鐘曉雄 陸 瑛 農(nóng)英雄 陳智斌 孫 忱 盧仁浩

1(桂林電子科技大學(xué)廣西可信軟件重點實驗室 廣西 桂林 541004)2(廣西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司信息中心 廣西 南寧 530001)

0 引 言

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)的高速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)[1]吸引了許多學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界學(xué)者的重點關(guān)注。物聯(lián)網(wǎng)中海量的異構(gòu)設(shè)備互聯(lián)可以應(yīng)用不同的場景，比如智慧家庭、智慧城市、智慧醫(yī)療等。其中社會物聯(lián)網(wǎng)[2](Social Internet of Things，SIoT)是物聯(lián)網(wǎng)的一個分支，它是在物與人之間構(gòu)建社會圖，并以此模式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。目前在物聯(lián)網(wǎng)路由研究領(lǐng)域的相關(guān)工作比較少。針對物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)急響應(yīng)問題，Qiu等[3]提出了一種利用全局信息決策的保障物聯(lián)網(wǎng)可靠傳輸?shù)穆酚蓞f(xié)議。Marco等[4]提出一種MAC感知的跨層優(yōu)化的路由協(xié)議，它兼顧了傳輸可靠性和網(wǎng)絡(luò)生存時間。但上述兩種路由協(xié)議均未考慮到頻譜資源對路由設(shè)計的影響。認(rèn)知無線電技術(shù)(cognitive radio,CR)[5]可以提高頻譜資源的使用率。面對海量設(shè)備的接入，如何利用CR技術(shù)提高頻譜資源及數(shù)據(jù)傳輸可靠性顯得尤為重要。機會路由(opportunistic routing,OR)[6]充分利用無線信道的廣播特性，機會地傳輸數(shù)據(jù)，進(jìn)而可以提供網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，如提供傳輸可靠性、減少傳輸次數(shù)等。在機會路由中，節(jié)點廣播信息至其候選集節(jié)點，然后其候選集節(jié)點都有機會被選中用以傳輸數(shù)據(jù)，它們是合作地傳輸數(shù)據(jù)。由于認(rèn)知社會物聯(lián)網(wǎng)特性，機會路由這種不需要提前決定好端到端路徑的路由機制非常適合。

針對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)機會路由中，研究者已經(jīng)提出了一些方案。Pan等[7]給出了一種基于包傳輸率的優(yōu)先級確定規(guī)則及最優(yōu)候選集選擇算法。文獻(xiàn)[8-9]主要利用頻譜資源的可用時間優(yōu)化路由設(shè)計問題。Lin等[10]為了保障單信道認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)中的吞吐量，提出了一種頻譜感知的機會路由協(xié)議。同時，針對多信道環(huán)境問題，文獻(xiàn)[11]進(jìn)一步完善了頻譜感知的機會路由機制問題。通過利用基于局部信息構(gòu)建的頻譜信息圖來設(shè)計機會路由。同時考慮鏈路質(zhì)量及隨機幾何以設(shè)計地理位置機會路由。Liu等[12-13]基于異質(zhì)信道占用模型，利用統(tǒng)計信道使用率及無線信道的物理容量作為路由決策標(biāo)準(zhǔn)，同時給出了最優(yōu)候選集選擇算法。文獻(xiàn)[14]提出了一種聯(lián)合信道分配與編碼機會路由優(yōu)化模型及一種啟發(fā)式候選集及信道分配算法。同樣地，Zheng等[15]提出了一種編碼與頻譜感知的機會路由協(xié)議。Cui等[16]基于接入機會和傳輸時延設(shè)計新的機會路由協(xié)議，同時為了改善頻譜可利用性，還提出了一種雙階段合作頻譜感知策略。Tang等[17]提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼和地理位置的機會路由協(xié)議，其主要目的是最小化平均傳輸次數(shù)。Barve等[18]提出一種聯(lián)合考慮信道分配與增強學(xué)習(xí)的機會路由協(xié)議。在所提協(xié)議中，采用了一種在線更新路由信息的方法以更加準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)傳輸機會。Cai等[19]基于信道感知，候選集選擇及包分發(fā)等目標(biāo)，提出了一種跨層的最小化時延優(yōu)化機會路由協(xié)議。Dai等[20]提出了一種雙層的候選集選擇算法，用以更加可靠地傳輸數(shù)據(jù)，它可以在一定程度上解決通信信道上由于PU突然到來引起的中斷問題。Lin等從機會路由的角度提出了一種保障QoS的控制機制，實現(xiàn)了虛擬會話級別的MIMO通信。同時，為了解決衰減干擾和候選集選擇問題，Lin等[22]進(jìn)一步研究了機會路由協(xié)議并提出了一種認(rèn)知與機會式的候選集選擇算法。然而，上述所有的研究工作都沒有考慮區(qū)分服務(wù)問題，針對此問題，How等[23]提出了一種面向區(qū)分服務(wù)的機會路由協(xié)議，聯(lián)合考慮信道的可用性和時延特性以優(yōu)化數(shù)據(jù)機會傳輸及功率控制。但文中并沒有考慮到社會屬性對機會傳輸?shù)挠绊懸约爸貍鞔螖?shù)問題。受此問題啟發(fā)，本文提出了一種面向多業(yè)務(wù)流的社會感知的編碼機會路由ECOR(energyaware coded opportunistic routing)，同時考慮了信道分配問題。表1給出了不同機會路由的特性。

表1 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中機會路由協(xié)議對比

續(xù)表1

本文的創(chuàng)新點可以歸納為：

1) 綜述了近年來認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)于機會路由研究現(xiàn)狀并給出了本文研究的動機，提出了一種面向多業(yè)務(wù)流的聯(lián)合社會感知的編碼機會路由和基于博弈論的信道分配策略。

2) 本文證明機會路由中候選集的選擇是一個NP-hard問題。因而，我們采用了一直近似算法來解決此問題。提出了聯(lián)合考慮社會屬性與能耗問題的路由度量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而提出一種新的基于拍賣模型的候選集選擇算法，并求出其最優(yōu)解。

3) 為了提高數(shù)據(jù)傳輸高效可靠性，在數(shù)據(jù)傳輸過程中，我們采用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)進(jìn)行傳輸數(shù)據(jù)，加快數(shù)據(jù)高效可靠傳輸進(jìn)程。同時給出了一種基于流優(yōu)先級確定算法和基于干擾圖的博弈信道分配算法。

4) 通過實驗仿真驗證了所提策略的有效性，主要從包投遞率、平均時延和跳數(shù)三方面與現(xiàn)有工作進(jìn)行對比。

1 能量感知的編碼機會路由協(xié)議

在本節(jié)中，我們對所提機會路由協(xié)議進(jìn)行詳細(xì)的描述。我們給出了網(wǎng)絡(luò)模型及路由度量標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建，基于此，提出了基于拍賣模型的候選集選擇算法，同時給出了一種基于博弈論的信道分配算法。為了加快數(shù)據(jù)可靠快速傳輸，在數(shù)據(jù)傳輸過程中，采用了網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)。

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

本文的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示，它由主用戶系統(tǒng)(Primary System)和次用戶系統(tǒng)組成。其中，在次用戶系統(tǒng)中，次用戶之間的通信受它們之間的社會關(guān)系和主用(primary users,PUs)的影響。SU機會式使用當(dāng)前PU未使用的信道。如在數(shù)據(jù)傳輸(SU2->SU8)中，因為社會屬性，在同等條件下它會選擇SU7為中繼節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，而不考慮SU6。

圖1 認(rèn)知社會物聯(lián)網(wǎng)

在ECOR中，我們采用interweave模型[14]，在此模型中，信道采用的是時分復(fù)用技術(shù)，固定的時隙長為T，包括數(shù)據(jù)傳輸時長Tt和感知時長Ts，并且有(Tt=T-Ts)。此模型中有C個信道，nums個SUs和nump個PUs。每個節(jié)點都配置相同的射頻數(shù)R，并工作于半雙工模式。信道的使用模型為獨立ON/OFF模型，并滿足指數(shù)分布，速率參數(shù)分別為λbusy和λidle。

1.2 基于拍賣模型的候選集選擇算法

在本小節(jié)中，我們將介紹所提機會路由協(xié)議中的候選集選擇算法，主要包括基于社會屬性，能量與期望傳輸次數(shù)的路由度量標(biāo)準(zhǔn)，拍賣模型構(gòu)建。

