機會網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸與應用研究.pdf

1、無線自組織網(wǎng)絡是一種無基礎(chǔ)設施的、以自組織和多跳方式形成的無線網(wǎng)絡，具有部署便捷、組網(wǎng)靈活的優(yōu)點，在沒有基礎(chǔ)通信設施或者基礎(chǔ)設施遭到嚴重破壞(由于地震或其它不可控因素)的環(huán)境中具有重大的應用價值。然而，在很多實際應用中（如利用動物身上攜帶的傳感器組成的網(wǎng)絡對動物遷徙數(shù)據(jù)進行收集和借助于行駛在道路上的車輛組成的車載網(wǎng)絡實現(xiàn)交通事故預警），由于節(jié)點移動、節(jié)點稀疏或節(jié)點通信能力隨距離衰減等各種因素的影響，網(wǎng)絡可能是間斷連通的，即各節(jié)點之間可能

2、不存在端到端的連通路徑。為了實現(xiàn)上述應用環(huán)境中的數(shù)據(jù)通信，機會網(wǎng)絡（Opportunistic Network）應運而生。在機會網(wǎng)絡中，數(shù)據(jù)傳輸需要利用節(jié)點移動帶來的通信機會，以“存儲攜帶轉(zhuǎn)發(fā)”的方式進行。作為一種特殊的自組織網(wǎng)絡，機會網(wǎng)絡不要求源節(jié)點與目標節(jié)點之間存在連通路徑，因此其更符合實際的自組織網(wǎng)絡的應用需求，并為未來普適計算的實現(xiàn)帶來了希望。
　　機會網(wǎng)絡的一個重要研究課題是節(jié)點間的數(shù)據(jù)傳輸。然而，機會網(wǎng)絡固有的特性，如

3、節(jié)點的移動性和網(wǎng)絡的間斷連通性，使得基于機會網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸極具挑戰(zhàn)性。節(jié)點的移動性是把雙刃劍，其在從時空上拓展了信息傳遞的同時，也使得基于機會網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸變得非常復雜。此外，機會網(wǎng)絡的應用范圍非常廣，應用的千差萬別使得數(shù)據(jù)傳輸算法的設計與實際應用場景密切相關(guān)。針對這一現(xiàn)狀，本文關(guān)注機會網(wǎng)絡的兩個典型代表——延遲容忍移動傳感器網(wǎng)絡（DTMSN）和車載自組織網(wǎng)絡（VANETs），在對各自的網(wǎng)絡特點進行系統(tǒng)全面分析的基礎(chǔ)上，深入細致地研究了

4、相應的數(shù)據(jù)傳輸問題。機會網(wǎng)絡的另一個重要研究課題是應用研究。由于其在時間和空間上最大程度地拓展了信息傳遞，機會網(wǎng)絡徹底打破了傳統(tǒng)自組織網(wǎng)絡的應用范圍。因此，對基于機會網(wǎng)絡的相關(guān)應用進行探索具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文在對VANETs特性進行深入分析的基礎(chǔ)上，針對在城市區(qū)域?qū)ふ彝＼囄槐容^困難這一事實，提出了一種VANETs中不依賴于基礎(chǔ)設施的停車導航方法。
　　本文的主要貢獻包括：
　　1．分析人類活動特點，進而提出了面向人類

5、的DTMSN中基于傳輸延遲的數(shù)據(jù)路由策略DRP（Delay-basedRouting Protocol）。該策略中，各社區(qū)的匯聚節(jié)點周期性廣播 hello消息，各傳感器節(jié)點根據(jù)收到本社區(qū) hello消息的歷史平均傳輸延遲衡量與匯聚節(jié)點的通信能力，平均傳輸延遲越小，節(jié)點通信能力越強。數(shù)據(jù)路由時，從平均傳輸延遲大的節(jié)點遞交到平均傳輸延遲小的節(jié)點。為優(yōu)化復本管理， DRP引入消息的優(yōu)先級和生存時間ST(Survival Time)共同決定隊列

6、中消息傳遞的優(yōu)先順序和丟棄原則。本文利用MIT Reality數(shù)據(jù)庫提供的人類真實運動場景對DRP進行了性能仿真，該數(shù)據(jù)庫收集了MIT校園內(nèi)100個學生和職工為期9個月的移動軌跡和相遇數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明：與現(xiàn)有的泛洪算法、直接傳遞算法和FAD算法相比，DRP顯著改善了路由傳輸?shù)男阅堋?br>　　2.針對VANETs固有的特性，如節(jié)點高速移動、網(wǎng)絡間歇性連通和拓撲高度動態(tài)變化等，提出了VANETs中基于停放車輛輔助的數(shù)據(jù)分發(fā)策略PADD（

7、Parked-vehicle Assisted Data Dissemination），由路邊停放車輛保持要分發(fā)的數(shù)據(jù)，并為行駛經(jīng)過的車輛提供數(shù)據(jù)分發(fā)服務。針對停放車輛輔助的數(shù)據(jù)分發(fā)特有的問題，提供了相應的解決方案。具體而言，將目標區(qū)域內(nèi)的路邊停放車輛按照簇的結(jié)構(gòu)進行管理；設計了從數(shù)據(jù)源到目標區(qū)域內(nèi)選定停車簇的有效路由算法；采用了訂閱/發(fā)布機制在停車簇一跳范圍內(nèi)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)。理論分析證明了停放車輛輔助的有效性；基于真實城市地圖和交通數(shù)據(jù)

8、的模擬實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有的幾種數(shù)據(jù)分發(fā)算法相比，本文提出的數(shù)據(jù)分發(fā)策略能以較低的網(wǎng)絡負載和較小的傳輸延遲獲得較高的數(shù)據(jù)傳輸成功率。
　　3.針對城市區(qū)域?qū)ふ彝＼囄环浅＠щy這一事實，提出了一種VANETs中不依賴于基礎(chǔ)設施的智能停車導航方法IPARK(Intelligent Parking Guidance Scheme)。IPARK中，停放車輛形成的簇自動生成停車場內(nèi)部地圖，并實時監(jiān)控各停車位的占用情況，從而為尋找車位的車輛提供