社会机会网络中基于节点相遇历史信息的路由算法

针对Bubble Rap路由算法的路由开销不理想的问题,提出一种利用节点相遇历史信息和删除消息副本相结合的低开销路由(LCMT)算法。利用与目的节点相遇次数进行消息转发改变了Bubble Rap单一的消息转发评判标准,使其对不同数据集场景的适应性得到提高,并结合效用函数对消息副本数进行控制,从而减小了路由开销。和Bubble Rap路由算法相比,仿真结果表明在Infocom06和MIT数据集中,该算法可在保证良好消息传输成功率的前提下显著降低路由开销。

一种基于历史信息的社会机会网络路由算法

社会机会网络以人为载体,通过人类手持移动智能设备不断移动形成的通信机会来传输消息数据,移动设备的活动受人们社会行为的影响。针对社会机会网络中节点特有的社会性和移动性,提出了一种基于历史相遇信息的消息递交路由算法。该路由算法根据节点间的历史相遇信息计算节点的有效转发能力,并且考虑到消息大小不一所需传输时间不同,根据节点间的历史相遇持续时间计算节点间的平均相遇持续时间,始终将消息转发给与目的节点相遇概率更大且平均相遇时间更长的节点,直至消息到达目的节点或者消息失效。仿真实验表明,与现有机会路由算法相比,提出的算法具有较高的消息成功投递率,较小的消息冗余和消息平均时延。

社会机会网络中基于节点相似性的信任转发算法

针对社会机会网络中存在的自私节点,提出一种基于节点相似性的信任转发算法。该算法首先计算了节点的路径相似性和社交相似性;然后根据相似性强度确定节点间的信任关系,并将其量化为具体的信任值;最后引入消费心理学思想,选取稳定性较高的信任节点作为转发节点。实验表明,与经典转发算法对比,该算法在含有自私节点的网络环境中能保证数据可靠传递。

一种关注消息时效性的机会社会网络中节点传播能力分析模型

当前评估节点传播能力的工作大多针对静态网络.本文采用演化图模型对机会社会网络进行刻画,通过将传统通路(walk)的概念和静态图中的Katz中心性度量扩展到动态网络中,提出了一种基于历史相遇记录评估节点消息分发能力的方法.进一步,针对消息的时效性特性,本文提出了消息随时间推移效用递减的节点传播能力分析模型,该模型考虑了消息所有可能经历的空间和时间通路,并沿时间方向向下加权以描述消息时效性递减效应,可用于有效计算和预测节点的消息转发能力.本文的结论通过真实数据得到了验证.

面向机会社会网络的服务广告分发机制

提出面向机会社会网络的服务广告分发机制,解决移动网络环境中由于节点移动性、拓扑动态性引起的集中式服务注册库失效的问题.首先分析机会社会网络中服务表现出的社会特征,提出服务社会上下文及其参数度量方法;然后提出基于社会上下文的服务广告分发机制,该机制根据服务行业相关度判断用户对服务的感兴趣程度,以确定广告目标节点,根据可靠度和活跃度计算节点效用,并根据行业时空共存关系预测节点和服务行业相遇概率,以动态选择服务广告代理;最后在社区移动模型下进行了仿真实验,验证了算法的正确性和有效性.

机会社会网络用户信息资源加密仿真研究

对机会社会网络用户信息资源进行有效加密,可有效的保护用户信息不被泄露。进行用户信息资源加密时,应获取用户信息资源传输加密的映射关系,得到用户信息资源加密序列密码获得加密密文,但是传统方法利用128bits分组对用户信息资源传输进行加密和解密,但是不能获取用户信息资源传输加密的映射关系,无法得到用户信息资源加密序列密码获得加密密文,在用户信息资源传输加密过程安全隐患较大。提出一种改进混沌理论的机会社会网络用户信息资源加密方法。方法先计算网络用户周期性和接触频繁程度,将全部用户信息资源节点间的连接关系向量映射为一个关系矩阵,融合于混沌理论给出离散混沌系统Logistic的用户信息资源传输加密的映射关系,得到用户信息资源加密序列密码,利用Logistic公式迭代多次与经过置换的明文异或获得加密密文,完成对机会社会网络用户信息资源加密。仿真结果表明,所提方法加密精确度高,可以有效完成对机会社会网络用户信息资源进行有效加密问题,确保用户信息的安全。

