隨著智能終端設(shè)備的廣泛普及以及近年來物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,在非全連通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下節(jié)點間數(shù)據(jù)傳輸逐漸增多,傳統(tǒng)單跳接入點通信方式難以滿足“物物互聯(lián)”的通信需求。無線多跳通信方式具有分布式結(jié)構(gòu)、組網(wǎng)方便以及易拓展等特點,將成為未來“智慧城市”中物與物、人與人以及他們間相互連接的主要通信手段。在通信鏈路間歇式連通模式下,節(jié)點之間穩(wěn)定通信難以保證,通常采用節(jié)點間機會接觸進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。機會傳輸機制采用“存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”的方式,因其傳輸方式不依賴網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒌奶攸c,因此在應(yīng)對節(jié)點間通信鏈路不連通或者無法保證傳輸穩(wěn)定性的條件下,可以滿足各種極端情況下的信息傳輸需求。相比傳統(tǒng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò),機會網(wǎng)絡(luò)能更好地保證移動端鏈路不連通場景下數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)需求。機會信息傳輸路由協(xié)議作為組網(wǎng)的基礎(chǔ)技術(shù),如何設(shè)計高效、穩(wěn)定的路由傳輸機制以及如何在網(wǎng)絡(luò)資源有限條件下,合理調(diào)度信息傳輸,控制網(wǎng)絡(luò)擁塞是提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)性能的關(guān)鍵,也是機會網(wǎng)絡(luò)研究的核心。隨著智能終端由人攜帶,考慮人的社交因素為路由協(xié)議設(shè)計依據(jù),逐漸成為信息機會傳輸?shù)难芯繜狳c。由于節(jié)點的移動性、傳輸能力以及傳輸方式的不同,導(dǎo)致節(jié)點具有不同的擴(kuò)散能力,使得傳統(tǒng)方法無法... 

【文章頁數(shù)】：150 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于數(shù)據(jù)副本的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)
        1.2.2 基于節(jié)點社會屬性的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)
        1.2.3 基于社團(tuán)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)
        1.2.4 基于基礎(chǔ)設(shè)施分流的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 機會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)擴(kuò)散模型研究
    2.1 引言
    2.2 基于流行病模型的數(shù)據(jù)擴(kuò)散模型
    2.3 路由機制模型
        2.3.1 流行病路由
        2.3.2 基于流行病路由的數(shù)據(jù)擴(kuò)散模型擴(kuò)展
    2.4 具有超級節(jié)點的機會網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型
        2.4.1 具有超級節(jié)點的流行病路由
        2.4.2 具有超級節(jié)點的依據(jù)概率轉(zhuǎn)發(fā)流行病路由
    2.5 具有副本控制的機會網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型
        2.5.1 具有免疫信息的副本控制
        2.5.2 布隆過濾器
        2.5.3 具有改進(jìn)布隆過濾器的流行病路由模型
    2.6 仿真結(jié)果與數(shù)值分析
    2.7 本章小結(jié)
第3章 多重社會屬性激勵路由研究
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型和假設(shè)
    3.3 影響GSI-IR路由轉(zhuǎn)發(fā)因素
        3.3.1 地理信息相似性
        3.3.2 社會聯(lián)系相似性
        3.3.3 興趣相似性
        3.3.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)效用函數(shù)
        3.3.5 副本控制
    3.4 自私節(jié)點激勵
        3.4.1 激勵博弈模型
        3.4.2 自私節(jié)點屬性
        3.4.3 激勵機制
    3.5 GSI-IR數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議
    3.6 仿真結(jié)果與數(shù)值分析
        3.6.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.6.2 仿真環(huán)境與評價
        3.6.3 實驗結(jié)果與分析
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于社團(tuán)結(jié)構(gòu)的機會路由研究
    4.1 引言
    4.2 網(wǎng)絡(luò)模型及節(jié)點中心性
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 節(jié)點相對中心性
        4.2.3 節(jié)點動態(tài)中心性
    4.3 重疊社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法
        4.3.1 非負(fù)矩陣分解算法簡介
        4.3.2 非負(fù)矩陣分解社團(tuán)檢測算法
    4.4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路由算法SACR設(shè)計
    4.5 仿真結(jié)果與數(shù)值分析
        4.5.1 數(shù)據(jù)集與仿真實驗設(shè)置
        4.5.2 仿真結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于移動邊緣計算機會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分流控制機制研究
    5.1 引言
    5.2 系統(tǒng)模型
        5.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型和通信模型
        5.2.2 計算模型
    5.3 數(shù)據(jù)包優(yōu)先級概率躍升機制
    5.4 問題描述與分析
    5.5 MUD選擇算法和改進(jìn)的磷蝦元啟發(fā)式算法
        5.5.1 移動用戶任務(wù)分配算法
        5.5.2 磷蝦群算法
        5.5.3 改進(jìn)磷蝦群算法
    5.6 仿真結(jié)果與分析
        5.6.1 仿真參數(shù)設(shè)置
        5.6.2 仿真結(jié)果分析
    5.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]應(yīng)用非負(fù)矩陣分解模型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法綜述[J]. 李亞芳,賈彩燕,于劍.  計算機科學(xué)與探索. 2016(01)

博士論文
[1]延遲容忍網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究[D]. 劉杰彥.電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3684159