CN101594697A - 一种基于社区机会网络下的数据传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于社区机会网络下的数据传输方法。该方法首先进行社区自动划分，源设备产生消息后，按照源设备与目标设备是否在同一个社区两种情况进行探测包的转发和消息的拷贝，充分考虑社区内部移动设备密度大，移动速度慢；社区间移动设备接触较少的具体情况，采用增加消息拷贝数目和控制转发条件的策略完成消息的传输。本发明在保证一定传输成功率的情况下，减小消息的转发次数，提高移动设备间的转发效率，同时降低移动设备的能量消耗和网络负载，增强了机会网络下的数据传输的实用性。

Description

一种基于社区机会网络下的数据传输方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种无线通信数据传输方法，具体涉及一种基于社区机会网络的数据传输方法。

背景技术

机会网络(Opportunistic Networks，OppNet)是指一类通信源和目标之间不存在一条完整的路径，通过设备移动带来的连接机会而实现通信的无线自组织网络。在这一类自组织网络中，由于移动设备分布稀疏或快速移动，加上无线信道衰落干扰等因素，无法形成一个连通网络。

基于社区的机会网络(Community-based Opportunistic Networks，CON)是由人所携带的智能移动通信设备组成的社会化网络。但是，与普通的设备移动迅速，网络拓扑变化较快的机会网络不同，在这种社会化的网络中，由于人们之间社会关系相对稳定且相互依赖，网络中会出现设备的聚集现象，从而形成不同的社区。在社区内部，设备移动缓慢，密度较高，相遇频繁；而处于不同社区的设备相遇几率较低。某些设备由于社会需要，经常往返于不同的社区之间，增加了社区间的联系。

目前，基于社区机会网络的路由策略主要分三种：

1)基于复制的路由策略

基于复制的机制通过将多个相同的消息拷贝注入网络，当其中一个到达目标设备时，消息传输成功。该策略主要利用设备的移动性来辅助消息的路由。目前，基于复制的路由策略包括的主要算法有：Epidemic，Spray and Wait，Spray and Focus，PROPHET等。如果增加过多的消息拷贝数目，虽然可以明显地提高传输成功率，但是也消耗了大量的网络资源，造成网络性能的下降。因此，在基于复制的路由策略中加入资源消耗控制策略是非常重要的，它也是大部分多拷贝路由算法必须要考虑的一个问题。

2)基于梯度的路由策略

基于复制的路由策略通过增加消息在网络中的冗余信息来克服机会网络的随机性，提高路由性能，梯度路由则利用网络拓扑变化和设备自身信息来提高下一跳决策的准确性，即复制路由利用消息本身冗余特性而梯度路由利用了网络设备特性。梯度路由中，每个设备通过一个效用估计函数被赋予一个效用值(Utility)，该效用值表征设备成为一个消息下一跳的有用性，当设备相遇时，消息从效用值较低的设备转发到效用值较高的设备，对网络中单个设备，其它设备都维持着到该设备的效用值，从而形成一个效用梯度场，消息路由就是从源设备沿着梯度升高的方向，不断靠近目标设备的过程。但是，机会网络中网络结构拓扑变化很快，如果频繁的更新网络拓扑信息，势必会加重运算负担；与之相反，如果更新过慢，则对网络拓扑的计算就会失去时效性，势必会造成效用值计算偏差大，决定下一跳也会有较高的失误率。

3)混合路由策略

复制路由通过发送冗余消息来提高消息传输成功率和降低延时，但带来了更大的网络开销，而梯度路由具有很小的网络开销，但传输成功率和延时相对来说更大，因此人们提出了结合两种算法优势的混合路由机制。在感知网络拓扑信息的同时，适当增加消息的拷贝数目，这样可以保证实现一定的传输成功率和降低网络开销，但是却增加了设备的计算负担。

