本文關鍵詞：基于多屬性決策的機會傳感網(wǎng)絡關鍵節(jié)點預測

  更多相關文章： 機會傳感器網(wǎng)絡 關鍵節(jié)點 階段貢獻度 區(qū)域貢獻度 多屬性決策

【摘要】：機會傳感網(wǎng)絡是一種不需要源節(jié)點和目標節(jié)點之間存在完整鏈路,利用節(jié)點移動帶來相遇機會實現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡,應用于野生動物追蹤、森林環(huán)境監(jiān)測以及智能交通等。機會傳感網(wǎng)絡中,關鍵節(jié)點的失效可能導致網(wǎng)絡運行不正常,甚至癱瘓。如能獲知或預測網(wǎng)絡的關鍵節(jié)點,便可根據(jù)關鍵節(jié)點的相關信息對網(wǎng)絡進行優(yōu)化,在網(wǎng)絡出現(xiàn)癱瘓時,第一時間排查關鍵節(jié)點,可大大減少網(wǎng)絡維護時間和成本。課題來源于國家自然科學基金項目,研究機會傳感網(wǎng)絡的關鍵節(jié)點預測方法。論文介紹了國內(nèi)外相關網(wǎng)絡關鍵節(jié)點的研究現(xiàn)狀,分析了現(xiàn)有關鍵節(jié)點判定方法的優(yōu)缺點及適用范圍,指出現(xiàn)有的方法不適用于機會傳感網(wǎng)絡;針對機會傳感網(wǎng)絡消息傳輸時延高、網(wǎng)絡結構呈動態(tài)變化的特點,分析了多區(qū)域機會傳感網(wǎng)絡分層結構模型的消息傳輸過程,定義階段貢獻度反映節(jié)點在消息傳輸過程中的貢獻,定義區(qū)域貢獻度反映節(jié)點對區(qū)域的貢獻程度;在此基礎上,以節(jié)點在網(wǎng)絡中的綜合貢獻度作為判斷關鍵節(jié)點的依據(jù),并提出基于多屬性決策中理想點法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的關鍵節(jié)點預測方法。論文采用機會傳感網(wǎng)絡仿真器實(Opportunistic Networking Environment,ONE)模擬四種典型的多區(qū)域機會傳感網(wǎng)絡場景,分別采用TOPSIS算法和改進TOPSIS算法預測關鍵節(jié)點,結果表明,采用改進TOPSIS算法能夠獲得更高的預測精度;為進一步驗證本文提出的預測方法,利用尋跡小車搭建了實驗床,結果表明,采用改進TOPSIS算法的預測精度更高。
【關鍵詞】：機會傳感器網(wǎng)絡 關鍵節(jié)點 階段貢獻度 區(qū)域貢獻度 多屬性決策
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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)絡簡介8-9
• 1.1.2 機會網(wǎng)絡簡介9-10
• 1.1.3 機會傳感網(wǎng)絡簡介10-11
• 1.2 課題研究意義11
• 1.3 研究內(nèi)容11-12
• 1.4 文章組織結構12-14
• 第2章 研究現(xiàn)狀14-26
• 2.1 基于準則判定方法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)絡凝聚度20-22
• 2.3 基于節(jié)點重要度的判定方法22-24
• 2.3.1 社會網(wǎng)絡分析法22-23
• 2.3.2 系統(tǒng)科學分析法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25-26
• 第3章 機會傳感網(wǎng)絡26-33
• 3.1 OSN場景及模型26-28
• 3.1.1 多區(qū)域OSN網(wǎng)絡26-27
• 3.1.2 MOSN分層結構27-28
• 3.2 MOSN關鍵節(jié)點28-30
• 3.3 階段貢獻度30-31
• 3.4 區(qū)域貢獻度31-32
• 3.5 本章小結32-33
• 第4章 基于多屬性決策的MOSN關鍵節(jié)點預測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 屬性權重值確定方法35-36
• 4.2 多屬性決策預測關鍵節(jié)點合理性分析36-37
• 4.3 基于TOPSIS預測關鍵節(jié)點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TOPSIS預測關鍵節(jié)點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43-44
• 第5章 實驗設計及分析44-62
• 5.1 模擬實驗44-56
• 5.1.1 ONE仿真簡介44-45
• 5.1.2 節(jié)點移動模型45-46
• 5.1.3 典型MOSN場景46-48
• 5.1.4 實驗結果及分析48-56
• 5.2 實驗床實驗56-61
• 5.2.1 硬件平臺56-58
• 5.2.2 軟件平臺58-60
• 5.2.3 實驗結果及分析60-61
• 5.3 本章小結61-62
• 第6章 總結與展望62-64
• 6.1 總結62-63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻64-67
• 攻讀碩士學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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