Page 321 - 《软件学报》2021年第8期

张棋飞 等:基于节点运动的机会网络路由算法 2603

成为一个重要问题.
一般来说,节点 i 为网络中所有节点维护一个效用函数 U i (⋅),τ i (j)代表节点 i 和节点 j 的相遇间隔时间,U i (⋅)
是τ i (⋅)的单调递减函数,有:
U i (i)≥U i (j),∀i,j (3)
A 节点携带有去往目标节点 D 的数据,当且仅当满足:
U B (D)>U A (D)+U Threshold (4)
数据才会由 A 转发至 B.效用函数的设计对路由性能的影响很大.
2.2.1 运动自由度模型
机会网络利用节点运动带来的连接机会传输数据,应该充分利用节点的运动特性,更好地为数据传输服务.
尤其在进行数据转发时,需要重点考量节点的运动性.运动自由度 F i 代表节点进行自由运动的能力,取决于节点
的活动范围 R i 、节点中心度 H i 以及剩余能量 E i ,满足:
⎧ F = α ER i + βδ
i
⎪ i H i i (5)
⎨
⎪
⎩ α β + = 1
其中,α和β分别代表影响因子,δ i 表示扰动因素.活动范围反映节点的活动区域分布情况,满足:
R = S RAA S+ RDA S+ AAA = S w S− ∑ IAA (6)
i
i i i i i
∈
wW
其中, S RAA S+ RDA S+ AAA 和 S IAA 分别代表常规访问区域、随机访问区域、权限访问区域以及禁止访问区域,W 表
i i i i
示上述区域范围集合.可以通过设置不同的禁止访问区域大小,使得节点的总体分布范围一致,并对节点的活动
范围进行归一化处理后得到:
∑ S w S− IAA S IAA
∈
R NRM = wW i i = 1− i (7)
i ∑ S w ∑ S w
∈
∈
wW i wW
其中, R NRM 是节点活动范围归一化参数. ∑ S 是常量,满足:
i w
∈
wW
w ∪
∑ S = ⎛ ⎜ S w ⎞ ⎟ ∑ (8)
∈
∈
wW iT ⎝ ∈ wW i ⎠
其中,T 表示网络节点集合.可以看出,禁止访问区域范围越小,节点的活动空间越广,运动自由度越大.节点中心
度反映节点在通信过程中的地位,取决于上下游节点间的通信联系.定义入度(incoming degree)代表将数据直接
转发给自己的上游节点数目占节点总数的比例,出度(outgoing degree)代表接收转发数据的直接下游节点数目
占节点总数的比例,有:
⎧ ∑ N
⎪ I = i− 1
i
⎪ ⎪ ∑ N t
⎨ tT∈ (9)
⎪ O = ∑ N i+ 1
⎪ i ∑ N
⎪ ⎩ tT t
∈
其中,I i 和 O i 分别代表节点 i 的入度和出度,i−1 和 i+1 分别表示节点 i 的直接上游节点和直接下游节点,N 代表
节点数目.入度越高,说明节点的通信枢纽地位越强,越容易成为流量汇聚中心;出度越高,表示节点拥有的转发
选择越多,通信适应性越强.基于此,定义机会网络的节点中心度指标 H i 满足:
H = ⎧ uI + vO
⎨ i i i (10)
+=
⎩ uv 1
其中,u,v 分别代表中心度入权和中心度出权.节点中心度越高,对其运动限制能力越强,运动自由度越低.剩余能
量代表节点当前的能量水平,对其进行归一化处理,得到: