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    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)

    2015-12-09 06:58:22熊永平劉偉劉卓華
    中興通訊技術(shù) 2015年6期

    熊永平 劉偉 劉卓華

    摘要:認(rèn)為機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)能夠充分利用移動(dòng)終端在城市中分布密度高、相遇頻繁以及作為移動(dòng)終端攜帶者的人具有社會(huì)屬性等特點(diǎn),并利用移動(dòng)終端之間的協(xié)作機(jī)會(huì),從而實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)感知應(yīng)用。提出了基于機(jī)會(huì)通信的機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的概念,并提出了機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的主要關(guān)鍵技術(shù):大范圍數(shù)據(jù)收集的機(jī)會(huì)傳輸技術(shù)、特定時(shí)空區(qū)域的數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)、異步通信機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)和人群真實(shí)移動(dòng)行為建模等。同時(shí),針對(duì)各關(guān)鍵技術(shù)提出了解決思路和技術(shù)路線。

    關(guān)鍵詞: 群智感知;機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò);機(jī)會(huì)傳輸

    群智感知[1-2]就是在移動(dòng)感知設(shè)備普遍存在的背景下提出的物聯(lián)網(wǎng)新型感知模式。與傳統(tǒng)有意識(shí)部署的固定無線傳感網(wǎng)不同,它是將眾包的思想與移動(dòng)感知相結(jié)合,將普通用戶的移動(dòng)設(shè)備作為基本感知單元,并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有意識(shí)或無意識(shí)的協(xié)作,形成群智感知網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)感知任務(wù)分發(fā)與感知數(shù)據(jù)收集,從而完成大規(guī)模的、復(fù)雜的社會(huì)感知任務(wù)。而這些任務(wù)僅依靠個(gè)體很難實(shí)現(xiàn),例如,在交通擁堵狀況和城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)應(yīng)用中,只有當(dāng)大量的個(gè)體提供行駛速度或空氣質(zhì)量信息才有應(yīng)用價(jià)值。

    近年來,其他一些國家已經(jīng)涌現(xiàn)出大量群智感知技術(shù)的應(yīng)用和研究,包括收集交通路況的CarTel,收集空氣質(zhì)量和污染物的CommonSense,收集城市噪聲信息的NoiseSPY,收集騎車人的運(yùn)動(dòng)軌跡和身體狀況的BikeNet等。然而當(dāng)前的群智感知研究主要針對(duì)基于基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的集中式感知系統(tǒng)[3]。該系統(tǒng)中的移動(dòng)設(shè)備一般預(yù)設(shè)通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)連接,并將當(dāng)前設(shè)備采集的感知數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。城市感知應(yīng)用往往都需要持續(xù)收集大量的數(shù)據(jù),甚至可能是大規(guī)模多媒體數(shù)據(jù)。這一方面將耗費(fèi)用戶較多的網(wǎng)絡(luò)流量和電量,導(dǎo)致收集成本高,降低用戶參與熱情影響系統(tǒng)可用性;另一方面也給蜂窩網(wǎng)絡(luò)帶來較大的負(fù)載壓力。

    考慮到移動(dòng)終端在城市中分布密度高,相遇頻繁,以及作為移動(dòng)終端攜帶者的人具有社會(huì)屬性等特點(diǎn),集中式的群智感知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并未充分利用移動(dòng)終端之間的協(xié)作機(jī)會(huì)。當(dāng)前的移動(dòng)終端基本都具備了短距離無線通信技術(shù)如BlueTooth或Wi-Fi,當(dāng)設(shè)備進(jìn)入彼此通信范圍時(shí),可以利用短距離無線技術(shù)交換數(shù)據(jù),即支持機(jī)會(huì)計(jì)算模式[4]。如圖1所示,隨著設(shè)備的持續(xù)移動(dòng),數(shù)據(jù)在多個(gè)移動(dòng)設(shè)備之間中繼傳輸,直到將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄哂幸庠干蟼鞯挠脩?,例如電池容量高且具備低成本互?lián)網(wǎng)鏈路(例如包月流量很大或Wi-Fi接入)的設(shè)備,進(jìn)而上報(bào)到后端數(shù)據(jù)中心。

