社会特征相似度感知的D2D数据转发算法

• 作者: 杨鹏 汪雄 闫俊杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 终端直通通信 社会特征 相似度 重叠社区 数据转发
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 70-77
• 页数: 8页
• 分类号: TN925
• 字数: 8527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0048137

摘要

为提高蜂窝网络控制下终端直通(D2D)通信的数据转发效率,提出一种社会特征相似度感知的D2D数据转发算法.利用用户的多重社会特征和移动轨迹综合评估用户社会特征相似度,以用户社会特征相似度为权重,构建包含用户多重社会特征属性的重叠社区.在此基础上,根据用户本地活跃度选择中继进行社区内数据转发,并利用社区的重叠属性与相似性进行社区间数据转发.实验结果表明,该算法能够借助用户的社会特征属性提高数据转发效率,相比于未考虑社会特征的数据转发算法,在用户数为78时能使投递率提高36.2％,数据传输时延降低32.8％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹏	重庆邮电大学通信与信息工程学院	7	38	2.0	6.0
7	闫俊杰	重庆邮电大学通信与信息工程学院	14	54	4.0	7.0
14	汪雄	重庆邮电大学通信与信息工程学院	1	0	0.0	0.0