容迟移动自组织网络中基于安全的自然协作技术研究

针对容迟移动自组织网络中节点自私性严重影响数据有效安全传输的问题，通过构建基于节点自主运动和数据收发的自然协作模型，设计基于并行基因进化、重复博弈和社会感知博弈的策略选择算法，并结合冗余编码矩阵，MinMax问题模型和组纳什均衡理论的安全优化算法，在降低激励机制所引入的网络开销条件下，实现容迟移动自组织网络中节点的分布式全区域安全自然协作，以保障数据在网络节点之间的有效安全传输。

容迟移动自组织网络(Delay Tolerant MANET)是一种可以容纳区域网络内和网络之间的长时延的受限网络。由于DTMANET的移动终端仍然是具有有限寿命、资源受限、抗攻击差的移动节点，本课题研究如何在DTMANET中实现数据在节点之间的有效安全传输，分别在四个方面展开研究(包括模型设计，实现策略，优化方案以及扩展应用)，在降低激励机制所引入的网络开销条件下，实现容迟移动自组织网络中节点的自然安全协作。同时对网络所产生的实时数据进行优化处理，保障数据在网络节点之间的有效安全传输。本课题的主要研究成果包括如下几个方面：.(1) 在模型设计方面，我们针对容迟移动自组织网络如何根据环境因素调整束和数据分块的大小以获得最大的传输效率的问题，提出基于Bundle协议的数据包发送模型；针对网络节点由于自私或恶意的原因选择拒绝转发导致网络性能下降的问题，提出基于博弈论的节点选择模型。.(2) 在实现策略方面，我们利用社会感知概念针对容迟移动自组织网络中由于长时延导致路由效率降低的问题提出一种基于社会关联度的感知路由算法；针对由于容迟移动自组织网络的拥塞影响路由效率的问题，提出一种基于社会感知的拥塞控制算法；在研究进化策略中针对计算难度及运算时间随着解集数量增加而急增加的问题，提出基于信息熵的改进进化算法；针对k均值聚类分析算法面对我们所收集到的高维网络数据时，不能保证聚类质量的问题，提出了一种基于线性判别分析的改进型k均值聚类算法。.(3) 在优化方案方面，我们针对当前网络编码研究方案在解码复杂度等系统性能及窃听攻击、节点自私性等安全容错性方面存在的问题，提出压缩的网络编码错误与擦除纠错方案；为使得网络组网服务器通信层在大量数据流来临时仍然保持稳定的效率，使用线程池技术构建了流计算服务器；针对数据元组以乱序的形式到达时可能会造成匹配错误的问题，提出了实时模板匹配算法；针对数据流量较大时传统调度算法效率较低的问题，提出一种面向流计算的动态分配调度算法；针对大数据中的乱序数据流难以获取关联规则的问题，提出一种动态调整的改进型BP算法。.(4) 在扩展应用方面，我们将研究成果分别应用在了石油泄露点检测，移动医疗领域。提出一种用于大规模石油化工厂泄露点检测的一种上下文感知架构；提出一种面向辅助生活环境通信的本地数据处理架构。