How fast a piece of information spreads from one or multiple nodes to the whole network has drawn increased attention recently, with its applications in mobile wireless networks and social networks. It is regarded as one equally important property along with other metrics such as network throughput. However, there are fewer studies on the information spreading theory, performance analysis and algorithm design, leaving considerable room for further investigation. On the one hand, conduction of information flow is constrained by network topology. On the other hand, it is affected by the mobility model of nodes carrying information. Based on the above two observations, this project aims to, with knowledge from information theory, graph theory, establish a general model characterizing information spreading in mobile networks, thus quantify the effects of network topology and node mobility model on information spreading performance. Then, we focus on several specific and practical mobile networks, such as vehicular network and mobile ad hoc network. We adopt some physical-layer techniques, such as coding and cooperating, to design and optimize information spreading schemes in a cross-layer fashion. This project will deepen our understanding of information spreading, both in theory and practice, in future large-scale networks.
网络中信息的传播时间,即信息从一个或若干节点传播到整个网络的时间,在很大程度上决定了全网的响应性能,在移动通信网络、社交网络、生物医学等诸多网络应用中日益受到关注。信息传播时间作为一个重要的网络性能指标,与网络吞吐量、功耗、点到点容量和时延等传统的网络性能指标相比,研究起步较晚,其传播算法以及对网络传播性能的改善仍有较大的改进空间,故本课题针对动态网络中信息的传播机制展开研究,首先利用信息论、图论的相关知识进行理论分析,量化分析网络拓扑结构和节点移动性模型对信息传播时间的影响,从理论上建立移动网络中信息传播的通用理论框架。然后着眼于高速交通网络、移动互联网等实际网络应用,引入信道编码以及节点合作、分集等无线通信物理层技术,设计具体的信息传播算法,并进行跨层优化,为未来大规模网络中的信息传播应用提供理论和技术支持。
通信网络中信息的传播时间,即信息从一个或若干节点传播到整个网络的时间,在移动通信网络、社交网络等诸多网络应用中日益受到关注。它与网络吞吐量、端到端时延等性能指标一样,是网络的重要属性。但相比于后者,对信息传播现象的关注和研究较少,也未见较为通用权威的数学模型。信息流的传导一方面受网络拓扑结构的约束,另一方面也受网络中承载信息节点移动性的影响。基于以上两点,本项目利用信息论、图论的相关知识,首先从理论上建立了一项较通用的移动网络中信息传播的模型,成功地量化分析了各类网络拓扑结构和节点移动模型对信息传播性能的影响。然后着眼于高速交通网络、移动社交网络等实际应用,结合信道编码以及节点合作、分集等无线通信物理层技术,以及新兴的能量信息同时传输技术,设计了具体的信息传播算法,并进行跨层优化,为未来大规模网络中的信息传播应用提供理论和技术支持。
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数据更新时间:2023-05-31
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