基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法技术

本发明专利技术揭示了一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，包括如下步骤：S1、区分节点在不同时刻所归属的角色类型，为节点选择最匹配的角色类型；S2、计算不同节点角色类型之间的关联度；S3、依据关联度计算结果进行数据转发。本发明专利技术充分地考虑了不同角色类型的节点之间相遇机会的差异，有效地提高了数据转发的效率、降低了数据转发代价。本发明专利技术中所给出的节点角色关联度的计算方案，能够根据不同角色类型节点之间的相遇时长和相遇频率来计算不同角色类型的关联度，并以此确定是否将数据转发给相应节点，方案整体的普适性强，具有很高的使用及推广价值。

Opportunity Network Data Forwarding Method Based on Node Role Association Degree

【技术实现步骤摘要】
基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法
本专利技术涉及一种数据转发方法，具体涉及一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，属于无线自组织网络

技术介绍
近年来，随着通信网络技术的迅猛发展和相关硬件水平的不断提高，通信网络已经逐步覆盖到了人们日常生活中的方方面面，基于通信网络的数据交换也变得日益频繁。现代通信网络本质上是一种将各个孤立的设备进行物理连接，从而实现人与人、人与计算机以及计算机与计算机之间信息交换的链路，其设计初衷就是为了达到资源共享和通信的目的。在通信网络的实际应用过程中，人们发现，当通信基础设施被损坏或发生故障时，数据将无法通过通信网络进行传输。针对这一问题，目前业内较为普遍的解决方案是采取机会转发的方式完成数据转发。然而，由于机会转发时通信链接大多是间歇式连通的，因此机会转发的主要目标是提高数据的投递率。但是在目前现行的技术中，普遍存在数据转发代价高从而导致数据送达率较低且传输时延较高的缺点。又由于节点之间的相遇机会与它们在网络中承担的角色类型密切相关，因此将数据优先转发给与目标节点角色关联度高的邻居节点，将能够有效地提高数据的转发效率。综上所述，如何在现有技术的基础上提出一种全新的机会网络数据转发方法，尽可能地克服现有技术中所存在的诸多缺陷，也就成为了本领域内技术人员共同的研究目标。
技术实现思路
鉴于现有技术存在上述缺陷，本专利技术的目的是提出一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，包括如下步骤：S1、区分节点在不同时刻所归属的角色类型，为节点选择最匹配的角色类型；S2、计算不同节点角色类型之间的关联度；S3、依据关联度计算结果进行数据转发。优选地，S1具体包括如下步骤：S11、将时间周期T等分为x个时隙，每个时隙的长度为设网络部署区域存在m个区域类型(p1,p2,…,pm)，每个区域归属于其中一种区域类型，将第t个时隙节点i的坐标记为loc(i)(t)，节点i当前所位于区域的区域类型记为P(loc(i)(t))，并有P(loc(i)(t))∈(p1,p2,…,pm)；S12、设存在y个不同的节点角色类型，这些节点的角色类型分别表示为(K1,K2,…,Ky)，将在第t个时隙内节点i的最佳匹配角色类型记为C(i,t)，计算在之前h个时隙内最多归属次数的节点角色类型，计算公式为其中，β(i,τ,Kn)表示节点i在第τ个时隙是否归属为类型Kn，其计算公式为优选地，S2具体包括如下步骤：S21、设两类角色类型，分别记为K1、K2，在第t个时隙内，角色类型K1中包含w个节点(a1,a2,…,aw)，角色类型K2中包含z个节点(b1,b2,…,bz)，对于角色类型K1中的某一节点ai在此时隙与(b1,b2,…,bz)的理论相遇总时长表示为S22、将ai与某个归属K2类的节点bj在此时隙的实际相遇时长记为Tr(ai,bj,t)，则ai与K2类节点相遇时长之和为S23、计算K1类节点与K2类节点的理论最大相遇总时长TTs(K1,K2)，计算公式为则在第t个时隙，K1类节点与K2类节点的实际相遇总时长TTr(K1,K2,t)表示为在第t个时隙，K1类与K2类的时间关联度表示为S24、计算K1类与K2类之间的相遇频率关联度，计算公式为其中，M(ai,K2,t)表示在第t个时隙内ai遇到归属为K2类的节点数量；S25、计算K1与K2之间的角色类型关联度，计算公式为其中，α、β表示预设参数。优选地，在S2中，每个不同时隙都需要计算不同角色类型之间的关联度，且每个时隙的计算过程独立。优选地，S3具体包括如下步骤：S31、筛选确定存在固定移动路线的节点，提升这类节点的数据接收优先级；S32、对数据进行转发。优选地，S31具体包括如下步骤：若目标节点在之前h个时隙内曾与该固定移动路线节点相遇，则将这类节点确定为存在固定移动路线的节点，将这类节点的数据接收优先级提至最高，将数据优先转发给这类节点。优选地，S32具体包括如下步骤：S321、在每个时隙内，携带数据的节点首先获取周边邻居节点的角色类型、并选取与目标节点角色类型关联度较大的节点进行转发，同时在节点移动过程中，不断更新角色类型关联度；S322、当携带数据节点遇到固定移动路线节点时，则判断固定移动路线节点是否在之前h个时隙内曾与目标节点相遇，若曾经相遇则把数据优先转发给存在固定移动路线的节点；S323、在每个时隙重复数据转发过程在，直至消息转发到目标节点后结束。优选地，在S32中，消息在携带过程中将记录其已携带时间，当其传播时长大于预设时长时，消息内容自动删除。与现有技术相比，本专利技术的优点主要体现在以下几个方面：本专利技术所提出的一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，充分地考虑了不同角色类型的节点之间相遇机会的差异，有效地提高了数据转发的效率、降低了数据转发代价。本专利技术中所给出的节点角色关联度的计算方案，能够根据不同角色类型节点之间的相遇时长和相遇频率来计算不同角色类型的关联度，并以此确定是否将数据转发给相应节点，方案整体的普适性强，具有很高的使用及推广价值。同时，本专利技术也为同领域内的其他相关问题提供了参考，可以以此为依据进行拓展延伸，运用于通信网络数据传输方面的其他相关技术方案中，具有十分广阔的应用前景。以下便结合实施例附图，对本专利技术的具体实施方式作进一步的详述，以使本专利技术技术方案更易于理解、掌握。附图说明图1为本专利技术的方法流程示意图；图2为基于节点角色关联的机会网络数据转发示例图。具体实施方式本专利技术揭示了一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，下面结合具体方案的实施例，进一步阐述本专利技术，应理解这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。具体而言，如图1所示，本专利技术的一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，包括如下步骤：S1、区分节点在不同时刻所归属的角色类型，为节点选择最匹配的角色类型。S1具体包括如下步骤：S11、将时间周期T等分为x个时隙，每个时隙的长度为设网络部署区域存在m个区域类型(p1,p2,…,pm)，每个区域归属于其中一种区域类型，将第t个时隙节点i的坐标记为loc(i)(t)，则节点i当前所位于的区域以及该区域的类型可以根据loc(i)(t)获得，节点i当前所位于区域的区域类型记为P(loc(i)(t))，并有P(loc(i)(t))∈(p1,p2,…,pm)；S12、设存在y个不同的节点角色类型，这些节点的角色类型分别表示为(K1,K2,…,Ky)，节点的角色类型由其当前所在区域的区域类型和当前时隙所决定，将在第t个时隙内节点i的最佳匹配角色类型记为C(i,t)，计算在之前h个时隙内最多归属次数的节点角色类型，计算公式为其中，β(i,τ,Kn)表示节点i在第τ个时隙是否归属为类型Kn，其计算公式为S2、计算不同节点角色类型之间的关联度。S2具体包括如下步骤：S21、设两类角色类型，分别记为K1、K2，在第t个时隙内，角色类型K1中包含w个节点(a1,a2,…,aw)，角色类型K2中包含z个节点(b1,b2,…,bz)，对于角色类型K1中的某一节点ai在此时隙与(b1,b2,…,bz)的理论相遇总时长表示为由上述公式可知，理论相遇总时长与时隙t无关系，而是由当前归属K2类的节点数量所决定。S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、区分节点在不同时刻所归属的角色类型，为节点选择最匹配的角色类型；S2、计算不同节点角色类型之间的关联度；S3、依据关联度计算结果进行数据转发。

