本文關(guān)鍵詞：基于多屬性決策的機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測

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【摘要】：機(jī)會傳感網(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)移動帶來相遇機(jī)會實(shí)現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用于野生動物追蹤、森林環(huán)境監(jiān)測以及智能交通等。機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)中,關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的失效可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行不正常,甚至癱瘓。如能獲知或預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),便可根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)癱瘓時,第一時間排查關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),可大大減少網(wǎng)絡(luò)維護(hù)時間和成本。課題來源于國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,研究機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測方法。論文介紹了國內(nèi)外相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的研究現(xiàn)狀,分析了現(xiàn)有關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)判定方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍,指出現(xiàn)有的方法不適用于機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò);針對機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)消息傳輸時延高、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈動態(tài)變化的特點(diǎn),分析了多區(qū)域機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)模型的消息傳輸過程,定義階段貢獻(xiàn)度反映節(jié)點(diǎn)在消息傳輸過程中的貢獻(xiàn),定義區(qū)域貢獻(xiàn)度反映節(jié)點(diǎn)對區(qū)域的貢獻(xiàn)程度;在此基礎(chǔ)上,以節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的綜合貢獻(xiàn)度作為判斷關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的依據(jù),并提出基于多屬性決策中理想點(diǎn)法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測方法。論文采用機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)仿真器實(shí)(Opportunistic Networking Environment,ONE)模擬四種典型的多區(qū)域機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)場景,分別采用TOPSIS算法和改進(jìn)TOPSIS算法預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),結(jié)果表明,采用改進(jìn)TOPSIS算法能夠獲得更高的預(yù)測精度;為進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的預(yù)測方法,利用尋跡小車搭建了實(shí)驗(yàn)床,結(jié)果表明,采用改進(jìn)TOPSIS算法的預(yù)測精度更高。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)會傳感器網(wǎng)絡(luò) 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn) 階段貢獻(xiàn)度 區(qū)域貢獻(xiàn)度 多屬性決策
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景8-11
• 1.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)簡介8-9
• 1.1.2 機(jī)會網(wǎng)絡(luò)簡介9-10
• 1.1.3 機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)簡介10-11
• 1.2 課題研究意義11
• 1.3 研究內(nèi)容11-12
• 1.4 文章組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 研究現(xiàn)狀14-26
• 2.1 基于準(zhǔn)則判定方法14-16
• 2.1.1 右手法則判定法14-15
• 2.1.2 DPDP判定法15-16
• 2.2 基于參數(shù)判定方法16-22
• 2.2.1 節(jié)點(diǎn)度17-18
• 2.2.2 介數(shù)18-19
• 2.2.3 接近度19-20
• 2.2.4 網(wǎng)絡(luò)凝聚度20-22
• 2.3 基于節(jié)點(diǎn)重要度的判定方法22-24
• 2.3.1 社會網(wǎng)絡(luò)分析法22-23
• 2.3.2 系統(tǒng)科學(xué)分析法23-24
• 2.4 其他判定算法24-25
• 2.4.1 Pagerank算法24
• 2.4.2 HITS算法24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 機(jī)會傳感網(wǎng)絡(luò)26-33
• 3.1 OSN場景及模型26-28
• 3.1.1 多區(qū)域OSN網(wǎng)絡(luò)26-27
• 3.1.2 MOSN分層結(jié)構(gòu)27-28
• 3.2 MOSN關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)28-30
• 3.3 階段貢獻(xiàn)度30-31
• 3.4 區(qū)域貢獻(xiàn)度31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于多屬性決策的MOSN關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測33-44
• 4.1 多屬性決策理論33-36
• 4.1.1 多屬性決策基本概念33
• 4.1.2 經(jīng)典的多屬性決策方法33-35
• 4.1.3 屬性權(quán)重值確定方法35-36
• 4.2 多屬性決策預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)合理性分析36-37
• 4.3 基于TOPSIS預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)37-39
• 4.3.1 算法描述37-39
• 4.3.2 算法流程39
• 4.4 基于改進(jìn)TOPSIS預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)39-43
• 4.4.1 算法描述39-42
• 4.4.2 算法流程42-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及分析44-62
• 5.1 模擬實(shí)驗(yàn)44-56
• 5.1.1 ONE仿真簡介44-45
• 5.1.2 節(jié)點(diǎn)移動模型45-46
• 5.1.3 典型MOSN場景46-48
• 5.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-56
• 5.2 實(shí)驗(yàn)床實(shí)驗(yàn)56-61
• 5.2.1 硬件平臺56-58
• 5.2.2 軟件平臺58-60
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析60-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與課題情況67-68
• 攻讀碩士期間發(fā)表論文及獲獎情況68-69
• 致謝69-70

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本文編號：514835