发明内容

本发明的目的是为了解决基于社区机会网络中信息传输资源消耗高、丢包率高等问题，提出了一种基于社区机会网络的数据传输方法。该方法根据移动设备之间的接触频繁程度，将移动设备划分成不同的社区。在社区内部，通过计算移动设备的平均相遇时间确定消息拷贝数量，转发时机，在降低资源消耗的同时保证了一定的传输效率；社区间，依靠较活跃的移动设备实现社区间的消息转发，适当的增加拷贝数量，可以有效的降低消息进入目标社区的延迟，从而提高传输效率；适时的删除拷贝，可以缓解网络负担，优化资源配置。

本发明提供的一种基于社区机会网络的数据传输方法，本方法包括如下步骤：

步骤一：收集信息并自动划分社区；在社区机会网络中，每个移动设备不断探测相遇的其它移动设备并记录与之相遇的次数，建立关系表，用以表征该设备与其它设备的接触频繁程度；根据记录的信息，每个移动设备自动将所有移动设备划分成不同的社区，建立社区划分表；

步骤二：移动设备随机产生消息后，为该消息设置另一个移动设备作为其移动目标，称为目标移动设备。产生消息的移动设备称为源移动设备，它根据其自己的社区划分表独立判断该消息的目标移动设备是否与自己在同一个社区，若在同一个社区，则转到步骤三，否则转到步骤五；

步骤三：源移动设备与目标移动设备在同一个社区内，则源移动设备计算消息的社区内消息拷贝数目并加入到消息头中；消息携带移动设备周期性的广播消息转发探测包，其中包含了消息的目标移动设备号和消息携带移动设备与目标移动设备的接触频繁度；

步骤四：相遇移动设备接收到消息转发探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区内拷贝数目等于1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备的接触频繁度大于探测包中的接触频繁度，并且消息的社区内拷贝数目大于1，则申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝；消息携带移动设备和相遇移动设备分别修改该消息的社区间拷贝数目，转到步骤三；

步骤五：若源移动设备与目标移动设备不在同一个社区，则源移动设备计算消息的社区间拷贝数目并加入到消息头中；该移动设备周期性的广播消息转发探测包，其中包含了该消息的目标移动设备，目标移动设备所在的社区和消息携带移动设备的活跃度；

步骤六：相遇移动设备接收到消息转发探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区间拷贝数目等于1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备在同一个社区，则消息携带移动设备转发该消息给相遇移动设备，并在转发后删除该消息的拷贝，转到步骤三；若消息的社区间拷贝数目大于1，并且相遇移动设备具有更大的活跃度，申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝，并分别修改两者的消息社区间拷贝数目，转到步骤五；

步骤七：当目标移动设备收到消息后，完成一次成功的消息传输，目标移动设备采用传染路由策略发送带TTL(生存时间)反馈消息，用来消除网络中的冗余拷贝，当TTL耗尽时删除其自身；否则目标移动设备继续等待，直至收到消息为止。

所述步骤三中，计算消息的社区内拷贝数目L的方法。

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}=\frac{1}{p_m{\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{rwp}}+2(1-p_m)}\frac{N}{2K\stackrel{\‾}{L}}(\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}})$

$p_m=\frac{\stackrel{\‾}{T}}{\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}}}$

其中，

表示设备平均移动时间，

表示设备平均停留时间，

表示设备平均移动速度，N表示一个社区面积，K表示无线信号通信范围，

表示设备在一次移动过程中的平均移动距离， $\stackrel{\‾}{L}=0.5214\sqrt{N}$ 。

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}=\frac{{\mathrm{CN}\log }_{2}N}{2(M-1)\mathrm{VK}}$

其中，C＝0.34，N表示一个社区面积，M表示设备数目，V表示设备平均移动速度，K表示无线信号通信范围。

$L=\frac{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}}{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}}$

L表示消息的社区内拷贝数目。

所述步骤三中，计算不同移动设备之间接触频繁程度的方法。

${T^i}_{\mathrm{average}}\left(j\right)=\frac{\mathrm{NetworkTime}}{E_{\mathrm{ij}}}$

