机会认知网络中基于社会关系的节点位置预测算法

移动节点位置预测是机会认知网络进行有效数据采集和消息转发的基础,提出了一种基于社会关系的移动节点位置预测算法.该算法基于位置对应用场景进行建模,通过节点的移动规律挖掘节点之间的社会关系.该算法以1阶Markov模型为基础对节点的移动性进行初步预测,然后,利用与其社会关系较强的其他节点位置对该节点的预测结果进行修正.最后,基于UCSD WTD数据集对算法进行仿真实验.结果表明,基于社会关系的移动节点位置预测算法与1阶Markov预测模型相比获得了更好的预测精度,并且算法具有较好的可扩展性.     

天地一体化网络节点的移动认证协议设计

针对天地一体化网络节点的高速移动和频繁跨域问题,该文基于公钥基础设施框架设计了一套移动认证协议.该协议以公钥密码算法为基础,实现了相邻节点间的匿名认证;利用门限理论将私钥分量分配给n个节点,实现多节点协作认证和权限的动态回收;结合分布式认证与链式认证,实现了分布式的公钥基础设计,为节点高速移动提供了认证基础.该协议体系无中心、自适应、可追踪,符合天地一体化网络的无中心和节点对等等特性.实验表明,与传统的分布式认证相比,该体系具有更强的认证成功率和安全性.     

基于分级机制的优化移动IPv6模型

为了解决移动IPv6节点进行远程小区移动时的性能优化问题,提出了基于分级机制的优化移动IPv6模型,对面向小区移动的分级管理机制(HMIPv6)进行改进,通过引入域边缘路由器并设计自适应绑定更新策略和传递绑定匹配算法使得HMIPv6下的三角路由问题得到解决,优化了移动节点的性能·另外,模型根据移动节点的通信伙伴(CN)所处位置,提出了内部CN处理策略,进一步降低了内部CN与移动节点间的通信开销,使模型对网络环境的变化具有较强自适应能力,提高了网络资源利用率·实验系统验证了模型的有效性·     

一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法

将无线传感器网络与接收信号强度指示测距技术相结合,研究了移动目标的分布式跟踪算法。根据传感器节点与移动目标的相对位置,将节点动态组织成簇,簇头节点作为簇的数据处理中心,利用扩展卡尔曼滤波形成对移动目标位置的本地估计。随着目标的移动,本地估计在簇头节点间传递。仿真结果表明,基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法在精度、收敛性和实时性等方面达到很好的跟踪效果。     

基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.     

MWSN中基于马尔可夫链的节点移动预测算法

在以往的移动无线传感器网络(mobile wireless sensor network,MWSN)中,热点分配问题没有得到很好的解决,网络利用率较低.通过预测移动节点的轨迹可以优化网络结构,提出结合加速度进行轨迹预测的算法MTPA:首先对节点的运动状态进行建模;其次建立了一步运动状态概率转移矩阵;最后以马尔可夫链为基础设计多步概率转移矩阵计算算法.为了验证算法性能,在STM32F407平台上进行了实验,结果表明,MTPA算法相比于传统的匀速预测算法与频率统计算法,预测准确度具有一定的优势,相关研究成果可以为MWSN提供基础.     

移动预测的无人机自组网路由协议

在无人机自组网中,针对贪婪地理路由协议采用周期性信标交换导致邻居表不能准确反映邻居节点位置的问题,提出了一种基于移动预测和链路保持时间的路由协议MP-GPSR。该协议综合考虑节点的移动位置和链路保持时间来选择下一跳,减缓了节点高速移动带来的不利影响,同时使用两跳邻居节点的位置选择下一跳来避绕路由空洞,降低了传统边界转发的路径冗余。仿真结果表明:该协议不但提高了数据分组交付率,而且降低了平均端到端时延和控制开销。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

移动Ad Hoc网络中基于预测及适时更新的位置信息服务

基于简单的预测算法,提出了一种新的预测及更新位置服务(PULS)协议.该协议采用先应式方法对各移动节点的位置进行预测和适当更新,使各移动节点能够在本节点的外推位置信息表中随时了解网络中其他节点的位置信息,特别适用于几种需要获得较精确的全局节点位置信息的位置辅助型路由协议.     

基于位置信息的车联网路由恢复方法

文章利用方向性天线的高空间复用度和高传输能力,提出了一种基于位置信息的车联网(Vehicular Ad Hoc Networks,VANETs)路由恢复方法。为了减少路由修复过程中因目标节点移动对路由修复造成的影响,该方法利用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位装置提供的行车参数信息,对路由修复过程中目标节点的移动轨迹进行了预测,并对目标节点位置进行修正。仿真实验表明,该方法提高了路由修复成功率,降低了路由修复延迟和路由修复开销。     

一种稳定的基于位置信息的分簇路由协议

由于车载自组织网络具有节点高速移动,网络拓扑频繁变化,链路不稳定等特点,直接使用移动自组网的路由协议,将会产生传输延时增大,丢包率上升等一系列的问题,为此本文提出一种稳定的、基于位置信息的分簇路由协议（Stable Clustering and Position-base Routing）,该协议以节点的运动特性作为分簇依据,利用节点的地理位置信息和电子地图信息进行路由决策。仿真结果表明,该协议能有效地改善簇结构的稳定性,提高数据传输的实时性,降低网络的丢包率。     

MANET中基于位置和拓扑信息的混合路由算法

在移动Ad Hoc网络(MANET)中,基于拓扑的路由协议所建立的路由会发生断链,经常要进行路由维护;而基于位置的路由算法不需建立和维护路由,但是它必须要有位置服务来获得目的节点的位置信息.为此,文中提出了一种基于位置和拓扑信息的混合路由算法,该算法利用链路的建立过程来获得部分节点的位置信息,不需要专门的位置服务.当所建立的链路断开时,如果有目的节点的位置信息,则源节点可以用基于位置的策略来直接发送数据包.仿真实验结果表明,该算法减少了路由维护的次数,不仅降低了路由开销,而且提高了路由的性能.     

