本發(fā)明屬于計算機網(wǎng)絡(luò)
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)查詢方法。
背景技術(shù)：
：當今的無線通信系統(tǒng)絕大多數(shù)運行在低于3GHz的微波頻譜，因此正在經(jīng)歷嚴重的短缺并且已經(jīng)變成一個擁擠和有限的資源。為了滿足移動帶寬流量1000倍增長的挑戰(zhàn)，運行在20到300GHz的毫米級微波帶寬被認為是下一代蜂窩系統(tǒng)(5G)的最有希望的候選者。雖然毫米級微波帶的使用解決了對于更多無線頻譜的迫切需求，但是它也帶來了一系列新的獨特的技術(shù)挑戰(zhàn)，比如嚴重的線路損耗和不希望看到的覆蓋盲區(qū)?；诖?，移動用戶設(shè)備直傳(Device-to-DeviceCommunication)被認為是提高網(wǎng)絡(luò)有效性和可靠性的方法。移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)不會取代基于通信設(shè)施的B2D(Base-Station-to-Device)通信，因為移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)很明顯無法支持移動用戶的主要通信需求，比如實時語音與數(shù)據(jù)傳輸。而且，移動用戶可以從這個集中式的管理體獲得益處，比如在移動隨機情況下的數(shù)據(jù)傳輸可以學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間的延時分布。雖然蜂窩基站傳遞這種信息可能需要很低的頻譜利用率，但是如果所有節(jié)點使用B2D通信傳遞大的數(shù)據(jù)文件，蜂窩基站可能被淹沒。移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)，作為一個需要許可證和免許可證頻譜的混合網(wǎng)絡(luò)，可以看作是傳統(tǒng)B2D通信的補充，在一些應(yīng)用中有其存在價值，比如音頻文件的傳輸。最小化集中協(xié)調(diào)者的數(shù)據(jù)傳輸對于支持移動隨機D2D應(yīng)用是必不可少的。類似于移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)中其他通信情形，數(shù)據(jù)傳輸因其非間斷連接性導(dǎo)致長延時。然而，這種基于移動隨機D2D的數(shù)據(jù)傳輸是亟待所需的，不只是因為低代價，還因為其有效性，因為移動節(jié)點間的互動與其社會群體和行為高度關(guān)聯(lián)，因此為其向目的地傳輸數(shù)據(jù)提供了很大可能性。移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢有以下一些特點：1、隨機鏈路連接性：移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)的連接性很低，形成了一個稀疏的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點僅僅是偶爾相互連接。由于節(jié)點間稀松的連接性，移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸通常是有延時的，但是很幸運的是，這種延時在數(shù)據(jù)查詢這種應(yīng)用情形下是可以容忍的，因為數(shù)據(jù)查詢對于延時通常是不敏感的。2、自動計算和存儲：在在線社交網(wǎng)絡(luò)中，中心服務(wù)器被用來存儲和處理用戶數(shù)據(jù)。但是這種服務(wù)器在移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)中是無法得到的，每個人的手持設(shè)備必須進行分布式的數(shù)據(jù)存儲和計算。3、未知的或者不準確的專業(yè)知識：當一個節(jié)點發(fā)送一個數(shù)據(jù)請求時，它通常并沒有意識到哪些節(jié)點有足夠?qū)I(yè)知識來回答數(shù)據(jù)請求，因為建立一個像P2P網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)提供者的檢索代價太高。更糟糕的是，在實際中，一個移動節(jié)點很難精確地知道回答每一個類別的數(shù)據(jù)請求的專業(yè)程度。它可以基于自己的社會角色來初始化自己的專業(yè)知識。目前，有關(guān)基于移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢特點的、路徑開銷較小的數(shù)據(jù)查詢方法有待研究。技術(shù)實現(xiàn)要素：有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，是一種利用節(jié)點之間的關(guān)系決定數(shù)據(jù)查詢?nèi)绾无D(zhuǎn)發(fā)的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，能夠使網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)成功回復(fù)率維持在一個較高的水平并且使得網(wǎng)絡(luò)整體路徑開銷最小。