[发明专利]一种机会网络数据转发方法

权利要求书

1.一种机会网络数据转发方法，其特征在于：通过节点对不同类型区域的访问频率不同，确定区域模型；以及根据确定的区域模型，并通过马尔科夫决策算法选择节点，包括如下步骤：

S1：初始化网络，将网络等分为K个矩形区域并随机分配区域类型，所述步骤S1中的将网络等分为K个矩形区域并随机分配区域类型是将整个网络Ω分为K个相互邻接的矩形区域R₁,R₂,…,R_k,…,R_K，并且∪R_k＝Ω和∩R_k＝Φ，并每个区域R_k由一个三元组(x_k,y_k，T_k)表示，其中(x_k,y_k)是区域的中心坐标，T_k是区域类型的标识，节点位置由定位得到；并定义节点归属区域、节点相邻区集、归属区之间的物理距离、区域相关性及区域权重的概念；

所述步骤S1中的节点归属区域、节点相邻区集、归属区之间的物理距离、区域相关性及区域权重分别为：

节点归属区域：节点i的归属区域，由H(i)表示，是i出现概率超过预设阈值p_h的区域集合；

节点相邻集：节点i在t时隙的相邻集，用表示，是与i的距离不超过最远通信半径r_c的节点集合；

归属区之间的物理距离：节点i和j之间归属区距离是属于H(i)和H(j)的任意两个区域之间的最小距离，由D_ij表示；

区域相关性：节点倾向于出现在类型相似的区域中，根据节点的运动轨迹计算不同区域类型的相关性；对于每个区域R_k，R_k和R_k′之间的相关性被计算为：

其中，B(i，R_k，R_k′)设为1如果两个区域类型相同；否则，B(i，R_k，R_k′)设为0；

区域权重：区域R_k的权重由W_k表示，其中0≤W_k≤1，该值表示了数据包从当前区域R_k传输到目的区域R_d的可能性，

其中，α和γ为预设指数，其值分别反映区域类型和区域距离对区域权重的影响；

所述区域权重在第t个时隙节点j的区域权重表示为：

其中，P(i，R_k)是节点j出现在区域R_k的概率；

S2：根据马尔科夫决策算法选择是否将携带数据节点中的数据转发给n个相遇节点，其中1≤n≤2，马尔科夫决策算法的具体细节为决策时刻、可能的状态、可用的行动集、报酬值及转移概率；所述步骤S2中决策时刻、可能的状态、可用的行动集、报酬值及转移概率分别为：

决策时刻：T＝{1,...,F}F∞

可能的状态：S＝S'∪{Δ}＝{0,1,Δ}

可用的行动集：

报酬值：

其中，是最好的节点在前m个相遇节点的概率；

转移概率：

S3：携带数据节点相遇到未携带数据节点数m小于等于F-1个并且转发数n小于2时，重复步骤S2，F为马尔科夫决策阶段数且F＝F-m；当n＝0并且m＝F时,数据转发给当前相遇的未携带数据的节点；

S4：如果数据包已经传送到目的区域，传输过程将被终止，算法停止；否则，在下一个时隙，重复步骤S2和步骤S3。

2.根据权利要求1所述的一种机会网络数据转发方法，其特征在于：所述马尔科夫决策算法的求解步骤为：且对于m＝1,...,F-1，有

和

其中，表示从当前的阶段到过程结束能够选到最好相遇节点的最大概率；表示在剩下的阶段中能够选到最好相遇节点的最大概率；且存在并且因此，式(1)和(2)可以简化为式(3)和(4)；

求解式(3)和式(4)即为马尔科夫决策算法的策略公式。