面向最大数据传输概率的路由机制工作方法技术

面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，节点i和j之间记录的历史接触时间间隔用

【技术实现步骤摘要】
面向最大数据传输概率的路由机制工作方法
本专利技术涉及一种路由机制工作方法，具体是一种面向最大数据传输概率的路由机制工作方法。
技术介绍
近年来，随着装备有Wi-Fi接口或者蓝牙接口的无线便携设备(如：Ipad，智能手机等)的普及和流行，基于机会移动网络方面的应用得到了蓬勃的发展。机会移动网络(OpportunisticMobileNetworks,OMNs)泛指由于节点的稀疏分布、快速移动和无线通信技术的限制等原因造成的源节点和目的节点之间不存在完整的端到端连接的一类特殊的移动自组织网络。目前，机会移动网络已经在智能交通、恶劣环境下组网和野生动物追踪等方面得到了广泛的应用，是无线网络中一个新兴的研究热点。机会移动网络和传统的互联网以及移动自组织网络不同的关键点在于其采用的数据传输机制：“存储-携带-转发”模式。由于现有的基于传统网络的数据传输机制不能直接应用到机会移动网络中，因此，如何设计高效的数据转发机制成为机会移动网络的研究热点和难点，同时也是目前为止机会移动网络中研究最广泛的领域。目前，已经有很多相关的文献对机会移动网络中的路由机制进行了研究。最早提出的两种路由机制是此类机制的两个极端：(1)在传染路由(EpidemicRouting)机制中(参见VahdatA.,BeckerD..Epidemicroutingforpartiallyconnectedadhocnetworks.CS-200006,DukeUniversity,2000)，网络中的节点简单地将每个数据洪泛到整个网络中，也就是每个携带数据的节点都将自身携带的数据转发给所有遇到的邻居节点。如果网络中节点的能量、带宽和缓存等资源足够，这种路由机制具有最高的的数据传输成功率，但缺点是网络开销太大。(2)直接传输(DirectTransmission)机制则要求源节点缓存数据直到遇到目的节点才转发，即一跳转发(参见GrossglauserM.,TseD.Mobilityincreasesthecapacityofadhocwirelessnetworks.IEEE/ACMTRANSACTIONSONNETWORKING,2002,10(4):477)。这类路由机制具有最小的网络开销，但其缺点是数据传输延时大而且数据传输成功率最低。之后的这类路由机制研究工作主要介于传染路由和直接传输路由之间，试图以尽可能小的网络开销去达到或者接近传染路由的数据传输成功率。最近，一些工作根据节点的社交接触特征来设计路由机制。由于从长远角度看，节点间的社交接触特征比其它转发模式具有更强的稳定性，因此这一方向吸引了大批研究人员的关注。Gao等(参见GaoW.,LiQ.,ZhaoB.,etal.Multicastingindelaytolerantnetworks:Asocialnetworkperspective[C],inProceedingsofACMMobiHoc,2009.)利用节点的累计接触概率来定义多播中节点的中心性指标，如果节点的中心性越高，说明这个节点在网络中的重要性就越大，那么从该节点传输数据到机会移动网络中其它节点的概率就越高，因此数据传输过程中会优先选择这些中心性高的节点作为中继节点。Daly等(参见DalyE.M.,HaahrM..Socialnetworkanalysisforroutingindisconnecteddelaytolerantmanets,inProceedingsofACMMobiHoc,2007:32–40.)提出的SimBet数据转发机制使用介数(Betweenness)中心性指标和社会相似性(SocialSimilarity)来进行数据转发。在该机制中，数据被转发给那些不仅具有高的中心性而且和目的节点具有高的相似性的节点，这样数据就能以高的数据传输率转发到目的节点。Hui等(参见P.Hui,J.Crowcroft,andE.Yoneki,“BubbleRap:Social-basedforwardingindelaytolerantnetworks,”inProceedingsofACMMobiHoc,2008,pp.241–250.)通过对节点间相遇数据的统计和分析，将相遇频繁的节点归为同一社区。由于同一社区的节点相遇频繁，因此只要将网络中的数据转发至与目标节点隶属于同一社区的节点，这样目的节点就可以从隶属于同一社区的节点处得到传输的数据，从而大幅度降低数据的传输延迟和网络开销，进而提高数据的传输成功率。
