基于社会上下文认知的机会路由算法

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摘 要： 无线智能设备的普遍使用促进了机会网络的发展．这类网络处于间歇性连接状态，以自组织方式转发 数据．路由协议设计时考虑节点携带者的社会特征和日常行为能够提高机会网络的性能．提出了一种基于社会上下文 认知的机会路由算法 ＳＣＯＲ，该算法利用网络中的社会上下文信息，通过 ＢＰ神经网络模型预测节点的移动行为．路由 决策过程充分考虑移动节点活动的时间和空间属性，当接收节点与发送节点同时处于网络中的同一连通域时，数据转 发采用同步方式，否则采用异步方式．仿真分析和实验结果表明，与其它经典算法相比，ＳＣＯＲ算法提高了数据成功转 发的比率，减少了网络的开销．

关键词： 社会关系；上下文认知；神经网络；机会路由
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' d6 j# G+ i- J  G     机会网络是目前移动自组 网（ＭＡＮＥＴ）的重要发展方向之一，在日常生活中，具有 无线网络和感知功能的移动设备的普遍应用为机会网 络的发展创造了巨大的机遇．机会网络中节点利用存 储、携带和转发的方式来传递消息［１，２］．当不存在通往 目的节点的转发路径时，中间节点把信息存储在自己的 缓存中，然后利用与其它节点接触的机会把消息向接近 目的节点的方向发送．基于这种转发机制，在过去几年 里研究者在优化路由协议的转发策略方面做了大量的 努力［３］．
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提高了数据成功转化的比率