為了達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，該方法針對D2D網(wǎng)絡(luò)中新生成的數(shù)據(jù)請求，按以下步驟進行路由：步驟一、數(shù)據(jù)請求的攜帶節(jié)點遇到一個相遇節(jié)點，判斷相遇節(jié)點是否為數(shù)據(jù)提供者，若是則路由結(jié)束，否則分別計算攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點的k跳可到達的專業(yè)知識；k為隨機設(shè)定的整數(shù)值。步驟二、基于攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點的k跳可到達的專業(yè)知識，分別計算攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力，攜帶節(jié)點依據(jù)上述能力將數(shù)據(jù)請求路由給攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點中幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力大的一方，產(chǎn)生新的攜帶節(jié)點。步驟三、依據(jù)實時更新數(shù)據(jù)請求的延時預(yù)算，若延時預(yù)算未減小到0，則重復(fù)步驟一和步驟二，否則路由結(jié)束。進一步地，針對D2D網(wǎng)絡(luò)中的一個節(jié)點vi，其l跳可到達的專業(yè)知識計算公式為：Eic(l)=1-Πj=1J(1-pijw·Eic(l-1));]]>其中pi1～piJ為D2D網(wǎng)絡(luò)中除vi以外的節(jié)點；為節(jié)點vi與節(jié)點vj相遇的實時概率；l的取值范圍為[1,k]；則節(jié)點vi幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力計算公式為：AEic(k)=1-Πl=1k(1-Eic(l)).]]>進一步地，針對D2D網(wǎng)絡(luò)中的兩個節(jié)點：節(jié)點vi與節(jié)點vj，二者相遇的實時概率由節(jié)點vi中所維護的相遇頻率表中獲??；D2D網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點均構(gòu)建一個定時器、構(gòu)建并維護一個相遇頻率表，定時器預(yù)設(shè)一個計時間隔Δ，若節(jié)點在時間間隔Δ內(nèi)沒有與其他節(jié)點相遇，則定時器超時；相遇頻率表中記載D2D網(wǎng)絡(luò)中的兩兩節(jié)點之間相遇的實時概率。其中節(jié)點vi與節(jié)點vj相遇的實時概率為初始值為如果節(jié)點vi在其定時器的計時間隔Δ內(nèi)遇到節(jié)點vj，則其中為更新前的值；α為預(yù)設(shè)的參數(shù)，取值在[0,1]之間；若節(jié)點vi在其定時器的計時間隔Δ內(nèi)未遇到任何節(jié)點，則定時器超時后則相遇頻率表的維護方式為：步驟一中，每當攜帶數(shù)據(jù)請求的節(jié)點vi遇到節(jié)點vj時，首先判斷vi之前是否遇到過vj，若沒有則vi更新與vj相遇的實時概率之后，并與vj進行相遇頻率表的交互和更新。有益效果：本發(fā)明所提出的基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相遇的歷史信息來刻畫網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的k跳可到達的專業(yè)知識，當網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點相遇后通過比較其k跳可到達的專業(yè)知識進行路由選擇，使得網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)據(jù)請求回復(fù)成功率維持一個較高的水平并且使得網(wǎng)絡(luò)整體路徑開銷最小。附圖說明圖1為本發(fā)明的基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法(k-hop)的流程圖；圖2描述了k-hop路由算法與其他DTN數(shù)據(jù)查詢算法的性能分析。具體實施方式下面結(jié)合附圖并舉實施例，對本發(fā)明進行詳細描述。實施例1、一種基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，該方法針對D2D網(wǎng)絡(luò)中新生成的數(shù)據(jù)請求，按以下步驟進行路由：步驟一、攜帶數(shù)據(jù)請求的攜帶節(jié)點遇到一個相遇節(jié)點，判斷相遇節(jié)點是否為數(shù)據(jù)提供者，若是則路由結(jié)束，否則分別計算攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點的k跳可到達的專業(yè)知識。