    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)是由人攜帶的移動(dòng)設(shè)備協(xié)作形成的移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)[5],移動(dòng)設(shè)備的持有者隨機(jī)地到達(dá)各個(gè)地方,隨時(shí)隨地進(jìn)行感知,所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)利用人移動(dòng)所帶來的通信機(jī)會(huì)多次轉(zhuǎn)發(fā)后實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的傳輸,以完成感知任務(wù)。由于人群移動(dòng)的自主性和隨機(jī)性,很難存在端到端連通路徑,機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)采用“存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”工作模式,當(dāng)節(jié)點(diǎn)收到來自上一跳節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)后,攜帶該數(shù)據(jù)并等待下一跳轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)會(huì)的到來。利用這種模式,用戶可以以很低的成本傳輸感知數(shù)據(jù)并參與感知任務(wù),有利于推進(jìn)群智感知應(yīng)用的實(shí)用化。

    機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域作為近年來學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn),已經(jīng)產(chǎn)生了大量的研究成果。面向群智感知的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)和一般移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)有著一些共同的問題,但也面臨著不同的挑戰(zhàn)。例如當(dāng)前研究的機(jī)會(huì)路由要求每個(gè)節(jié)點(diǎn)具有全局統(tǒng)一標(biāo)識(shí),側(cè)重研究從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)如何路由數(shù)據(jù)到目的節(jié)點(diǎn);而在機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)中,源感知設(shè)備需要將數(shù)據(jù)通過機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)到具有合適互聯(lián)網(wǎng)鏈路的設(shè)備,進(jìn)而上報(bào)到后端應(yīng)用,可能并不知道目標(biāo)設(shè)備的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)。又如群智感知系統(tǒng)采集實(shí)時(shí)擁堵信息,是一類具有時(shí)空特性的數(shù)據(jù)應(yīng)用,這類數(shù)據(jù)生命周期短,且只對(duì)擁堵點(diǎn)周圍區(qū)域的設(shè)備有效,與大范圍長期收集的公共數(shù)據(jù)不同。因此并不需要傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心,只需要將數(shù)據(jù)持續(xù)分發(fā)給一個(gè)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的用戶。因此我們提出了機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。

    1 面向大范圍感知數(shù)據(jù)收集

    的機(jī)會(huì)傳輸

    群智感知最主流的應(yīng)用是低成本、大范圍、持續(xù)收集感知數(shù)據(jù),感知數(shù)據(jù)以機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)的方式通過節(jié)點(diǎn)間協(xié)作在多個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間逐跳傳輸,直到到達(dá)具有互聯(lián)網(wǎng)鏈路的節(jié)點(diǎn),進(jìn)而將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_(tái)的數(shù)據(jù)中心。這與普通移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)會(huì)路由不同,感知節(jié)點(diǎn)并不知道感知數(shù)據(jù)消息的目標(biāo)節(jié)點(diǎn),機(jī)會(huì)傳輸?shù)哪康目梢允侨我庖粋€(gè)或多個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)。一方面根據(jù)不同的應(yīng)用,感知數(shù)據(jù)收集需要滿足采樣頻率、覆蓋范圍和收集延遲等指標(biāo)要求;另一方面數(shù)據(jù)在移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)作傳輸需要耗費(fèi)節(jié)點(diǎn)的能量和計(jì)算能力,在Sink節(jié)點(diǎn)則需要耗費(fèi)運(yùn)營商提供的付費(fèi)網(wǎng)絡(luò)帶寬。大多數(shù)群智感知任務(wù)都是公共服務(wù),參與任務(wù)對(duì)用戶的直接激勵(lì)收益不明顯,較高的傳輸代價(jià)將影響參與感知任務(wù)的用戶積極性,進(jìn)而降低感知網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍和可用性。