机会社会网络中一种基于社区的高效路由算法

针对机会社会网络中RADR(机会社会网络消息传送算法)存在消息传输时延偏大和消息传输成功率偏低的问题,提出一种ECRA(基于社区的高效的机会社会网络路由算法)。ECRA只选取与消息目的节点在同一个社区的邻居节点来计算重要度,并且利用连通拓扑侦听相遇节点,检测相遇节点的邻居节点中是否存在更高重要度的节点,若存在,则利用相遇节点将消息传递给具有更高重要度的邻居节点。理论分析和仿真结果表明,ECRA与RADR及相关对比算法比较,在消息传输成功率、平均端到端时延等方面的性能均得到了提升。

基于两阶段聚类的机会社会网络路由算法

为提升机会社会网络路由过程中消息投递率、降低消息平均时延,对其消息转发过程进行了研究,提出一种基于两阶段聚类分析的机会社会网络路由算法。以分组路由策略为基础,通过两阶段聚类分析方法降低簇划分过程对节点资源的需求,并分别为簇内/间消息设计转发策略,优化了消息转发与中继节点选取的过程。此外,在聚类分析的过程中引入事件链分析的方法,深入挖掘节点间的内在社会关联,提高簇划分的准确性。仿真结果表明,在大规模复杂网络环境中该算法能够提高投递率5%~10%,降低投递时延10%以上,而在资源不足的情况下也能够获得接近80%的投递率。

一种基于网络编码的机会社会网络路由算法

为了解决机会社会网络中数据传输成功率低、平均传输延迟大等不利因素,文章提出一种基于网络编码的机会社会网络路由(OSN-NC)算法,OSN-NC路由算法的中间节点只将目标节点相同的编码数据包进行再次编码,因此这样可以降低全局编码系数数量和高斯消元的复杂度,增加数据传输的可靠性。社区内我们采用PROPHET和网络编码相结合的消息传输策略,将编码数据包传输给网络中相遇概率值更大的下一跳转发节点,直到遇到目标节点。在社区间我们选择累积相遇概率值大的节点作为编码节点完成消息的转发,直到遇到具有相同社区的中间节点后采用社区内消息传输策略。仿真结果表明,OSN-NC算法在提高网络吞吐量和数据传输成功率、降低平均传输时延等方面具有明显的改善。

基于Merkle哈希树的机会社会网络节点协作转发机制

机会社会网络中的节点自私或节点非协作行为常常导致消息传输效率降低.针对这一问题,本文提出了基于Merkle哈希树的节点协作转发机制.首先根据节点的移动特性建立节点相遇位置预测模型;其次构建Merkle哈希树并对自私节点进行检测和删除,更新整个Merkle哈希树;最后结合所提出的模型及相遇距离大小选择合适的转发节点,保证了消息的协作转发.实验表明,本文提出的方法能够精确地检测网络中的自私节点,并能够保证消息的高效传输.此外在消息投递率及传输时延方面优于典型的传统Epidemic、DirectDelivery算法.

基于贝叶斯概率树的机会社会网络转发节点选择方法

选择合适的节点并将消息迅速转发到目标节点是机会社会网络关键问题之一。现有研究的不足主要是未充分考虑节点的社会属性以及节点的动态性。本文提出了一种基于贝叶斯概率树的转发节点选择(Bayesian Probabilistic Tree Forward Node Selection,BFANS)方法。根据节点具有的社会属性及相遇概率划分社区;社区内利用节点相遇概率值构建贝叶斯概率树;分别采用社区内和社区间两种方式进行消息的转发。实验表明,该方法在消息投递成功率上得到提高,并且降低消息的平均时延及路由开销比率。

社会化机会网络中节点归属位置感知的路由机制

机会网络中的节点具有较强的社会属性,其对于机会网络路由机制的设计至关重要。在充分利用节点社会属性的基础上,提出一种节点归属位置感知的路由机制。社区中心节点通过相互协商的方式合理地为节点动态分配地址,以准确反映节点的相对地理位置。通过计算节点地址之间的海明距离,合理地确定了节点之间的相邻程度。在节点运动过程中,通过检测数据分组的目的节点与相遇节点是否归属于同一社区,而决策执行社区间路由或社区内路由,同时根据所相遇节点与目的节点的相邻程度,合理地为数据分组选择中继节点,有效地完成数据分组的转发。结果表明,所提出的机制能够提高数据分组成功投递率并降低传输开销。

一种控制消息广播与合并策略的低开销路由算法

针对现有基于社区的机会社会网络多副本消息传输机制中网络控制开销较大和网络资源浪费的问题,提出了一种基于广播策略的机会社会网络低开销路由算法。该算法采用了“ACK消息快速产生机制”和“控制消息合并机制”两种新机制,能够有效减少网络中数据消息副本不必要的转发次数和降低网络控制开销。理论分析和仿真验证表明,相较于现有的基于社区的消息机会传输路由算法和基于重叠社区的消息机会转发路由算法,所提算法能有效减少网络控制开销和节省网络资源。