其中只有當相遇節(jié)點具備該數(shù)據(jù)請求所屬專業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識時才能夠成為數(shù)據(jù)提供者，該處對相遇節(jié)點的專業(yè)知識進行判斷即可。步驟二、根據(jù)步驟一計算出來的攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點的k跳可到達的專業(yè)知識，在此基礎(chǔ)上計算攜帶節(jié)點和相遇節(jié)點的幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力，節(jié)點vi依據(jù)上述能力進行路由抉擇；k為隨機設(shè)定的整數(shù)值；本實施例中認為網(wǎng)絡(luò)中每兩個節(jié)點之間都有一個k跳可到達的專業(yè)知識(k-hopReachableExpertise)，用表示節(jié)點vi回答類別為c的數(shù)據(jù)請求的專業(yè)知識，每個節(jié)點根據(jù)自己的社會角色初始化自己的專業(yè)知識。專業(yè)知識反映的是一個節(jié)點回答數(shù)據(jù)請求的能力，但是它自己不足以指導(dǎo)數(shù)據(jù)請求的傳遞。比如，一個節(jié)點可能有足夠高的專業(yè)知識，但是它無法接觸到數(shù)據(jù)提供者，因此此專業(yè)知識并無很大幫助。因此本發(fā)明提出k跳可到達的專業(yè)知識(k-hopReachableExpertise)，計算如下：節(jié)點vi的l跳可到達的專業(yè)知識為：Eic(l)=1-Πj=1J(1-pijw·Eic(l-1));]]>其中pi1～piJ為D2D網(wǎng)絡(luò)中除vi以外的節(jié)點；為節(jié)點vi與節(jié)點vj相遇的實時概率；l的取值范圍為[1,k]。則節(jié)點vi幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力為：AEic(k)=1-Πl=1k(1-Eic(l)).]]>節(jié)點vi與節(jié)點vj相遇的實時概率由節(jié)點vi中所維護的相遇頻率表中獲取；D2D網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點均構(gòu)建一個定時器、構(gòu)建并維護一個相遇頻率表，定時器預(yù)設(shè)一個計時間隔Δ，若節(jié)點在時間間隔Δ內(nèi)沒有與其他節(jié)點相遇，則定時器超時；相遇頻率表中記載D2D網(wǎng)絡(luò)中的兩兩節(jié)點之間相遇的實時概率；其中節(jié)點vi與節(jié)點vj相遇的實時概率為初始值為如果節(jié)點vi在其定時器的計時間隔Δ內(nèi)遇到節(jié)點vj，則其中為更新前的值；α為預(yù)設(shè)的參數(shù)，取值在[0,1]之間；若節(jié)點vi在其定時器的計時間隔Δ內(nèi)未遇到任何節(jié)點，則定時器超時后則相遇頻率表的維護方式為：步驟一中，每當攜帶數(shù)據(jù)請求的節(jié)點vi遇到節(jié)點vj時，首先判斷vi之前是否遇到過vj，若沒有則vi更新與vj相遇的實時概率之后，并與vj進行相遇頻率表的交互和更新。步驟三、依據(jù)實時時間更新數(shù)據(jù)請求的延時預(yù)算，若延時預(yù)算未減小到0，則重復(fù)步驟一和步驟二，否則路由結(jié)束。實施例2、實施例1數(shù)據(jù)查詢方法的基本思想如下：利用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相遇的歷史信息來計算每兩個節(jié)點之間的k跳可到達的專業(yè)知識，在路由的過程中假設(shè)節(jié)點vi有一個數(shù)據(jù)請求Mq，在某個時刻它遇到了節(jié)點vj并且該節(jié)點沒有攜帶Mq。首先節(jié)點vi和節(jié)點vj會交換彼此的相遇頻率表(contactratetable)，然后各自計算自己的k跳可到達的專業(yè)知識，并在此基礎(chǔ)上計算二者的幫助數(shù)據(jù)請求找到數(shù)據(jù)提供節(jié)點的能力，經(jīng)過比較選出能力較大的那個節(jié)點，從而決定節(jié)點vi是否要將數(shù)據(jù)請求Mq轉(zhuǎn)發(fā)給節(jié)點vj。為了驗證本發(fā)明提出的數(shù)據(jù)請求轉(zhuǎn)發(fā)策略在移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)中能達到較高的數(shù)據(jù)請求回復(fù)成功率，接下來的內(nèi)容為在真實數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上通過仿真程序?qū)Ρ景l(fā)明的路由策略進行模擬，最后與時延容忍網(wǎng)絡(luò)中其它較為常用的路由方法進行比較。