本文關(guān)鍵詞：機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動(dòng)無(wú)線通信技術(shù)、移動(dòng)終端技術(shù)的迅速發(fā)展,移動(dòng)通信已成為人們能夠隨時(shí)對(duì)地乃至移動(dòng)中從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息和服務(wù)的一種重要通信方式,而傳統(tǒng)的無(wú)線通信方式必須應(yīng)用一定的基礎(chǔ)設(shè)施(如基站)來(lái)保障通信節(jié)點(diǎn)之間的連通性完成通信,這就給一些缺少基礎(chǔ)設(shè)施部署的惡劣環(huán)境下通信造成一定了困難,為了解決此問(wèn)題,一種新型的網(wǎng)絡(luò)被提了出來(lái)——機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)(Opportunistic Network)具有時(shí)延容忍網(wǎng)(DTN)許多特征,節(jié)點(diǎn)不具有統(tǒng)一部署性,不需要預(yù)設(shè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和節(jié)點(diǎn)初始位置,端到端通信時(shí)不需要確定是否存在通路。因此機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)能夠解決頻繁間斷網(wǎng)絡(luò)中通信難題,能夠應(yīng)用于應(yīng)急求援、軍事移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等環(huán)境。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜多變的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、受限網(wǎng)絡(luò)容量、缺乏的網(wǎng)絡(luò)通信信息給研究人員帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),路由算法研究和設(shè)計(jì)成為一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié),算法的優(yōu)劣直接影響著網(wǎng)絡(luò)性能的優(yōu)劣。本人對(duì)路由協(xié)議做了大量的研究工作,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前機(jī)會(huì)路由協(xié)議中概率路由(robabilistic routing)、傳染路由(epidemic routing)機(jī)制等未涉及節(jié)點(diǎn)接觸頻率和接觸時(shí)間兩個(gè)因素,造成一定的局限性及缺失性,針對(duì)這一問(wèn)題劉期烈、許猛等人提出了基于歷史效用的HMPR算法,此算法具有比傳統(tǒng)路由投遞率較好,但并沒(méi)有很好的改善路由延時(shí)問(wèn)題�；谝陨弦蛩乇疚牡谌绿岢隽嘶跉v史效用的冗余混合路由算法——HHRA。HHRA算法主要根據(jù)節(jié)點(diǎn)歷史信息(相遇間隔、相遇頻率及節(jié)點(diǎn)間的可靠傳輸效率)評(píng)估節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)效用值,其轉(zhuǎn)發(fā)策略基于多副本控制機(jī)制。仿真結(jié)果,本文提出的HHRA算法對(duì)比傳染路由(Epidemic)和概率路由(Prophet)提高傳輸成功率并減少了傳輸延遲。本人在研究轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議的同時(shí)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的大多非社區(qū)移動(dòng)模型轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議都基于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)完全隨機(jī),較少利用移動(dòng)特征設(shè)計(jì)協(xié)議,忽視了實(shí)際場(chǎng)景中節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)規(guī)律,如人、動(dòng)物、車等,他們運(yùn)動(dòng)具有一定的規(guī)律特點(diǎn),如果能夠充分借鑒節(jié)點(diǎn)移動(dòng)規(guī)律來(lái)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議那將是有利可行的。舒堅(jiān)、董海星等人提出的BMCU算法基于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)特征效用轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制,但該算法存在明顯不足之處,轉(zhuǎn)發(fā)策略之沒(méi)有考慮到中繼節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的相似度,如果所遇到中繼節(jié)點(diǎn)與源節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)的相似度大于閾值,那么就會(huì)造成判斷失真,并會(huì)阻礙消息成功傳輸；此外,其活躍度模型建立不完善,效用值只參考活躍度而不考慮親密度并不能保證通信可靠性等。于是本文第四章對(duì)此算法作了改進(jìn)：提出了親密度模型,并完善了相似度模型建立策略,通過(guò)與自身節(jié)點(diǎn)相似度比較后,在相似度小于閾值情況下綜合考慮與目的節(jié)點(diǎn)相似度、親密度、活躍度及剩余能量衡量轉(zhuǎn)發(fā)效用值,消息轉(zhuǎn)發(fā)基于多副本控制策略抑制節(jié)點(diǎn)副本的發(fā)散拷貝。最后模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改基于BMCU算法改進(jìn)的IBMCU算法性能較BMCU算法穩(wěn)定性較好,同時(shí)提高傳輸率并降低了平均延遲。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò) 路由算法 轉(zhuǎn)發(fā)效用 相似度 活躍度
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9
• 1.2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)概述9-17
• 1.2.1 概念與特點(diǎn)10
• 1.2.2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究10-12
• 1.2.3 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用發(fā)展12-15
• 1.2.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法的相關(guān)研究17-26
• 2.1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法類別17-20
• 2.1.1 分類方法18
• 2.1.2 基于機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)的路由算法18-19
• 2.1.3 基于預(yù)測(cè)的路由算法19
• 2.1.4 基于計(jì)劃的路由算法19-20
• 2.2 經(jīng)典算法研究20-24
• 2.2.1 FirstContact和DirectDelivery算法20
• 2.2.2 Epidemic算法20-21
• 2.2.3 Spray and Wait算法21
• 2.2.4 PROPHET算法21-22
• 2.2.5 MaxProp算法22-24
• 2.3 其他類算法24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于歷史效用的冗余混合算法26-39
• 3.1 HHRA設(shè)計(jì)26-31
• 3.1.1 轉(zhuǎn)發(fā)效用值的計(jì)算27-29
• 3.1.2 轉(zhuǎn)發(fā)效用值的傳遞性29
• 3.1.3 轉(zhuǎn)發(fā)策略29-30
• 3.1.4 算法偽代碼30-31
• 3.2 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析31-38
• 3.2.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置31-33
• 3.2.2 可視化模擬場(chǎng)景33-35
• 3.2.3 仿真結(jié)果與性能分析35-38
• 3.3 結(jié)束語(yǔ)38-39
• 第四章 基于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性的效用算法39-51
• 4.1 改進(jìn)的相似度模型建立39-40
• 4.2 親密度模型的建立40-41
• 4.3 BMCU中活躍度模型分析41-42
• 4.4 改進(jìn)后的轉(zhuǎn)發(fā)策略42
• 4.5 算法偽代碼42-43
• 4.6 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析43-49
• 4.6.1 仿真場(chǎng)景設(shè)置43-45
• 4.6.2 可視化模擬場(chǎng)景45-47
• 4.6.3 仿真結(jié)果與性能分析47-49
• 4.7 結(jié)束語(yǔ)49-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-52
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 研究展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 致謝55-56

【相似文獻(xiàn)】

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