基于社会上下文认知的机会路由算法
本文关键词:基于社会上下文认知的机会路由算法
【摘要】:无线智能设备的普遍使用促进了机会网络的发展.这类网络处于间歇性连接状态,以自组织方式转发数据.路由协议设计时考虑节点携带者的社会特征和日常行为能够提高机会网络的性能.提出了一种基于社会上下文认知的机会路由算法SCOR,该算法利用网络中的社会上下文信息,通过BP神经网络模型预测节点的移动行为.路由决策过程充分考虑移动节点活动的时间和空间属性,当接收节点与发送节点同时处于网络中的同一连通域时,数据转发采用同步方式,否则采用异步方式.仿真分析和实验结果表明,与其它经典算法相比,SCOR算法提高了数据成功转发的比率,减少了网络的开销.
【作者单位】: 武汉大学计算机学院;湖北工程学院计算机与信息科学学院;
【关键词】: 社会关系 上下文认知 神经网络 机会路由
【基金】:国家自然科学基金(No.61272454) 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20130141110022) 湖北省自然科学基金(No.2014CFB188) 湖北省教育厅科学技术研究项目(No.Q20152703)
【分类号】:TN929.5;TP183
【正文快照】: 1引言机会网络(Opportunistic Networks)是目前移动自组网(MANET)的重要发展方向之一,在日常生活中,具有无线网络和感知功能的移动设备的普遍应用为机会网络的发展创造了巨大的机遇.机会网络中节点利用存储、携带和转发的方式来传递消息[1,2].当不存在通往目的节点的转发路径
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,本文编号:1018853
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