技术实现思路
本专利技术提供一种面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，旨在从多跳和分布式的角度对节点的社交接触特征进行研究，并且为机会移动网络设计一种面向最大数据传输率的路由机制。这种路由机制不仅可以大大提高数据的传输成功率，而且可以尽可能地减少数据的传输开销。本专利技术采取的技术方案为：面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，节点i和j之间记录的历史接触时间间隔用表示，代表第k次记录的节点i和j之间的历史接触时间间隔；步骤2：利用存储的接触历史记录，每个节点计算和其他节点的接触频率，节点i和j之间的接触频率λij的计算方法，具体如下：其中是节点对i和j之间的历史接触时间间隔样本；步骤3：每个节点根据存储的历史数据计算到其他节点的k-hop机会转发路径的最大数据传递概率，在节点i和j之间的某个k-hop机会转发路径(表示为l)由节点集{i,R1,R2,...,Rk-1,j}和权重集{λ1,λ2,...,λk}组成的。其中{λ1,λ2,...,λk}是机会移动网络中沿机会转发路径的节点对的接触率。定义Prij(T)为某一数据在时间T内沿路径l从i转发到j的概率；当k＝1时，这意味着在节点i和j之间直接接触,那么节点集将被更改为{i,j}，相应的权重为λij。这时将数据沿机会转发路径l从i传递到j的总时间是Yl＝Xij。因此，当k＝1时，根据公式(1)，某一数据在时间T内沿机会转发路径l从i到传递j的概率可以表示为：当k>1时，表示节点i和j不直接接触，那么某个数据沿着机会转发路径l从i传递到j的总时间为基于公式(1)，Yl的概率密度函数可以计算为：其中是卷积运算符。得到：其中因此，k>1时，某一数据在时间T内沿机会转发路径l从i到传递j的概率可以表示为：如果在节点对i和j之间有L条机会转发路径，并且每条机会转发路径都有一个数据传递概率。用表示这L条机会转发路径的最大数据传递概率，则其计算方法如下：4)每个节点根据到目的节点的最大数据传递概率以及是否到达目的节点，来确定是否转发数据。例如：当节点i和节点j相遇，节点i的缓存中有一个到目的节点D的数据，这时节点i首先需要确定节点j是不是目的节点D，如果是则直接转发。如果不是，则需要和节点j比较到目的节点D的最大数据传递概率，从而确定是否转发数据。如果则节点i转发该数据给节点j。所述路由机制，针对具有N个移动节点的机会移动网络，其中i∈{1,2,...,N}。在机会移动网络中，节点间的接触可以描述为网络连通图G(V,E)，其中节点对i,j∈V之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，节点i和j之间记录的历史接触时间间隔用

【技术特征摘要】
1.面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，节点i和j之间记录的历史接触时间间隔用表示，代表第k次记录的节点i和j之间的历史接触时间间隔；步骤2：利用存储的接触历史记录，每个节点计算和其他节点的接触频率，节点i和j之间的接触频率λij的计算方法，具体如下：其中是节点对i和j之间的历史接触时间间隔样本；步骤3：每个节点根据存储的历史数据计算到其他节点的k-hop机会转发路径的最大数据传递概率，在节点i和j之间的某个k-hop机会转发路径(表示为l)由节点集{i,R1,R2,...,Rk-1,j}和权重集{λ1,λ2,...,λk}组成的；其中{λ1,λ2,...,λk}是机会移动网络中沿机会转发路径的节点对的接触率；定义Prij(T)为某一数据在时间T内沿路径l从i转发到j的概率；当k＝1时，这意味着在节点i和j之间直接接触,那么节点集将被更改为{i,j}，相应的权重为λij；这时将数据沿机会转发路径l从i传递到j的总时间是Yl＝Xij；因此，当k＝1时，根据公式(1)，某一数据在时间T内沿机会转发路径l从i到传递j的概率可以表示为...

【专利技术属性】
技术研发人员：周欢，陈鑫，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42