机会网络中基于节点社会属性的转发算法

发布时间：2019-08-17 11:28

【摘要】：针对机会网络中的数据转发问题,提出一种基于节点社会属性的转发算法。该算法计算节点的陌生性、介数中心性和相似性,均衡利用多个节点的资源防止某些节点因资源消耗过快而退出网络,降低网络的连通性。仿真结果表明,与Epidemic、PROPHET及SW等算法相比,在保证较低传输延迟和较高传输成功率的基础上,通过减少节点间的转发次数,有效地降低了网络传输开销,从而提高数据交付率和减少延迟。
[Abstract]:In order to solve the problem of data forwarding in opportunity network, a forwarding algorithm based on node social attribute is proposed. The algorithm calculates the strangeness, centrality and similarity of nodes, makes balanced use of the resources of multiple nodes to prevent some nodes from leaving the network because of the rapid consumption of resources, and reduces the connectivity of the network. The simulation results show that, compared with Epidemic,PROPHET and SW algorithms, on the basis of ensuring lower transmission delay and higher transmission success rate, the network transmission overhead is effectively reduced by reducing the number of forwarding between nodes, thus improving the data delivery rate and reducing the delay.
【作者单位】： 新疆大学软件学院;新疆大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61262089,No.61262087)
【分类号】：TN929.5

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本文编号：2527758