1.2.1社會關(guān)系刻畫

在現(xiàn)實生活中，攜帶智能設(shè)備(即本文中的SU)通常擁有一定的社會關(guān)系，如擁有相同的興趣，家庭關(guān)系等。我們通過歷史信息來刻畫節(jié)點間的社會關(guān)系，比如相遇頻繁率、社會相似度等。本文采用以下社會關(guān)系(social ties，ST)來描述節(jié)點間的社會屬性，進(jìn)而用以加快數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)程。

STi,j(T)=χSPMi,j(T)+(1-χ)socsimi,j(T)

(1)

式中：SPMi,j(T)為節(jié)點i和j之間在時間段T內(nèi)的社會關(guān)系度量標(biāo)準(zhǔn)[24]χ(∈[0,1])為權(quán)重因子，在仿真實驗中設(shè)置為0.5。socsimi,j(T)為節(jié)點i和j之間在時間段T內(nèi)社會相似度，它可以通過以下公式計算：

socsimi,j(T)=comi,j(T)/(ni(T)+nj(T))

(2)

式中：comi,j(T)為節(jié)點i和j之間在時間段T內(nèi)相同的鄰居節(jié)點數(shù)目,ni(T)和nj(T)分別為節(jié)點i和j在時間段T內(nèi)的一跳鄰居節(jié)點數(shù)目。

1.2.2能 耗

假設(shè)EiC(T)為節(jié)點i在時間段T內(nèi)成功傳輸一個數(shù)據(jù)包至其下游節(jié)點消耗的能量，主要包括三部分：轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包能耗EiF(T),收到/監(jiān)聽一個數(shù)據(jù)包的能耗EiR(T)，發(fā)送一個ACK包的能耗EiACK(T)，則有：

EiC(T)=EiF(T)+Nc×EiR(T)+EiACK(T)

(3)

式中：Nc節(jié)點i在時間段T內(nèi)的一跳鄰居節(jié)點數(shù)目。同時，假設(shè)能量消耗滿足(0,1)均勻分布。

1.2.3拍賣模型

(4)

在候選集中CFS選擇一組節(jié)點CFS′使得u0(CFS′)為所有節(jié)點子集中最大化，我們稱之為候選集選擇問題，其是一個NP-hard問題，接下來我們給出了證明過程。

定理1在ECOR中，候選集選擇問題是一個NP-hard問題。

證明：如我們所知集合覆蓋問題是NP-hard問題。因而只要證明候選集選擇問題為集合覆蓋問題即可證明定理1。假設(shè)在集合覆蓋問題的一個實例中：集合U={u1,u2,…,um}，CFS={CFS1,CFS2,…,CFSn}為U的子集和一個正整數(shù)d。那么是否存在元素為d的任何子集CFS′?CFS使得任何U的一個元素至少屬于CFS′？接下來我們證明其充要條件。

充分條件：假設(shè)CFS′為集合覆蓋問題的一個實例，那么我們可以選擇對應(yīng)候選集CFS′為集合覆蓋問題的實例，且易得到u0(CFS′)=mn-|CFS′|≥nm-d。

必要條件：假設(shè)CFS′為候選集選擇問題的一個實例，則有u0(CFS′)=mn-|CFS′|≥nm-d。要得到這個值，只有一種可能性：所選的候選集覆蓋在d≤m條件下的所有候選集。因此，可以看出CFS′是一個集合覆蓋問題的實例。

綜述所述，定理1證明完畢。

由定理1可知，在所提機會路由中，選擇最優(yōu)候選集問題是一個NP-hard,因此，我們必須采用近似或者啟發(fā)式的算法求解。接下來，我們提出一種啟發(fā)式的候選集算法，包括路由度量標(biāo)準(zhǔn)及候選集選擇算法。

在所提機會路由中，路由度量標(biāo)準(zhǔn)主要考慮社會屬性，能耗及期望傳輸次數(shù)，我們通過以下公式計算其值。

ECORi,j(T)=φ1ETXi,j(T)+φ2EiC(T)+φ3/STi,j(T)

(5)

式中：ETXi,j(T)為節(jié)點i和j之間在時間段T內(nèi)的期望傳輸次數(shù)ETX(Expected Transmission Count)，φ1、φ2、φ3為權(quán)重參數(shù)，并且有φ1+φ2+φ3=1。

算法1候選集選擇算法

1:CFSv,1←?,CFSv,2←?,CFSv←?

