基于多屬性決策的機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測.pdf

1、機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)是一種不需要源節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間存在完整鏈路，利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來相遇機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)通信的自組織網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用于野生動(dòng)物追蹤、森林環(huán)境監(jiān)測以及智能交通等。機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)中，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的失效可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行不正常，甚至癱瘓。如能獲知或預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，便可根據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)癱瘓時(shí)，第一時(shí)間排查關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可大大減少網(wǎng)絡(luò)維護(hù)時(shí)間和成本。
　　課題來源于國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目，研究機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測方法。論

2、文介紹了國內(nèi)外相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)判定方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍，指出現(xiàn)有的方法不適用于機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)；針對機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)消息傳輸時(shí)延高、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)，分析了多區(qū)域機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)分層結(jié)構(gòu)模型的消息傳輸過程，定義階段貢獻(xiàn)度反映節(jié)點(diǎn)在消息傳輸過程中的貢獻(xiàn)，定義區(qū)域貢獻(xiàn)度反映節(jié)點(diǎn)對區(qū)域的貢獻(xiàn)程度；在此基礎(chǔ)上，以節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的綜合貢獻(xiàn)度作為判斷關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的依據(jù)，并提出基于多屬性決策中理想點(diǎn)法（Technique for

3、 Order Preference bySimilarity to Ideal Solution，TOPSIS)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)預(yù)測方法。
　　論文采用機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)仿真器實(shí)（Opportunistic Networking Environment，ONE）模擬四種典型的多區(qū)域機(jī)會(huì)傳感網(wǎng)絡(luò)場景，分別采用TOPSIS算法和改進(jìn)TOPSIS算法預(yù)測關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，結(jié)果表明，采用改進(jìn)TOPSIS算法能夠獲得更高的預(yù)測精度；為進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的預(yù)測方