本文關(guān)鍵詞：分層機會網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)分發(fā)機制關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 機會網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)分發(fā) 移動模型 分層架構(gòu) 副本控制 流量預測

【摘要】：機會網(wǎng)絡作為一種在非全連通網(wǎng)絡環(huán)境下實現(xiàn)源節(jié)點與目的節(jié)點間通信的無線自組織網(wǎng)絡。隨著機會網(wǎng)絡的應用場景越來越廣泛,對網(wǎng)絡架構(gòu)和數(shù)據(jù)分發(fā)機制策略和移動模型提出了新的要求。本論文以設計機會網(wǎng)絡的新型架構(gòu)和數(shù)據(jù)分發(fā)機制為研究內(nèi)容,以提高轉(zhuǎn)發(fā)成功率,降低網(wǎng)絡時延,降低網(wǎng)絡能量消耗等為目標,以最優(yōu)化理論、馬爾科夫鏈模型、博弈論等為手段,深入開展對分層機會網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)分發(fā)機制的研究。本論文主要受到國家自然科學基金《基于分布式存儲的分層機會網(wǎng)絡架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)的研究》和其他國家項目的支持,深入研究分層機會網(wǎng)絡架構(gòu)下的數(shù)據(jù)分發(fā)機制,探索新場景下的解決方案,取得了以下的研究成果：(1)針對當前移動模型無法突出節(jié)點移動的行為特性的問題,提出了一種分時段的機會網(wǎng)絡移動模型,根據(jù)不同的時間段,劃分了不同的子移動模型,分析節(jié)點停留時間以及節(jié)點目的變換頻率等參數(shù),并與實際測試的數(shù)據(jù)相比較,證明了該分時段的移動模型能夠更加有效貼合真實場景中的節(jié)點行為特性。針對機會網(wǎng)絡的可擴展性問題,提出了基于分層機會網(wǎng)絡架構(gòu)的自適應的簇頭選擇機制,為其他章節(jié)的研究提供了架構(gòu)基礎。仿真結(jié)果表明所提的方案比傳統(tǒng)的簇頭選擇方案減少了能量消耗和延長了網(wǎng)絡生存時間。(2)基于兩種異構(gòu)性網(wǎng)絡模型,展示了節(jié)點間相遇間隔時間不再完全服從指數(shù)分布,并且比較了直接轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議和三跳轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議在個體異構(gòu)性網(wǎng)絡模型、空間異構(gòu)性網(wǎng)絡模型和同構(gòu)性網(wǎng)絡模型下的消息轉(zhuǎn)發(fā)時延的性能。證明了兩種異構(gòu)性網(wǎng)絡模型之間存在著轉(zhuǎn)發(fā)性能上差異�；趯�(jié)點移動性的研究,利用離散的馬爾科夫鏈過程提出了傳輸概率矩陣,將社會架構(gòu)與個體節(jié)點緊密聯(lián)系,設計了基于下一跳節(jié)點選擇的全網(wǎng)信息的數(shù)據(jù)分發(fā)策略,提升了消息轉(zhuǎn)發(fā)成功率和降低了轉(zhuǎn)發(fā)延時和網(wǎng)絡開銷。結(jié)合社區(qū)檢測、系統(tǒng)模型及節(jié)點移動軌跡,綜合考慮最大消息副本數(shù)目,通過社區(qū)檢測算法發(fā)現(xiàn)社區(qū),設計了一種機會網(wǎng)絡下的基于轉(zhuǎn)發(fā)和復制算法的數(shù)據(jù)分發(fā)機制,在滿足轉(zhuǎn)發(fā)開銷限制的條件下提高了消息轉(zhuǎn)發(fā)成功率和降低了消息轉(zhuǎn)發(fā)時延。(3)針對于Epidemic機會網(wǎng)絡,為了延長網(wǎng)絡的生存時間,提出了Epidemic路由模型解決方案,Epidemic路由缺陷的解決方案和基于受限Epidemic的機會網(wǎng)絡副本控制算法,推導出關(guān)于能量和時延的博弈函數(shù)曲線并且展示了博弈函數(shù)曲線如何應用到受限的Epidemic的機會網(wǎng)絡副本控制機制�；谑Ｓ嗄芰啃畔⒑拖拗聘北緮�(shù)目方案,提出了一種新型受限的Epidemic的機會網(wǎng)絡副本數(shù)目控制能量均衡方案,仿真結(jié)果表明,該方案延長了網(wǎng)絡生存時間。(4)為了降低基礎設施數(shù)據(jù)流量負載提出了一種新穎的基于基礎設施的機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)方案。其基本思想是激勵高延遲容忍能力和高流量分流能力的用戶參與基礎設施的流量分流,并將流量轉(zhuǎn)移到機會網(wǎng)絡中。為了描述用戶延遲容忍的動態(tài)特性,設計了基于反向拍賣的激勵機制。此外,為了預測通過機會網(wǎng)絡進行分流的流量,設計了一種流量分流預測機制。仿真結(jié)果表明,該機制驗證了通過機會網(wǎng)絡實現(xiàn)流量分流的有效性,并為未來基于基礎設施的機會網(wǎng)絡流量分流提供了一種有效的新方法。綜上所述,本論文針對于分層機會網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)分發(fā)機制展開了深入的研究。
【關(guān)鍵詞】：機會網(wǎng)絡 數(shù)據(jù)分發(fā) 移動模型 分層架構(gòu) 副本控制 流量預測
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 符號說明12-13
• 第一章 緒論13-32
• 1.1 背景綜述13-21
• 1.1.1 路由協(xié)議13-17
• 1.1.2 移動模型17-21
• 1.2 機會網(wǎng)絡21-23
