本文關(guān)鍵詞：基于節(jié)點移動規(guī)律的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究

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【摘要】：隨著信息時代的到來,人們對數(shù)據(jù)交互和通信的需求越來越大。大多數(shù)的數(shù)據(jù)和信息可以通過傳統(tǒng)的路由-交換互聯(lián)網(wǎng)有效傳輸,但在一些網(wǎng)絡(luò)設(shè)備難以架設(shè)的偏遠(yuǎn)山區(qū)以及在河流湖泊之中,數(shù)據(jù)傳輸就必須引入便攜的移動收發(fā)終端。為了讓這些設(shè)備有效組網(wǎng),并按照一定機(jī)制工作,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)的路由算法等機(jī)制便應(yīng)運而生。從野生動物追蹤、汽車網(wǎng)絡(luò)到目前手持無線設(shè)備,各種形式的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)發(fā)展極為迅速。由于工作環(huán)境的多樣性,并且處理信息種類也不相同,所以機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的也應(yīng)具備有不同特性來應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境及移動模型。與其它網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用相比,手持終端移動網(wǎng)絡(luò)PSN(Pocket Switched Network)具有較高的研究價值和實踐空間。為了研究PSN的移動模型,首先研究了節(jié)點的移動規(guī)律的研究入手。對于移動節(jié)點來說,移動依據(jù)的主要來源于節(jié)點移動的歷史信息,這些信息主要由節(jié)點觀測記錄獲得。PSN的一個特征是,移動節(jié)點主要由人組成,這樣移動歷史信息相對于其他機(jī)會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景具有更多的價值。為了掌握節(jié)點移動的歷史信息,本文提出的MDIR(Mass-group Detected by Interest-value)算法引入了社團(tuán)的概念,將節(jié)點的移動規(guī)律與其它節(jié)點的關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)。理論上,在社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的移動可以歸結(jié)為在不同社團(tuán)中移動的過程。因此本算法中,消息更傾向于向包含目標(biāo)節(jié)點的社團(tuán)轉(zhuǎn)發(fā)。此外,考慮到社會關(guān)系的動態(tài)性,算法還引入興趣值概念來更新網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械纳鐖F(tuán)結(jié)構(gòu)。本文同時還提出MTBR(Mobile-Tendency Based Routing)算法,用于在社會網(wǎng)絡(luò)中,針對強(qiáng)移動性節(jié)點檢測節(jié)點移動的傾向。然后,本文還提出了M-T(Mass or Tendency)決策,基于前兩個算法的特點,采取MDIR算法從社會網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中節(jié)點的社會社團(tuán)屬性的優(yōu)勢,同時考慮到社會網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的多樣性和復(fù)雜性,在MDIR與MTBR算法的切換中做出決策。實驗測試數(shù)據(jù)表明,在不同的節(jié)點密集度和網(wǎng)絡(luò)資源有限的情況下,相較于其它現(xiàn)有算法,MDIR算法通過計算效用值進(jìn)行路由轉(zhuǎn)發(fā),該過程產(chǎn)生了較低的轉(zhuǎn)發(fā)能耗以及較穩(wěn)定的送達(dá)率。MTBR算法檢測出的節(jié)點移動傾向可以準(zhǔn)確反映強(qiáng)移動性節(jié)點的運動習(xí)慣,可以適用于PSN環(huán)境的轉(zhuǎn)發(fā)效用計算。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)會網(wǎng)絡(luò) 路由算法 社會網(wǎng)絡(luò)移動模型 社團(tuán) 效用值
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 專用術(shù)語注釋表9-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 論文研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法研究挑戰(zhàn)15-16
• 1.4 論文研究內(nèi)容及創(chuàng)新點16-17
• 1.5 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排17-18
• 第二章 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法概述18-26
• 2.1 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)概述18-23
• 2.1.1 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)19-23
• 2.1.2 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)的特點23
• 2.2 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由算法分類23-24
• 2.3 經(jīng)典的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)路由策略24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 一種基于可變半衰期的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)興趣值更新策略26-35
• 3.1 引言26
• 3.2 MDIR算法26-30
• 3.2.1 社團(tuán)聚集檢測27
• 3.2.2 節(jié)點對社團(tuán)的興趣值更新27-30
• 3.2.3 算法復(fù)雜度分析30
• 3.3 仿真實驗與結(jié)果分析30-33
• 3.3.1 仿真實驗環(huán)境30-31
• 3.3.2 仿真結(jié)果分析31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第四章 一種基于節(jié)點運動傾向的機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制35-47
• 4.1 引言35
• 4.2 MTBR算法35-38
• 4.2.1 系統(tǒng)假設(shè)35
• 4.2.2 基于地理路徑的節(jié)點移動傾向檢測35-37
• 4.2.3 基于移動傾向的機(jī)會轉(zhuǎn)發(fā)37-38
• 4.3 M-T決策38-40
• 4.3.1 M-T決策過程38-39
• 4.3.2 算法復(fù)雜度分析39-40
• 4.4 仿真結(jié)果分析40-46
• 4.4.1 實驗參數(shù)設(shè)置40-41
• 4.4.2 仿真實驗結(jié)果41-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 總結(jié)與展望47-49
• 5.1 本文總結(jié)47-48
• 5.2 展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-52
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文52-53
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目53-54
• 致謝54

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本文編號：865467