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基于時空特性的機會網絡路由算法研究

發(fā)布時間:2020-07-07 14:39
【摘要】:相比于傳統(tǒng)網絡,機會網絡的鏈路時斷時續(xù),幾乎不存在完整的端到端的連通路徑,并且節(jié)點的移動導致網絡拓撲的時刻變化,這種特殊的網絡環(huán)境使得路由算法的設計面臨挑戰(zhàn)。為提高消息傳輸成功率,降低傳輸時延和網絡負載,利用節(jié)點的社會屬性設計路由算法能有效改善網絡性能。但節(jié)點的社會屬性,比如社區(qū)、中心性、中介度等,只體現出節(jié)點的空間聯系(物理空間,虛擬空間),忽視了從時間維度來描述節(jié)點間的時間聯系,因此本文提出基于活動的消息機會轉發(fā)(AMOF)。另外,實際的網絡往往具有社區(qū)結構,并且某些社區(qū)之間相互重疊,為此本文進一步提出基于重疊社區(qū)的消息機會轉發(fā)算法(MOFOC)。主要研究內容如下:(1)機會網絡的研究現狀分析。綜述了機會網絡研究的兩大熱點,即移動模型和消息轉發(fā)機制,并且從空間維度和時間維度對相關工作進行分類描述。(2)提出基于活動的消息機會轉發(fā)算法。首先,設計一種基于活動的移動模型。該模型還原了人類周期性參與各項活動的場景。然后,基于該模型,提出基于活動的消息機會轉發(fā)算法。通過考慮節(jié)點相遇概率、節(jié)點相遇周期、消息剩余TTL,構建節(jié)點之間的消息交付概率,通過消息交付概率動態(tài)評價節(jié)點轉發(fā)消息給目的節(jié)點的能力,并以此指導消息的轉發(fā)。(3)提出基于重疊社區(qū)的消息機會轉發(fā)算法。首先,設計一種基于重疊社區(qū)的移動模型。該模型模擬了在具有重疊社區(qū)結構的網絡中節(jié)點的移動行為,通過分析發(fā)現節(jié)點之間的通信間隔具有時間異質性和非均勻性。然后,基于該模型,設計相應的消息轉發(fā)算法。源節(jié)點與目的節(jié)點存在重疊社區(qū)時,則由重疊社區(qū)中的節(jié)點將消息逐跳轉發(fā)至目的節(jié)點;源節(jié)點與目的節(jié)點不存在重疊社區(qū)時,則在源節(jié)點所屬活躍社區(qū)內尋找中繼節(jié)點將消息轉發(fā)至目的節(jié)點所屬的活躍社區(qū)。(4)仿真實驗與結果分析。實驗結果表明,與Epidemic,PRoPHET,CMOT和CMTS路由算法相比較,AMOF路由算法和MOFOC路由算法在消息傳輸成功率,網絡負載和傳輸時延等方面均取得顯著改善。
【學位授予單位】:南昌航空大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:TP393.02
【圖文】:

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2.1.1 機會網絡概念機會網絡可視為移動自組織網絡(MANET)和延遲容忍網絡(DTNs)兩者的子集。學術界對于機會網絡還沒有形成統(tǒng)一的定義,文獻中廣泛使用的是如下描述性定義:機會網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)點移動帶來的相遇機會實現通信的自組織網絡[3]。與傳統(tǒng)的移動自組織網絡不同,機會網絡中的通信節(jié)點往往隨機部署,節(jié)點分布位置難以確定,節(jié)點分布密度無法預測,導致網絡中很難時刻存在完整的端到端鏈路。利用節(jié)點的移動帶來的通信機會,為處在通信范圍內的節(jié)點進行通信中繼,逐跳將消息轉發(fā)給目的節(jié)點。圖 2-1 描述了機會網絡這種“存儲—攜帶—轉發(fā)”的消息傳輸過程。源節(jié)點S需要將消息發(fā)送給目的節(jié)點D,但在其通信范圍內無法將消息轉發(fā)給目的節(jié)點。在t1時刻節(jié)點S將數據分組打包轉發(fā)給通信范圍內的節(jié)點 3;節(jié)點 3 存儲該條消息,由于沒有合適的轉發(fā)機會,節(jié)點 3 攜帶該消息繼續(xù)移動,在t2時刻將攜帶的消息轉發(fā)給相遇節(jié)點 4;在t3時刻,節(jié)點 4 運動到節(jié)點D的通信范圍成功將消息傳輸給目的節(jié)點,完成一次數據傳輸。

示意圖,體系結構,示意圖,傳統(tǒng)網絡


圖 2-2 機會網絡體系結構示意圖可以在不同類型的底層協(xié)議上工作,從而使機會網同協(xié)議棧之上的覆蓋層網絡。不同于傳統(tǒng)網絡,機為束,束是一種具有特定格式的長度可變的 PDU Bundle 層來負責存儲和轉發(fā)所有的束。Bundle 層且對該層之上的應用程序提供統(tǒng)一接口,使得在不夠通信。此外,通過 LTP 傳輸協(xié)議[38]保證消息重傳絡傳輸延遲較長、網絡分裂等惡劣的網絡環(huán)境。絡特點與挑戰(zhàn)體系結構是對傳統(tǒng)網絡體系結構的顛覆性改變,其ndle 代替分組,Hop-by-Hop 代替 End-to-End,部分網絡拓撲,基于名稱的路由代替基于地址的路由),了一種可行性方案,為物聯網的泛在化、智能化、

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構建較為耗時困難。MIT 的 Reality Mining 項目收集了時間跨度為 9 個月的 100名在校志愿師生的智能手機移動軌跡數據和相遇記錄。UCSD 開展的 WirelessTopology Discovery項目[48]收集了長達11周的300個PDA與Wi-Fi接入點的數據。UMass 研究組[49]收集了 DieselNet 實際運行中節(jié)點的相遇信息。Dartmouth College的 CRAWDAD 項目[50]收集整理大量真實移動軌跡數據集,并在項目的官網分享數據集,供研究者交流使用。但由于真實軌跡數據集的信息采集往往歷時長,耗資大,涉及參與項目志愿者個人隱私等問題,導致基于節(jié)點真實運動軌跡集的移動模型的相關研究進展緩慢,能使用的移動模型也相當有限,難以滿足各類應用場景的研究需求。(3)基于人類活動特征的移動模型真實移動模型確實真實記錄人類活動軌跡,但局限于記錄的特定區(qū)域以及有限的記錄時間,難以全面表征人類社會大量的應用場景的特性。人類移動的特性有很多,如社交關系,位置偏好,既定日程等。本文根據移動模型反映的人類活動特征所屬維度進行分類:基于空間規(guī)律性移動模型,基于時間規(guī)律性移動模型。具體分類如圖 2-3 所示。

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