2:for所有節(jié)點j∈N(v)do

3: 根據(jù)式(5)-式(6)計算路由度量值和閾值

4:if(ETORi(T)≤ETORthreshold(T))&&

(Ch(v)∩Ch(j)≠?)

&&(Ch(j)∩Ch(N(j))≠?)then

5:CFSv←CFSv∪j

6:endif

7:endfor

8: 對CFSv進(jìn)行劃分，其中一半候選節(jié)點存于CFSv,1,另一半存于CFSv,2

9:returnCFSv,1,CFSv,2

在選擇候選集時，我們根據(jù)以下路由度量標(biāo)準(zhǔn)閾值來保證所選的候選集為可靠通信節(jié)點，即ECORi(T)≤ECORthreshold(T)。在實際中，ECORthreshold(T)可表示為：

(6)

式中：N(i)為節(jié)點i一跳候選集。

為了傳輸可靠性及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，在所選的候選集中，我們對其進(jìn)行一分為二，其中前半部分為CFSi,1，另外一半為CFSi,2。

在候選集選擇算法中，s為任何一個節(jié)點(除源節(jié)點和目的節(jié)點)，N(v)節(jié)點v的一跳節(jié)點集，Ch(v)為v的可用信道，CFSv為v候選集。

因此，根據(jù)上述建立的博弈模型，節(jié)點i的平均轉(zhuǎn)發(fā)代價可表示為:

(7)

式中：ETXi為節(jié)點i至目的節(jié)點D的ETX。

根據(jù)上述假設(shè)EiC為(0,1)均勻分布，可得：

(8)

式中：ETXs為源節(jié)點s至目的節(jié)點D的ETX，Einitial為初始能量。同時易知vi為(0,1)均勻分布。

根據(jù)貝葉斯納什均衡可得節(jié)點i的期望利潤：

(9)

式中：P(bi<(b(vj))節(jié)點i出最低價格的概率，b(v)為策略函數(shù)，且為關(guān)于v的嚴(yán)格單調(diào)遞增函數(shù)。

根據(jù)vi的特性，可得：

P(bi<(b(vj))=P(Φ(bi)

(10)

和

(11)

式中：Φ(b)為b(v)的反函數(shù)。

因此，我們有：

maxui=maxbi((bi-vi)[1-Φ(bi)]|CFSi|-1)

(12)

故可以求得最優(yōu)出價：

(13)

同時，可以依據(jù)這個價格來確定轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級。擁有低價格的節(jié)點具有較高轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級。

1.3 基于博弈的信道分配

在機會路由中，候選集選擇必須考慮信道分配以提高數(shù)據(jù)傳輸效率及信道使用率。因此，在本文中我們提出了一種基于博弈的信道分配算法：某段時間T內(nèi)最小化信道干擾。假設(shè)信道ci和cj的干擾函數(shù)為ISci,Scj(T)。參與人集P={P1,P2，…,Pn}和參與人所選策略Sci。

(14)

因此，效用函數(shù)可表示為：

(15)

式中：Nij為ci與cj間的射頻對。

根據(jù)納什均衡[25]可得：

(16)

定理2在所提博弈模型中，至少存在一個納什均衡解。

綜上所述，定理2證明完畢。

接下來，我們給出了基于博弈論的信道分配算法，如算法2所示。在算法2中，假設(shè)信道一旦被分配則立即傳輸數(shù)據(jù)，當(dāng)PU出現(xiàn)在所分配的信道上，則更新節(jié)點擁有的信道信息。

算法2基于博弈論的信道分配算法

i為網(wǎng)絡(luò)中運行算法2的節(jié)點，Ch(i)為節(jié)點i的可用信道集合，C(R)為分配給射頻R的信道集合。

1:Input:i,Ch(i)

2:whileCh(i)≠?do

3: 根據(jù)式(15)計算效率值并且存入A中

4:endwhile

5: 根據(jù)A中元素值按遞增次序?qū)ζ湓剡M(jìn)行排序

6: 根據(jù)進(jìn)行U(·)分配信道

7: 把分配完的信道存入C(R)中

8:OutputC(R)