【技术特征摘要】
1.一种基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、区分节点在不同时刻所归属的角色类型，为节点选择最匹配的角色类型；S2、计算不同节点角色类型之间的关联度；S3、依据关联度计算结果进行数据转发。2.根据权利要求1所述的基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，其特征在于，S1具体包括如下步骤：S11、将时间周期T等分为x个时隙，每个时隙的长度为设网络部署区域存在m个区域类型(p1，p2，…，pm)，每个区域归属于其中一种区域类型，将第t个时隙节点i的坐标记为loc(i)(t)，节点i当前所位于区域的区域类型记为P(loc(i)(t))，并有P(loc(i)(t))∈(p1，p2，…，pm)；S12、设存在y个不同的节点角色类型，这些节点的角色类型分别表示为(K1，K2，…，Ky)，将在第t个时隙内节点i的最佳匹配角色类型记为C(i，t)，计算在之前h个时隙内最多归属次数的节点角色类型，计算公式为其中，β(i，τ，Kn)表示节点i在第τ个时隙是否归属为类型Kn，其计算公式为3.根据权利要求1所述的基于节点角色关联度的机会网络数据转发方法，其特征在于，S2具体包括如下步骤：S21、设两类角色类型，分别记为K1、K2，在第t个时隙内，角色类型K1中包含w个节点(a1，a2，…，aw)，角色类型K2中包含z个节点(b1，b2，…，bz)，对于角色类型K1中的某一节点ai在此时隙与(b1，b2，…，bz)的理论相遇总时长表示为S22、将ai与某个归属K2类的节点bj在此时隙的实际相遇时长记为Tr(ai，bj，t)，则ai与K2类节点相遇时长之和为S23、计算K1类节点与K2类节点的理论最大相遇总时长TTs(K1，K2)，计算公式为则在第t个时隙，K1类节点与K2类节点的实际相遇总时长TTr(K1，K2，t)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘林峰，张学成，邹润通，张懿扬，姜威，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32