    機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)路由傳輸在機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中已經(jīng)出現(xiàn)了豐富的成果[5],機(jī)會(huì)路由機(jī)制涉及兩個(gè)方面:(1)消息的復(fù)制份數(shù)。由于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化帶來的傳輸不可靠,采用多拷貝能夠增加傳輸成功率。機(jī)會(huì)路由的兩個(gè)極端方法分別是單拷貝直接傳輸和每個(gè)相遇節(jié)點(diǎn)一份拷貝的流行性路由機(jī)制,過多的冗余拷貝會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)資源利用率,需要消除;(2)下一跳選擇策略,即判斷相遇節(jié)點(diǎn)是否為下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息越多,就越有利于選擇策略的優(yōu)化。

    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)會(huì)傳輸機(jī)制則需要考慮感知數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)傳輸過程的相關(guān)性能指標(biāo),包括互聯(lián)網(wǎng)鏈路傳輸成本、傳輸延時(shí)和能耗、傳輸成功率、數(shù)據(jù)量等。大部分移動(dòng)終端都有成本不等的互聯(lián)網(wǎng)鏈路,相當(dāng)于Sink節(jié)點(diǎn)。在感知數(shù)據(jù)收集應(yīng)用的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,感知數(shù)據(jù)只要傳輸?shù)接幸庠柑峁┗ヂ?lián)網(wǎng)鏈路的任意一個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)Sink,就可以將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心。因此如果將所有可能的Sink節(jié)點(diǎn)看成一個(gè)組,該過程則可以建成一個(gè)Anycast模型。

    由于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的間歇性連通和節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化,節(jié)點(diǎn)無法及時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋪碛?jì)算到Anycast組節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)距離。可以采用與每個(gè)組成員節(jié)點(diǎn)的相遇概率來表示節(jié)點(diǎn)與該組節(jié)點(diǎn)的距離,該概率可通過綜合考慮節(jié)點(diǎn)與組成員節(jié)點(diǎn)的相遇頻率、相遇持續(xù)時(shí)間以及節(jié)點(diǎn)間的相遇傳遞性來計(jì)算。此外,由于網(wǎng)絡(luò)中有多個(gè)消息需要傳輸,為了降低網(wǎng)絡(luò)的開銷,消息以固定K個(gè)拷貝方式轉(zhuǎn)發(fā)。在大規(guī)模的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,可能無法知道所有Anycast組節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息,僅考慮相遇概率最大的N個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    我們提出以下幾種Anycast傳輸方法:

    (1)基本方法。這種方法是以節(jié)點(diǎn)最大的相遇概率為判別標(biāo)準(zhǔn),通過記錄節(jié)點(diǎn)到每一個(gè)組成員節(jié)點(diǎn)的相遇概率,同時(shí)記錄相遇概率最大的組成員個(gè)數(shù)來決定將消息轉(zhuǎn)發(fā)給哪個(gè)相遇節(jié)點(diǎn)。攜帶消息的節(jié)點(diǎn)如果遇到判別標(biāo)準(zhǔn)比它大的節(jié)點(diǎn),就選擇該節(jié)點(diǎn)為下一跳轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。這種方法符合Anycast組傳輸?shù)幕舅悸?,發(fā)送消息給最近的組成員節(jié)點(diǎn)。

    (2)考慮組節(jié)點(diǎn)分布的方法。這種方法需要綜合考慮與所有組成員節(jié)點(diǎn)的相遇概率,判別標(biāo)準(zhǔn)為相遇概率平均值。當(dāng)與各個(gè)組節(jié)點(diǎn)的相遇概率相差不大時(shí),該方法將消息轉(zhuǎn)發(fā)到與更多成員節(jié)點(diǎn)相遇的節(jié)點(diǎn)。

