza mensajes ligeros llamados hormigas para construir las rutas más cortas; el movimiento de la hormiga en ACO se puede mapear con la propagación de mensajes que se replican en DTN y buscan su destino. Además, este protocolo también proporciona una mejor técnica de gestión de búfer, introduciendo una técnica de ordenación de 3 vías que ayuda a descartar mensajes antiguos o maliciosos y, por lo tanto, reduce la sobrecarga del búfer.

Enrutamiento basado en reenvío

DTLSR se implementa en la implementación de DTN2 BP y tiene como objetivo proporcionar una extensión directa del enrutamiento de estado de enlace . [ 19 ] Con DTLSR, los anuncios de estado de enlace se envían como en OLSR , pero los enlaces que se consideran "inactivos" no se eliminan inmediatamente del gráfico. En cambio, los enlaces "inactivos" se eliminan gradualmente aumentando sus métricas hasta alcanzar un máximo, momento en el que se eliminan del gráfico. La intención es que los datos sigan fluyendo por rutas que antes eran compatibles, con la esperanza de que vuelvan a serlo en el futuro.

Enrutamiento de paquetes con reconocimiento de horarios (también enrutamiento de grafo de contactos)

El protocolo SABR es una extensión del enrutamiento de grafos de contacto [ 20 ] que busca proporcionar una solución de enrutamiento para una amplia gama de escenarios que incluyen conectividad tanto programada como descubierta. Para el régimen de conectividad programada, SABR utiliza un "plan de contacto" proporcionado por la administración de la red que describe la conectividad actual y la programación de conectividad futura. SABR luego toma decisiones de reenvío basadas en una métrica de tiempo de llegada más temprana donde los paquetes se enrutan a través del grafo de conectividad variable en el tiempo. SABR utiliza información de contacto histórica y descubrimiento de vecinos para abordar el enrutamiento a través de enlaces no programados. El protocolo SABR es un estándar [ 21 ] del Comité Consultivo para Sistemas de Datos Espaciales .

Enrutamiento no cooperativo en redes tolerantes a la latencia

La mayoría de los protocolos de enrutamiento y entrega de datos existentes para DTN asumen que los nodos móviles participan voluntariamente en la entrega de datos, comparten sus recursos entre sí y siguen las reglas de los protocolos de red subyacentes. Sin embargo, en escenarios reales, los nodos racionales tienen interacciones estratégicas y pueden exhibir comportamientos egoístas debido a diversas razones (como limitaciones de recursos, falta de interés en los datos o preferencias sociales). [ 22 ] Por ejemplo, si un nodo tiene recursos de batería limitados o el costo del ancho de banda de la red proporcionado por los operadores de redes móviles es alto, no estará dispuesto a retransmitir datos para otros hasta que se le proporcionen los incentivos adecuados. Mientras tanto, los nodos maliciosos pueden atacar la red de diferentes maneras para perturbar el funcionamiento normal del proceso de transmisión de datos. Un adversario, por ejemplo, puede descartar los mensajes recibidos, pero producir métricas de enrutamiento falsificadas o información falsa con el objetivo de atraer más mensajes o disminuir su probabilidad de detección. Este problema se vuelve más complejo cuando algunos atacantes en connivencia aumentan sus métricas para engañar a los sistemas de detección de ataques. Sin embargo, lidiar con los comportamientos no cooperativos de los nodos móviles en las DTN es muy difícil debido al modelo de red distribuida y al acceso intermitente de los nodos a las autoridades centralizadas.

