机会移动网络的连通性分析及其应用研究—时间演化视角

发布时间：2019-04-01 18:09

【摘要】：随着移动智能终端的大量普及,作为基础设施网络的有效补充,机会移动网络以其“易部署、免费使用、无地理限制’”等众多优点,成为近年来网络通信领域的研究热点。尤其是以移动互联网与物联网等为代表的信息技术掀起的新—轮科技革命,更为机会移动网络的研究与应用带来前所未有的机遇。然而,由于节点移动,节点间通信链路的频繁变化,机会移动网络的拓扑结构呈现出动态连通并随时间演化的特性,对这种动态连通特性目前依旧缺乏理论分析工具,致使无法准确刻画这类网络的传输性能,从而很难客观评判这类网络能够在多大程度上满足应用需求。而且,现实中的许多关键应用,在很大程度上又依赖于对网络动态连通特性的把握和理解,以致机会移动网络的大规模应用时至今日依旧是困难的。本文在对已有相关成果归纳与梳理的基础上,对机会移动网络的连通性及其应用展开了较为系统的研究,主要研究工作和贡献如下：(1)首次提出连续时间上最早到达行程的演化模型——关键行程演化图,通过关键行程演化图精确刻画了机会移动网络端到端连通性的演化；设计了在线构建演化图的高效算法；实现了演化图计算的模拟器CjegSim,利用CjegSim分析了多个真实和人工机会移动网络数据集的基本连通特征。(2)探讨了关键行程演化图模型更深层次的应用,基于演化图：设计了面向时间演化特性的网络连通性度量,更准确地度量了机会移动网络的连通性能；建立了新的时间中心性方法以有效识别演化网络中的关键节点(连通能力强的节点),该方法在计算代价上远低于以往的时间中心性计算；提出了新的关于现有连通性模型——时间可达图和仿射图的计算方法；从具体应用角度分析了机会移动网络的通信能力,设计了一些关键应用的具体策略。(3)为了更适应移动节点上的分布式应用及轻量级计算环境,进一步借助复杂网络中社区和中心性的概念,对机会移动网络的连通性展开分析。针对机会移动网络中节点间的联系呈现出周期性,节点间的连通概率也表现出与时间范围相关联的特性,提出了TTL(time to live)社区和TTL中心性以轻量级预测消息生存期内节点间的连通概率,并设计了新的机会移动网络路由转发策略PerEvo,仿真实验表明,PerEvo在性能上要优于现有的其它社会特征路由策略。(4)由于社区可作为节点间可达性的一种辅助估计手段,提出了一种演化的社区检测方法EFOCS,在此基础上设计了概率传播模型下节点可达中心性的估计方法OR_CEN,内容分发实验表明,OR_CEN能够有效估计节点影响力。在影响力估计方法基础上,提出了几种初始节点集选择算法并探讨了它们在移动数据分流中的应用,分析和仿真实验表明,基于OR_CEN的初始节点集选择方案CBS OR,实现简单,较其他分流方法有明显更优的分流效果,是一种理想的轻量级分流策略。综上所述,本文从粗细两种粒度,对机会移动网络随时间演化的连通特性进行了深入剖析,其中,细粒度以节点为分析单元,直接精确计算端到端的连通性,粗粒度以社区为分析单元,间接轻量级预测端到端的连通性。通过本文的研究,进一步完善了动态网络连通性建模的相关理论,可以显著改善对网络通信能力的估计,为机会移动网络的规模应用提供支撑。同时,本文还建立了一系列用于刻画节点间连通性和节点连通能力的方法,改进了路由转发和移动数据分流应用的具体策略。通过本文设计的模拟器CjegSim以及机会网络仿真环境ONE(Opportunistic Network Environment),对真实及人工环境下的机会移动网络数据集进行了大量实证研究,实验结果表明,本文所建立的模型和提出的方法,能够捕获机会移动网络关键的连通特性,在此基础上设计的许多具体应用策略,显著改善了应用性能。
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【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.02
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本文编号：2451763