移动机会网络中的低能耗节点移动模型及消息转发机制研究

With the rapidly development of IOT and growing needs of mobile data communication, mobile opportunistic network which does not require the fully connected network, is more in line with the actual demands of Ad hoc network and is becoming a hot spot of academic circles in recent years. Because of many uncertain factors such as the context of network, link-state, node communication and so on, it is extremely important to deal with how to evaluate the forwarding nodes effectively, improve the success rate of data forwarding and reduce energy consumption of nodes.. This project will construct a lower energy consumption of the node mobile model which can accurately describe nodes meeting, make nodes energy and transmission delay in a state of compromise. We want to design a data forwarding mechanism based on the forecasting of nodes meeting by utilizing the dependence of nodes and the characters of opportunistic networks. We ensure the success of the message delivery through using meeting duration fully, setting reasonable forwarding message size and controlling redundant data quantity. Besides, we also come up with the forward data retransmission mechanism, which takes node packet loss rate and the performance evaluation as the foundation and makes packet loss rate of nodes to realize high retransmission and efficient data recovery. The goal of the project is to build a low energy consumption, high delivery rate and strong restorative mobile opportunistic network system.

随着物联网技术的快速发展和移动数据通信需求的不断上升，移动机会网络不要求网络全连通的特点，更加符合实际环境下的自主组网需求，近年来成为学术界关注的热点。由于机会网络的上下文环境、链路状态、节点通信时间等具有诸多不确定因素，使得如何有效评估转发节点，提高消息转发成功率，降低节点能耗变得尤为关键。. 本项目拟通过分析节点的异构性及移动特性，准确描述节点相遇特征，保持节点能量与传输延迟处于折衷状态，构造一种具有较低能耗的节点移动模型；利用节点的独立性，结合机会网络的随机、动态特性，设计基于相遇预测的数据转发机制；通过实现充分利用相遇持续时间，合理设置转发消息大小并且控制冗余数据量的转发机制，确保消息投递成功；以节点丢包率和节点性能的评价为基础，研究基于接收节点丢包率的前向式数据重传机制，使其对丢包率高的节点进行高效的数据恢复重传，从而构建一个低能耗高投递率和恢复性强的移动机会网络。

本项目组的四个具体研究目标，都已顺利完成。.（1）提出一种基于社交圈构建的节点移动模型，即根据节点间的共同相遇节点的个数衡量两个节点之间的关系密切程度，从而将关系密切的节点划分到同一个社交圈中。仿真实验证明在此模型上构建的路由算法SC-SS，在投递率、平均时延、网络开销、平均跳数及能耗上都具有非常明显的优势。.（2）提出一种基于效用值的概率路由算法UV-Prophet，节点的历史相遇信息对未来是否还能相遇有很大的参考价值。因此，在节点与其它节点相遇过程中记录节点的相遇信息，通过节点相遇持续时间和相遇节点的剩余缓存情况推导出节点之间的转发效用值。通过效用值来计算节点传输概率的大小，在转发阶段通过比较传输概率的值和阈值大小决定消息转发的数量。仿真结果表明，UV-Prophet能更准确地选择下一跳，提高了投递成功率，同时减少了传输开销及平均跳数。.（3）提出一种基于节点社会属性的Spray & Wait路由改进算法SSAW，将节点社会属性的概念引入Spray & Wait算法，通过分析节点在网络中与其它节点的接触频率判断其在网络中的活跃度，通过对两节点之间的亲密度关系推导出节点之间的转发效用值，为算法在喷射和转发阶段的策略提供了理论支撑。.（4）提出一种基于消息在网络中的覆盖率的拥塞控制算法CMCC。通过计算消息在网络中的覆盖率，在节点缓存不足的情况下，优先删除覆盖率大的消息；在消息发送阶段，首先清除缓存中已成功发送的消息，然后对待发送消息队列按照消息覆盖率大小排序，优先发送覆盖率小的消息，对于覆盖率超过给定阈值的消息，则不予转发。通过此拥塞控制算法，将丢包情况降到最低，从而避免了复杂的数据恢复机制。.除此之外，在研究内容上我们还取得了更多超出研究目标的研究成果，详见结题报告。