其中，NetworkTime表示到目前为止网络运行总时间，E_ij表示移动设备N_i与N_j在NetworkTime时间内的相遇次数，Tⁱ _average(j)表示移动设备N_i与N_j的平均相遇时间间隔，该值越小则N_i与N_j关系越密切。

所述步骤六中，当移动设备之间发生消息转发后，分别计算消息携带移动设备和相遇移动设备该消息的社区间拷贝数目。

C_carry＝ActiveValue_carry*C

C_encounter＝(1-ActiveValue_carry)*C

其中，ActiveValue_carry表示消息携带移动设备的活跃度，C为转发前消息携带移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目，C_carry为转发后消息携带移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目，C_encounter为转发后相遇移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目。当C_carry＝0时，消息携带移动设备将删除自己的拷贝，并将C_encounter修改为C-1。

所述步骤七中，采用Flooding策略发送带有TTL的确认消息，并在TTL耗尽时自动删除。

本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法的优点在于：

(1)利用社会关系理论，将移动设备按照接触的频繁程度划分成不同的社区。充分考虑社区内部设备接触机会多，社区间设备通信机会少等网络特性。

(2)本方法在社区内部数据传输过程当中，采用了严格控制消息拷贝数目和消息转发条件的策略。利用社区信息，动态计算消息的拷贝数目，以缓解过多的拷贝占用设备缓存的问题。为消息转发设置较为严格的转发条件，可以降低消息传输对网络的资源消耗。

(3)社区间消息转发，本方法发明了一种消息拷贝随时间递减的策略，可以有效降低缓存占用率。

(4)当目标设备接收到消息后，将发送带有TTL的反馈消息以删除冗余拷贝，减轻网络的负载压力。

附图说明

图1为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法的流程图；

图2为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法的社区边长不同时的社区内消息拷贝数目；

图3为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法与Spray And Focus算法和Spray And Wait算法不同社区边长转发次数比较图；

图4为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法与Spray And Focus算法和Spray And Wait算法不同设备最大移动速度转发次数比较图；

图5为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法与Spray And Focus算法和Spray And Wait算法不同设备最大活跃度转发成功率比较图；

图6为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法与Spray And Focus算法和Spray And Wait算法不同TTL转发成功率比较图；

图7为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法与Spray And Focus算法和Spray And Wait算法不同设备最大移动速度转发成功率比较。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

图1为本发明一种基于社区机会网络的数据传输方法的流程图，具体步骤如下：

步骤一：收集信息并自动划分社区。

在社区机会网络中，每个移动设备不断探测相遇的其它移动设备并记录与之相遇的次数，建立关系表，用以表征该设备与其它设备的接触频繁程度；根据记录的信息，每个移动设备自动将所有移动设备划分成不同的社区，建立社区划分表；

网络中的每一个移动设备N_i都保存一个关系向量R_i，其中R_ij(i≠j)记录移动设备N_i与N_j的相遇次数，以此来表征两个设备的接触频繁程度。根据相遇的次数可以粗略的判断该移动设备与其它移动设备是否属于同一个社区。为了更加精确的划分移动设备，采用Newman’s Weighted Network Analysis(WNA)算法。将所有移动设备的关系向量R组合成一个关系矩阵，利用WNA算法将所有移动设备划分成不同的社区。由于社区内部设备接触概率要大于社区间设备接触概率，因此WNA算法划分的结果比较准确。

步骤二：移动设备随机产生消息后，为该消息设置另一个移动设备作为其移动目标，称为目标移动设备。产生消息的移动设备称为源移动设备，它根据其自己的社区划分表独立判断该消息的目标移动设备是否与自己在同一个社区，若在同一个社区，则转到步骤三，否则转到步骤五；

