机会网络中信息传播的能量消耗与时延的优化研究

发布时间：2020-04-10 22:45

【摘要】：在机会网络领域,节点之间的通信没有固定传输链路,主要通过节点随机移动进行数据传输。因此,通过改变信息转发策略达到降低信息传输时延的常见的方法。针对机会网络时延问题,有许多路由算法使用网络节点间的用户相似性来设计信息转发协议。这些路由算法中使用一对节点之间的公共邻居的数量计算用户相似度,这样导致最终信息传输时延和网络流量较高。相比之下,用节点相互接触信息计算社会相似度时,能更准确地选择中继节点。此外,一些研究通过限制在网络中创建的重复数据副本的数量来减少能耗。后来的研究通过优化探测间隔来降低周期性接触探测的能量消耗或采用低负荷循环技术。结合以上问题,在本文中主要做了以下工作:1.提出了结合节点活跃度的社会动态特征计算模型,解决了传统的基于频率的动态社会特征无法区分的问题。充分利用活跃节点,以达到降低传输时延的目的。2.改进传统算法中社会相似度的计算方法。在本文中决定使用欧几里得距离为基础度量节点社会相似度,因为它不需要额外的权重值计算,并且在时延方面比Tanimoto和余弦更优。3.提出一种结合社会相似性和位置相似性的融合路由算法I-PaSS。算法的核心是通过准确选择中继节点,减少信息从源节点到目标节点转发的总跳数,来降低信息传输时延和网络流量。并通过实验验证了本文研究和现有机会网络经典算法相比,在信息传输延迟,和网络流量上表现更好。4.将低占空比技术结合能量感知的BUBBLE RAP算法,均衡了节点之间的能量,避免中心性强的节点能量快速降低的同时,减少信息滞留,以延长机会网络整体生命周期。同时,避免了因为节点过早死亡导致的信息丢失。最后,在仿真实验中,验证了以上策略能够延长网络整体生存周期,并在信息传递延迟上表现较佳。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.0

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本文编号：2622796