極端環(huán)境下自組織網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淇刂婆c連通恢復(fù)
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更多相關(guān)文章： 極端環(huán)境 自組織網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)淇刂?/b> 連通恢復(fù)
【摘要】：隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展,自組織網(wǎng)絡(luò)(ad hoc networks)在我們?nèi)粘９ぷ骱蜕钪袘?yīng)用越來(lái)越廣泛,特別是在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不可用的極端環(huán)境中,如礦井監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事偵查、水下監(jiān)測(cè)、海岸線監(jiān)測(cè)和目標(biāo)跟蹤等。容延／容斷網(wǎng)絡(luò)、斷續(xù)連接的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)、機(jī)會(huì)性網(wǎng)絡(luò)都可以看作是這種網(wǎng)絡(luò)。但是,極端環(huán)境中的自組織網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自身資源有限,在惡劣環(huán)境中易被損壞,且可能移動(dòng),從而造成不確定和斷續(xù)的網(wǎng)絡(luò)連接環(huán)境,從而使得數(shù)據(jù)不能及時(shí)傳輸,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)䦟?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割成若干不相連的孤島。因此如何在極端環(huán)境下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效傳輸,對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的拓?fù)淇刂?在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)分割時(shí)恢復(fù)連通性非常重要。 本文主要研究極端環(huán)境下自組織網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淇刂坪瓦B通恢復(fù)問題,面向數(shù)據(jù)路由的需求生成網(wǎng)狀的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),面向數(shù)據(jù)收集的需求生成樹狀的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)傳輸;對(duì)于極端環(huán)境下遭到嚴(yán)重破壞的網(wǎng)絡(luò)作了網(wǎng)絡(luò)連通恢復(fù)方面的研究,部署盡量少的額外節(jié)點(diǎn)連接分割的孤島。本文的主要貢獻(xiàn)如下： (1)面向路由需求提出了一種基于概率的拓?fù)淇刂品椒?均衡可預(yù)測(cè)DTNs的能耗和連接質(zhì)量,以最小能耗代價(jià)保證每對(duì)節(jié)點(diǎn)間的連接概率最大或達(dá)到一個(gè)特定的閾值。PDTNs被抽象為三維時(shí)空帶權(quán)有向圖,不僅包含時(shí)間和空間信息,還包含能耗和連接概率等信息。拓?fù)淇刂茊栴}被定義為尋找三維時(shí)空帶權(quán)有向圖的子圖并且滿足以下條件：節(jié)點(diǎn)間連接概率最大或滿足一個(gè)給定的閾值,且總能耗最小。該問題被證明是NP完全問題,故提出了兩種啟發(fā)式拓?fù)淇刂扑惴?在不同鏈路密度和連接概率閾值情況下作了模擬實(shí)驗(yàn),對(duì)平均連通概率、能耗比、邊數(shù)比等指標(biāo)進(jìn)行了分析,與已有的算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)表明這兩種算法能夠以較低的能耗實(shí)現(xiàn)有可靠性保證的數(shù)據(jù)傳輸。 (2)面向數(shù)據(jù)收集需求提出了一種樹形拓?fù)淇刂品椒?主要考慮了時(shí)延和能耗兩個(gè)因素,在滿足時(shí)延需求的前提下尋找能耗最小且可以將可預(yù)測(cè)DTNs中所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集到一個(gè)匯聚節(jié)點(diǎn)的生成樹。此方法將PDTNs抽象為時(shí)空帶權(quán)有向圖模型,并進(jìn)一步簡(jiǎn)化為簡(jiǎn)化融合帶權(quán)有向圖。拓?fù)淇刂茊栴}被定義為在時(shí)空帶權(quán)有向圖或簡(jiǎn)化融合帶權(quán)有向圖中尋找生成樹,該樹要包含網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)且滿足以下條件1)生成樹上的總能耗最小;2)滿足性能需求,主要是時(shí)延這一因素。時(shí)延通過計(jì)算最終找到的生成樹中最深路徑上時(shí)間邊的個(gè)數(shù)來(lái)獲得。