导读:本文包含了组移动模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动自组网,群组移动,群组,集群协作
组移动模型论文文献综述
陈赵懿,高秀峰,陈立云,李志伟[1]（2019）在《移动自组网群组移动模型综述》一文中研究指出现实应用中的移动自组网大多具有群组移动的特性,如执行任务中的侦察分队、坦克分队、无人机机群等。根据目前的群组移动模型,按照基于点和基于区域两大类别,介绍了11种典型的群组移动模型,重点分析了每种模型的原理,并讨论了模型的特征与适用场景。(本文来源于《飞航导弹》期刊2019年05期）
王宁[2]（2017）在《基于谱聚类算法的机会网络群组移动模型及路由策略研究》一文中研究指出在机会网络中,节点移动对节点之间通信有很大影响,经常会发生间歇性中断的情况,网络拓扑结构不稳定且动态变化大。机会网络群组移动的研究考虑节点相互之间的群体行为特征,以往提出的群组移动方法考虑网络节点构成群组方式单一,在很多现实应用场景中,不能真实反映群体行为特征,或者不能在特定时刻或者地点进行动态聚集,忽略运动时的群体行为特性,不能进行合理操作;在设计路由策略上,传统的社区划分方法没有考虑节点变迁对社区的影响,社区划分方法是静态的,对节点在地图上分布有限制,得到社区划分的结果准确性也不高。针对上述存在的问题,本文的主要研究内容和创新工作如下:(1)本文提出了一种基于谱聚类算法的群组移动模型(SCM),该模型利用节点自身特征,如空间位置等,建立节点相似矩阵,经过谱聚类算法,对任意分布的节点提取主要特征,并在特定时间动态进行聚集,该模型真实有效的描述节点运动的群体特征,较好的完成群体聚类、群组移动行为。通过实验可以看到在Epidemic路由协议下的基于SCM聚类算法的群组移动模型,不仅自身具备灵活的参数设置,并且节点聚类效果良好,具有一定可行性和实用性。(2)同时考虑节点的移动具备社会性,本文提出一种基于谱聚类社区划分的路由策略(SCCD),在节点移动仿真过程中,实时动态提取节点相互接触信息,建立节点相似矩阵,并经过谱聚类算法对相似矩阵进行社会关系聚类分析,达到社区划分的目的;通过社区划分结果,设计可达概率中心度的消息转发策略,并利用效用函数对其进行优化。仿真结果表明,本文提出的SCCD算法和传统的Epidemic和Prophet比较,具有更高的传输率、更低的网络协议开销和平均跳数,整体提高了网络的综合性能。(本文来源于《湘潭大学》期刊2017-06-05）
李宁,蒋媛,赖荣煊,韩序[3]（2016）在《一种适用于战术网络的组移动模型》一文中研究指出节点移动模型在ad hoc网络研究中起了极为关键的作用,在仿真过程中,移动模型直接影响路由协议的各项性能。特别是在研究特殊环境下的ad hoc网络技术时,对移动模型的要求更为特殊,如战术网络。战术网络独有的特点和性质削弱了常用移动模型下相关研究的意义。对经典的组移动模型(RPGM)进行了分析并提出改进方法,提出了一种新的组移动模型,模拟战术网络单兵节点在运动过程中曲折前进的情形。通过仿真比较,提出的模型更加符合战术网络的特点,适合战术网络技术仿真,具有一定的参考意义。(本文来源于《通信技术》期刊2016年02期）
陈智[4]（2015）在《基于K-means聚类算法的机会网络群组移动模型及其长相关性研究》一文中研究指出机会网络作为一种具有连接中断和网络分裂容忍能力的新兴通信网络,主要是通过由被人们所携带的移动通信终端以自组织的形式构成,因为节点位置是不断变化的,信源与信宿之间没有固定的端对端通信路径,网络中数据转发则主要利用节点运动并相遇转发信息来实现,因此,机会网络移动模型的研究对于路由协议的设计、算法性能的评价以及其他问题都有重大意义。但是至今为止所提出的传统群组移动模型主要将重点放在群组的分割或者合并上,而忽略了群组在运动时大规模节点所表现出来的聚集、分散等节点行为特性,也缺乏考虑群组外存在进行随机移动的游离节点的问题。针对上述出现的问题,本文结合K-means算法与群组移动模型提出了一种基于K-means聚类算法的机会网络群组移动模型(KGM)。该群组模型采用K-means算法,简单有效地实现了对大规模节点的聚集和分散行为的控制。该模型通过确定节点聚集点,个体节点通过计算确定自己的归属群组并向其靠拢来形成群组并跟随其一起移动,且本文中节点不仅存在于群组之中,还在仿真环境中随机分布一定数量的游离节点。本文经过仿真得出了K-means聚类算法在控制节点运动方面具有较好的可行性的结论。本文还与基于地图的最短路径移动模型(SPMBM)就路由算法性能表现方面进行了分析比较,研究了两种移动模型对机会网络路由算法性能以及网络拓扑的影响。我们发现各种运动模式的选择对机会网络路由算法性能的影响很大,在SPMBM模型中,节点做随机移动,路由算法评价指标例如消息传递率以及路由开销等都相对稳定,而在KGM模型中,各个指标变化程度比较大。同时,在KGM模型中,当节点集群行为发生时,数据转发会呈现出较强的长相关性,这可能是导致不同移动模型下路由算法性能不同的原因。本文引入了小波分析法和表征突发特性的Hurst参数来研究KGM移动模型下数据转发的突发性。本文首先通过对RWM模型和KGM模型仿真得到的轨迹文件使用离散小波分解,然后通过H值估计法得出对应的H值。实验结果表明,RWM模型由于做随机运动而不具有长相关性,而本文提出的KGM模型由于具有节点聚集行为和群组分散行为而被证实具有长相关性。并且本文还研究了节点速度、节点数目等参数的变化对移动模型长相关性的影响以及H值对路由算法性能的影响。(本文来源于《湘潭大学》期刊2015-05-27）
