面向有效的数据传输机制在机会社会网络中的研究
作者单位:中南大学
学位级别:硕士
导师姓名:吴嘉
授予年度:2023年
学科分类:07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
主 题:机会社会网络 数据传输 运动特征 节点影响力 噪声节点
摘 要:物联网基础设施的完善及智能设备的普及为数据传输创造了丰富的应用场景。越来越多的智能设备参与数据通信。人们携带的通信设备受到人的活动影响,在一定程度上反映了人的社会属性和移动特征,这些设备都可以被看成机会网络中的社会节点。因此网络常常表现出社会特性,这种网络称为机会社会网络。网络中的节点发送和接收数据是根据节点当前的状态决定的。每个节点都可能成为数据中心,完成数据的存储、发送和接收。在一个有效的区域内,每个节点都希望有最大的可能性,有“机会得到需要获取的信息。机会社会网络利用节点随机移动带来的相遇机会完成数据交换。源节点和目的节点之间不存在完整的通信链路,节点通过“存储-携带-转发的模式传输数据,从而实现节点间的通信。这种消息转发模式使得它在智慧医疗、热点事件追踪、实时交通数据采集分析、紧急突发事件处理等场景下能够发挥重要作用。因此,如何设计出高效的路由算法来保证数据有效传输具有重要的理论意义和应用价值。本论文的主要研究内容如下:(1)基于节点运动特征的有效数据传输机制的设计和研究。针对机会社会网络中节点随机运动的距离和方向的未知性可能会导致链路不稳定,从而引起的数据丢失问题,提出了一种基于节点运动特征的有效数据传输算法(PC-OSN)。该算法基于节点间的相遇概率将节点划分为不同社区,然后在社区内和社区间采用不同的消息转发判断指标。社区内基于二分喷射转发消息,社区间基于节点的运动特性决定节点转发消息的优先级。其充分考虑了节点自身的特性和运动预测,能够降低不必要的消息转发带来的资源浪费,从而更高效的将消息投递到目的节点。(2)基于节点影响力的社区重构与信息传输算法的研究。随着节点数量增加,网络中不可避免的会出现噪声节点。噪声节点会对网络中节点影响力的判断造成干扰。针对节点自身的信息没有被充分利用造成的低效或者无效消息传递问题,提出了基于节点影响力的社区重构与信息传输算法(NIDTS)。其通过捕获节点的行为特征和活跃度,建立基于注意力网络的节点影响力预测模型,然后基于影响力因子建立权重计算机制来选择最佳传输路径,并实时重构社区。结果表明,该方法能够有效改善数据传输的性能。NIDTS算法的消息交付率在PC-OSN的基础上提升了约5%。图31幅,表6个,参考文献73篇