針對機坪感知網(wǎng)絡(luò)中存在的間歇性路由及弱連接問題,提出一種基于移動智能體（mobile agent,M-Agent）的機會路由控制方法。根據(jù)機坪保障運行特點,利用M-Agent連接非連通子域,完成對機坪感知數(shù)據(jù)流的分類模型設(shè)計,實現(xiàn)數(shù)據(jù)機會傳輸控制最優(yōu)決策及負(fù)載均衡的數(shù)據(jù)匯集。在機會網(wǎng)絡(luò)仿真平臺（opportunistic network environment,ONE）環(huán)境中進(jìn)行仿真,實驗結(jié)果與經(jīng)典Epidemic和Prophet算法進(jìn)行比較,在節(jié)點數(shù)和緩存容量層面,消息投遞率提高8.07%～20.6%、網(wǎng)絡(luò)開銷降低20.31%～48.79%,通信時延降低7.48%～12.31%,表明該路由控制方法在機坪感知網(wǎng)絡(luò)中的可行性與有效性。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(29)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

機坪設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)

機坪感知過程中,助航燈柱、標(biāo)志牌及高桿燈等環(huán)境感知節(jié)點上的傳感器需要周期、連續(xù)地向匯聚節(jié)點(簇頭)上傳環(huán)境數(shù)據(jù),M-Agent節(jié)點起到移動組織者的作用,在M-Agent的移動路徑上,通過發(fā)布路由建立消息,設(shè)置約束條件,不斷沿節(jié)點(多為簇頭)轉(zhuǎn)發(fā),形成路由樹,最后大量數(shù)據(jù)流沿路由樹向反方向向移動節(jié)點匯集。連續(xù)型數(shù)據(jù)流模型如圖2所示。2.2 事件驅(qū)動數(shù)據(jù)流模型

當(dāng)航班到達(dá)后,地面保障開始作業(yè)。若機坪場景下節(jié)點均采用連續(xù)型數(shù)據(jù)流模型,多點數(shù)據(jù)連續(xù)匯聚,造成局部網(wǎng)絡(luò)資源不均衡,易導(dǎo)致熱點、盲點問題�？紤]機坪特種車輛工作和部分感知網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)均受控于航班流,航班到達(dá)可視為非連續(xù)多路激勵,為達(dá)到網(wǎng)絡(luò)負(fù)載和性能優(yōu)化,除部分連續(xù)數(shù)據(jù)采集節(jié)點,部分機坪感知節(jié)點及M-Agent采用事件驅(qū)動型網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)模型如圖3所示。航班流有一定隨機特性(泊位位置、實際到達(dá)時間等),機坪感知網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流模型是共存的。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3421829