31、延迟容忍网络路由协议与无线传感器网络声誉建模研究

延迟容忍网络路由协议与无线传感器网络声誉建模研究

延迟容忍网络相关研究

在延迟容忍网络（DTN）的研究中，存在一些模拟方面的问题。比如在模拟大规模情况时，缺乏底层（物理层和MAC层）的支持，导致模拟中假设无线设备从不关闭，使得模拟结果过于理想化而难以接受。

1. 移动性模型

移动性指的是在DTN模拟过程中节点的移动情况。生成节点移动性主要有以下三种方法：
- 纯理论模型 ：通过数学随机过程来生成移动性。例如，从伪随机数生成器中获取接触持续时间和端点，像随机游走（RW）运动和随机路点（RWP）运动。这种方法实现简单，但过于理论化，随机分布的数据在DTN场景中的有效性难以证明。因为人类的交互虽然看似有些随机，但通常是有目的的，随机方式很难捕捉到这些特征。
- 真实世界轨迹 ：从真实世界的轨迹中提取数据。CRAWDAD是一个典型的程序，它为研究人员创建了一个共享无线网络轨迹数据的社区平台。大多数社交路由模拟都使用这种类型的移动性，达特茅斯校园和麻省理工学院的“小世界”数据在DTN中使用最为频繁。不过，现有的轨迹数据在空间和时间粒度上较低。为了节省用于跟踪人员的移动设备的电池寿命，设备扫描其他设备的间隔设置得较低，这导致可能错过一些接触，也无法得知实际接触持续的时间。
- 真实移动性模拟 ：模拟节点的移动并通过分析真实世界的轨迹来获取接触信息。这种移动性的代表包括基于地图的移动（如简单基于地图的模型MBM、最短路径基于地图的移动模型SPMBM和基于路线的模型RBMs），以及基于人类活动的移动（如工作日移动WDM和事件驱动和基于角色的移动）。这