為了能在真實的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)中測試本發(fā)明所提出的方法，本實驗利用在Crawdad上公開發(fā)表的Infocom2006的追蹤數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集來源于參加2006年在西班牙Barcelona舉行的Infocom會議的與會人員在大會期間連續(xù)四天攜帶具有藍牙通信功能的iMotes進行交互的一些基本數(shù)據(jù)，包括每次交互雙方的成員編號以及交互的起始時間和結(jié)束時間等。本實驗從中選取78名會議成員在93小時內(nèi)的相互交互信息作為模擬程序的訓(xùn)練與測試的數(shù)據(jù)集。本模擬實驗把數(shù)據(jù)集中從93600秒開始至180000秒之間的數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練得到網(wǎng)絡(luò)中每兩個節(jié)點之間的相遇頻率等其他信息。將從180000秒開始至266400秒截止這段時間作為測試時間，對各個路由方法進行模擬。對于每種路由方法，我們嘗試了網(wǎng)絡(luò)中所有可能的路由對，即每一個節(jié)點嘗試向網(wǎng)絡(luò)中的其它節(jié)點發(fā)送一次數(shù)據(jù)包，這樣就得到了6006個源節(jié)點到目的節(jié)點的待測節(jié)點對。本實驗將k-hop數(shù)據(jù)查詢方法與以下幾種數(shù)據(jù)查詢方法進行對比：1、Gossip：考慮多種數(shù)據(jù)類別，此節(jié)點為每一個類別的數(shù)據(jù)請求動態(tài)分配一個傳遞概率。2、Willingness：每個數(shù)據(jù)請求根據(jù)willingness傳遞，willingness反映一個節(jié)點參與到傳遞數(shù)據(jù)請求的程度。3、SprayandWait：固定每一個數(shù)據(jù)請求的復(fù)制數(shù)量進行數(shù)據(jù)請求的傳遞。4、Social-based：利用用戶的社會屬性進行數(shù)據(jù)請求的傳遞。針對本實驗?zāi)M的所有數(shù)據(jù)查詢方法，我們使用以下性能衡量標準來對每種數(shù)據(jù)查詢方法的性能進行比較：1)傳遞成功率：源節(jié)點成功收到數(shù)據(jù)的情況占測試總情況的百分比。2)延時：對于成功收到回復(fù)的所有數(shù)據(jù)請求，它們從源節(jié)點產(chǎn)生此數(shù)據(jù)請求到收到回復(fù)的平均延時。3)回復(fù)數(shù)：對于每一個數(shù)據(jù)請求，得到滿意回復(fù)之前平均得到回復(fù)的數(shù)量。4)代價：對于成功收到回復(fù)的所有數(shù)據(jù)請求，它們在網(wǎng)絡(luò)中的平均副本數(shù)。圖2比較了k-hop數(shù)據(jù)請求方法和其它數(shù)據(jù)請求方法的各項性能指標。從圖2可以看出在幾種數(shù)據(jù)請求方法中k-hop數(shù)據(jù)請求方法有著高于Gossip、Willingness、SprayandWait、Social-based的數(shù)據(jù)請求回復(fù)成功率，這也證明了我們提出的基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法在每次相遇時通過之前訓(xùn)練出來的contactrate刻畫出來的當前相遇的兩個節(jié)點間的k跳可到達的專業(yè)知識是較為可靠的，并且通過計算出來的k跳可到達的專業(yè)知識來決定中繼的策略可以提高移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)請求的回復(fù)成功率。同時圖2體現(xiàn)出k-hop數(shù)據(jù)請求方法在開銷性能指標方面優(yōu)于其他數(shù)據(jù)請求方法。綜上，本發(fā)明所提出的基于最小開銷路徑的移動隨機D2D網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢方法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點相遇的歷史信息來刻畫網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的k跳可到達的專業(yè)知識，當網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點相遇后通過比較其k跳可到達的專業(yè)知識進行路由選擇，使得網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)據(jù)包傳遞成功率維持一個較高的水平并且使得網(wǎng)絡(luò)整體路徑開銷最小。綜上，以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。當前第1頁1 2 3