随着泛在末梢网络和智能终端的飞速发展,用户可以在任何时间、地点和设备上享受低成本更舒适的泛在业务。泛在业务可能是单独的业务,也可能是多个终端设备协同合作所提供的分布式业务。多终端协同是两个或两个以上的不同终端设备,根据用户预先设置的要求,联合为用户提供无时不在的灵活、丰富,且具有智能的业务,这将是未来泛在末梢网络的应用趋势。多终端协同为用户提供持续的泛在业务通常包括三个环节:协同业务发现、协同业务选择和协同业务恢复。协同业务发现确定各终端节点所能提供的业务类型及业务能力;协同业务选择选出最佳的终端集合,为用户提供各种泛在业务;协同业务恢复是采用各种方法修复业务故障,维护泛在业务的持续性和稳定性。当业务发现与选择完成,用户在使用业务的过程中,由于移动终端的移动性会引起网络拓扑结构发生变化,以及链路质量与终端自身性能下降,还有恶意节点的丢弃或篡改数据包等恶意行为都会造成正在执行的泛在业务发生中断或出现抖动,影响用户的业务体验质量。为了保证用户持续、平稳地使用业务,需要迅速修复发生故障的链路,及时重构执行业务的终端集合。因此设计有效的业务恢复机制及时解决业务中断问题,减小业务恢复之前和之后的差异性,缩短恢复时间,持续地为用户提供业务,具有重要的研究意义。本论文对面向业务的终端协同恢复技术的研究现状进行深入分析,发现不足之处,并根据不同的网络结构和应用场景提出了四种泛在终端协同的业务恢复方法。面向分簇的网络结构,提出了两种方法,一种是基于簇的业务重传方法,主要采用恢复点重传机制;另一种是基于信任评价的业务恢复方法,考虑恶意节点参与对方法的影响,并设计合理的备份节点信任评价机制。针对不分簇的网络结构,也提出了两种方法,一种是面向业务质量的业务恢复方法,主要采用先局部后全局的恢复机制;另一种是基于异常节点检测的业务路由重聚合方法,考虑恶意节点参与对方法的影响,根据节点的信任评价值,提前排除异常节点。具体研究内容如下:(1)在分簇的网络环境中,提出一种基于簇的业务重传方法。首先描述了应用场景与业务模型,然后提出恢复点选择机制,详细说明恢复点选择与构建流程。当请求者发送业务请求时,在一条业务路径上可以建立多个恢复点。设计实现了业务重传算法,当业务路径发生故障而导致传输中断时,上游的恢复点为其下游恢复点直接重传业务数据,不用要求业务提供者重新发送业务数据。仿真实验说明该方法能有效地节省传输时延,提高成功传输的概率,为用户提供持续的低成本的业务。(2)针对分簇网络结构的一个应用场景:森林火灾现场的搜寻和营救应用场景,提出一种基于信任评价的业务恢复方法,该方法采用D-S(Dempster-Shafer)证据理论。为了减少恶意节点的危害或终端故障的影响,需要选择更可靠的业务备选终端来替换发生故障的终端,尽快修复中断的路由,延长服务时间。首先对应用场景及问题进行描述,然后建立相应的业务层和网络层双层映射模型。接着计算备份终端的直接信任度和推荐信任度,再使用证据合成规则计算得到其综合信任度,选择信任值最高的备份终端来恢复发生故障的业务。仿真结果说明该方法有效提高了数据包交付率,降低了业务执行时间。(3)针对不分簇网络环境中多个终端协同工作帮助救援的灾难场景,提出一种面向业务质量的业务恢复方法。当终端节点发生故障时,先进行局部恢复,超出一定的范围再进行全局恢复。首先描述了应用场景和业务模型,然后构建了一个恢复代价函数,该函数综合考虑了终端替换数、时延和故障率等因素,接着分别设计业务局部恢复和全局恢复算法。仿真实验表明本方法能有效缩短恢复时间,降低业务发生中断的概率,适应环境变化的能力更强。(4)在不分簇的网络环境下,如何提前避免或减少恶意节点或故障节点的影响,降低终端故障或链路中断的次数,令数据传输更顺畅是第四项研究内容的目标。本论文探讨了预防式业务恢复,提出一种基于异常节点检测的业务路由重聚合方法。所有的终端不断地观察和记录他们的邻居节点的行为,周期性地交换信任值,排名后r名的终端节点选择为异常节点。路由选择过程中,各节点在选择下一跳节点时,首先排除在该时刻已经选择的r个异常节点。并且在传输数据之前,从源节点调整数据传输速率,设计了相应的业务路由重聚合算法。仿真结果说明该方法能降低丢包率,尤其是恶意节点数较多时,该方法具有较大的优势。