Referencias

  1. ↑ CE Perkins y EM Royer. Enrutamiento vectorial de distancia bajo demanda ad hoc. En el Segundo Taller IEEE sobre Sistemas y Aplicaciones de Computación Móvil, febrero de 1999.
  2. ↑ DB Johnson y DA Maltz. Computación móvil, capítulo Enrutamiento dinámico de fuentes en redes inalámbricas ad hoc, páginas 153–181. Kluwer Academic Publishers, febrero de 1996.
  3. 1 2 3 4 5 John Burgess, Brian Gallagher, David Jensen y Brian Neil Levine. MaxProp: Enrutamiento para redes tolerantes a interrupciones basadas en vehículos. En Proc. IEEE INFOCOM, abril de 2006.
  4. ↑ Philo Juang, Hidekazu Oki, Yong Wang, Margaret Martonosi, Li Shiuan Peh y Daniel Rubenstein. Computación energéticamente eficiente para el seguimiento de la fauna silvestre: compensaciones de diseño y primeras experiencias con zebranet. SIGOPS Oper. Syst. Rev., 36(5):96–107, 2002.
  5. ↑ Augustin Chaintreau, Pan Hui, Jon Crowcroft, Christophe Diot, Richard Gass y James Scott. Impacto de la movilidad humana en los algoritmos de reenvío oportunista. IEEE Transactions on Mobile Computing, 6(6):606–620, 2007.
  6. 1 2 Amin Vahdat y David Becker. Enrutamiento epidémico para redes ad hoc parcialmente conectadas. Informe técnico CS-2000-06, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Duke, abril de 2000.
  7. 1 2 Sushant Jain, Kevin Fall y Rabin Patra. Enrutamiento en una red tolerante a retrasos. En Proc. ACM SIGCOMM, 2004.
  8. ↑ Jea D., Somasundara A. A. y Srivastava MB. Múltiples elementos móviles controlados (mulas de datos) para la recopilación de datos en redes de sensores. En Actas de la Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Computación Distribuida en Sistemas de Sensores (DCOSS), junio de 2005.
  9. ↑ Rahul C. Shah, Sumit Roy, Sushant Jain y Waylon Brunette. Data MULEs: Modelado de una arquitectura de tres niveles para redes de sensores dispersas. En Actas del Taller IEEE SNPA, mayo de 2003.
  10. 1 2 3 4 Aruna Balasubramanian, Brian Neil Levine y Arun Venkataramani. Enrutamiento DTN como un problema de asignación de recursos. En Proc. ACM SIGCOMM, agosto de 2007.
  11. 1 2 3 Thrasyvoulos Spyropoulos, Konstantinos Psounis y Cauligi S. Raghavendra. Spray and wait: Un esquema de enrutamiento eficiente para redes móviles con conexión intermitente. En WDTN '05: Actas del taller ACM SIGCOMM de 2005 sobre redes tolerantes a la latencia, 2005.
  12. 1 2 Thrasyvoulos Spyropoulos, Konstantinos Psounis y Cauligi S. Raghavendra. Spray and focus: Enrutamiento eficiente asistido por movilidad para movilidad heterogénea y correlacionada. En Fifth Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, 2007.
  13. ↑ Samuel C. Nelson, Albert F. Harris y Robin Kravets. Movilidad basada en roles y orientada a eventos en redes de recuperación ante desastres. En CHANTS 07: Actas del segundo taller sobre redes con dificultades, 2007.
  14. ↑ Dan Henriksson, Tarek F. Abdelzaher y Raghu K. Ganti. Un enfoque basado en caché para el enrutamiento en redes tolerantes a la latencia. En Actas de la 16.ª Conferencia Internacional sobre Comunicaciones y Redes Informáticas, 2007. ICCCN 2007, 2007.
  15. ↑ A. Doria y O. Scheln. Enrutamiento probabilístico en redes con conectividad intermitente. En Actas del Cuarto Simposio Internacional ACM sobre Redes Móviles Ad Hoc y Computación (MobiHoc 2003), 2003.
  16. ↑ Hui, P., Crowcroft, J., & Yoneki, E. (2011). Bubble rap: Reenvío basado en redes sociales tolerantes a la latencia. Transacciones IEEE sobre computación móvil, 10(11), 1576-1589.
  17. ↑ Milena Radenkovic y Andrew Grundy (2012). Control de congestión eficiente y adaptativo para redes heterogéneas tolerantes a la latencia. Ad Hoc Networks, vol. 10, n.º 7, 2012.
  18. ↑ Naveen Singh y Awadhesh Singh (2019), “RACOD: Enrutamiento mediante optimización por colonia de hormigas en DTN”, International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control (2019) 9: 1. https://doi.org/10.2174/2210327909666190404141124
  19. ↑ Demmer, M., Fall, K., "DTLSR: Enrutamiento tolerante a retrasos para regiones en desarrollo", Actas del Taller de 2007 sobre sistemas en red para regiones en desarrollo, 2007.
  20. ↑ Giuseppe, A., Nikolaos, B., Birrane, E., Bisio, I., y Burleigh, S., "Enrutamiento de grafos de contacto en redes espaciales DTN: descripción general, mejoras y rendimiento", IEEE Communications Magazine, 53 (3) pp. 38--46, https://resolver.caltech.edu/CaltechAUTHORS:20150423-130958749
  21. ↑ Comité Consultivo para Sistemas de Datos Espaciales, “Enrutamiento de paquetes con conocimiento de la programación”, julio de 2019. https://ccsds.org/searchpubs/entry/3167/
  22. ↑ Jedari, Behrouz; Xia, Feng; Ning, Zhaolong (2018). "Un estudio sobre comunicaciones centradas en el ser humano en redes de retransmisión inalámbricas no cooperativas". IEEE Communications Surveys & Tutorials . 20 (2): 914– 944. arXiv : 2008.04651 . doi : 10.1109/COMST.2018.2791428 . S2CID 44112053 . 
  • Sitio web del Grupo de Trabajo DTN de IETF
  • Sitio web del Grupo de Investigación IRTF DTN
  • Documento de arquitectura del protocolo de paquetes
  • Especificación del protocolo de paquete
  • Simulador de red (ns2)
  • Entorno de red oportunista UNO
  • ElevatorNet de BBN (del proyecto SPINDLE)
  • Sitio web del proyecto de conectividad de red sami (SNC)
  • Sitio web del proyecto Redes para Comunidades con Dificultades de Comunicación (N4C)