一种带移动预测的Ad-Hoc网络路由协议

对无线Ad Hoc网络(MANET)路由协议作了简要介绍和比较·基于按需式距离矢量路由协议(AODV),提出了一种在路由发现和路由维护两个阶段都带移动预测的路由协议PAODV·该协议通过GPS系统获知移动节点的位置、速度、移动方向等信息,以链路中相邻节点在最大有效距离范围内的运动预测时间为判断指标,一方面在路由发现阶段建立相对稳定的路由,另一方面在路由维护阶段对链路断开提前进行预测,以降低包的丢失率和重新路由时间开销·仿真结果说明,PAODV比AODV有较低的控制包开销和较高的包投递率·     

一种带移动预测的Ad-Hoc网络路由协议

对无线Ad—Hoc网络(MANET)路由协议作了简要介绍和比较．基于按需式距离矢量路由协议(AODV)，提出了一种在路由发现和路由维护两个阶段都带移动预测的路由协议PAODV．该协议通过GPS系统获知移动节点的位置、速度、移动方向等信息，以链路中相邻节点在最大有效距离范围内的运动预测时间为判断指标，一方面在路由发现阶段建立相对稳定的路由，另一方面在路由维护阶段对链路断开提前进行预测，以降低包的丢失率和重新路由时间开销．仿真结果说明，PAODV比AODV有较低的控制包开销和较高的包投递率．     

采用传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由

结合了传递概率与社会网络分析的路由设计,可以充分利用网络中节点的运动特性增强端到端的消息传输质量。通过对节点进行相遇历史信息分析和社会关系分析,提出了基于传递概率与社会网络分析的延迟容忍网络路由(RPRSA)。相遇历史信息分析是通过节点在相遇时进行独立概率计算和彼此概率信息交换,使得节点可以预测它在短期内的移动特性;社会关系分析是通过节点在长期内的移动所形成的关系亲疏程度,使得节点可以预测它的长期运动规律。仿真结果表明,该路由算法能够很好地利用节点的运动特性,保证弱社会关系节点和孤立节点有更好的消息传输质量,更好地提高节点端到端的消息传输质量。     

基于局部社会关系预测的机会网络路由协议

由于机会网络中的节点具有移动性,因此网络中的路由链路都是暂时的、不稳定的.并且这些移动设备都是由人类使用者携带,节点之间具有很强的社会关系.根据节点间的社会关系,提出了一种依靠过去局部社会性信息,预测中继节点转发能力的机会网络路由协议PLSR(Prediction of Local Sociality Routing).PLSR综合考虑节点间相遇频次和相遇接触时间长度对转发能力的影响,利用熟悉度和中介中心性的效用函数进行消息的转发,同时对消息的副本数量进行控制.采用Cambridge数据集进行仿真实验,结果表明,该路由与Epidemic路由、Bubble Rap路由相比具有较高的成功消息传递率和较低的转发成本,但消息的平均传输延迟较高.     

基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法

针对移动机会网络中转发节点选择和数据包管理不合理问题,提出基于转发效用和拥塞感知的机会网络路由算法.建立转发效用模型,根据移动机会网络的机会接触特性定义节点接触概率和节点接触活跃度;建立节点拥塞感知模型,定义节点区域拥塞系数;将转发效用和节点区域拥塞系数用于数据包转发过程和数据包管理过程,提出节点接触概率的转发节点选择...     

车联网中基于路边设施的广播协议研究

针对车联网中的网络断开问题,在已有的携带转发机制的基础上,提出利用固定设施RSU旨在缩短节点间的重新愈合时间的广播协议.分2种情况详细分析了消息的传递过程和重新愈合时间的计算方法,并通过仿真实验与SCB、SCF机制进行对比.结果表明:基于路边设施的广播协议能够明显减少网络断开情形中的重新愈合时间.     

增强Ad Hoc网络稳定性的移动问题解决策略

针对移动自组织网络中网络通信稳定性较低的问题,提出了增强网络稳定性的移动问题解决策略.该策略通过检测节点的相对移动速率,计算节点间链路的稳定性,得到网络中通信路径的稳定度,从而选择稳定度高的路径进行通信.该策略针对节点移动可能导致的通信可靠性约降低问题,利用检测移动速率预测节点运动趋势这一创新方法提高了系统数据传输的可靠性.实验结果表明,该策略利用节点移动预测的方法可以有效选择可靠性更高的数据链路,与传统方法相比,通信延迟时间约降低1%,吞吐量约提高5%.     

基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右.