【摘要】：相比于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的鏈路時(shí)斷時(shí)續(xù),幾乎不存在完整的端到端的連通路徑,并且節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臅r(shí)刻變化,這種特殊的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境使得路由算法的設(shè)計(jì)面臨挑戰(zhàn)。為提高消息傳輸成功率,降低傳輸時(shí)延和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,利用節(jié)點(diǎn)的社會(huì)屬性設(shè)計(jì)路由算法能有效改善網(wǎng)絡(luò)性能。但節(jié)點(diǎn)的社會(huì)屬性,比如社區(qū)、中心性、中介度等,只體現(xiàn)出節(jié)點(diǎn)的空間聯(lián)系(物理空間,虛擬空間),忽視了從時(shí)間維度來描述節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間聯(lián)系,因此本文提出基于活動(dòng)的消息機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)(AMOF)。另外,實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)往往具有社區(qū)結(jié)構(gòu),并且某些社區(qū)之間相互重疊,為此本文進(jìn)一步提出基于重疊社區(qū)的消息機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)算法(MOFOC)。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀分析。綜述了機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的兩大熱點(diǎn),即移動(dòng)模型和消息轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制,并且從空間維度和時(shí)間維度對(duì)相關(guān)工作進(jìn)行分類描述。(2)提出基于活動(dòng)的消息機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)算法。首先,設(shè)計(jì)一種基于活動(dòng)的移動(dòng)模型。該模型還原了人類周期性參與各項(xiàng)活動(dòng)的場(chǎng)景。然后,基于該模型,提出基于活動(dòng)的消息機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)算法。通過考慮節(jié)點(diǎn)相遇概率、節(jié)點(diǎn)相遇周期、消息剩余TTL,構(gòu)建節(jié)點(diǎn)之間的消息交付概率,通過消息交付概率動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)消息給目的節(jié)點(diǎn)的能力,并以此指導(dǎo)消息的轉(zhuǎn)發(fā)。(3)提出基于重疊社區(qū)的消息機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)算法。首先,設(shè)計(jì)一種基于重疊社區(qū)的移動(dòng)模型。該模型模擬了在具有重疊社區(qū)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)行為,通過分析發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間的通信間隔具有時(shí)間異質(zhì)性和非均勻性。然后,基于該模型,設(shè)計(jì)相應(yīng)的消息轉(zhuǎn)發(fā)算法。源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)存在重疊社區(qū)時(shí),則由重疊社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)將消息逐跳轉(zhuǎn)發(fā)至目的節(jié)點(diǎn);源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)不存在重疊社區(qū)時(shí),則在源節(jié)點(diǎn)所屬活躍社區(qū)內(nèi)尋找中繼節(jié)點(diǎn)將消息轉(zhuǎn)發(fā)至目的節(jié)點(diǎn)所屬的活躍社區(qū)。(4)仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與Epidemic,PRoPHET,CMOT和CMTS路由算法相比較,AMOF路由算法和MOFOC路由算法在消息傳輸成功率,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和傳輸時(shí)延等方面均取得顯著改善。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.02
【圖文】：