1.4 基于網(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)傳輸

在ECOR中,在所選節(jié)點之間我們采用網(wǎng)絡(luò)編碼[26]技術(shù)用以加快數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)程。源節(jié)點把需要傳輸數(shù)據(jù)分成小塊，每塊含有k個數(shù)據(jù)包形如：PKT1,PKT2,…,PKTk，我們稱之為原始包。然后源節(jié)點對k個數(shù)據(jù)包進(jìn)行線性組合并進(jìn)行發(fā)送。中間節(jié)點收到后進(jìn)行判斷，如果線性無關(guān)則編碼后進(jìn)行傳輸，目的節(jié)點收到足夠多(大于等于k)時，進(jìn)行解碼操作，恢復(fù)出k個原始數(shù)據(jù)包。在ECOR，k的值設(shè)置為10。與文獻(xiàn)[27]相似，我們采用信用計數(shù)器作為是否編碼和轉(zhuǎn)發(fā)的條件。每個信道對應(yīng)一個信用計數(shù)器。因而，一個節(jié)點有|C|個信用計數(shù)器。信用計數(shù)的值可通過下式來計算：

(17)

式中：u(c)為信道可用概率，ρji(c)為節(jié)點j和i在信道c上的丟包率，zi(c)為期望傳輸次數(shù)。如果crediti(c)為正數(shù)，則節(jié)點產(chǎn)生一個編碼包，并在信道c廣播，然后計數(shù)器減1。否則不執(zhí)行編碼及轉(zhuǎn)發(fā)操作。

在認(rèn)知社會物聯(lián)網(wǎng)中，存在多種類型業(yè)務(wù)流，因此，在所提機會路由中，我們在基于網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸中考慮了業(yè)務(wù)多樣化特性。假設(shè)在中繼節(jié)點中，存在多種業(yè)務(wù)流，那么轉(zhuǎn)發(fā)的規(guī)則如下：

1) 對于不同的業(yè)務(wù)流，轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級按照事先約定好的進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。

2) 對相同的業(yè)務(wù)流，根據(jù)ζfi值大小進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，值越大轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級越高。

ζfi=δ1nfi(pkt)+δ2nfi(times)

(18)

式中：δ1和δ2為權(quán)重因子，并且有δ1,δ2∈[0,1]，在仿真實驗中兩者都設(shè)置為0.5，nfi(pkt)為當(dāng)前節(jié)點i中流fi所有包數(shù)，nfi(times)為流fi經(jīng)過當(dāng)前節(jié)點i的次數(shù)。

2 性能評估

在本節(jié)中，我們對所提的機會路由ECOR進(jìn)行性能評估，主要仿真環(huán)境為NS2[28]，CRCN模塊[29]和MIT真實數(shù)據(jù)集[30]。仿真參數(shù)設(shè)置如下：

SUs的移動模型為random waypoint模型，其所在一個節(jié)點密度為400 nodes/km2的區(qū)域，SUs的傳輸范圍為120 m，PUs為固定位置，且傳輸范圍為300 m，PU數(shù)目為10。信道數(shù)目為10，且工作于IEEE 802.11b傳播模型為Two-Ray Ground。CBR包大小為1 000字節(jié)。SU產(chǎn)生業(yè)務(wù)流即刻隨機選擇一個目的節(jié)點。射頻數(shù)目為2。帶寬為5.4 MB/s。仿真時間為1 000 s。業(yè)務(wù)流產(chǎn)生的時間間隔為[60 s,1 000 s]，路由度量標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)分別設(shè)置為0.4，0.3和0.3。對仿真實驗我們執(zhí)行100次并對下面考核性能指標(biāo)求平均值：包投遞率、跳數(shù)和平均端到端時延。能量模型中的參數(shù)設(shè)置EiF(T)、EiR(T)、EiACK(T)分別為3.6e-3 eu、1.8e-3 eu、0.16e-3 eu。節(jié)點的初始能量為300 eu。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中存有三種類型的業(yè)務(wù)流，每種業(yè)務(wù)流數(shù)目為5，它們的優(yōu)先級如表2所示。仿真實驗參數(shù)設(shè)置如表3所示。在仿真實驗結(jié)果中，我們對比了以下四種路由協(xié)議：MOR[20](基于雙層候選集選擇的機會路由協(xié)議)、OSDRP[23](面向不同業(yè)務(wù)流的機會路由協(xié)議)、CAODV[31](面向認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的AODV協(xié)議)和SoRoute[32](認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中基于社會屬性的路由協(xié)議)。

