隨著計算機科學技術(shù)的發(fā)展,人們對于通信設備和通信技術(shù)構(gòu)建了高效快速、范圍廣泛和數(shù)據(jù)量大的要求。現(xiàn)如今,由于智能無線設備的迅速擴散,移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展誘發(fā)一種時延和分裂的可容忍無線自組織網(wǎng)絡的出現(xiàn),它被稱作機會網(wǎng)絡。因為機會網(wǎng)絡中存在數(shù)據(jù)傳輸率低、網(wǎng)絡延遲高、集合等待時間長和通信連接不穩(wěn)定等嚴峻挑戰(zhàn),所以路由算法是機會網(wǎng)絡中的首要問題。機會網(wǎng)絡路由算法的研究有助于改善傳統(tǒng)無線多跳自組織網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸環(huán)境,能夠適用于眾多網(wǎng)絡不穩(wěn)定且缺乏固定通信基礎設施的場景,對提高網(wǎng)絡服務質(zhì)量和某些區(qū)域的無線組網(wǎng)具有重大的實踐意義。本文將主要關(guān)注于基于社區(qū)感知的機會網(wǎng)絡路由算法的設計,其內(nèi)容如下:(1)本文構(gòu)建一種基于節(jié)點復合相似性(社會行為相似性和移動行為相似性)的社區(qū)感知路由算法,該算法被命名為NSCA路由算法。NSCA路由算法首先評估了節(jié)點的通信能力和通信狀態(tài),并將通信能力不足或通信狀態(tài)不穩(wěn)定的鄰居節(jié)點排除為中繼節(jié)點。然后,該算法通過評估各個鄰居節(jié)點和目的節(jié)點之間復合的相似性(社會行為相似性和移動行為相似性)決定社區(qū)的優(yōu)化過程,把復合相似性高于網(wǎng)絡平均值的節(jié)點劃分為一個社區(qū),并且將數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)綄?..

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 本文研究背景及意義
    1.2 本文主要研究內(nèi)容
    1.3 機會網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀
        1.3.1 機會網(wǎng)絡路由算法
        1.3.2 機會網(wǎng)絡移動模型
        1.3.3 機會網(wǎng)絡安全合作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 機會網(wǎng)絡及相關(guān)路由算法
    2.1 機會網(wǎng)絡總體概述
        2.1.1 機會網(wǎng)絡總體架構(gòu)
        2.1.2 機會網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)
        2.1.3 機會網(wǎng)絡應用場景
        2.1.4 機會網(wǎng)絡相關(guān)挑戰(zhàn)
    2.2 機會網(wǎng)絡路由算法介紹
        2.2.1 路由算法分類
        2.2.2 路由算法問題
    2.3 機會網(wǎng)絡路由算法研究現(xiàn)狀
        2.3.1 基于信息感知路由算法研究現(xiàn)狀
        2.3.2 基于信息忽略路由算法研究現(xiàn)狀
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于移動軌跡預測的社區(qū)感知路由算法
    3.1 問題分析和算法概述
        3.1.1 問題分析
        3.1.2 算法概述
    3.2 算法系統(tǒng)模型設計
        3.2.1 網(wǎng)絡狀態(tài)信息收集和更新
        3.2.2 節(jié)點運動軌跡評估和預測
        3.2.3 節(jié)點社區(qū)檢測和優(yōu)化過程
        3.2.4 用戶數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)發(fā)策略
    3.3 算法框架和復雜度評估
    3.4 實驗評估和性能分析
        3.4.1 實驗工具和參數(shù)設置
        3.4.2 仿真實驗性能評估指標
        3.4.3 節(jié)點數(shù)量和緩存對平均跳數(shù)的影響
        3.4.4 節(jié)點數(shù)量和緩存對數(shù)據(jù)傳輸率的影響
        3.4.5 節(jié)點數(shù)量和緩存對端到端延遲的影響
        3.4.6 節(jié)點數(shù)量和緩存對網(wǎng)絡開銷的影響
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于復合相似性的社區(qū)感知路由算法
    4.1 問題分析和算法概述
        4.1.1 問題分析
        4.1.2 算法概述
    4.2 算法系統(tǒng)模型設計
        4.2.1 節(jié)點通信能力評估
        4.2.2 社會行為相似性評估
        4.2.3 移動行為相似性評估
        4.2.4 基于復合相似性的社區(qū)劃分和路由策略
    4.3 算法框架和復雜度評估
    4.4 實驗評估和性能分析
        4.4.1 實驗工具和參數(shù)設置
        4.4.2 仿真實驗性能評估指標
        4.4.3 NSCA算法的性能評估
        4.4.4 NSCA算法和其他算法的性能比較
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 未來展望
    5.3 本章小結(jié)
參考文獻
作者攻讀學位期間的科研成果
致謝



本文編號：3850222