隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)于通信設(shè)備和通信技術(shù)構(gòu)建了高效快速、范圍廣泛和數(shù)據(jù)量大的要求�，F(xiàn)如今,由于智能無線設(shè)備的迅速擴(kuò)散,移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展誘發(fā)一種時(shí)延和分裂的可容忍無線自組織網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),它被稱作機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)闄C(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中存在數(shù)據(jù)傳輸率低、網(wǎng)絡(luò)延遲高、集合等待時(shí)間長(zhǎng)和通信連接不穩(wěn)定等嚴(yán)峻挑戰(zhàn),所以路由算法是機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的首要問題。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法的研究有助于改善傳統(tǒng)無線多跳自組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸環(huán)境,能夠適用于眾多網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定且缺乏固定通信基礎(chǔ)設(shè)施的場(chǎng)景,對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量和某些區(qū)域的無線組網(wǎng)具有重大的實(shí)踐意義。本文將主要關(guān)注于基于社區(qū)感知的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法的設(shè)計(jì),其內(nèi)容如下:(1)本文構(gòu)建一種基于節(jié)點(diǎn)復(fù)合相似性(社會(huì)行為相似性和移動(dòng)行為相似性)的社區(qū)感知路由算法,該算法被命名為NSCA路由算法。NSCA路由算法首先評(píng)估了節(jié)點(diǎn)的通信能力和通信狀態(tài),并將通信能力不足或通信狀態(tài)不穩(wěn)定的鄰居節(jié)點(diǎn)排除為中繼節(jié)點(diǎn)。然后,該算法通過評(píng)估各個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)和目的節(jié)點(diǎn)之間復(fù)合的相似性(社會(huì)行為相似性和移動(dòng)行為相似性)決定社區(qū)的優(yōu)化過程,把復(fù)合相似性高于網(wǎng)絡(luò)平均值的節(jié)點(diǎn)劃分為一個(gè)社區(qū),并且將數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)綄?..

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 本文研究背景及意義
    1.2 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.3 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法
        1.3.2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)模型
        1.3.3 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)安全合作
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)路由算法
    2.1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)總體概述
        2.1.1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)
        2.1.2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
        2.1.3 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景
        2.1.4 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)挑戰(zhàn)
    2.2 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法介紹
        2.2.1 路由算法分類
        2.2.2 路由算法問題
    2.3 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)路由算法研究現(xiàn)狀
        2.3.1 基于信息感知路由算法研究現(xiàn)狀
        2.3.2 基于信息忽略路由算法研究現(xiàn)狀
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于移動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)的社區(qū)感知路由算法
    3.1 問題分析和算法概述
        3.1.1 問題分析
        3.1.2 算法概述
    3.2 算法系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息收集和更新
        3.2.2 節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡評(píng)估和預(yù)測(cè)
        3.2.3 節(jié)點(diǎn)社區(qū)檢測(cè)和優(yōu)化過程
        3.2.4 用戶數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)發(fā)策略
    3.3 算法框架和復(fù)雜度評(píng)估
    3.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估和性能分析
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)工具和參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)性能評(píng)估指標(biāo)
        3.4.3 節(jié)點(diǎn)數(shù)量和緩存對(duì)平均跳數(shù)的影響
        3.4.4 節(jié)點(diǎn)數(shù)量和緩存對(duì)數(shù)據(jù)傳輸率的影響
        3.4.5 節(jié)點(diǎn)數(shù)量和緩存對(duì)端到端延遲的影響
        3.4.6 節(jié)點(diǎn)數(shù)量和緩存對(duì)網(wǎng)絡(luò)開銷的影響
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于復(fù)合相似性的社區(qū)感知路由算法
    4.1 問題分析和算法概述
        4.1.1 問題分析
        4.1.2 算法概述
    4.2 算法系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
        4.2.1 節(jié)點(diǎn)通信能力評(píng)估
        4.2.2 社會(huì)行為相似性評(píng)估
        4.2.3 移動(dòng)行為相似性評(píng)估
        4.2.4 基于復(fù)合相似性的社區(qū)劃分和路由策略
    4.3 算法框架和復(fù)雜度評(píng)估
    4.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估和性能分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)工具和參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)性能評(píng)估指標(biāo)
        4.4.3 NSCA算法的性能評(píng)估
        4.4.4 NSCA算法和其他算法的性能比較
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 未來展望
    5.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
作者攻讀學(xué)位期間的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3850222