本文選題：機會傳感網(wǎng)絡(luò) + Ferry節(jié)點��； 參考：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：機會傳感網(wǎng)絡(luò)是一種不需要源節(jié)點和目標(biāo)節(jié)點之間存在完整路徑,利用節(jié)點移動帶來的相遇機會實現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡(luò),適用于延時容忍和基礎(chǔ)設(shè)施缺乏的場景,如野生動物追蹤、智能交通、偏遠地區(qū)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)�。機會傳感網(wǎng)絡(luò)中,由于Ferry節(jié)點的失效會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中某些區(qū)域消息的分發(fā)能力下降,產(chǎn)生大量冗余消息,降低該區(qū)域的消息投遞率,甚至某些區(qū)域會變成不與外界通信的“孤島”,從而使整個網(wǎng)絡(luò)的連通不均衡。課題來源于國家自然科學(xué)基金項目,研究如何刻畫機會傳感網(wǎng)絡(luò)的連通均衡程度,為機會傳感網(wǎng)絡(luò)的演化研究及維護提供支撐。論文介紹了機會傳感網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)�、網(wǎng)絡(luò)連通性和網(wǎng)絡(luò)連通均衡性研究現(xiàn)狀,描述了圖模型在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用;基于離散時間演化圖,建立了時間演化圖模型,設(shè)計了時間演化圖的構(gòu)造算法;通過對機會傳感網(wǎng)絡(luò)區(qū)域連通均衡性的分析,定義了區(qū)域連通均衡度,以此反映區(qū)域內(nèi)節(jié)點間的連通均衡狀況;基于Ferry節(jié)點對整網(wǎng)的連通均衡情況進行研究,定義Ferry節(jié)點貢獻度、Ferry節(jié)點聚集系數(shù),得到連通均衡性模型,以整網(wǎng)連通均衡度表征整個網(wǎng)絡(luò)的連通均衡程度。論文采用機會傳感網(wǎng)絡(luò)仿真器ONE分別對區(qū)域、整網(wǎng)的連通均衡度進行了不同場景下的仿真實驗。實驗結(jié)果表明,區(qū)域連通均衡度和整網(wǎng)連通均衡度能分別反映出區(qū)域和整網(wǎng)的連通均衡情況,驗證了本文所提出連通均衡性模型的適用性、改進后的連通均衡性模型能更準(zhǔn)確地反映機會傳感網(wǎng)絡(luò)的連通均衡情況。
[Abstract]:The opportunistic sensor network is an ad hoc network which does not need a complete path between the source node and the target node and uses the encounter opportunity brought by the node movement to realize communication. It is suitable for the scenario of delay tolerance and lack of infrastructure. Such as wildlife tracking, intelligent transportation, remote area network transmission and so on. In opportunistic sensor networks, due to the failure of Ferry nodes, the ability of message distribution in some areas of the network will be reduced, and a large number of redundant messages will be produced, which will reduce the message delivery rate in this region. Some regions may even become "isolated islands" that do not communicate with the outside world, thus making the entire network unevenly connected. The topic comes from the project of National Natural Science Foundation of China, which studies how to describe the degree of connectivity and equalization of opportunistic sensor networks, and provides support for the evolution and maintenance of opportunistic sensor networks. This paper introduces the network topology, network connectivity and network connectivity equilibrium of opportunistic sensor networks, describes the application of graph model in dynamic networks, and establishes a time evolution graph model based on discrete time evolution graph. By analyzing the connectivity equalization of opportunistic sensor network, the connectivity equalization degree of the region is defined to reflect the connectivity equilibrium between nodes in the region. Based on the study of the connected equilibrium of the whole network based on Ferry nodes, the contribution of Ferry nodes and the aggregation coefficient of Ferry nodes are defined, and the connectivity equilibrium model is obtained. The connectivity equilibrium degree of the whole network is characterized by the connectivity equilibrium degree of the whole network. In this paper, the opportunistic sensor network simulator (ONE) is used to simulate the connectivity equalization of the region and the whole network in different scenarios. The experimental results show that the connectivity equalization degree of the region and the whole network can reflect the connectivity equilibrium of the region and the whole network respectively, and the applicability of the connectivity equilibrium model proposed in this paper is verified. The improved connectivity equalization model can more accurately reflect the connected equalization of opportunistic sensor networks.
【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】：2017
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1916917