• 1.2.1 網(wǎng)絡特點21-22
• 1.2.2 網(wǎng)絡應用22-23
• 1.3 主要工作及創(chuàng)新點23-27
• 1.3.1 課題研究思路23-24
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點24-26
• 1.3.3 項目依托26-27
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)27-28
• 1.5 本章參考文獻28-32
• 第二章 分層機會網(wǎng)絡架構(gòu)研究32-58
• 2.1 移動模型及分簇算法研究現(xiàn)狀33-35
• 2.2 分時段的機會網(wǎng)絡移動模型35-46
• 2.2.1 網(wǎng)絡場景模型36-37
• 2.2.2 基于馬爾科夫鏈的節(jié)點移動模型37-40
• 2.2.3 仿真及結(jié)果分析40-46
• 2.3 簇頭選舉算法46-54
• 2.3.1 網(wǎng)絡分層場景46-47
• 2.3.2 能量模型47-48
• 2.3.3 分簇算法的設計48-49
• 2.3.4 參數(shù)的討論49-51
• 2.3.5 仿真及結(jié)果分析51-54
• 2.4 本章小結(jié)54-55
• 2.5 本章參考文獻55-58
• 第三章 基于社會機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)機制58-94
• 3.1 機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)及研究現(xiàn)狀59-60
• 3.2 異構(gòu)性對機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)的影響60-70
• 3.2.1 異構(gòu)性網(wǎng)絡模型下的節(jié)點相遇間隔時間60-61
• 3.2.2 直接轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議的時延性能61-64
• 3.2.3 三跳轉(zhuǎn)發(fā)路由協(xié)議的時延性能64-67
• 3.2.4 仿真及結(jié)果分析67-70
• 3.3 基于社會屬性的機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)機制設計70-79
• 3.3.1 異構(gòu)性網(wǎng)絡模型70-72
• 3.3.2 馬爾科夫鏈模型72-73
• 3.3.3 基于全網(wǎng)信息的數(shù)據(jù)分發(fā)機制73-76
• 3.3.4 仿真及結(jié)果分析76-79
• 3.4 基于社區(qū)檢測的機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)機制設計79-90
• 3.4.1 系統(tǒng)模型79-80
• 3.4.2 基于社區(qū)檢測的數(shù)據(jù)分發(fā)策略80-85
• 3.4.3 仿真結(jié)果分析85-90
• 3.5 本章小結(jié)90
• 3.6 本章參考文獻90-94
• 第四章 基于受限Epidemic的機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)機制94-111
• 4.1 常用Epidemic的數(shù)據(jù)分發(fā)策略研究現(xiàn)狀94-96
• 4.1.1 貪婪復制策略94
• 4.1.2 控制消息策略94-95
• 4.1.3 基于效用值的復制策略95-96
• 4.2 Epidemic路由協(xié)議分析模型96-98
• 4.2.1 相遇次數(shù)的統(tǒng)計96
• 4.2.2 傳統(tǒng)的Epidemic路由模型96-97
• 4.2.3 Epidemic路由模型解決方案97-98
• 4.3 基于受限Epidemic的機會網(wǎng)絡副本控制算法98-101
• 4.3.1 限制參與轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點數(shù)目方案(LNS)98-99
• 4.3.2 限制轉(zhuǎn)發(fā)時間方案(LTS)99-100
• 4.3.3 限制副本數(shù)目方案(LCS)100-101
• 4.4 仿真101-107
• 4.4.1 副本數(shù)目和轉(zhuǎn)發(fā)時延102-103
• 4.4.2 博弈函數(shù)曲線分析103-104
• 4.4.3 網(wǎng)絡生存時間104-107
• 4.5 能量均衡方案107-108
• 4.6 本章小結(jié)108-109
• 4.7 本章參考文獻109-111
• 第五章 基于基礎設施的機會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分發(fā)機制111-123
• 5.1 分流流量研究現(xiàn)狀111-112
• 5.2 流量回贈系統(tǒng)模型112-113
• 5.3 流量回贈算法研究113-115
• 5.3.1 出價113
• 5.3.2 拍賣算法113-115
• 5.4 流量分流預測機制設計115-118
• 5.5 仿真及結(jié)果分析118-121
• 5.5.1 仿真場景及參數(shù)設置118
• 5.5.2 結(jié)果分析118-121
• 5.6 本章小結(jié)121
• 5.7 本章參考文獻121-123
• 第六章 總結(jié)與展望123-126
• 6.1 總結(jié)123-124
• 6.2 不足與展望124-125
• 6.3 攻讀學位期間主要工作125-126
• 附錄一 縮略語126-128
• 附錄二 圖表列表128-130
• 致謝130-131
• 攻讀博士學位期間的學術(shù)成果131-133

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