DTN中基于贝叶斯的节点相遇概率预测方法
DOI:
作者:
作者单位:

(1.邯郸职业技术学院 机电工程系,河北 邯郸 056001;2.北京航空航天大学 计算机学院,北京 100191)

作者简介:

马继红(1977-),女,河北定州人,在读硕士,副教授,主要从事计算机控制方向的研究。 白跃彬(1962-),男,河北石家庄人,教授,博士生导师,主要从事计算机网络及分布式系统方向的研究。[

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(61073076);河北省科技计划支撑项目(13200326D)。


A Prediction Method of Node Encounter Probability Using Bayesian in DTN
Author:
Affiliation:

(1.Department of Mechanical and Electrical Engineering,Handan Polytechnic College,Handan 056001,China ;2.School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China)

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    摘要:

    DTN网络由于频繁的网络断开、高延迟和异构性等原因,导致网络可用性较低;为了提高DTN网络可用性,一方面要提高数据包送达目的节点的比例,另一方面也要注意控制网络中的副本数量;着重研究在便携设备交换网(PSN)和移动规律性较弱的车载网络(VAN)等网络中对节点相遇概率直接预测的方法;提出了一种利用贝叶斯概率的方法进行相遇概率预测,这种方法基于数据集的历史数据,不依赖于具体的数据集,具有较好的适应性和准确性。

    Abstract:

    Due to the frequent network disconnection,high latency and heterogeneity,DTN network has resulted in low network availability. In order to improve the availability of DTN network,it should increase the proportion of the data packets to the destination node. On the other hand,it also should control the number of copies in the network. The method of direct prediction of node encounter probability in the network,such as PSN,and weak regularity VAN,is studied. It presents a prediction method of Bayesian probability of encounter probability. This method is based on the historical data of data sets,which is not dependent on specific data sets,with better flexibility and accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马继红,杨文涛,白跃彬. DTN中基于贝叶斯的节点相遇概率预测方法计算机测量与控制[J].,2016,24(4):158.

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  • 收稿日期:2015-10-17
  • 最后修改日期:2015-10-30
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  • 在线发布日期: 2016-07-27
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