CN103179630A - 一种机会网络下的数据传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机会网络下的数据传输方法，依据用户交互历史数据，计算得到用户的社会关系和用户的活跃度，然后从熟悉的用户中选用活跃度较高的作为代理进行数据传输。这样不仅保证了数据传输的效率，而且有较高的数据传输成功率。优点与积极效果在于：根据用户的交互历史选择熟悉度较高和活跃度较大的用户作为代理，有效的提高了信息转发的效率和成功率。能相比于基于洪泛策略的算法消耗较少，能有效节约资源和能源。即使目标未知，本方法依然有着较好的效率，能更好的实现数据分发。

Description

一种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领域，涉及一种数据传输方法，具体涉及一种机会网络下的数据传输方法。

背景技术

机会网络是一种无线自组织网络，节点和节点之间不存在完整的通信路径，通过节点移动形成的相遇机会来实现通信。在这一类自组织网络中，数据传输通常采用“存储-携带-转发”的模式。由于移动设备分布稀疏或快速移动，以及节点能耗和资源受限等问题，传统的自组织通信方式已不能有效运行。

机会网络有许多应用场景，如野生动物检测网络、自组织车载网络、手持设备组网。机会网络下数据传输是国内外研究的热点，数据分发是其中的关键问题之一，设计一个高效的数据传输算法对于机会网络的发展有着重要的意义。目前许多算法基于泛洪的思想。在基于泛洪的算法中，每遇到一个节点，当前节点(包括源节点和代理)便把信息转发出去，虽然传播速度很快，但具有明显偏高的资源耗费。2-HOP算法是一个两跳的算法，源节点将消息拷贝给最先遇到的K个转发节点，然后由这些节点携带消息转发给目标节点。2-HOP算法选择代理时没有考虑社会因素，效率不高。综合考虑设备的资源有限性和人的社会性属性，有文献分别提出Bubble Rap和HiBOp算法，其基本思想是通过人的社会性属性帮助信息的传播。社会性属性通过上下文获取，包括用户交互历史、用户移动模式、用户曾到过的位置以及用户偏好等。Bubble Rap存在着创建社群要获取全部交互信息的缺点，其提出的分布式社区划分方法并没有在实践中验证。HiBOp需要挖掘用户的行为模式，需要较多的交互信息，而且网络中有些信息因为隐私安全问题并不能被获取。基于给定的自组织代理集合，ADESSO研究移动模式依赖的代理者自动选择。用户参与社会活动时，将其偏好情境信息加入到任务中一同发送给代理。代理携带这一传输任务，当遇到一个新节点时根据用户偏好进行匹配并传输任务，以达到把相同兴趣爱好用户联系在一起的目的，该算法在选择代理时考虑了节点的活跃度以及发布者和节点的相遇次数信息，但在实际运用中有一定局限性。

已有专利CN101594697A、CNIO197722A实现了机会网络下信息传递的方法，它们分别采用了基于社区和和相遇预测函数的方法。以上发明不同的是，本发明采用社会属性计算了节点间的关系以及衡量与它他人相遇能力的Pop属性，并且从熟悉人中选择更高Pop的代理传递信息。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种机会网络下的数据传输方法，针对传统方法没有综合考虑到用户的社会属性，或者不能够有效在实际中运用的问题，依据用户的社会关系提出了一种机会网络下数据传输的方法。

技术方案

一种机会网络下的数据传输方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：源节点A产生一个数据D并作为代理开始传递信息，在消息有效期TTL内，进行以下步骤，否则结束；数据D包括消息m、消息有效期TTL和代理切换次数N；所述代理切换次数是代理选择其它节点作为代理的次数；

步骤2：若已用时间小于TTL/3，源节点A从与自己相遇的熟悉节点列表FL中选择以前未选择过，而且没有遇到过，且Pop最大的节点作为代理G，源节点A修改数据D中的代理切换次数N值为N-1；若已用时间不小于TTL/3，跳转到步骤4；