    (3)自適應(yīng)的Anycast方法。這種方法采用類似勢(shì)場(chǎng)的概念,把每個(gè)組成員看成一個(gè)場(chǎng)源電荷,每個(gè)節(jié)點(diǎn)的電勢(shì)值與到該組節(jié)點(diǎn)的距離成反比。模擬電場(chǎng)如圖2所示,假設(shè)組成員節(jié)點(diǎn)i在網(wǎng)絡(luò)中形成一個(gè)勢(shì)場(chǎng),該勢(shì)場(chǎng)在節(jié)點(diǎn)[a]上的勢(shì)值計(jì)算公式為:[Ca(i)-λ(λ>0)],其中[Ca(i)]是上一小節(jié)中定義的節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)距離,而[λ]是勢(shì)值下降速度。圖2展示了6個(gè)成員節(jié)點(diǎn)的Anycast組在網(wǎng)絡(luò)中形成的勢(shì)場(chǎng)圖,X和Y軸是地理位置坐標(biāo),Z軸是勢(shì)值,可以看出:[λ]越大,節(jié)點(diǎn)到組成員節(jié)點(diǎn)的距離對(duì)電勢(shì)值影響越大,單個(gè)組成員節(jié)點(diǎn)形成的勢(shì)場(chǎng)下降越快;隨著[λ]值的減小,距離對(duì)勢(shì)值的影響越來越小,而組成員密度對(duì)勢(shì)值影響越來越大,即組成員節(jié)點(diǎn)越密集的區(qū)域勢(shì)值越大。

    2 面向時(shí)空局部有效感知

    數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)分發(fā)

    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的另一類重要應(yīng)用是面向時(shí)空局部有效數(shù)據(jù)。例如,在某一地理區(qū)域內(nèi)的道路擁堵或交通事故信息、銀行等公共服務(wù)點(diǎn)排隊(duì)信息、商場(chǎng)的臨時(shí)促銷信息等,這類信息具有時(shí)空局部有效性,傳播的距離越遠(yuǎn),經(jīng)過的時(shí)間越長,這類信息的有效性就越低。同時(shí),用戶需求也具有這種時(shí)空特性,用戶移動(dòng)到某個(gè)區(qū)域,更為關(guān)注當(dāng)前區(qū)域附近的信息,對(duì)以前的信息和更遠(yuǎn)區(qū)域的信息可能不感興趣。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)在感知到當(dāng)前區(qū)域中的信息后,利用機(jī)會(huì)相遇將數(shù)據(jù)擴(kuò)散到周邊節(jié)點(diǎn)上,并在信息有效空間區(qū)域內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行協(xié)作擴(kuò)散,以分發(fā)給目標(biāo)區(qū)域上感興趣的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。

    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中最關(guān)鍵的是感知數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)傳播模型。時(shí)空局部有效的感知數(shù)據(jù)應(yīng)該在一個(gè)相對(duì)受限的空間范圍內(nèi)傳播。由于移動(dòng)感知設(shè)備的自主隨機(jī)移動(dòng),很難建立感知數(shù)據(jù)在多次轉(zhuǎn)發(fā)后的傳播模型。該傳播模型主要和感知數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散算法有關(guān),感知數(shù)據(jù)限制在有效區(qū)域內(nèi)擴(kuò)散,因此人們需要研究根據(jù)給定的感知數(shù)據(jù)的傳播延時(shí)、應(yīng)用特性、區(qū)域節(jié)點(diǎn)密度以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等多種因素,以動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)數(shù)據(jù)消息的轉(zhuǎn)發(fā)策略和拷貝份數(shù)。

    設(shè)計(jì)一個(gè)高效的數(shù)據(jù)分發(fā)機(jī)制,首先需要確定消息分發(fā)需求,并從典型應(yīng)用出發(fā),歸納具有時(shí)空特性消息的分發(fā)需求,包括消息的空間范圍、分布密度和延遲以及各種消息的優(yōu)先級(jí)等;其次需要詳細(xì)分析影響消息分發(fā)機(jī)制性能的諸多因素及其之間的關(guān)系,如進(jìn)入空間區(qū)域內(nèi)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目、分布和移動(dòng)模型,移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的緩存和通信帶寬等網(wǎng)絡(luò)資源以及消息的個(gè)數(shù)、類型、優(yōu)先級(jí)和消息源的分布等;最后確定通信方式,針對(duì)單個(gè)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)軌跡的覆蓋范圍有限和機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)間歇性連通的特點(diǎn),可以在所遇到的節(jié)點(diǎn)中選擇部分節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散消息,實(shí)現(xiàn)在非連通區(qū)域消息分發(fā),維護(hù)消息在分發(fā)區(qū)域的密度。