侯延顺,孙甲琦,王晓波[5]（2014）在《典型群组移动模型研究》一文中研究指出移动模型是移动性建模和仿真的基础。当前,个体移动模型得到了比较充分的研究,同时也被证明存在节点分布不理想、速度衰减等问题,而对群组移动模型的研究比较匮乏。文章深入研究了两种最典型的群组移动模型——指数相关模型、参考点群组移动模型,详细分析了其节点分布、速度分布、时间相关性、节点相关性和参数可控性等特性,为模型选择和参数设置提供了参考。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年S2期）
赵庶源,赵季红,曲桦[6]（2013）在《泛在网络下的群组移动模型研究现状及展望》一文中研究指出群组移动模型的研究对泛在网络下通信协议的设计、算法性能的评价等问题具有重要意义。泛在网络涉及多种终端同时为移动用户服务的场景,有效地整合终端能力需要有效的群组移动模型进行指导。总结了以往Ad Hoc网络下各种群组移动模型的特点和适用场景,结合泛在网络下多终端多网络的环境特点,以用户和业务为中心,对个人服务场景中的群组移动模型的构建方案进行了探讨和展望,提出了关键的技术要求。(本文来源于《电信科学》期刊2013年10期）
高妹[7]（2013）在《战术AdHoc网络群组移动模型的研究》一文中研究指出战术Ad Hoc网络是Ad Hoc网络在战场指挥通信领域的一个典型应用，它具有节点分布区域广、作战需求强等特点，其移动模型技术是决定作战能力的关键技术之一。战术Ad Hoc网络中节点的移动具有明确的目的性、协作性和策略性等，如何在移动模型中反映作战需求，对于战术Ad Hoc网络技术方案对动态拓扑的适应性等问题具有重要意义。因此，我们有必要研究新的移动模型去反映作战需求。云模型是定性定量间的不确定转换模型，它将概念的模糊性和随机性集成在一起。正态云模型是最重要的一种云模型，由于其具有良好的数学性质，可以表示自然科学、社会科学中大量的不确定现象。而节点移动由于受到各种移动限制，也存在一定的不确定性，因此本文将结合云模型对移动模型进行研究，主要工作如下：战术Ad Hoc网络中，为了使得节点能够在移动过程中根据目标和周围环境的变化变换拓扑构型，从而保证作战任务的安全有效实施，本文将提出一种基于正态云模型的战术Ad Hoc网络群组移动模型(Group Mobility model in tactical AdHoc network based on normal Cloud Model，简称GMCM)。该移动模型引入不确定性人工智能理论中的正态云模型，通过将正向正态云发生器作为移动节点生成的关键算法，从而将定性概念C(Ex，Ey，Enx，Eny，Hex，Hey)变换为数值表示的节点位置集合，实现了概念空间到数值空间的转换，即由定性的移动意图生成定量的实际移动方式。另外通过设置不同的期望、熵和超熵，该移动模型能够分别调整群组中心分布的位置、节点的覆盖范围和节点的离散程度。此外，该移动模型还实现了在交换站上通过对各群组信息的重新配置实现组的合并或分裂操作。仿真实验表明，即使根据移动意图输入相同的参数，每次得出的运行结果稍有不同，但节点分布趋势大致一样，符合真实应用场景中节点的移动特性。模型的比较结果也表明，不同的移动模型对路由协议的性能差异较大，同时仿真发现在某些情况下，GMCM模型的性能略优于参考点组移动模型。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2013-06-01）
王琛[8]（2013）在《MANET群组移动模型下容量和时延研究》一文中研究指出无线自组网是一个无中心自组织的临时多跳无线网络。与传统的无线网络相比,无线自组网不需要固定基础设施的支持,可以随时随地动态部署,为军事通信、灾难恢复等需要临时通信的特殊场合的通信需求提供了有效的解决方案。网络容量和传输时延是度量无线自组网性能的重要参数。网络容量由网络在单位时间内成功传输的数据量来衡量。受无线传输的带宽有限以及网络拓扑的动态变化等因素影响,无线自组网的网络容量极低。因此如何提高网络容量成为无线自组网领域的一个研究热点。传输时延指数据从源节点传输到目的节点所需要的平均时间。由于网络容量和传输时延之间的内在矛盾性,如何在容量和时延之间进行权衡进而得到一个折中优化方案也是相关研究所面临的一个技术难点。本文在对现有工作总结的基础上,研究了群组移动模型中基于分组副本的网络容量和端到端时延的性能评价问题。