步骤3：源节点A选择代理G并通知其作为代理，源节点A同时拷贝一份数据给代理G，使代理G携带数据D后与源节点A同时进行数据传递；若源节点A没有遇到被选择的代理G，则修改数据D中代理切换次数N的值为N+1，转到步骤2；

步骤4：代理G遇到节点时，代理G与节点进行历史数据交换，包括数据D和各自的Pop；若代理切换次数N大于0且节点的Pop大于代理的Pop，则代理G通知节点作为新代理，自身不再作为代理，同时新代理修改数据D中的代理切换次数N值为N-1；

步骤5：新代理根据消息有效期TTL判断消息是否有效，如果无效，则结束，否则跳转至步骤4。

有益效果

本发明提出的一种机会网络下的数据传输方法，依据用户交互历史数据，计算得到用户的社会关系和用户的活跃度，然后从熟悉的用户中选用活跃度较高的作为代理进行数据传输。这样不仅保证了数据传输的效率，而且有较高的数据传输成功率。

本发明的优点与积极效果在于：

1、根据用户的交互历史选择熟悉度较高和活跃度较大的用户作为代理，有效的提高了信息转发的效率和成功率。

2、能相比于基于洪泛策略的算法消耗较少，能有效节约资源和能源。

3、即使目标未知，本方法依然有着较好的效率，能更好的实现数据分发。

附图说明

图1：本发明实例中一种应用场景示意图；

图2：本发明方法的处理流程简图。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明提出的一种机会网络数据传输方法的应用场景是由人携带有无线通讯功能的便携式设备如手机、笔记本等组成的机会网络。在大学校园里，携带手机或者笔记本电脑的每个学生、每个老师都可以看作一个节点，他们每天会在寝室、教室、餐厅、实验室、超市等之间转移，这类网络具有社会网络的一些属性：一些节点活跃度较高，一些节点之间的相遇次数频繁，节点的移动也不是完全随机的。本文采用RealityMining数据集作为实验对象，在该数据集中，94人携带具有蓝牙交互功能且预装了一些记录软件的智能手机。每隔5分钟进行一次蓝牙扫描，当人与人移动过程中相遇时（相互间距离不大于5米），手机自动记录节点交互的数据，包括了相遇时间、对方的编号、附近信号塔编号等。实验共持续了9个月，参与的对象为麻省理工学院的学生和老师，他们中有68人为同事，26人为学生。

本发明一种机会网络数据传输方法，根据机会网络具有的社会属性，采用两人交互的历史，通过引入Pop社会属性，根据社会网络中的近因效用，采用改进的可调节的多跳策略设计路由机制，综合了基于社会属性和基于复制算法的优点，进一步提高了算法的传输成功率，并且能够有效降低传输延时。

本发明提出的一种机会网络数据传输方法，其处理流程如图2所示，具体包括如下步骤：

步骤一：源节点A产生一个消息m和消息有效期TTL，代理切换次数N，把这些信息统称为数据D，节点A首先选择自己作为代理开始传递信息。其中N≧1，TTL>0。

步骤二：判断已用时间是否小于TTL/3，若是，源节点A从与自己相遇的熟悉节点列表FL中选择非以前选择过且Pop最大的节点作为代理G，源节点A修改数据D中的代理切换次数N值为N-1。若不是，跳转到步骤四。

FL和Pop计算的方法是本算法的关键，下面给出FL和Pop的计算方法。

首先收集信息，在机会网络中，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和相遇时间，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关系，建立关系表；

建立关系表的方法：根据节点的交互历史，若节点A和节点B相遇且持续时间超过一定时间T（T为常数，比如15分钟），则记为一次有效相遇，并根据此计算相遇次数。在一段时间Ts内的相遇次数超过一定次数L，把节点B标记为节点A的熟悉关系人。FL为矩阵，记录了节点A和其他节点相遇的频繁次数，并且从大到小排列。举例说明FL内容，如表1所示。每个节点需要计算一段时间内每个用户所遇到的所有用户总数P。对于两个节点U_i和U_j，若他们相遇且持续时间超过15分钟，则认为是一次有效的相遇。特别地，节点U_i与节点U_j相遇一次由公式（1）形式化地定义。