    假定在每個(gè)攜帶節(jié)點(diǎn)上維護(hù)一個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)值,則需要記錄當(dāng)前節(jié)點(diǎn)連續(xù)相遇的、沒有攜帶感知數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。當(dāng)該節(jié)點(diǎn)連續(xù)遇到M個(gè)未攜帶數(shù)據(jù)消息的節(jié)點(diǎn),將生成一個(gè)感知數(shù)據(jù)的拷貝并傳輸給第M個(gè)相遇的節(jié)點(diǎn),并使之成為一個(gè)新的攜帶節(jié)點(diǎn),然后將該狀態(tài)值重置為0。此外,當(dāng)攜帶節(jié)點(diǎn)遇到任一個(gè)攜帶感知數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)都將狀態(tài)值重置為0。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)變化可以用一個(gè)Markov過程來刻畫,節(jié)點(diǎn)遇到一個(gè)攜帶數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)是概率ρ,遇到未攜帶數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)概率是1-ρ,則變化過程可用如圖3所示。

    該Markov過程對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)移概率矩陣表示如式(1)所示:

    該過程可以計(jì)算出節(jié)點(diǎn)處于M-1狀態(tài)的概率,還可以估算出攜帶消息的節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的速率。由于攜帶節(jié)點(diǎn)自主移動(dòng)會(huì)不斷離開目標(biāo)區(qū)域,離開速率需要根據(jù)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度、區(qū)域面積和移動(dòng)模型等參數(shù)計(jì)算。當(dāng)攜帶節(jié)點(diǎn)生成速率等于其離開速率時(shí),可以計(jì)算出當(dāng)前的算法參數(shù)值M,所有節(jié)點(diǎn)也可以根據(jù)當(dāng)前觀察到的節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速率和個(gè)數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算M值,從而實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)攜帶節(jié)點(diǎn)密度的穩(wěn)態(tài)分布。

    3 異步通信機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)

    機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采用短距離通信技術(shù)交換數(shù)據(jù)。探測(cè)發(fā)現(xiàn)通信范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)機(jī)會(huì)傳輸?shù)那疤釛l件,對(duì)數(shù)據(jù)傳輸性能有非常重要的影響。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中,感知節(jié)點(diǎn)之間沒有全局同步時(shí)鐘,只能異步進(jìn)行鄰居探測(cè)。由于節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)移動(dòng)性以及區(qū)域稀疏性,節(jié)點(diǎn)通常無法獲知其他節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀況,并且節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際相遇維持時(shí)間往往較短,所以感知節(jié)點(diǎn)不僅需要在沒有任何其他節(jié)點(diǎn)的預(yù)先信息的條件下異步實(shí)現(xiàn)鄰居節(jié)點(diǎn)間的彼此探測(cè),還需要滿足探測(cè)及時(shí)和足夠低的機(jī)會(huì)丟失率等性能要求。同時(shí),由于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)能量有限,異步探測(cè)需要考慮能耗這一重要因素。為了減少節(jié)點(diǎn)探測(cè)機(jī)制產(chǎn)生的能耗,節(jié)點(diǎn)不可能頻繁地發(fā)出探測(cè)信息,也不能容忍長期處于監(jiān)聽狀態(tài)。

    針對(duì)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間的通信機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn),我們主要采用自適應(yīng)的休眠調(diào)度方法,確保節(jié)點(diǎn)以高占空比降低功耗同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效能。例如可以將兩個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)A和B的占空比DA和DB分別選擇為DA≈1/PA1+1/PA2和DB≈1/PB1+1/PB2(其中PA和PB分別是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的休眠周期,且滿足兩兩互素)。根據(jù)中國余數(shù)定理,必然存在周期P滿足在一個(gè)周期內(nèi)節(jié)點(diǎn)A與節(jié)點(diǎn)B能夠同時(shí)喚醒。但該算法對(duì)于給定的占空比,可以選擇合適的素?cái)?shù)對(duì),并能夠確定能發(fā)現(xiàn)周圍出現(xiàn)的移動(dòng)設(shè)備。

