【摘要】：現(xiàn)有的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方法大多沒(méi)有考慮到處存在的暫態(tài)連通區(qū)域(TCC),導(dǎo)致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)質(zhì)量較低。為此,根據(jù)5組真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)TCC屬性與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)性能的關(guān)系進(jìn)行分析,提出一種基于TCC感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法�？紤]到該算法會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)拷貝的數(shù)量,提出改進(jìn)型TCC感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略,通過(guò)選擇TCC中的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)集,避免它們的相遇重疊現(xiàn)象,利用少量節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會(huì)最大化。仿真結(jié)果表明,所提方法的性能在數(shù)據(jù)投遞率和網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)方面的性能優(yōu)于當(dāng)前其它數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法。
【圖文】：

中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的性能。在該算法中，ＴＣＣ內(nèi)的節(jié)點(diǎn)通過(guò)多跳無(wú)線(xiàn)通信來(lái)交換它們的轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)，選擇轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)最高的節(jié)點(diǎn)來(lái)獲得數(shù)據(jù)的拷貝。雖然基于ＴＣＣ感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略可提升數(shù)據(jù)投遞率，但是它會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)拷貝的數(shù)量。為了解決這一問(wèn)題，文中對(duì)上述算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)選擇ＴＣＣ區(qū)域中的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)集來(lái)避免它們的相遇重疊現(xiàn)象，利用少量節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會(huì)最大化�；谡鎸�(shí)數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明，本文基于ＴＣＣ感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，其性能要優(yōu)于當(dāng)前其它數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，且網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)較低。圖１ＭＳＮｓ中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)１相關(guān)工作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)問(wèn)題一直是ＭＳＮｓ中的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者相繼提出了一系列具有代表性的方法，如文獻(xiàn)［５］提出一種基于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)散算法來(lái)進(jìn)行ＭＳＮｓ的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，該算法利用先比較后轉(zhuǎn)發(fā)算法對(duì)生成的數(shù)據(jù)拷貝進(jìn)行控制，攜帶數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)只將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)更高的其它節(jié)點(diǎn)。然而在該算法中發(fā)生節(jié)點(diǎn)相遇時(shí)容易造成數(shù)據(jù)泛濫。部分文獻(xiàn)根據(jù)普通節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)的相遇概率來(lái)確定節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)，比如文獻(xiàn)［６］中的ＰＲＯＰＨＥＴ算法和文獻(xiàn)［７］中的ＭａｘＰｒｏｐ算法。然而，這些算法均忽略了ＴＣＣ內(nèi)的多跳通信機(jī)會(huì)，沒(méi)有結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)ＴＣＣ的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，也沒(méi)有考察如何利用ＴＣＣ的特點(diǎn)來(lái)增加相遇機(jī)會(huì)并提升數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)性能，因此對(duì)于具有多種連通特性的ＭＳＮｓ來(lái)說(shuō)不是最優(yōu)算法。Ｐｈｅ－Ｎｅａｕ等［８］考慮了節(jié)點(diǎn)鄰域的多跳通信機(jī)會(huì)。然而，在他們的方法中，，只有數(shù)據(jù)的目的節(jié)點(diǎn)位于節(jié)點(diǎn)鄰域內(nèi)時(shí)才能利用節(jié)點(diǎn)的多跳通信機(jī)會(huì)，這從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)屬于等待型轉(zhuǎn)發(fā)策略，因此缺乏相關(guān)機(jī)制使數(shù)據(jù)到達(dá)更多節(jié)

中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的性能。在該算法中，ＴＣＣ內(nèi)的節(jié)點(diǎn)通過(guò)多跳無(wú)線(xiàn)通信來(lái)交換它們的轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)，選擇轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)最高的節(jié)點(diǎn)來(lái)獲得數(shù)據(jù)的拷貝。雖然基于ＴＣＣ感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略可提升數(shù)據(jù)投遞率，但是它會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)拷貝的數(shù)量。為了解決這一問(wèn)題，文中對(duì)上述算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)選擇ＴＣＣ區(qū)域中的最優(yōu)節(jié)點(diǎn)集來(lái)避免它們的相遇重疊現(xiàn)象，利用少量節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會(huì)最大化�；谡鎸�(shí)數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明，本文基于ＴＣＣ感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，其性能要優(yōu)于當(dāng)前其它數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，且網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)較低。圖１ＭＳＮｓ中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)１相關(guān)工作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)問(wèn)題一直是ＭＳＮｓ中的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者相繼提出了一系列具有代表性的方法，如文獻(xiàn)［５］提出一種基于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)散算法來(lái)進(jìn)行ＭＳＮｓ的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，該算法利用先比較后轉(zhuǎn)發(fā)算法對(duì)生成的數(shù)據(jù)拷貝進(jìn)行控制，攜帶數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)只將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)更高的其它節(jié)點(diǎn)。然而在該算法中發(fā)生節(jié)點(diǎn)相遇時(shí)容易造成數(shù)據(jù)泛濫。部分文獻(xiàn)根據(jù)普通節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)的相遇概率來(lái)確定節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)性能指標(biāo)，比如文獻(xiàn)［６］中的ＰＲＯＰＨＥＴ算法和文獻(xiàn)［７］中的ＭａｘＰｒｏｐ算法。然而，這些算法均忽略了ＴＣＣ內(nèi)的多跳通信機(jī)會(huì)，沒(méi)有結(jié)合真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)ＴＣＣ的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，也沒(méi)有考察如何利用ＴＣＣ的特點(diǎn)來(lái)增加相遇機(jī)會(huì)并提升數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)性能，因此對(duì)于具有多種連通特性的ＭＳＮｓ來(lái)說(shuō)不是最優(yōu)算法。Ｐｈｅ－Ｎｅａｕ等［８］考慮了節(jié)點(diǎn)鄰域的多跳通信機(jī)會(huì)。然而，在他們的方法中，只有數(shù)據(jù)的目的節(jié)點(diǎn)位于節(jié)點(diǎn)鄰域內(nèi)時(shí)才能利用節(jié)點(diǎn)的多跳通信機(jī)會(huì)，這從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)屬于等待型轉(zhuǎn)發(fā)策略，因此缺乏相關(guān)機(jī)制使數(shù)據(jù)到達(dá)更多節(jié)

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