《基於節點社會性行為分析的車輛網路最佳化技術研究》是依託上海交通大學，由李明祿擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於節點社會性行為分析的車輛網路最佳化技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：李明祿
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
無線車輛網路作為一種新型的無線移動自組織網路，因其獨特的網路特性和潛在的重要社會經濟套用價值，近年來受到國內外政府、企業和高等院校的高度重視。本課題前期研究發現車輛網路中車輛節點行為具有社會性，節點社會性行為具有環境感知性、多維時空性、動態隨機性、天然分布性等特徵，並且用戶的社會性行為對網路性能產生了重要影響。傳統網際網路中用戶社會關係分析及建模方法難以有效地套用在移動車輛網路環境中。本項目提出：1、構建大規模車輛網路的多尺度社會性行為研究平台；2、挖掘車輛網路中車輛節點的社會性行為特徵；3、設計車輛節點社會性行為感知的網路最佳化技術。預期在車輛網路節點社會性行為挖掘和節點分類方法，以及基於節點社會性行為感知的車輛網路數據傳輸與分發的最佳化技術上取得較大的創新和突破。
結題摘要
無線車輛網路作為一種新型的無線移動自組織網路，因其獨特的網路特性和潛在的重要社會經濟套用價值，近年來受到國內外政府、企業和高等院校的高度重視。本課題著重無線車輛網路節點行為社會性和高效任務分發方案的研究。首先，構建了大規模車輛網路的多尺度社會性行為研究平台，該平台包括大規模、多維度、高可靠性的移動車輛數據集，以及相對應的社會性行為分析方法和衡量指標；其次，使用研究平台對車輛網路中車輛的社會性行為進行了相應的分析，發現網路中的車輛展現出較為動態的社會性，這種車輛社會性又具有很強的時間相關性；最後，基於對車輛網路中節點社會性的觀察，提出了一種創新的車輛網路移動信息分發方案，使用馬爾科夫鏈來對未來的車輛社會性進行推測，並採用貪心式啟發方法來為移動信息分發服務選取出種子節點。我們基於包括計程車與公車在內的三個真實車輛數據集進行了大量而充分的仿真實驗。實驗結果表明該方案能夠有力地提高信息覆蓋率以及覆蓋強度。