论文针对群组移动模型,提出一种允许数据冗余的路由算法,并以马尔科夫链模型为基础推导了网络容量和端到端时延的表达式,通过对结果的分析揭示了分组冗余对网络容量和时延的重要影响。主要贡献如下：(1)将f-cast思想应用于群组移动模型,提出了一种允许分组冗余的多跳路由策略,并推导了网络容量的标度律,通过理论分析给出了分组副本数和网络容量之间的关系；(2)针对数据传输效率优化问题,提出了一种面向群组移动模型的3HR-f路由算法(即允许f个分组副本的3跳路由策略),通过建立数据发送和接收过程的马尔科夫链模型推导出网络容量和端到端时延的精确表达式,并通过仿真实验对容量和时延的理论结果进行了验证。(本文来源于《南京大学》期刊2013-05-01）
刘行兵,孙华,郑雪峰,孙斌[9]（2012）在《战术Ad hoc网单元群组移动模型研究》一文中研究指出提出以指挥员节点为参考点且更加接近真实战术的战术Ad hoc网单元群组移动模型。分析模型中战士节点运行特点和不同参数设置对节点路径有效性的影响。通过模型仿真与网络实际情况对照分析,证实了新的群组移动模型的可用性。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2012年04期）
赵建强,邹捷[10]（2011）在《基于群组移动模型的OLSR协议性能仿真与评估》一文中研究指出在研究移动自组网移动模型和无线路由协议的基础上,选取移动自组网中具有代表性的参考点群移动模型,基于ns2网络模拟平台,以参考点群组移动模型生成移动场景文件,应用层使用cbr数据流量,对OLSR无线路由协议在不同参数条件下的性能进行了模拟测试。通过对测试结果数据的详细分析,总结得出了OLSR无线路由协议在参考点群移动模型下端到端时延、报文交付率和路由负载叁个方面的特点。为进一步研究移动自组网下基于OLSR协议的各种应用提供参考。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2011年10期）
组移动模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在机会网络中,节点移动对节点之间通信有很大影响,经常会发生间歇性中断的情况,网络拓扑结构不稳定且动态变化大。机会网络群组移动的研究考虑节点相互之间的群体行为特征,以往提出的群组移动方法考虑网络节点构成群组方式单一,在很多现实应用场景中,不能真实反映群体行为特征,或者不能在特定时刻或者地点进行动态聚集,忽略运动时的群体行为特性,不能进行合理操作;在设计路由策略上,传统的社区划分方法没有考虑节点变迁对社区的影响,社区划分方法是静态的,对节点在地图上分布有限制,得到社区划分的结果准确性也不高。针对上述存在的问题,本文的主要研究内容和创新工作如下:(1)本文提出了一种基于谱聚类算法的群组移动模型(SCM),该模型利用节点自身特征,如空间位置等,建立节点相似矩阵,经过谱聚类算法,对任意分布的节点提取主要特征,并在特定时间动态进行聚集,该模型真实有效的描述节点运动的群体特征,较好的完成群体聚类、群组移动行为。通过实验可以看到在Epidemic路由协议下的基于SCM聚类算法的群组移动模型,不仅自身具备灵活的参数设置,并且节点聚类效果良好,具有一定可行性和实用性。(2)同时考虑节点的移动具备社会性,本文提出一种基于谱聚类社区划分的路由策略(SCCD),在节点移动仿真过程中,实时动态提取节点相互接触信息,建立节点相似矩阵,并经过谱聚类算法对相似矩阵进行社会关系聚类分析,达到社区划分的目的;通过社区划分结果,设计可达概率中心度的消息转发策略,并利用效用函数对其进行优化。仿真结果表明,本文提出的SCCD算法和传统的Epidemic和Prophet比较,具有更高的传输率、更低的网络协议开销和平均跳数,整体提高了网络的综合性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
组移动模型论文参考文献
[1].陈赵懿,高秀峰,陈立云,李志伟.移动自组网群组移动模型综述[J].飞航导弹.2019
[2].王宁.基于谱聚类算法的机会网络群组移动模型及路由策略研究[D].湘潭大学.2017
[3].李宁,蒋媛,赖荣煊,韩序.一种适用于战术网络的组移动模型[J].通信技术.2016
[4].陈智.基于K-means聚类算法的机会网络群组移动模型及其长相关性研究[D].湘潭大学.2015
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[7].高妹.战术AdHoc网络群组移动模型的研究[D].南昌航空大学.2013
[8].王琛.MANET群组移动模型下容量和时延研究[D].南京大学.2013
[9].刘行兵,孙华,郑雪峰,孙斌.战术Adhoc网单元群组移动模型研究[J].中南大学学报(自然科学版).2012
[10].赵建强,邹捷.基于群组移动模型的OLSR协议性能仿真与评估[J].计算机技术与发展.2011