移动模型与移动自组织网络路由协议的研究

移动模型是移动自组织网络(Mobile Adhoc Networks,MANET)和与移动有关的容延网络仿真研究的重要工具。与真实运动特点相似的节点移动模型才能正确模拟网络的拓扑结构。由KAIST和NCSU大学提出的自相似最小移动行走模型(Self-similar Least Action Walk,SLAW)在测量人的移动轨迹的基础上,反映了截断幂律分布流,暂停时间和交互时间,分形节点以及异质性个人移动领域的定义等有效数据。这是目前第一个这样的模型。为了测量这个移动模型如何影响移动自组织网络路由协议性能,我们在网络模拟平台NS2测试了在SLAW模型以及随机移动模型下按需距离矢量路由协议(Ad Hoc On-demand Distance Vector,AODV)的性能变化。我们的研究表明,在SLAW模型下网络的丢包率比在随机移动模型下明显降低。

异构蜂窝网络中基于HMM的用户行为预测方法

针对异构蜂窝网络(heterogeneous cellular networks,HCN)环境下,传统的切换管理策略极少综合考虑热点地区用户的移动偏好与移动特征的问题,提出一种基于隐式马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)对热点地区用户行为进行感知的方法.首先,该方法基于人类自相似性最小行走移动(self-similar least-action human walk,SLAW)模型模拟热点地区用户移动路径,并使用 HMM 对用户行为建模;然后,通过用户的移动序列预测对应的移动时间;最后,通过仿真实验分析不同采样时间和不同基站密度对用户行为预测的影响,为设计合理的切换管理方案提供具体的设置参数.结果表明,该方法提升了热点地区用户行为预测的准确率,确保热点地区基站对即将到来的切换请求做出有效准备.