机会物联网基于命名数据网络的信息检索机制研究

Opportunistic Internet of Things (IoTs) exploit short-range communication devices and technologies to enable the opportunistic information dissemination among nodes without relying on infrastructures, which can be deployed to the densely populated areas where infrastructures are overloaded or the remote regions where lack infrastructures. As nodes in Opportunistic IoTs can only obtain the local network structure intermittently, how to obtain information, namely the information retrieval, becomes the most vital challenge. This project incorporates named data method and exploits the physical and logical relevancy among humans and objects to study and optimize the information retrieval in Opportunistic IoTs. First, based on the data naming concept in Named Data Network, we construct the Named Data Opportunistic IoT model, and describe the node relationship by physical and logical relevancy. Then we study the key techniques for information retrieval in Opportunistic IoTs, including (1) the mechanisms for information query and dissemination based on information distribution and node relationship and (2) the cooperative data caching strategies based on the popularity of information query and nodes distribution. Finally, combining the above mechanisms and optimizations to establish effective and efficient information retrieval system in Opportunistic IoTs and meanwhile achieve performance evaluation on the human-vehicular IoT networking platform.

机会物联网利用近距离通信设备和技术使节点不依赖于基础设施，通过机会连接实现信息共享，在基础设施过载的人口密集区或基础设施不完善的偏远地区可以得到广泛的应用和推广。然而机会物联网中的节点因为只能间断性地获知部分网络结构，如何在网络中获取信息，即信息的检索成为研究的难点。本项目结合命名数据网络信息命名的方式，利用人、物之间的物理和逻辑关联来进行机会物联网中信息检索机制的研究与优化。首先，基于命名数据网络，构建命名信息的机会物联网模型，刻画人、物之间的物理和逻辑关联。其次，基于命名信息的机会物联网模型，研究优化信息检索服务的关键技术，包括基于信息分布和节点关联度的信息请求和传输技术以及基于信息请求热度和节点分布的协同数据缓存技术。最后，结合以上技术和优化结果，形成高效的机会物联网的信息检索体系并在人、车共存的物联网平台上实现性能评估。

随着物联网的发展与普及，机会物联网利用近距离通信设备和技术使节点不依赖于基础设施通过机会连接实现信息共享变得越来越普遍。在基础设施过载的人口密集区或基础设施不完善的偏远地区可以得到广泛的应用和推广，比如烟雾传感器等。然而机会物联网中的节点因为只能间断性地获知部分网络结构，如何在网络中获取信息，即信息的检索成为本项目立项之初的研究难点。因此，本项目结合了命名数据网络信息命名的方式，利用了人、物之间的物理和逻辑关联来进行机会物联网中信息检索机制的研究与优化。首先，基于命名数据网络，构建命名信息的机会物联网模型，刻画了人、物之间的物理和逻辑关联。其次，基于命名信息的机会物联网模型，研究了优化信息检索服务的关键技术，包括基于信息分布和节点关联度的信息请求和传输技术以及基于信息请求热度和节点分布的协同数据缓存技术。最后，结合以上技术和优化结果，形成了高效的机会物联网的信息检索体系并在人、车共存的物联网平台上实现性能评估。基于本项目，项目进一步研究了（1）D2D网络中的缓存激励问题。借助于网络中节点的物理上的相遇特征和社交上的交互，提出社交群组效用函数，并利用博弈论的方法论证其存在最优结果；（2）在机会物联网中利用内容命名网络机制时的信息安全威胁，考虑了包括请求，缓存和传输方面的信息安全威胁，并提出基于区块链的去中心化信息安全防护方法；（3）本项目理论讲究成果还应用于智慧停车场的空车位寻找和基于内容的信息安全防护等内容上；均取得了较好的成果，有助于进一步推广。