机会网络采取“存储-携带-转发”的数据传输模式,利用节点移动带来的通信机会,通过“逐跳”转发的方式实现不连通节点间的通信,更适合物联网和普适计算的需求,成为移动自组织网络的一个重要分支。实际的机会网络应用往往以内容为中心,数据没有明确的目的地址,通过数据分发技术实现数据传输。数据分发在时间、空间和控制流上完全解耦了数据生产者和消费者,更加适合间歇性连接的机会网络,成为机会网络当前的一个研究热点。现有数据分发协议大多以节点协作为前提,然而节点可能由于安全或节省资源等原因而不愿意为其它节点缓存数据,这种自私行为严重影响了数据分发性能,因此面向自私性机会网络设计激励感知的数据分发协议更具有实用价值。当前的数据分发协议主要由发送端驱动,然而发送节点很难全面了解接收节点的状态,如资源和转发意愿等,导致转发数据被接收节点丢弃而降低数据分发性能。目前主流的激励机制把下一跳节点的转发行为看作“服务”,然而在间歇性连接的机会网络环境下很难监测下一跳节点的转发行为。为此论文采取接收端驱动的数据分发模式,在激励机制中将数据看作“服务”,并采用“物-物交换”激励机制。基于以上思路提出激励感知的高效数据分发协议,为提高数据分发性能,在接收端提出基于效用的缓存策略以优化缓存效率,在发送端提出基于机会网络编码(ONC,Opportunistic Network Coding)的数据传输模型以降低数据转发成本。由于接收端驱动的缓存策略和“物-物交换”激励机制能相互促进,因此在具体实施时,将二者结合提出基于效用的“物-物交换”激励机制。基于以上分析,论文具体研究内容和贡献如下:(1)针对简单“物-物交换”激励机制(SBT)因严格的等价交换原则而降低网络性能的问题,提出基于债务关系的“物-物交换”激励机制(DBT)。在DBT中,利用债务关系放宽了SBT的等价交换原则,从而提高交易量和网络性能。为防止债务关系失控,提出基于信任的惩罚机制。重复博弈分析,节点由于背叛在阶段博弈中获得的利益不会超过因背叛带来的惩罚而损失的利益。仿真实验表明,DBT和SBT相比,通过增加网络负载,提高了投递率并降低了时延。(2)针对DBT激励机制因盲目地缓存数据而降低数据分发性能的问题,面向机会网络数据分发环境,在DBT基础上提出基于效用的“物-物交换”激励机制(UDBT)。在UDBT中提出聚合兴趣表达方式和数据投递概率计算方法,并结合债务关系设计债务感知的效用值和缓存策略,从而增强节点缓存数据的目的性。仿真实验证明,和DBT相比,UDBT能通过更小的网络负载达到更高的投递率和更小的时延。(3)ONC能有效提高无线网络吞吐量,然而由于在机会网络环境下因很难存在编码机会而很少被应用。针对以上问题,首次提出基于ONC的机会网络数据传输模型(ONCTM)。在ONCTM中,通过添加新的通信机会使更多节点能参与到一次通信中,从而创造编码机会。基于简单Markov链和生灭过程分别提出时延性能分析模型和节点邻居数分析模型,并通过实验验证理论模型。仿真实验证明,基于ONC的路由与Epidemic路由相比,用更小的网络负载获得更高的投递率和更低的时延。(4)现有数据分发协议一般以节点协作为前提,然而实际机会网络中由于节省资源或安全等原因,节点往往表现出自私性从而严重影响了机会网络数据分发的性能。针对以上问题,提出一种激励和兴趣感知的基于ONC的机会网络数据分发协议(I~2ONC)。I~2ONC利用DBT激励机制激励节点协作,通过ONC降低发送节点的转发成本,利用UDBT中的效用提出兴趣感知缓存管理策略(IBMS)以优化接收节点的缓存效率。然而,DBT和IBMS不能完全适用于ONCTM,因此设计扩展的DBT和IBMS。仿真实验证明I~2ONC既能激励节点协作,又能通过较小的网络负载达到较高的投递率和较低的时延。