$C(U_i,U_j,T_{\mathrm{last}})=\left\{\begin{array}{c}1\mathrm{iff}{U}_i\mathrm{meets}{U}_j\\ \mathrm{and}{T}_{\mathrm{last}}>15\min s\\ 0\mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(1\right)$

而节点U_i与U_j的相遇次数定义为:

$\mathrm{RTS}(U_i,U_j,\mathrm{DAY})=\underset{\mathrm{day}=1}{\overset{\mathrm{DAY}}{\mathrm{\Σ}}}C---\left(2\right)$

RTS表示节点之间的熟悉程度，每四周可看作是一个验证周期，若在该周期中节点U_i和U_j相遇至少2次，则节点之间为熟悉关系，如公式3所示。

$\mathrm{FRS}(U_i,U_j)=\left\{\begin{array}{c}1\mathrm{iff\; RTS}\≥2\\ \mathrm{and\; DAY}\≤4\mathrm{weeks}\\ 0\mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(3\right)$

表1

节点编号	1	2	......
				相遇次数	5	2	......
是否为熟悉关系	是	否	......

节点和和节点之间相遇时彼此交换个人的熟悉关系人列表FL和个人的所遇到人的总数P。根据列表数据进行综合考虑，每个人计算列表里所遇人总数，最新一周内所遇总人数值记为P_L，其余时间所遇总人数记为P_O并且给最新一周内的数据以权值C，本周时间之外的给予权值W。则Pop属性的计算方法为Pop=P_L*C+P_O*W。其中C+W=1，且C>50%。

步骤三：当源节点A遇到步骤二中选择的代理时，通知其作为代理。源节点A同时拷贝一份数据给代理，代理也携带一份数据。此时源节点和代理同时进行信息传递，源节点和代理遇到节点时会把自身携带的信息m复制给它。跳转到步骤五。若节点A没有遇到步骤二中选择的代理，则修改数据D中代理切换次数N的值为N=N+1，转到步骤二。

步骤四：源节点A在TTL/3的时间内没有遇到步骤二中所选择的代理，源节点A第一次遇到一个节点C，就选择它为代理，源节点A修改数据D中的代理切换次数N值为N-1，拷贝一份数据D给代理C，源节点和代理同时进行信息传递。

步骤五：代理遇到新的节点时，此节点不是源节点，代理和节点进行历史数据交换，包括数据D和各自的Pop。若代理切换次数N大于0且节点的Pop大于代理，则代理通知新节点作为代理，自身不再作为代理，同时新代理修改数据D中的代理切换次数N值为N-1。

步骤六：作为代理的节点根据消息有效期TTL判断消息是否有效。如果无效，则结束，否则跳转至步骤五。

Claims (1)

1.一种机会网络下的数据传输方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：源节点A产生一个数据D并作为代理开始传递信息，在消息有效期TTL内，进行以下步骤，否则结束；数据D包括消息m、消息有效期TTL和代理切换次数N；所述代理切换次数是代理选择其它节点作为代理的次数；

步骤2：若已用时间小于TTL/3，源节点A从与自己相遇的熟悉节点列表FL中选择以前未选择过，而且没有遇到过，且Pop最大的节点作为代理G，源节点A修改数据D中的代理切换次数N值为N-1；若已用时间不小于TTL/3，跳转到步骤4；

步骤3：源节点A选择代理G并通知其作为代理，源节点A同时拷贝一份数据给代理G，使代理G携带数据D后与源节点A同时进行数据传递；若源节点A没有遇到被选择的代理G，则修改数据D中代理切换次数N的值为N+1，转到步骤2；

步骤4：代理G遇到节点时，代理G与节点进行历史数据交换，包括数据D和各自的Pop；若代理切换次数N大于0且节点的Pop大于代理的Pop，则代理G通知节点作为新代理，自身不再作为代理，同时新代理修改数据D中的代理切换次数N值为N-1；

步骤5：新代理根据消息有效期TTL判断消息是否有效，如果无效，则结束，否则跳转至步骤4。

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