每一个移动设备独立地收集网络信息，并进行社区划分。当源移动设备产生消息后，会独立地判断其目标移动设备是否与自己处在同一个社区。本方法分成两个部分：社区内消息传输策略和社区间消息传输策略。

步骤三：源移动设备与目标移动设备在同一个社区内，则源移动设备计算消息的社区内消息拷贝数目L并加入到消息头中，消息携带移动设备周期性的广播消息转发探测包，其中包含了消息的目标移动设备号和消息携带移动设备与目标移动设备的接触频繁度。

本文采取“多拷贝+控制”的原则设计社区内路由策略。增加消息的拷贝数量有利于提高传输成功率，对拷贝数量和转发条件的有效控制有利于减轻网络负担。社区内部设备社会关系密切，相遇概率较高，传输机会多。充分考虑此有利条件，本发明采取严格限制拷贝数目，严格控制转发条件的策略，在保证一定传输成功率的同时，更好的控制资源的使用。社区内消息的拷贝数目L定义如下：L为消息按理论上最优路径到达目标设备的转发次数。

在社区内部，采用Random-WayPoint移动模型。针对该模型，移动设备期望相遇时间EM_rwp的计算方法由公式(1)给出：

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}=\frac{1}{p_m{\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{rwp}}+2(1-p_m)}\frac{N}{2K\stackrel{\‾}{D}}(\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}})---\left(1\right)$

$p_m=\frac{\stackrel{\‾}{T}}{\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}}}--\left(2\right)$

其中，

表示设备平均移动时间，

表示设备平均停留时间，

表示设备平均移动速度，N表示一个社区面积，K表示无线信号通信范围，

表示设备在一次移动过程中的平均移动距离， $\stackrel{\‾}{D}=0.5214\sqrt{N}。$ 。在Random-WayPoint移动模型下，每间隔时长EM_rwp就会有两个设备发生一次相遇。EM_rwp越小，表示设备混合越充分，接触越频繁。

定义最优传输延迟为EM_opt，即每次均选择从未来看来最佳的消息传递路线。消息沿此路线完成数据传输需要的时间即为EM_opt。在不考虑资源消耗的情况下，传染路由算法的延迟性能接近于EM_opt，其计算方法由公式(3)给出：

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}=\frac{{\mathrm{CN}\log }_{2}N}{2(M-1)\mathrm{VK}}---\left(3\right)$

其中，C＝0.34，N表示一个社区面积，M表示设备数目，V表示设备平均移动速度，K表示无线信号通信范围。该公式表示消息传输延迟的下界。

社区内消息的拷贝数目L等于在消息按理论上最优路径到达目标设备的转发次数，如公式(4)：

$L=\frac{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}}{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}}---\left(4\right)$

图2给出了在社区边长不同的时候，社区内消息拷贝的数目。可以看出，考虑了网络的社区特性，本发明的方法计算的拷贝数目较小，将消耗更少的网络资源。

步骤四：相遇移动设备接收到消息转发探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区内拷贝数目L＝1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备的接触频繁度大于探测包中的接触频繁度，并且消息的社区内拷贝数目L＞1，则申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝；消息携带移动设备和相遇移动设备分别修改该消息的社区间拷贝数目。

社区内部，某些节点不经常参与社区内部的活动，与其它节点接触较少，甚至长时间在某个位置停留不动，本文称这种节点为惰性节点。另外有一些节点，它们移动区域广泛，与其它节点接触频繁，本文称这种节点为活跃节点。本文选择中心设备作为中继设备，提高转发质量，降低消息传输延迟。设备N_i与N_j的平均相遇时间间隔Tⁱ _average(j)由公式(5)给出：

${T^i}_{\mathrm{average}}\left(j\right)=\frac{\mathrm{NetworkTime}}{E_{\mathrm{ij}}}---\left(5\right)$

