机会传感网络连通度动态模型及关键影响因素

本文主要探讨了"机会传感网络连通度影响因素与连通度模型"这一主题，发表于2015年12月的《北京邮电大学学报》第38卷第6期。机会传感网络（Opportunistic Sensor Networks, OSNs）是一种特殊的无线传感器网络，其特点是节点之间在随机或偶然的机会下进行通信，而非持续的连接。由于节点的移动性和连接的不确定性，传统的静态网络连通性研究方法并不适用。 在文中，作者舒坚、耿潇湉、曾林新和蒋善东提出了针对机会传感网络特点的新概念——区域连通度和Ferry节点连通度。区域连通度衡量的是网络中节点之间的局部通信能力，而Ferry节点连通度则关注那些在网络中起到关键桥梁作用的节点，它们对于维持整个网络的全局连通至关重要。 研究者首先分析了这两种连通度的影响因素，这可能包括节点的分布、移动模式、节点能量状态、通信范围等。他们通过实验手段，利用灰关联分析法来筛选出这些影响因素中的关键变量。灰关联分析法是一种数据关联分析方法，有助于揭示变量间的非线性关系。 接着，作者通过逐步回归分析对区域连通度和Ferry节点连通度进行了建模，以此得到一个数学模型，这个模型能够定量描述网络的连通性变化趋势。这个模型对于理解和预测网络的连通性能提供了一个重要的工具。 实验结果显示，提出的网络连通度模型有效地捕捉了机会传感网络的动态特性，能够准确地反映网络的连通性状况，这对于网络设计、优化以及故障诊断等方面具有实际意义。关键词如"机会传感网络"、"连通性模型"、"区域连通度"和"Ferry节点连通度"突出了本文的核心研究内容。 这篇研究论文深入剖析了机会传感网络的独特性，并通过理论建模和实证分析，为理解和提升这类网络的连通性提供了实用的理论支持。这对于推动机会传感网络技术的发展以及实际应用有着重要价值。