機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的連通性分析及其應(yīng)用研究——時(shí)間演化視角.pdf

1、隨著移動(dòng)智能終端的大量普及，作為基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的有效補(bǔ)充，機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)以其“易部署、免費(fèi)使用、無(wú)地理限制”等眾多優(yōu)點(diǎn)，成為近年來(lái)網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。尤其是以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)等為代表的信息技術(shù)掀起的新一輪科技革命，更為機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用帶來(lái)前所未有的機(jī)遇。
　　然而，由于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，節(jié)點(diǎn)間通信鏈路的頻繁變化，機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)連通并隨時(shí)間演化的特性，對(duì)這種動(dòng)態(tài)連通特性目前依舊缺乏理論分析工具，致使無(wú)法準(zhǔn)確刻畫(huà)這

2、類網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能，從而很難客觀評(píng)判這類網(wǎng)絡(luò)能夠在多大程度上滿足應(yīng)用需求。而且，現(xiàn)實(shí)中的許多關(guān)鍵應(yīng)用，在很大程度上又依賴于對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)連通特性的把握和理解，以致機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模應(yīng)用時(shí)至今日依舊是困難的。本文在對(duì)已有相關(guān)成果歸納與梳理的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的連通性及其應(yīng)用展開(kāi)了較為系統(tǒng)的研究，主要研究工作和貢獻(xiàn)如下:
　　(1)首次提出連續(xù)時(shí)間上最早到達(dá)行程的演化模型——關(guān)鍵行程演化圖，通過(guò)關(guān)鍵行程演化圖精確刻畫(huà)了機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)端到

3、端連通性的演化;設(shè)計(jì)了在線構(gòu)建演化圖的高效算法;實(shí)現(xiàn)了演化圖計(jì)算的模擬器CjegSim，利用CjegSim分析了多個(gè)真實(shí)和人工機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的基本連通特征。
　　(2)探討了關(guān)鍵行程演化圖模型更深層次的應(yīng)用，基于演化圖:設(shè)計(jì)了面向時(shí)間演化特性的網(wǎng)絡(luò)連通性度量，更準(zhǔn)確地度量了機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的連通性能;建立了新的時(shí)間中心性方法以有效識(shí)別演化網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（連通能力強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)），該方法在計(jì)算代價(jià)上遠(yuǎn)低于以往的時(shí)間中心性計(jì)算;提出了新的

4、關(guān)于現(xiàn)有連通性模型——時(shí)間可達(dá)圖和仿射圖的計(jì)算方法;從具體應(yīng)用角度分析了機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的通信能力，設(shè)計(jì)了一些關(guān)鍵應(yīng)用的具體策略。
　　(3)為了更適應(yīng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)上的分布式應(yīng)用及輕量級(jí)計(jì)算環(huán)境，進(jìn)一步借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)和中心性的概念，對(duì)機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的連通性展開(kāi)分析。針對(duì)機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系呈現(xiàn)出周期性，節(jié)點(diǎn)間的連通概率也表現(xiàn)出與時(shí)間范圍相關(guān)聯(lián)的特性，提出了TTL(timeto live)社區(qū)和TTL中心性以輕量級(jí)預(yù)測(cè)消息生存期內(nèi)節(jié)

5、點(diǎn)間的連通概率，并設(shè)計(jì)了新的機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)路由轉(zhuǎn)發(fā)策略PerEvo，仿真實(shí)驗(yàn)表明，PerEvo在性能上要優(yōu)于現(xiàn)有的其它社會(huì)特征路由策略。
　　(4)由于社區(qū)可作為節(jié)點(diǎn)間可達(dá)性的一種輔助估計(jì)手段，提出了一種演化的社區(qū)檢測(cè)方法EFOCS，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了概率傳播模型下節(jié)點(diǎn)可達(dá)中心性的估計(jì)方法OR CEN，內(nèi)容分發(fā)實(shí)驗(yàn)表明，OR CEN能夠有效估計(jì)節(jié)點(diǎn)影響力。在影響力估計(jì)方法基礎(chǔ)上，提出了幾種初始節(jié)點(diǎn)集選擇算法并探討了它們?cè)谝苿?dòng)數(shù)據(jù)分流中

6、的應(yīng)用，分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，基于OR CEN的初始節(jié)點(diǎn)集選擇方案CBS OR，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，較其他分流方法有明顯更優(yōu)的分流效果，是一種理想的輕量級(jí)分流策略。
　　綜上所述，本文從粗細(xì)兩種粒度，對(duì)機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間演化的連通特性進(jìn)行了深入剖析，其中，細(xì)粒度以節(jié)點(diǎn)為分析單元，直接精確計(jì)算端到端的連通性，粗粒度以社區(qū)為分析單元，間接輕量級(jí)預(yù)測(cè)端到端的連通性。通過(guò)本文的研究，進(jìn)一步完善了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)連通性建模的相關(guān)理論，可以顯著改善對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信能力

7、的估計(jì)，為機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模應(yīng)用提供支撐。同時(shí)，本文還建立了一系列用于刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)間連通性和節(jié)點(diǎn)連通能力的方法，改進(jìn)了路由轉(zhuǎn)發(fā)和移動(dòng)數(shù)據(jù)分流應(yīng)用的具體策略。通過(guò)本文設(shè)計(jì)的模擬器CjegSim以及機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境ONE(Opportunistic Network Environment)，對(duì)真實(shí)及人工環(huán)境下的機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了大量實(shí)證研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所建立的模型和提出的方法，能夠捕獲機(jī)會(huì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵的連通特性，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)的許