其中，NetworkTime表示到目前为止网络运行总时间，E_ij表示设备N_i与N_j在NetworkTime时间内的相遇次数。

本文选择与目标设备平均相遇时间间隔较短的设备作为下一跳的中继设备。具体方法为：源设备产生新消息后成为消息携带移动设备，为消息设置拷贝数量L。选择符合转发条件的相遇设备，消息携带移动设备修改该消息的拷贝转发数量为1；移动相遇设备获得该消息的一个拷贝，修改其消息转发数量为L-1。转发条件由公式(6)给出：

T^carry _average(Destination)＞T^encounter _average(Destination)                (6)

即相遇设备与目标设备的平均相遇时间间隔T^encounter _average(Destination)小于消息携带移动设备与目标设备的平均相遇时间间隔T^carry _average(Destination)。

步骤五：若源移动设备与目标移动设备不在同一个社区，则源移动设备计算消息的社区间拷贝数目C并加入到消息头中，该移动设备周期性的广播消息转发探测包，其中包含了该消息的目标移动设备号，目标移动设备所在的社区和消息携带移动设备与目标移动设备的接触频繁度；

源移动设备产生新消息后成为消息携带移动设备，在基于社区的机会网络中，为消息设置社区间拷贝转发数量为网络中社区的数目C。

步骤六：相遇移动设备接收到探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区间拷贝数目C＝1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备在同一个社区，则消息携带移动设备转发该消息给相遇移动设备，并在转发后删除该消息的拷贝，转到步骤三；若消息的社区间拷贝数目C＞1，并且相遇移动设备具有更大的活跃度，申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝，并分别修改两者的消息社区间拷贝数目，转到步骤五；

消息携带移动设备开始在周围相遇的设备中寻找活跃度比自己高或者与目标设备在同一个社区的设备。如果相遇设备的活跃度高于消息携带移动设备的活跃度并且C＞1，则消息携带移动设备修改该消息的社区间拷贝转发数量为C_carry，相遇设备获得该消息的一个拷贝并设置其社区间拷贝转发数量为C_encounter，计算方法如下：

C_carry＝ActiveValue_carry×C                                 (7)

C_encounter＝(1-ActiveValue_carry)×C                         (8)

其中，ActiveValue_carry表示消息携带移动设备的活跃度，表征了移动设备离开本社区的概率，C为转发前消息携带移动设备拥有该消息的社区间转发拷贝数目。活跃度越高，则移动设备获得的转发拷贝数量越多，有更多机会将消息拷贝带到其它社区。为了防止拷贝的过度转发，可以转发的社区间拷贝数量必须随时间递减。当C_carry＝0时，消息携带移动设备将删除自己的拷贝，而相遇设备则将C_encounter修改为C-1，及时删除冗余拷贝，降低网络的负载。

步骤七：当目标移动设备收到消息后，完成一次成功的消息传输，目标移动设备采用传染路由策略发送带TTL(生存时间)的反馈消息，用来消除网络中的冗余拷贝，当TTL耗尽时删除其自身；否则目标移动设备继续等待，直至收到消息为止。

表1给出了实验参数的具体设置。实验对比算法为Spray and Wait(SW)算法和Sprayand Focus(SF)算法。

表1实验参数具体设置表

仿真时间(s)	36000
		社区边长(m)	300，600，900，1200，1500，1800
社区数量	16
		每个社区节点数量	10
社区内移动模型	Random-WayPoint
		最大社区度	0.03，0.06，0.09，0.12，0.15，0.18，0.21
最小停歇时间(s)	5
		最大停歇时间(s)	10
最小移动速度(m/s)	0
		最大移动速度(m/s)	1，2，3，4，5，6，7
无线协议	802.11
		传输范围(m)	30
队列模型	FIFO
		消息产生概率	0.05％
消息生存期(s)	1000，2000，3000，4000，5000，6000，7000
		Spray阶段拷贝数量	4

