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机会网络中数据传输问题研究
作 者: 许富龙
导 师: 李建平
学 校: 电子科技大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 机会网络 延迟容忍移动传感器网络 车载自组织网络 数据传输 间歇连通
分类号: TN929.5
类 型: 博士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
无线自组织网络不需要固定基础设施的支持,通过分布式方式使节点自组织成网络并实现数据通信,具有组网灵活、展开迅速、分布控制等诸多优点,因此得到了广泛关注和快速发展。然而,在很多实际应用环境中,节点移动、网络稀疏或信号衰减等各种原因常常导致网络连接中断和网络分割(network partition),使得传统的自组织网络传输模式无法在这类环境中运行。为了满足网络间歇连通环境下的通信需求,出现了机会网络(Opportunistic Network)。作为一种特殊的自组织网络,机会网络不要求源节点和目标节点之间存在完整路径,利用节点移动带来的相遇机会实现通信,因此其更符合实际的无线自组织网络应用需求。机会网络的出现使信息传递在时间和空间尺度上得到最大程度的延伸,对实现未来普适计算具有重要意义。数据传输是机会网络的一个基本问题,几乎所有的网络应用都建立在数据传输的基础之上。然而机会网络的连接中断和网络分割特性,对数据传输构成了极大的挑战。同时,机会网络有着广阔的应用领域,不同的应用千差万别,使机会网络与实际的应用场景紧密相关,很难找到一个适用于所有实际场景的通用数据传输算法。面对机会网络研究中的这个薄弱环节,本文结合具体应用场景,针对机会网络的两种具体形式——延迟容忍移动传感器网络(DTMSN)和车载自组织网络(VANET),在系统、全面地分析和总结的基础上,深入细致地研究了数据传输问题,取得了若干创新和成果。本文的主要贡献包括:1.针对DTMSN的间歇连通性,提出了一种基于相对距离感知的数据传输策略(Relative Distance-Aware Data delivery scheme,RDAD)。通过汇聚点的高功率广播,传感器节点能以较小的网络开销获取自身到汇聚点的相对距离。RDAD依据此相对距离对节点的消息传输能力进行评估并得到节点的传输概率,以此作为消息传输时选择下一跳的依据。为优化复本管理,RDAD引入消息的生存时间(survival time)和最大复制数(maximal replication)决定队列中消息传递的优先顺序和丢弃原则。仿真试验表明,与几种现有的DTMSN数据传输算法相比,RDAD能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率,并且具有相对较长的网络寿命。2.根据DTMSN的节点移动性,提出了一种基于运动趋势的数据传输策略(Motion Tendency-based Adaptive Data delivery scheme,MTAD)。节点的移动使其到汇聚点的距离发生变化,从而影响节点向汇聚点传输消息的能力。通过汇聚点高功率广播,节点可感知自身到汇聚点相对距离的不断变化,并在此基础上计算自己的运动趋势(包括运动方向和速度)。MTAD将节点到汇聚点的相对距离与运动趋势相结合,共同评估节点的数据传输能力并用于传输决策,因此能够获得更加有效的消息传递。仿真试验表明MTAD具有较好的数据传输性能和较长的网络寿命。3.提出了一种基于车辆行驶预测的车载自组织网络数据传输策略(Travel Prediction based Data forwarding scheme,TPD),通过在车辆间共享各自的行驶路线信息,使消息传输在多跳的携带-转发(carry-and-forward)环境中获得较低延迟和较高的可靠性。目前的很多车载自组织网络数据传输算法,通常只采用道路交通流量的统计信息(如车辆密度、路段平均速度等)进行数据传输决策,因而当车流密度较低时,统计信息的可靠性降低使协议性能受到影响。针对这个问题,TPD利用微观的个体车辆行驶路线信息预测车辆间的相遇概率,随后构建相遇图并在优化的基础上指导消息传递,因此能够避免交通流量较轻时统计信息不可靠对性能的影响,并提供比现有算法更加准确的数据传输。仿真实验表明,相比现有的经典算法,TPD具有较高的数据传输成功率和较低的传输延迟。4.在VADD算法的基础上,提出了一种基于延迟评估的车载自组织网络数据传输策略(Delay Evaluation-based data Forwarding scheme,DEF)。DEF利用道路交通流量信息和车辆的行驶方向,针对每个车辆评估消息传输的期望延迟,从而更加有效地选择消息传递的最佳车辆。仿真实验证明,与VADD相比,DEF能够获得更高的传输成功率和更低的传输延迟。