典型的容迟网络(DTN)场景常表现出大延迟、易中断、高误码率等特点,其中高效节能的路由算法更是一个亟待解决的问题。现有路由算法可分为基于复制策略和基于转发策略两大类,前者通过向网络中发送多个副本提高数据传输的可达性概率,但网络开销很大。后者通过获得网络知识,提高转发策略的投递成功率,但网络拓扑频繁变化,全网络的先验知识无法准确的获得。本文基于此,提出采用马尔可夫位置预测模型预测节点位置,并利用这些预测位置值完成DTN的路由决策。本文的创新点在于:a)论文根据马尔可夫预测机制,提出了2阶马尔可夫位置预测模型。该模型设想网络由一些位置点组成,由于运动的连续性,节点根据现在和上一时刻的位置(即上下文信息)可以预测到下一时刻的位置。转移概率由节点记录的历史信息值计算得来。同时,模型中设定了采样间隔,其值与网络大小和节点的速度有关,能够很好的适用于各种大延迟网络环境。b)提出了基于马尔可夫位置预测模型的DTN路由算法(喷射转发算法)。节点预测到目的节点位置,采用混合的转发方式进行路由选择。具体做法是,节点在更新路由表后,进入Spray and Wait协议的二元喷射阶段,即向网络节点随机喷射包副本;当节点中只有一个该包副本时,采用贪婪转发协议进行传递。转发策略的引入,减少了网络中的副本数,减小网络开销;多路径的转发,提高了数据包的成功投递率。c)提出了基于跨层设计的改进型喷射转发路由算法。针对多数路由算法未考虑节点能量和缓存有限的情况,本文第四章提出了改进型喷射转发算法。该算法是节点在路由时,不仅参考邻节点的位置,还引入对邻节点剩余能量和缓存占有率的考虑,能有效减小网络资源消耗和网络开销,并提高成功投递率。文章并通过OPNET仿真平台验证了两种算法的有效性。最后,论文对本文工作进行总结,并对下一步工作的建议和未来工作的方向进行了展望。