图3表明，由于SW算法只是在初期分发拷贝，而后期不再转发拷贝，所以在社区边长较小的时候，有很明显的优势，但是随着边长的增加，其传输成功率明显下降，导致传输成本明显增加。SF算法采取了分发和转发策略，所以平均转发次数普遍高于SW算法。本发明提供的数据传输方法严格控制了拷贝数量和转发条件，所以在转发次数上明显优于SF算法和SW算法传输的转发次数。

图4表明，SW算法和SF算法对设备的移动速度依赖较大，当最大速度不断提高时，其消息转发次数有了较明显改善，但是当速度接近最大值时，其改善效果已经不太明显。由于SW算法的特性，其转发消息的次数有一个上界。随着设备移动速度的上升，使得其传输成功率提高，进而使其平均转发次数降低。SF算法在Focus阶段试图寻找效用值更优越的设备。随着最大移动速度的提高，设备混合趋于均匀，消息携带移动设备有更多机会接触其它设备，从而提高了其遇到效用值更优设备的概率。本发明也采取了寻找更优设备的策略，但是严格控制转发条件，所以在转发次数上明显优于SF算法。同时，降低了消息传输对设备移动速度的依赖性，更加适合移动速度较慢的社区网络。

图5表明，当设备的平均活跃度较小时，各算法传输成功率均比较低。随着设备平均活跃度的增加，不同社区间的设备接触概率随之增加。其中SF算法对活跃度最为敏感，且当活跃度较大时，其拷贝数量有较明显的优势。本发明充分利用较活跃的设备实现社区间的消息转发，在设备移动受限的环境下，明显优于其它两种算法，更适合于基于社区的机会网络。

图6表明，当消息的TTL比较小时，各算法传输成功率均比较低。SW算法在本社区等待目标设备的靠近，在社会化的网络中效率较低。从图中可以看出SW算法的转发成功率增长缓慢。随着TTL的增加，SF算法的传输成功率增长较快。本发明在TTL较小时，由于拷贝数目少于SF算法，传输成功率较其低。但是，随着TTL的增加，传输成功率有明显的改善。可见，本发明更加适合于对延迟要求比较宽松的网络。

图7表明，当设备最大移动速度较小时，对设备移动性依赖较大的SW、SF算法的跨社区传输受到了较大的影响，导致传输成功率偏低。随着速度的增加，SW算法的传输成功率呈线性增长，SF算法对速度相对敏感，传输成功率增长快速。本发明对速度敏感度低于SF算法，当设备移动速度较快时，由于SF算法的拷贝数目优势，使其传输成功率高于本发明。本发明在设备移动速度相对缓慢的情况下，传输成功率明显优于其它两种算法，更适合设备移动速度较低的社会化网络。

Claims (4)

1、一种基于社区机会网络下的数据传输方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：社区自动划分；每个移动设备不断探测相遇的移动设备并记录与之相遇的次数，建立关系表，用以表征该设备与其他设备的关系密切程度；根据记录的信息，每个移动设备自动将所有设备划分成不同的社区，建立社区划分表；

步骤二：源设备产生消息后，根据其自己的社区划分表独立判断目标移动设备是否与自己在同一个社区，若在同一个社区，则转到步骤三，否则转到步骤五；

步骤三：源设备与目标移动设备在同一个社区内，则源设备计算消息的社区内拷贝数目并加入到消息头中；消息携带移动设备周期性的广播消息转发探测包，其中包含了消息的目标移动设备和该移动设备与目标移动设备的关系值；

步骤四：相遇移动设备接收到消息转发探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区内拷贝数目等于1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备的接触频繁度大于探测包中的接触频繁度，并且消息的社区内拷贝数目大于1，则申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝；消息携带移动设备和相遇移动设备分别修改该消息的社区间拷贝数目；

步骤五：若源设备与目标移动设备不在同一个社区，则源设备计算消息的社区间拷贝数目并将该社区间拷贝数目加入到消息头中；该移动设备周期性的广播消息并转发探测包，其中包含了消息的目标移动设备，目标移动设备所在的社区和该移动设备的活跃度；