表2 三種業(yè)務(wù)流的MAC參數(shù)設(shè)置

表3 仿真參數(shù)設(shè)置

1) 信道數(shù)目對性能的影響。在本組實驗中，我們評估了信道數(shù)目對平均時延，跳數(shù)及包投遞率等性能的影響。PUs、SUs數(shù)目分別設(shè)為10和50，PU的活動參數(shù)設(shè)為200 s。

從圖2，圖3可以看出，隨著信道數(shù)目的增加，平均時延和跳數(shù)先從開始增加，然后趨于平穩(wěn)。這是因為如果信道更多的話，那么數(shù)據(jù)得以傳輸?shù)臋C會就越多。由于ECOR設(shè)計中考慮了社交屬性與能量特性，進(jìn)而比其他幾種協(xié)議取得更少的時延和跳數(shù)。

圖2 時延與信道數(shù)目的關(guān)系

圖3 跳數(shù)與信道數(shù)目的關(guān)系

從圖4中，我們可以看到隨著信道數(shù)目的增加，PDR也隨之增加，但是當(dāng)增加到一定值時，其增加變得緩慢。這是因為信道數(shù)目更多，參與通信的機會就越大，數(shù)據(jù)傳輸也越快。CAODV的PDR值最小，ECOR和OSDRP的PDR值差不多，但是當(dāng)信道數(shù)大時，ECOR的優(yōu)勢更明顯。

圖4 包投遞率與信道數(shù)目的關(guān)系

2) SU數(shù)目對性能的影響。在本組實驗中，我們評估了SU數(shù)目對平均時延，跳數(shù)及包投遞率等性能的影響。信道數(shù)目為10。從圖5可以看到，隨著SU的增加，平均時延隨之降低，這是因為越多的SU參與通信，數(shù)據(jù)的傳輸進(jìn)程將會加快。同時，我們也發(fā)現(xiàn)隨著SU數(shù)目的增加，ECOR的時延最小。

在圖6、圖7中，我們分析了SU數(shù)目對投遞率和跳數(shù)的影響。結(jié)果呈現(xiàn)：隨著SU數(shù)目的增加，投遞率和跳數(shù)明顯增加。由于受到PU通信的影響，當(dāng)SU數(shù)目比較小時，所評估的兩項性能指標(biāo)都比較低，這是因為此時數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C會比較小。但是在所有的路由協(xié)議中，所提的ECOR具有更好的性能，這是因為在ECOR中，聯(lián)合考慮了網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)并應(yīng)用于數(shù)據(jù)傳輸過程中和基于社會屬性和能量的候選集選擇拍賣模型。

圖5 時延與SU數(shù)目的關(guān)系

圖6 跳數(shù)與SU數(shù)目的關(guān)系

圖7 包投遞率與SU數(shù)目的關(guān)系

3 結(jié) 語

針對認(rèn)知社會物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸問題，本文提出了一種新的能量感知的編碼機會路由ECOR。在ECOR中，證明了候選集的選擇是一個NP-hard問題，然后提出了一種基于社會屬性與能量的候選集拍賣模型，用以選擇更合適的節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)。同時，在選擇候選集時考慮了信道分配問題，提出了一種基于博弈論的信道分配算法。另外，為了加快數(shù)據(jù)傳輸進(jìn)程，我們采用網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)，并對多種業(yè)務(wù)流提出一種新型的轉(zhuǎn)發(fā)優(yōu)先級確定方法。最后通過仿真實驗驗證了所提機會路由在時延、包投遞率及跳數(shù)方面的優(yōu)越性。由于在認(rèn)知社會物聯(lián)網(wǎng)中存在大量異質(zhì)的物聯(lián)設(shè)備，節(jié)點易受惡意節(jié)點的攻擊，下一步研究工作將引入信任管理及密碼學(xué)技術(shù)至安全路由設(shè)計中。