該問題也是一個(gè)NP完全問題,故分別提出了三種啟發(fā)式算法,并分別基于隨機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集和實(shí)際數(shù)據(jù)集進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn),在不同鏈路密度和時(shí)延閾值下基于能耗比、時(shí)延等指標(biāo)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這三種算法在保證數(shù)據(jù)成功傳輸?shù)那疤嵯?大大減小了能耗,縮短了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。 (3)針對(duì)極端環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)可能遭到大規(guī)模損壞的情況,提出了一種極端環(huán)境下的基于四邊形斯坦納樹的網(wǎng)絡(luò)連通恢復(fù)方法。在極端環(huán)境下,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)和通信鏈路常常會(huì)失效,致使網(wǎng)絡(luò)被分割為很多分離的分區(qū),通過布置盡量少的中繼節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)高健壯性的連通恢復(fù)對(duì)于維持網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)作必不可少。對(duì)于一個(gè)被分割的網(wǎng)絡(luò),找到相應(yīng)的位置布置最少中繼節(jié)點(diǎn)恢復(fù)連通是一個(gè)NP難題,在實(shí)際應(yīng)用中只能采用啟發(fā)式算法。基于四邊形斯坦納樹的網(wǎng)絡(luò)連通恢復(fù)算法首先探測(cè)出各分區(qū)并確定各分區(qū)的代表節(jié)點(diǎn)及其位置,然后尋找合適的四邊形連接分割的網(wǎng)絡(luò)分區(qū),確定這些四邊形的斯坦納點(diǎn)；對(duì)無(wú)法用四邊形連接的各連接部分用三角形斯坦納樹或最小生成樹的方法連接;最后沿著斯坦納樹的邊在相應(yīng)位置布置中繼節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連通的恢復(fù)。基于部署節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、平均節(jié)點(diǎn)連通度等指標(biāo)對(duì)提出的算法與已有的算法做了比較,仿真實(shí)驗(yàn)表明文中提出的方法能夠減少所需中繼節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,恢復(fù)后的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的連通度更高,容錯(cuò)性更好。
【關(guān)鍵詞】：極端環(huán)境 自組織網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)淇刂?/strong> 連通恢復(fù)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-11
- 1 引言11-32
- 1.1 選題背景和研究意義11-12
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-29
- 1.3 主要研究?jī)?nèi)容29-31
- 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)31-32
- 2 面向路由的拓?fù)淇刂?/span>32-52
- 2.1 概述32-33
- 2.2 系統(tǒng)模型和問題描述33-40
- 2.3 面向路由的拓?fù)淇刂扑惴?/span>40-44
- 2.4 性能評(píng)價(jià)與分析44-50
- 2.5 本章小結(jié)50-52
- 3 面向數(shù)據(jù)收集的樹形拓?fù)淇刂?/span>52-67
- 3.1 系統(tǒng)模型和問題描述52-54
- 3.2 面向數(shù)據(jù)收集的樹形拓?fù)淇刂扑惴?/span>54-62
- 3.3 性能評(píng)價(jià)與分析62-66
- 3.4 本章小結(jié)66-67
- 4 極端條件下的網(wǎng)絡(luò)連通恢復(fù)67-87
- 4.1 概述67-68
- 4.2 系統(tǒng)模型68-69
- 4.3 基于四邊形斯坦納樹連通恢復(fù)算法69-82
- 4.4 性能評(píng)價(jià)與分析82-85
- 4.5 本章小結(jié)85-87
- 5 總結(jié)與展望87-90
- 5.1 本文工作總結(jié)87-88
- 5.2 下一步工作展望88-90
- 致謝90-91
- 參考文獻(xiàn)91-101
- 附錄1 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的主要論文101-102
- 附錄2 博士生期間參與的課題研究情況102
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，本文編號(hào)：1065863
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