混合結構機會網絡鏈路預測技術研究.pdf

1、大量具備短距離無線通信能力的智能設備的普及推動了機會網絡的研究和應用。但在實際應用環(huán)境中，由于節(jié)點移動、網絡稀疏或信號衰減等各種原因，機會網絡中的鏈路動態(tài)性較高，導致消息投遞率成功低、投遞時延大等問題，制約了機會網絡的實用性。在機會網絡中部署具有較大緩存空間、位置固定或者移動的輔助節(jié)點，形成混合結構機會網絡，可以降低網絡的動態(tài)性，提高網絡傳輸性能?；旌辖Y構機會網絡符合諸如校園等社區(qū)網絡、路線固定的公交車網絡、具有路邊節(jié)點的車載網絡等應用

2、形式。本論文主要研究基礎設施輔助節(jié)點對網絡動態(tài)性，鏈路變化可預測性的影響以及對消息投遞性能的改進作用，內容如下:
　　(1)研究混合結構網絡統計特性。為了研究混合結構機會網絡中輔助節(jié)點的數量和密度等參數對網絡的影響，本論文通過對實際數據集進行統計和分析的方式進行一系列的實驗，總結了網絡動態(tài)性、鏈路屬性的變化。實驗結果表明:節(jié)點相遇時間間隔分布函數曲線呈現“重尾”特征;輔助節(jié)點的密度和部署方法對提升機會網絡的傳輸性能有較大影響:僅僅

3、少量正確部署的輔助節(jié)點就能顯著提升網絡性能，而高密度的輔助節(jié)點帶來的邊際效用遞減。
　　(2)提出混合結構機會網絡中的鏈路預測組合算法。該算法對相遇頻繁且呈周期性的節(jié)點對采用基于周期模式挖掘的鏈路預測算法，對相遇頻繁但非周期性的節(jié)點對采用基于決策樹的機器學習鏈路預測算法，對相遇不頻繁的節(jié)點對采用基于相似性的鏈路預測算法。在實際數據集中進行的實驗結果表明，該組合算法的預測效果要優(yōu)于其他單一算法，且該算法能夠對更多的節(jié)點對實現預測。<

4、br>　　(3)研究基于預測的混合結構機會網絡消息投遞。結合(1)的結論，提出了Prophet-F和基礎設施節(jié)點的部署方案;結合(2)的組合鏈路預測算法，提出基于PDR的路由協議;并在實際數據集的基礎上進行模擬實驗。結果表明將基礎設施部署在熱點位置網絡性能最好，且在確定部署方案下Prophet-F較網絡性能提高15％～20％;基于PDR的路由協議性能優(yōu)于包括Prophet-F在內的其他路由。
　　論文成果能夠提高機會網絡的實用性，