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-13 第一章 绪论 13-30 1.1 机会网络概述 13-15 1.2 延迟容忍移动传感器网络概述 15-21 1.2.1 无线传感器网络简介 15-19 1.2.2 延迟容忍移动传感器网络简介 19-20 1.2.3 延迟容忍移动传感器网络的特点 20-21 1.3 车载自组织网络概述 21-25 1.3.1 车载自组织网络的研究背景 21-23 1.3.2 车载自组织网络的结构和特点 23-24 1.3.3 车载自组织网络的应用 24-25 1.4 本文的选题背景 25-27 1.5 本文主要内容和贡献 27-29 1.6 本文结构 29-30 第二章 数据传输的性能评价标准与研究现状 30-38 2.1 数据传输的性能评价标准 30-31 2.2 延迟容忍传感器网络数据传输问题的研究现状 31-34 2.3 车载自组织网络数据传输问题的研究现状 34-37 2.4 本章小结 37-38 第三章 延迟容忍移动传感器网络中基于相对距离的数据传输 38-57 3.1 引言 38-39 3.2 网络模型和问题描述 39-41 3.2.1 网络模型 39-40 3.2.2 问题描述 40-41 3.3 RDAD 策略的设计 41-46 3.3.1 数据传输 41-43 3.3.2 队列管理 43-46 3.4 仿真实验与性能分析 46-56 3.4.1 四种算法的性能对比 47-48 3.4.2 初始阶段传输率的变化 48-49 3.4.3 通信半径对性能的影响 49-51 3.4.4 节点密度对性能的影响 51-52 3.4.5 节点运动速度对性能的影响 52-54 3.4.6 汇聚点广播对消息传递的干扰 54-55 3.4.7 网络寿命分析 55-56 3.5 本章小结 56-57 第四章 延迟容忍移动传感器网络中基于运动趋势的数据传输 57-73 4.1 引言 57-58 4.2 MTAD 策略的设计 58-63 4.2.1 获取节点的运动趋势 58-60 4.2.2 计算节点的传输概率 60-62 4.2.3 数据传输 62 4.2.4 队列管理 62-63 4.3 仿真实验与性能分析 63-72 4.3.1 默认参数时性能对比 64-66 4.3.2 参数τ对传输成功率的影响 66 4.3.3 节点密度对性能的影响 66-68 4.3.4 节点运动速度对性能的影响 68-70 4.3.5 存储队列长度对性能的影响 70-71 4.3.6 网络寿命分析 71-72 4.4 本章小结 72-73 第五章 基于行驶预测的车载自组织网络数据传输 73-97 5.1 引言 73-74 5.2 系统模型及假设 74-75 5.3 相遇预测及构造预测相遇图 75-82 5.3.1 车辆行驶时间的数学模型 76 5.3.2 车辆相遇预测 76-78 5.3.3 构造预测相遇图 78-82 5.4 TPD 策略的设计 82-87 5.4.1 期望传输成功率和期望传输延迟的定义 82-83 5.4.2 期望传输成功率和期望传输延迟的优化 83-86 5.4.3 数据传输过程 86-87 5.5 仿真实验与性能分析 87-93 5.5.1 车辆速度偏差对性能的影响 88-90 5.5.2 通信半径对性能的影响 90-91 5.5.3 车辆密度对性能的影响 91-92 5.5.4 车辆到车辆(V2V)的数据传输 92-93 5.6 讨论 93-96 5.6.1 行驶路线改变对性能的影响 94-95 5.6.2 通信开销 95-96 5.6.3 隐私问题 96 5.7 本章小结 96-97 第六章 基于延迟评估的车载自组织网络数据传输 97-107 6.1 引言 97-98 6.2 VADD 算法分析 98-100 6.2.1 VADD 的选路决策 98-99 6.2.2 消息进入各路段方向的概率 99-100 6.3 DEF 策略的设计 100-103 6.3.1 个体车辆传输消息的期望延迟 101-102 6.3.2 消息传输过程 102-103 6.4 仿真实验与性能分析 103-106 6.4.1 无TTL 约束时的协议性能 103-104 6.4.2 车辆密度对性能的影响 104-105 6.4.3 通信半径对性能的影响 105-106 6.5 本章小结 106-107 第七章 全文总结 107-110 7.1 全文工作总结 107-108 7.2 下一步研究工作 108-110 致谢 110-111 参考文献 111-119 攻博期间取得的研究成果 119-121
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 移动通信
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