步骤六：相遇移动设备接收到消息转发探测包，若该设备是目标移动设备，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤七；若消息的社区间拷贝数目等于1，则继续等待下一个相遇移动设备；若相遇移动设备与目标移动设备在同一个社区，则申请消息携带移动设备发送该消息，转到步骤三；若消息的社区间拷贝数目大于1，并且相遇移动设备具有更大的活跃度，申请消息携带移动设备发送该消息的一个拷贝，并分别修改两者的消息社区间拷贝数目，转到步骤五；

步骤七：当目标移动设备收到消息后，完成一次成功的消息传输，该目标移动设备采用Flooding策略发送带生存时间TTL的反馈消息，用来消除网络中的冗余拷贝，当生存时间TTL耗尽时删除；否则目标移动设备继续等待，直至收到消息为止。

2、根据权利要求1所述一种基于社区机会网络下的数据传输方法，其特征在于：所述步骤三中，计算消息的社区内拷贝数目的方法：

在社区内部，采用Random-WayPoint移动模型，针对该模型，移动设备期望相遇时间EM_rwp的计算方法由公式(1)给出：

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}=\frac{1}{p_m{\stackrel{\‾}{v}}_{\mathrm{rwp}}+2(1-p_m)}\frac{N}{2K\stackrel{\‾}{D}}(\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}})---\left(1\right)$

其中， $p_m=\frac{\stackrel{\‾}{T}}{\stackrel{\‾}{T}+{\stackrel{\‾}{T}}_{\mathrm{Stop}}},$

表示节点平均移动时间，

表示节点平均停留时间，

表示节点平均移动速度，N表示一个社区面积，K表示无线信号通信范围，

表示设备在一次移动过程中的平均移动距离， $\stackrel{\‾}{D}=0.5214\sqrt{N},$ 最优传输延迟EM_opt为：

${\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}=\frac{\mathrm{CN}{\log }_{2}N}{2(M-1)\mathrm{VK}}$

其中，C＝0.34，N表示一个社区面积，M表示设备数目，V表示设备平均移动速度，K表示无线信号通信范围，则消息的社区内拷贝数目L：

$L=\frac{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{opt}}}{{\mathrm{EM}}_{\mathrm{rwp}}}.$

3、根据权利要求1所述一种基于社区机会网络下的数据传输方法，其特征在于：所述步骤四中的接触频繁度，通过移动设备N_i与N_j的平均相遇时间间隔表征，设备N_i与N_j的平均相遇时间间隔Tⁱ _average(j)由公式(5)给出：

${T^i}_{\mathrm{average}}\left(j\right)=\frac{\mathrm{NetworkTime}}{E_{\mathrm{ij}}}---\left(5\right)$

其中，NetworkTime表示到目前为止网络运行总时间，E_ij表示移动设备N_i与N_j在NetworkTime时间内的相遇次数，Tⁱ _average(j)值越小则N_i与N_j关系越密切。

4、根据权利要求1所述一种基于社区机会网络下的数据传输方法，其特征在于：所述步骤六中，如果相遇设备的活跃度高于消息携带移动设备的活跃度并且转发前消息携带移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目大于1，则消息携带移动设备修改该消息的社区间拷贝转发数量为C_carry，相遇设备获得该消息的一个拷贝并设置其社区间拷贝转发数量为C_encounter，计算方法如下：

C_carry＝ActiveValue_carry*C           (7)

C_encounter＝(1-ActiveValue_carry)*C    (8)

其中，ActiveValue_carry表示消息携带节点的活跃度，C_carry为转发后消息携带移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目，C_encounter为转发后相遇移动设备拥有该消息的社区间拷贝数目，当C_carry＝0时，消息携带移动设备将删除自己的拷贝，并将C_encounter修改为C-1。

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