2.1.1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)概念機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)可視為移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)（MANET）和延遲容忍網(wǎng)絡(luò)（DTNs）兩者的子集。學(xué)術(shù)界對(duì)于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)還沒有形成統(tǒng)一的定義，文獻(xiàn)中廣泛使用的是如下描述性定義：機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一種不需要源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間存在完整鏈路，利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來的相遇機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡(luò)[3]。與傳統(tǒng)的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)不同，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的通信節(jié)點(diǎn)往往隨機(jī)部署，節(jié)點(diǎn)分布位置難以確定，節(jié)點(diǎn)分布密度無法預(yù)測(cè)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中很難時(shí)刻存在完整的端到端鏈路。利用節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)帶來的通信機(jī)會(huì)，為處在通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信中繼，逐跳將消息轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點(diǎn)。圖 2-1 描述了機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)這種“存儲(chǔ)—攜帶—轉(zhuǎn)發(fā)”的消息傳輸過程。源節(jié)點(diǎn)S需要將消息發(fā)送給目的節(jié)點(diǎn)D，但在其通信范圍內(nèi)無法將消息轉(zhuǎn)發(fā)給目的節(jié)點(diǎn)。在t1時(shí)刻節(jié)點(diǎn)S將數(shù)據(jù)分組打包轉(zhuǎn)發(fā)給通信范圍內(nèi)的節(jié)點(diǎn) 3；節(jié)點(diǎn) 3 存儲(chǔ)該條消息，由于沒有合適的轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會(huì)，節(jié)點(diǎn) 3 攜帶該消息繼續(xù)移動(dòng)，在t2時(shí)刻將攜帶的消息轉(zhuǎn)發(fā)給相遇節(jié)點(diǎn) 4；在t3時(shí)刻，節(jié)點(diǎn) 4 運(yùn)動(dòng)到節(jié)點(diǎn)D的通信范圍成功將消息傳輸給目的節(jié)點(diǎn)，完成一次數(shù)據(jù)傳輸。

圖 2-2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)示意圖可以在不同類型的底層協(xié)議上工作，從而使機(jī)會(huì)網(wǎng)同協(xié)議棧之上的覆蓋層網(wǎng)絡(luò)。不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)為束，束是一種具有特定格式的長(zhǎng)度可變的 PDU Bundle 層來負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)所有的束。Bundle 層且對(duì)該層之上的應(yīng)用程序提供統(tǒng)一接口，使得在不夠通信。此外，通過 LTP 傳輸協(xié)議[38]保證消息重傳絡(luò)傳輸延遲較長(zhǎng)、網(wǎng)絡(luò)分裂等惡劣的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。絡(luò)特點(diǎn)與挑戰(zhàn)體系結(jié)構(gòu)是對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)的顛覆性改變，其ndle 代替分組，Hop-by-Hop 代替 End-to-End，部分網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�，基于名稱的路由代替基于地址的路由），了一種可行性方案，為物聯(lián)網(wǎng)的泛在化、智能化、

構(gòu)建較為耗時(shí)困難。MIT 的 Reality Mining 項(xiàng)目收集了時(shí)間跨度為 9 個(gè)月的 100名在校志愿師生的智能手機(jī)移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)和相遇記錄。UCSD 開展的 WirelessTopology Discovery項(xiàng)目[48]收集了長(zhǎng)達(dá)11周的300個(gè)PDA與Wi-Fi接入點(diǎn)的數(shù)據(jù)。UMass 研究組[49]收集了 DieselNet 實(shí)際運(yùn)行中節(jié)點(diǎn)的相遇信息。Dartmouth College的 CRAWDAD 項(xiàng)目[50]收集整理大量真實(shí)移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)集，并在項(xiàng)目的官網(wǎng)分享數(shù)據(jù)集，供研究者交流使用。但由于真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)集的信息采集往往歷時(shí)長(zhǎng)，耗資大，涉及參與項(xiàng)目志愿者個(gè)人隱私等問題，導(dǎo)致基于節(jié)點(diǎn)真實(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡集的移動(dòng)模型的相關(guān)研究進(jìn)展緩慢，能使用的移動(dòng)模型也相當(dāng)有限，難以滿足各類應(yīng)用場(chǎng)景的研究需求。（3）基于人類活動(dòng)特征的移動(dòng)模型真實(shí)移動(dòng)模型確實(shí)真實(shí)記錄人類活動(dòng)軌跡，但局限于記錄的特定區(qū)域以及有限的記錄時(shí)間，難以全面表征人類社會(huì)大量的應(yīng)用場(chǎng)景的特性。人類移動(dòng)的特性有很多，如社交關(guān)系，位置偏好，既定日程等。本文根據(jù)移動(dòng)模型反映的人類活動(dòng)特征所屬維度進(jìn)行分類：基于空間規(guī)律性移動(dòng)模型，基于時(shí)間規(guī)律性移動(dòng)模型。具體分類如圖 2-3 所示。

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