    4 人群移動(dòng)行為建模

    真實(shí)人群移動(dòng)特性和移動(dòng)模型是機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)性能分析和傳輸機(jī)制設(shè)計(jì)的工作基礎(chǔ)。真實(shí)移動(dòng)環(huán)境中的移動(dòng)模型,需要綜合考慮人的物理特性和社會(huì)特性,其中物理特性是指人移動(dòng)的物理規(guī)律,例如速度和方向的平滑變化等;而社會(huì)特性是指人的社會(huì)關(guān)系、行為偏好等。如何借鑒現(xiàn)有的移動(dòng)模型方面的研究成果,并建立真實(shí)環(huán)境中的移動(dòng)模型進(jìn)而得到相遇機(jī)會(huì)的分布相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。

    針對(duì)城市環(huán)境中真實(shí)人群移動(dòng)行為,我們提出了一個(gè)移動(dòng)模型。在該模型中,在不同的時(shí)間或空間下,人的移動(dòng)模型是不同的:從空間的維度來看,人在不同場(chǎng)景下的移動(dòng)模式是不同的;從時(shí)間的維度來看,人的日常社會(huì)活動(dòng)具有一定的規(guī)律性。該模型構(gòu)建如下:

    (1)真實(shí)移動(dòng)場(chǎng)景建模。分析真實(shí)環(huán)境中不同類型的移動(dòng)場(chǎng)景,例如道路、廣場(chǎng)和辦公室等。借鑒已有的移動(dòng)模型,考慮節(jié)點(diǎn)的物理特性、社會(huì)關(guān)系和場(chǎng)景特征??山Y(jié)合可用的真實(shí)trace數(shù)據(jù),對(duì)每種特定移動(dòng)場(chǎng)景進(jìn)行建模。

    (2)移動(dòng)模型的構(gòu)造。分析人日常社會(huì)活動(dòng)的移動(dòng)規(guī)律,將人在城市環(huán)境下的日?;顒?dòng)表示成不同場(chǎng)景間轉(zhuǎn)移的過程,不同場(chǎng)景采用相應(yīng)的移動(dòng)模型來描述。根據(jù)統(tǒng)計(jì)概率可以生成以場(chǎng)景為狀態(tài)的Markov過程;基于人社會(huì)活動(dòng)的規(guī)律性,可以確定不同狀態(tài)間的時(shí)變轉(zhuǎn)移概率。如圖4描述了在4個(gè)場(chǎng)景間社會(huì)特性確定的時(shí)變轉(zhuǎn)移概率的實(shí)例。

    (3)移動(dòng)模型的分析。分析模型的收斂性,以及與機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)緊密相關(guān)的連接特性,包括節(jié)點(diǎn)相遇間隔、相遇持續(xù)時(shí)間等。

    (4)移動(dòng)模型的驗(yàn)證。擬從3個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)移動(dòng)模型:對(duì)比真實(shí)trace數(shù)據(jù),評(píng)估該移動(dòng)模型是否能真實(shí)描述節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性;評(píng)價(jià)模型的易用性,以及是否具有完整的數(shù)學(xué)形態(tài)表達(dá);評(píng)價(jià)移動(dòng)模型參數(shù)的可控性和適用度,是否可通過調(diào)整參數(shù)準(zhǔn)確描述不同的移動(dòng)場(chǎng)景。

    5 結(jié)束語

    智能終端正在快速普及和發(fā)展,由于終端的隨身攜帶性,利用移動(dòng)終端間的協(xié)作機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)感知應(yīng)用在大范圍社會(huì)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用潛力。文章提出了機(jī)會(huì)群智感知網(wǎng)絡(luò)的概念和主要關(guān)鍵技術(shù),并提出了一些技術(shù)解決思路,具有重要的參考價(jià)值。

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