分布式DTN网络结构检测：节点重要性感知方法

"这篇论文研究了一种节点重要程度感知的分布式DTN(Delay Tolerant Network)结构检测机制，该机制适用于间断连接无线网络，通过节点的转发消息数量和邻居数量来评估其重要程度，并以此为基础进行社区中心节点的选择和社区结构的检测。这种方法在提高检测准确率的同时，具有较好的扩展性，可应用于多种复杂网络环境。" 本文针对间断连接无线网络的特性，强调了网络结构感知对于提升网络性能的重要性。在这种网络中，由于网络连接的不稳定性，传统的路由策略可能无法有效工作。因此，作者提出了一种新的节点重要程度感知的网络结构检测机制。这个机制的核心是利用节点的两个关键指标：转发消息数量和邻居数量，来估算节点在网络中的重要性。 首先，每个节点通过统计自己处理的消息转发量以及与之相连的邻居数量，可以自我评估其在网络中的地位。高转发量和多邻接关系通常意味着节点在网络中的中心地位。然后，节点以分布式的方式选举社区中心节点，这通常是那些被认为最重要或最核心的节点。选举过程基于节点之间的交互和相似性，即计算与潜在中心节点的共同邻居数量。 一旦确定了社区中心节点，其他节点就可以通过比较它们与中心节点的共同邻居数量，来识别并确定自己的社区归属。这种基于共同邻居数量的社区划分方法有助于构建稳定的通信路径，优化路由决策，并提高整体的网络效率。 仿真结果显示，与HCDA(Hierarchical Community Detection Algorithm)相比，本文提出的机制在检测准确性上提高了约45%。这表明该机制能更精确地识别网络结构，从而改善数据传输的效率和可靠性。此外，由于该机制的分布式特性和对不同网络场景的良好适应性，它有广泛的应用前景，特别适合于处理复杂和变化的混杂网络环境。 关键词：社区检测、节点重要程度、邻居列表、社会等级度，这些标签突出了论文研究的主要焦点和技术手段。文章通过理论分析和实验验证，展示了节点重要程度感知在DTN网络结构检测中的优越性，为无线网络的优化提供了新的视角和策略。