移動機會網(wǎng)絡路由與數(shù)據(jù)傳輸

目錄
前言
第1章 移動機會網(wǎng)絡概述 1
1.1 研究背景 1
1.2 網(wǎng)絡基本特征 2
1.3 網(wǎng)絡典型應用 5
1.4 網(wǎng)絡研究熱點 7
1.5 網(wǎng)絡應用前景 10
1.6 本書的結(jié)構(gòu) 11
參考文獻 11
第2章 移動機會網(wǎng)絡路由經(jīng)典算法 21
2.1 移動機會網(wǎng)絡路由算法分類 21
2.1.1 常見分類方法 22
2.1.2 移動機會網(wǎng)絡路由算法分類體系 25
2.2 典型路由算法簡介 26
2.2.1 傳染病路由算法 26
2.2.2 直接遞交路由算法 29
2.2.3 首次接觸路由算法 29
2.2.4 擴散等待路由算法 30
2.2.5 擴散集中路由算法 31
2.2.6 概率路由算法 34
2.3 路由算法性能評價 36
2.4 ONE仿真平臺介紹 37
2.4.1 軟件體系結(jié)構(gòu)和模塊劃分 38
2.4.2 軟件安裝和運行 43
2.4.3 經(jīng)典路由算法仿真結(jié)果 44
參考文獻 50
第3章 能量感知的路由算法 53
3.1 應用場景 53
3.2 能量消耗問題 55
3.2.1 節(jié)點能量消耗模型 55
3.2.2 能量消耗降低方法 57
3.3 能量感知的移動機會網(wǎng)絡路由算法 59
3.3.1 能量感知的自適應n-傳染病路由算法 60
3.3.2 能量感知的單支擴散路由算法 74
3.4 結(jié)論及進一步的工作 91
參考文獻 92
第4章 擁塞控制算法與能量感知的數(shù)據(jù)傳輸算法 96
4.1 應用場景 96
4.2 擁塞控制算法 97
4.2.1 研究動機 97
4.2.2 元胞自動機和網(wǎng)絡模型 100
4.2.3 基于DICMLA的擁塞控制策略 106
4.2.4 基于DICMLA的擁塞控制算法流程 109
4.2.5 算法實驗分析 110
4.3 能量感知的數(shù)據(jù)傳輸算法 117
4.3.1 研究動機 117
4.3.2 算法設計 118
4.3.3 算法實驗分析 120
4.4 結(jié)論及進一步的工作 123
參考文獻 123
第5章 移動預測感知路由算法 128
5.1 應用場景 128
5.2 節(jié)點移動模型及位置預測 129
5.2.1 隨機路點移動模型 130
5.2.2 隨機游走移動模型和隨機路徑移動模型 130
5.2.3 參考點組移動模型 131
5.2.4 曼哈頓移動模型和基于地圖*短路徑的移動模型 131
5.2.5 高斯-馬爾可夫移動模型 131
5.2.6 社區(qū)移動模型 132
5.2.7 馬爾可夫移動模型 133
5.3 移動預測感知路由算法詳解 133
5.3.1 研究動機 133
5.3.2 網(wǎng)絡模型 133
5.3.3 算法設計 141
5.3.4 算法實驗分析 142
5.4 結(jié)論及進一步的工作 152
參考文獻 153
第6章 基于社會性的概率數(shù)據(jù)傳輸算法 157
6.1 應用場景 157
6.2 節(jié)點的社會性 158
6.2.1 中心性 158
6.2.2 群體性 160
6.2.3 相似性 162
6.3 基于社會性的概率數(shù)據(jù)傳輸算法詳解 162
6.3.1 研究動機 162
6.3.2 網(wǎng)絡模型 163
6.3.3 算法基本框架 166
6.3.4 算法設計 168
6.3.5 算法實驗分析 173
6.4 結(jié)論及進一步的工作 187
參考文獻 187
第7章 基于合作博弈的數(shù)據(jù)路由與基于隱私保護的數(shù)據(jù)收集算法 192
7.1 安全概述 192
7.2 基于合作博弈的數(shù)據(jù)路由算法 194
7.2.1 研究動機 194
7.2.2 網(wǎng)絡模型 196
7.2.3 算法設計 198
7.2.4 算法實驗分析 199
7.3 基于隱私保護的數(shù)據(jù)收集算法 204
7.3.1 研究動機 204
7.3.2 系統(tǒng)模型和基礎知識 206
7.3.3 算法設計 209
7.3.4 理論和實驗分析 213
7.4 結(jié)論及進一步的工作 216
參考文獻 217